Prompt & API設計 — AI口コミ自動生成

項目	内容
ステータス	🟡 議論中
関連	#10 AI口コミ自動生成

1. Prompt設計

1.1 Prompt一覧

#	Prompt名	目的	使用LLM	呼び出し元
1	`generate_review`	最も星が高い項目からフル口コミを生成（1回呼び出し）	Claude Sonnet 4	`ReviewGeneratorService`
2	`quality_check`	品質チェック（LLM部分）	Claude Haiku 4.5	`ReviewGeneratorService`
3	`regenerate_with_feedback`	NG時フィードバック付き再生成	Claude Sonnet 4	`ReviewGeneratorService`
4	`regenerate_with_tone`	tone変更時の再生成	Claude Sonnet 4	`AiReviewController@regenerateReview`

1.2 口コミ生成Prompt (generate_review)

最も星が高い項目のみから200-400文字のフル口コミを生成。1回だけ呼び出し、プレビュー段階なし。

評価項目の選択ロジック（LLM呼び出し前にバックエンドで処理）:

星評価の質問の中から最も星が高い項目を取得
複数の項目が同じ最高星数の場合 → 元の質問順を優先（例：接客 → 清潔感 → 満足度、3項目とも★5なら接客を選択）
項目名 + 星数のみをプロンプトに送信。他のアンケート回答（残りの星評価項目、テキスト回答、Y/N回答）は送信しない

入力変数:

変数	型	説明	例
`top_item`	object	最も星が高い項目（tie-break後）	`{ name: "接客", rating: 5 }`
`tone`	string	口コミのtone	デフォルト `丁寧`
`shop_name`	string	店舗名	`銀座ヘアサロンA`
`store_keywords`	string	店舗キーワード（カンマ区切り）	`丁寧な接客, 駅近, 清潔感`

survey_answers は含まない。他の星評価項目や他の回答は送信しない — プロンプトが簡潔になり、inputが約150 tokens（従来は約800 tokens）に削減。

System Prompt:

あなたは実際の顧客として口コミを書くアシスタントです。
指定された1つの高評価項目を中心に、完全な口コミ文を生成してください。

【トーン】{tone}

【トーン別の文体ガイド】
- 丁寧: 敬語を使用。「〜していただきました」「大変満足しております」。30〜50代の落ち着いた印象。
- カジュアル: 友人に話すような口調。「〜だった！」「めっちゃ良かった」。20〜30代の明るい印象。
- ビジネス: 客観的で簡潔。「サービスの質が高い」「費用対効果が良い」。ビジネスパーソンの印象。

【生成ルール】
1. 文字数: 200〜400文字
2. 焦点: 指定された1つの項目を中心に書く。他の話題に広げすぎない
3. 構成: 来店のきっかけ → 指定項目の体験詳細 → 感想・まとめ
4. キーワード: 指定キーワードを文脈に合わせて自然に1〜3個含める。無理に全て入れる必要はない
5. 自然さ: 以下を避ける
   - 箇条書き形式
   - 「まず」「次に」「最後に」のような明確な段落構成語
   - 過度な褒め言葉の連続
   - 全てのキーワードを機械的に詰め込む
   - 「〜がおすすめです」のような宣伝口調
6. 人間らしさ: 小さな感想や個人的なエピソードを含めて、実体験感を出す

Human Prompt:

以下の情報を元に、200〜400文字の完全な口コミ文を生成してください。

【店舗名】{shop_name}
【中心にする項目】{top_item.name}（★{top_item.rating}）
【店舗キーワード】{store_keywords}
【トーン】{tone}

LLMパラメータ:

パラメータ	値	理由
model	`claude-sonnet-4-20250514`	日本語品質が高い
temperature	0.8	多様な文体を生成
max_tokens	800	400文字 (~600トークン) + 余裕

出力例:

選択された項目: 接客 (★5)

初めて銀座ヘアサロンAを利用いたしました。スタッフの方がとても親切で、カウンセリングも丁寧に対応してくださり、初めてでも安心して任せられる雰囲気でした。髪の悩みをしっかり聞いた上で、似合うスタイルを提案してくださり、仕上がりも想像以上でした。駅から近く通いやすい立地も魅力で、次回もぜひお願いしたいと思います。

※ アンケートに他の項目があっても、口コミ全体が「接客」1項目に焦点を絞っている

レスポンスタイム: 5-10秒 (Sonnet + 出力 ~400文字)

1.4 品質チェック — Hybrid方式

品質チェックは2段階（ハイブリッド）に分割:

