{
  "input": {
    "synthetic": true,
    "company": "架空のサンプル商事",
    "constraint": "新規システム契約前に一つだけ小さく試す。顧客データは外部送信しない。",
    "candidates": [
      {
        "name": "社内FAQ整理",
        "monthly_hours": 12,
        "setup_hours": 4,
        "risk": "low"
      },
      {
        "name": "見積り自動確定",
        "monthly_hours": 30,
        "setup_hours": 12,
        "risk": "high"
      },
      {
        "name": "議事録の下書き",
        "monthly_hours": 8,
        "setup_hours": 2,
        "risk": "low"
      }
    ]
  },
  "process": [
    "合成入力を既存Codex CLIへ送信",
    "JSON形式を検証",
    "出力を記録。実務の試験・送信・導入は未実施"
  ],
  "output": {
    "recommendation": "最初の実験は「社内FAQ整理」一つに絞ります。新規システム契約前の記録用デモとして扱います。",
    "reason": "リスクが低く、月間作業時間12時間・準備時間4時間という比較材料があります。ただし、これは削減可能時間を示すものではなく、実際の効果や回答精度は未確認です。",
    "hold": "高リスクの「見積り自動確定」は保留し、金額や条件の自動確定は行いません。顧客データの外部送信も行いません。",
    "first_test": "次の試験案として、提示された合成データだけを使い、候補名・作業時間・リスクを確認できる社内FAQの下書きを3問作成します。人が原データとの一致と修正箇所を確認します。実務での効果はこの試験だけでは判断しません。",
    "human_review": "社内FAQの業務担当者が正確性を確認し、導入判断を担う責任者が試験結果と継続可否をレビューします。本回答は提案のみで、試験は未実施です。"
  },
  "humanReview": {
    "status": "pending",
    "notes": "AIはFAQを推奨しましたが、この入力だけでは実務のFAQ内容は作れません。実際の試験は利用許可のある文書を人が選び、出力と原文を照合してから行います。比較計算の順位（議事録が先）とAIの提案は一致せず、定量指標だけで最終決定できない例です。"
  },
  "provenance": {
    "engine": "Existing Codex CLI subscription",
    "modelRequested": "gpt-6-astra",
    "modelReported": null,
    "runId": "01a0e523-9e52-7133-a393-3deacdc9497f",
    "synthetic": true,
    "actionsSent": 0
  },
  "recordedAt": "2026-09-27T23:12:04.903631+00:00"
}