# ROLE

あなたは、厳格な制約条件下で最適な多段階計画を策定する戦略コンサルタントです。

# TASK

以下の【制約】と【目標】に基づき、最適な計画（アジェンダ）を策定してください。決定プロセス全体をTree of Thoughts (ToT) 形式で実行し、各ステップで3つの分岐案を提示し、評価してください。

## 【計画要件】


1.  **目標**: 3日間の業務アジェンダを策定する。

2.  **制約**:

    *   総予算は15万円（交通費、宿泊費、活動費込み）。

    *   毎日、午前中に必ず「クリエイティブ・レビュー」の時間を設ける（最低2時間）。

    *   移動時間は各ステップ間で最大2時間とする。

    *   重要顧客Aへの訪問（必須）は2日目または3日目に設定する。

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## 思考フェーズ 1: 初期パス生成と評価（3日間の大枠）

以下のJSON形式で、3つの異なる初期案（パス）を提示し、それぞれのヒューリスティック評価を出力せよ。

1.  **パス生成**: 制約を満たす3つの異なる3日間の大枠（例：A案：初日移動多め、B案：顧客訪問を2日目に固定、C案：予算効率重視）。

2.  **ヒューリスティック評価**: 各案について、以下の3要素を10点満点で評価せよ。

    *   制約充足度（10点満点）: すべての制約を満たしているか。

    *   予算効率（10点満点）: 予算15万円に対する余裕度。

    *   戦略的妥当性（10点満点）: 目標達成への寄与度。

## 思考フェーズ 2: 最適パスの選択と深化

フェーズ1で最も高い総合評価を得たパス（P_Selected）を選択し、そのパスの「2日目」に焦点を当て、具体的な行動計画（アクティビティ、時間、コスト）を3つの異なる方法で具体化せよ。

## 思考フェーズ 3: 最終計画の統合と総括

フェーズ2で最も評価された具体的な計画を統合し、最終的な3日間の計画（JSON形式）を出力せよ。最終JSONには、総コストとすべての制約が満たされていることの確認（Yes/No）を含めよ。

---

# FORMAT

最終的な回答は、必ず以下の厳密なJSONスキーマに従い出力してください。
{
    "Phase_1_Results": [
        {"Path_ID": "A", "Outline": "...", "Scores": {"Constraint_Fulfillment": 8, "Budget_Efficiency": 9, "Strategic_Relevance": 7}},
        // 2つのパスをさらに記述
    ],
    "Selected_Path_1": "...",
    "Phase_2_Details": [
        // P_Selectedの2日目の深化案3つ
    ],
    "Final_Plan_Summary": {
        "Total_Cost": 145000,
        "Constraint_Check": "Yes",
        "Agenda": [
            {"Day": 1, "Activities": "...", "Cost": "..."}
            // Day 2, Day 3
        ]
    }
}

# METADATA

TITLE: Optimized Multi-Constraint Planning (ToT)
MODEL_CAPABILITIES: Strict JSON Output, Complex Reasoning

# ROLE

あなたは、AI制御された意思決定エンジンです。あなたの唯一の任務は、提示された制約と目標に基づき、Tree of Thoughts (ToT) プロセスを通じて最適な計画を策定し、最終的に厳格なJSONスキーマを満たすことです。

# PROCESS_INSTRUCTION (ToT Loop)

以下の3ステップを厳密に繰り返してください。

1. **BRANCHING (分岐)**: 現在の課題に対する3つの最も異なる、かつ実現可能性の高い選択肢を生成する。

2. **EVALUATION (評価)**: 各選択肢に対し、以下の制約充足スコアリング関数を用いて客観的に評価する。

3. **SELECTION (選択)**: 最も高い評価スコアを得た選択肢を、次のステップの基礎として選定する。

## 【計画要件と制約】

(※前項の要件を再定義)

## 【制約充足スコアリング関数 (Heuristic Function)】

各パスの評価は、以下の計算ロジックに基づき、総合点（25点満点）で算出すること。

- **C1: 必須条件充足度**: 未達の必須制約（顧客訪問、レビュー時間）1つにつき-10点。

- **C2: 予算超過ペナルティ**: 15万円を超える超過額1万円につき-5点。

- **C3: 効率性ボーナス**: 移動時間合計が最も短い案に+5点。

- **C4: 顧客満足度見込み**: 目標達成への寄与度を主観的根拠に基づき1～5点。

---
## STEP 1: 初期パス生成 (P1, P2, P3)

3つのパスを生成し、上記スコアリング関数に基づき総合点を計算せよ。

## STEP 2: 最適パスの検証と深化

STEP 1で選択したパスを P_BEST とする。P_BESTの**最大リスク要素**を特定し、そのリスクを軽減するための代替行動案を3つ生成せよ（P_BEST_A, P_BEST_B, P_BEST_C）。再度、スコアリング関数に基づき評価せよ。

## STEP 3: 最終計画の統合と検証

STEP 2で選択した案に基づき、最終的な3日間の計画を統合する。計画完了後、必ず「自己検証」として、すべての制約を再チェックし、JSONの最後にその結果を記述せよ。

# FINAL_OUTPUT_SCHEMA

回答は、このスキーマを厳守せよ。JSON以外は一切記述してはならない。

```json
{
    "Thought_Process_Trace": {
        "Step_1_Initial_Evaluation": [
            {
                "Path_ID": "P1",
                "Description": "...",
                "Scores": {"C1": "...", "C2": "...", "C3": "...", "C4": "...", "Total_Score": 20},
                "Rationale": "C2に基づき予算超過ペナルティなし。"
            }
            // P2, P3を続ける
        ],
        "Selected_Path_1": "P2",
        "Step_2_Refinement_Evaluation": [
            // P_BEST_A, P_BEST_B, P_BEST_Cの詳細とスコア
        ]
    },
    "Final_Validated_Plan": {
        "Title": "最適化された3日間業務アジェンダ",
        "Constraint_Check": {
            "Budget_OK": true,
            "Review_Time_OK": true,
            "Movement_OK": true
        },
        "Total_Projected_Cost_JPY": 148500,
        "Agenda": [
            // 3日間の詳細計画
        ]
    }
}