段階1: Rule-based (即時、無料)

#	基準	配点	チェック方法	早期失敗?
1	文字数 (200〜400)	20点	`mb_strlen()`	100未満または600超 → 即リトライ
2	キーワード反映 (1〜3語)	15点	`str_contains()`	—

段階1の合計 < 15点 → 段階2をスキップ、即リトライ（LLM呼び出し1回分の節約）
段階1の合計 >= 15点 → 段階2へ進む

段階2: LLM (意味解析が必要な基準のみ)

#	基準	配点	チェック方法
3	自然さ (AI感がないか)	30点	Claude Haiku 4.5
4	不適切な表現	20点	Claude Haiku 4.5
5	焦点の反映（選択された項目）	15点	Claude Haiku 4.5

使用モデル: Claude Haiku 4.5 (temperature: 0.1 — 評価結果の安定性のため)

合格基準: 合計 (段階1 + 段階2) >= 70点 → 合格 / 70未満 → 再生成（最大3回）

LLM品質チェック用Prompt (段階2):

以下の口コミ文を評価してください。JSON形式で回答してください。

【評価項目】
1. naturalness (0〜30点): AI生成と分かる表現がないか。箇条書き・過度な褒め・均一な構成を減点
2. inappropriate (0〜20点): 不適切表現・誇大広告・事実と異なる表現がないか
3. topic_reflection (0〜15点): 指定された項目（{top_item.name}）が中心に反映されているか

【口コミ文】
{review_text}

【中心にすべき項目】{top_item.name}（★{top_item.rating}）

JSON形式で回答:
{"naturalness": 点数, "inappropriate": 点数, "topic_reflection": 点数, "feedback": "改善点（なければ空文字）"}

品質チェックは項目名 + 星数のみを受け取り、アンケート回答全体は受け取らない — 生成プロンプトと同じく1つのトピックのみに集中させる。

出力JSONフォーマット:

json

{
  "naturalness": 25,
  "inappropriate": 20,
  "topic_reflection": 12,
  "feedback": "「まず」「次に」の接続詞が目立つ。もう少し自然な流れに。"
}

JSON parseの安全対策

LLMがJSONの前後に余分なテキストを返す場合がある。parseの前にregexでJSONを抽出する必要がある:

php

// レスポンスからJSONを抽出（LLMが余分なテキストを返す場合がある）
private function parseJsonResponse(string $response): array
{
    // レスポンス内の最初のJSONオブジェクトを検索
    if (preg_match('/\{[^{}]*\}/', $response, $matches)) {
        $decoded = json_decode($matches[0], true);
        if (json_last_error() === JSON_ERROR_NONE) {
            return $decoded;
        }
    }
    // JSON parse失敗 → 品質チェック失敗として扱い、リトライをトリガー
    return [
        'naturalness' => 0,
        'inappropriate' => 0,
        'topic_reflection' => 0,
        'feedback' => 'Quality check JSON parse failed, retrying...',
    ];
}

JSON parse失敗時は例外をスローせず、スコア0を返す → フロー内で自然にリトライをトリガーする。

1.5 再生成Prompt

品質NG時 (regenerate_with_feedback)

System Prompt: generate_review (1.2節) と同じ

Human Prompt:

以下の情報から口コミ文を生成してください。
前回の生成は品質チェックで不合格でした。フィードバックを参考に改善してください。

【前回のスコア】{previous_score}/100
【改善フィードバック】{feedback}

【店舗名】{shop_name}
【中心にする項目】{top_item.name}（★{top_item.rating}）
【店舗キーワード】{store_keywords}
【トーン】{tone}

※ 前回と異なる書き出し・構成で書いてください。

パラメータ	値	理由
model	`claude-sonnet-4-20250514`	品質を維持
temperature	0.9	前回と異なる文章を生成するため高めに設定
max_tokens	800	—

tone変更時 (regenerate_with_tone)

System Prompt: generate_review と同じだが {tone} が変更

Human Prompt:

以下の情報から口コミ文を生成してください。
前回は「{previous_tone}」トーンで生成しましたが、今回は「{tone}」トーンで新しく生成してください。

【店舗名】{shop_name}
【中心にする項目】{top_item.name}（★{top_item.rating}）
【店舗キーワード】{store_keywords}
【トーン】{tone}

