# リードスコアリング・与信審査 — 運用ガイド

## 基本情報

| 項目 | 内容 |
|------|------|
| 業種 | 金融 |
| ユースケース | リードスコアリング・与信審査 |
| WFパターン | `start → knowledge-retrieval → llm(スコアリング分析) → template(レポート) → end` |
| RAG | あり |
| 検証結果 | E2E pass |
| デモURL例 | http://localhost/workflow/B2P7qDNSZ095MeR1 |

## 概要

取引先・リード情報をAIが分析し、リスクスコア・信用度・推奨アクションを自動算出する。過去の取引パターンをナレッジベースから参照して判断根拠を生成する。

## デモ手順

1. DDF Web UI (`/dashboard`) を開く
2. 「リードスコアリング・与信審査」の「デモ生成」ボタンをクリック
3. 業種「金融」、UC「リードスコアリング・与信審査」が自動入力される
4. 「デモ生成開始」をクリック
5. 生成完了後、デモURLを顧客に共有

## ナレッジベース（RAG）

このワークフローにはナレッジベースが必要です。

### 同梱ドキュメント

`knowledge/` フォルダに以下のテキストファイルが保存されています:

- `与信審査基準マニュアル.txt`

### デプロイ手順

1. Dify管理画面 → ナレッジ → 新規作成
2. 上記テキストファイルをアップロード
3. インデキシング完了を待つ
4. WFのKRノードで作成したナレッジベースを選択

またはDDFパイプラインで自動セットアップ:
```
run_pipeline(knowledge_docs=[...])  # 自動でKB作成+ID注入
```

**顧客デモ時は、顧客の実ドキュメントに差し替えるとインパクトが大きくなります。**


## テスト入力例

### 入力例1
```
企業名: 株式会社テクノブリッジ
業種: 製造業（精密機器）
設立: 2015年
資本金: 5,000万円
従業員: 120名
直近売上: 15億円（前年比+12%）
経常利益率: 6.2%
取引歴: 3年（累計取引額8,000万円、支払遅延なし）
希望与信枠: 3,000万円
代表者: 田中一郎（業界歴25年）
```

### 入力例2
```
企業名: 合同会社ニューフロンティア
業種: ITサービス
設立: 2024年（設立2年目）
資本金: 100万円
従業員: 5名
直近売上: 3,000万円（前年比-15%）
経常利益率: -2.1%（赤字）
取引歴: なし（新規取引先）
希望与信枠: 500万円
代表者: 佐藤次郎（業界歴3年、前職で自己破産歴あり）
```


## 顧客への説明ポイント

- 「これは自動生成されたプロトタイプです。本番利用には追加の設計・開発が必要です」
- 「御社の実データ/ドキュメントを使えば、さらに精度の高いデモをお見せできます」
- 「Self-hostedなので、御社のデータは外部に出ません」

## AI品質評価コメント

検証済みYAMLから即時デプロイ

## 次のステップ（受託提案）

1. 顧客の実データでカスタマイズデモ（POC: 5-10万円）
2. 本番環境設計・構築（受託開発）
3. 既存システム（kintone/Salesforce等）とのAPI連携
4. 運用保守サポート