※ 前回の文章「{previous_review_snippet}」の言い回しを流用しないでください。

パラメータ	値	理由
model	`claude-sonnet-4-20250514`	品質を維持
temperature	0.8	多様性を保ちつつ安定
max_tokens	800	—

previous_review_snippet: 前回の先頭50文字。LLMが繰り返しを避けるための参照用。

1.6 チューニング用設定値

設定	デフォルト値	調整範囲
合格スコア	70	50〜90
最大リトライ回数	3	1〜5
最小文字数	200	100〜300
最大文字数	400	300〜600

config/anthropic.php → review_generator で定数管理。将来的に管理画面から変更可能にする。

php

// config/anthropic.php
'review_generator' => [
    'pass_score' => env('REVIEW_PASS_SCORE', 70),
    'max_retries' => env('REVIEW_MAX_RETRIES', 3),
    'min_chars' => env('REVIEW_MIN_CHARS', 200),
    'max_chars' => env('REVIEW_MAX_CHARS', 400),
],

2. API設計 (Laravel直接呼び出し)

2.1 システム構成

Frontend (Vue.js) → Laravel API (既存) → Anthropic API (HTTPS)

Frontend → Laravel: 認証/セッション管理は既存Laravelで処理
Laravel → Anthropic API: Guzzle HTTPクライアントでHTTPS直接呼び出し
専用マイクロサービス不要、Python FastAPIも不要

2.2 Laravel APIエンドポイント (Guest — ログイン不要)

以下のエンドポイントはアンケート画面（guest）から呼び出され、既存のguestルートグループに配置。

`POST /guest/questionnaires/generate-review` — 最も星が高い項目からフル口コミを生成（1回呼び出し）

Request:

json

{
  "questionnaireId": 201,
  "answerSet": 42,
  "hash": "abc123"
}

answerSet は saveAnswers レスポンスから返される値。race condition（複数の顧客が同時にsubmitする場合）を避けるため、具体的な値を指定する必要がある。

selected_preview、selectedItem、アンケート回答は不要 — バックエンドが answerSet から最も星が高い項目を自動選択する。

バックエンド処理フロー:

questionnaireId + answerSet からアンケート回答を取得
星評価（★）の質問をフィルタし、最も星が高い項目を選択
Tie-break: 元の質問順を優先（例：接客 → 清潔感 → 満足度）
store_keywords を取得: mappy_review_keywords → フォールバック mappy_keywords
店舗から shop_name を取得
top_item (name + rating) + keywords + tone（デフォルト 丁寧）のみでプロンプトを構築。他のアンケート回答は送信しない。
Anthropic API (Sonnet 4) を呼び出してフル口コミを生成
Hybrid品質チェック (rule-based → LLM)
NGの場合リトライ（最大3回）
結果をフロントエンドに返却

Response:

json

{
  "status": "success",
  "data": {
    "review_text": "初めて銀座ヘアサロンAを利用いたしました。スタッフの方がとても親切で、カウンセリングも丁寧に対応してくださり...",
    "top_item": { "name": "接客", "rating": 5 },
    "char_count": 280,
    "quality_score": 85,
    "tone_used": "丁寧",
    "retry_count": 0
  }
}

top_item は次のregenerateリクエストでフロントエンドから送り返せるように返却（DBへの再クエリを避ける）。

タイムアウト: 30秒

`POST /guest/questionnaires/regenerate-review` — tone変更 / 再生成

Request:

json

{
  "questionnaireId": 201,
  "answerSet": 42,
  "hash": "abc123",
  "tone": "カジュアル",
  "top_item": { "name": "接客", "rating": 5 },
  "previous_review": "初めて銀座ヘアサロンAを...",
  "previous_tone": "丁寧"
}

フロントエンドは generate-review のレスポンスで受け取った top_item を送り返し、口コミの焦点を維持する。

Response: generate-reviewと同じフォーマット

`POST /guest/questionnaires/submit-review` — 口コミ保存 + Google投稿URL返却

Request:

json

{
  "questionnaireId": 201,
  "answerSet": 42,
  "hash": "abc123",
  "review_text": "初めて銀座ヘアサロンAを...",
  "top_item": { "name": "接客", "rating": 5 },
  "tone": "丁寧",
  "edited": true,
  "quality_score": 85
}

Response:

json

{
  "success": true,
  "data": {
    "review_id": 789,
    "google_review_url": "https://search.google.com/local/writereview?placeid=XXXXX"
  }
}

フロントエンドは統合された「Copy & Google Review投稿」ボタンで google_review_url を使用: 同じクリックで review_text をクリップボードにコピーし、window.open(google_review_url) でGoogle Mapsを開く。

実際の投稿はユーザーが自身のGoogleアカウントで行う（Google対策）。

2.3 Laravelコード構成

app/
├── Http/Controllers/Mappy/
│   ├── Guest/
│   │   ├── QuestionnaireController.php    ← 修正: saveAnswersがanswer_setを返す
│   │   └── AiReviewController.php         ← 新規: AI review 4エンドポイント
│   └── ReviewKeywordsController.php       ← 新規: AI reviewキーワードCRUD
├── Services/Mappy/
│   ├── ReviewGeneratorService.php         ← 新規: 生成 + 品質チェック + キーワードフォールバックロジック
│   └── AnthropicApiService.php            ← 新規: Claude API呼び出しラッパー
├── Models/Mappy/
│   ├── Review.php                         ← 新規
│   ├── ReviewGenerationLog.php            ← 新規
│   └── ReviewKeyword.php                  ← 新規
resources/js/mappy/views/
├── guest/
│   ├── Questionnaire.vue                  ← 修正: 送信後にgenerate-reviewを呼び出す（書き出し選択ステップなし）
│   └── ReviewPreview.vue                  ← 新規: フル口コミ表示 + 編集 + 統合Copy & Google投稿ボタン
└── keywords/
    └── ReviewKeywordSettings.vue          ← 新規: reviewキーワード設定画面
config/
└── anthropic.php                          ← 新規: Anthropic API + review_generator設定

AnthropicApiService — Claude API呼び出し:

php

// app/Services/Mappy/AnthropicApiService.php
class AnthropicApiService
{
    /**
     * @param string $model      モデルID (sonnet/haiku)
     * @param array  $messages   [['role' => 'user', 'content' => '...']]
     * @param float  $temperature
     * @param int    $maxTokens
     * @param string $system     System prompt (Anthropic APIはmessagesとは別に送信が必要)
     */
    public function call(string $model, array $messages, float $temperature = 0.8, int $maxTokens = 1024, string $system = ''): string
    {
        $payload = [
            'model' => $model,
            'max_tokens' => $maxTokens,
            'temperature' => $temperature,
            'messages' => $messages,
        ];

        // Anthropic API: system promptは独立したフィールドであり、messagesの中には入れない
        if ($system) {
            $payload['system'] = $system;
        }

        $response = Http::withHeaders([
            'x-api-key' => config('services.anthropic.api_key'),
            'anthropic-version' => '2023-06-01',
        ])->timeout(30)->post('https://api.anthropic.com/v1/messages', $payload);

        if ($response->failed()) {
            throw new AnthropicApiException($response->status(), $response->body());
        }

        return $response->json('content.0.text');
    }
}

Anthropic APIフォーマット

System promptは system フィールドで別途送信する必要があり、messages 内の {'role': 'system'} ではない。これはOpenAI APIとの違いである。

1つのAPIキー (ANTHROPIC_API_KEY) を全モデル (Sonnet, Haiku) で共用。

2.4 DB設計 (新規テーブル)

mappy_review_keywords テーブル (新規):

カラム	型	説明
id	bigint (PK)
user_id	varchar	ユーザーID
gbp_location_id	bigint	Google Business ProfileのロケーションID
keyword	varchar(255)	キーワード内容
sort_order	tinyint	表示順
created_at / updated_at	timestamp

キーワード数に制限なし（推奨3-10個）。mappy_keywords（スクレイピング用、最大8個）とは別テーブルにして相互影響を避ける。

キーワード取得時のフォールバックロジック:

php

// ReviewGeneratorService.php
private function getKeywords(int $gbpLocationId): array
{
    // 1. review専用キーワードを優先
    $reviewKeywords = ReviewKeyword::where('gbp_location_id', $gbpLocationId)
        ->orderBy('sort_order')
        ->pluck('keyword')
        ->toArray();

    if (!empty($reviewKeywords)) {
        return $reviewKeywords;
    }

    // 2. フォールバック: 既存のスクレイピングキーワードを継承
    return Keyword::where('gbp_location_id', $gbpLocationId)
        ->orderBy('keyword_number')
        ->pluck('keyword')
        ->toArray();
}

mappy_reviews テーブル:

カラム	型	説明
id	bigint (PK)
questionnaire_id	bigint (FK)	アンケートID
answer_set	int	回答グループ（`mappy_questionnaire_answers` と紐付け）
shop_id	bigint (FK)	店舗ID
review_text	text	最終口コミ内容
tone	varchar(20)	使用したtone
quality_score	int	品質スコア
edited	boolean	ユーザーが手動編集したかどうか
sms_log_id	bigint (FK, nullable)	SMSトラッキングとの紐付け
submitted_at	timestamp (nullable)	Googleに投稿した時間
created_at / updated_at	timestamp

mappy_review_generation_logs テーブル:

カラム	型	説明
id	bigint (PK)
questionnaire_id	bigint (FK)	アンケートID
answer_set	int	回答グループ
shop_id	bigint (FK)	店舗ID（レート制限用）
review_text	text	生成された口コミ内容
tone	varchar(20)	tone
quality_score	int	品質スコア
quality_breakdown	json	品質チェック詳細（フォーマットは下記）
retry_count	int	リトライ回数
generation_type	varchar(20)	`initial` / `retry` / `regenerate` / `tone_change`
llm_model	varchar(50)	使用モデル
input_tokens	int	入力トークン数
output_tokens	int	出力トークン数
cost_yen	decimal(10,4)	コスト（円）
created_at	timestamp

テーブルprefix

プロジェクトの既存規約に従い、全テーブルに mappy_ prefixを使用。テーブル名: mappy_reviews、mappy_review_generation_logs。

quality_breakdown JSONフォーマット:

2段階（rule-based + LLM）を明確に分離してデバッグしやすくする:

json

{
  "rule_based": {
    "char_count": { "score": 20, "detail": "280文字。範囲内。" },
    "keywords": { "score": 10, "detail": "2/3 keyword found" }
  },
  "llm": {
    "naturalness": { "score": 25, "detail": "概ね自然。" },
    "inappropriate": { "score": 20, "detail": "問題なし。" },
    "topic_reflection": { "score": 12, "detail": "指定項目（接客）が中心に反映されている。" },
    "feedback": "「まず」の接続詞が目立つ"
  },
  "total": 87,
  "passed": true
}

rule-basedで早期失敗した場合（LLMスキップ）:

json

{
  "rule_based": {
    "char_count": { "score": 0, "detail": "52文字。範囲外。" },
    "keywords": { "score": 5, "detail": "1/3 keyword found" }
  },
  "llm": null,
  "total": 5,
  "passed": false
}

2.5 既存APIの変更

`POST /guest/questionnaires` (saveAnswers) — レスポンスに `answer_set` を追加

現行APIは 200 OK のみでbodyなし。フロントエンドがgenerate-reviewに渡すための answer_set を追加する必要がある。

Response (追加):

json

{
  "success": true,
  "answer_set": 42
}

QuestionnaireController@saveAnswers の変更:

php

// 現在: return response()->json([], 200);
// 変更後:
return response()->json([
    'success' => true,
    'answer_set' => $answerSet,
], 200);

$answerSet は既存ロジックで計算済み (max(answer_set) + 1)、返すだけでよい。

2.6 新規ルート

php

// routes/mappy/api.php — Guestルート（ログイン不要）
Route::post('/questionnaires/generate-review', 'Mappy\Guest\AiReviewController@generateReview');
Route::post('/questionnaires/regenerate-review', 'Mappy\Guest\AiReviewController@regenerateReview');
Route::post('/questionnaires/submit-review', 'Mappy\Guest\AiReviewController@submitReview');

// routes/mappy/api.php — 認証済みルート（ログイン必要、店舗管理者向け）
Route::post('/review-keywords', 'Mappy\ReviewKeywordsController@get');
Route::post('/review-keywords/update', 'Mappy\ReviewKeywordsController@update');

2.7 エラーハンドリング

エラーコード	HTTP	説明
`SURVEY_NOT_FOUND`	404	アンケートが存在しない
`LOW_RATING`	400	評価が低い（閾値 `display_google_review_button_at` 未満）
`GENERATION_FAILED`	500	LLM生成失敗（リトライ上限超過）
`LLM_UNAVAILABLE`	503	Anthropic APIが応答しない
`RATE_LIMIT`	429	上限超過（100回/日/店舗）
`INVALID_TONE`	400	無効なtone

2.8 セキュリティ & パフォーマンス

項目	内容
認証	Guestルート（ログイン不要）、ただし有効な `questionnaireId` が必要
レート制限	店舗ごとに100回/日の生成（DBでカウント）
ログ	全リクエストを `mappy_review_generation_logs` に記録
初回生成レスポンス	10秒以内（リトライなし）
最大レスポンス	30秒以内（リトライあり）
APIキー	`.env` の `ANTHROPIC_API_KEY`、`config/anthropic.php` で管理

php

// .env
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-xxx

// config/anthropic.php
'anthropic' => [
    'api_key' => env('ANTHROPIC_API_KEY'),
],

レート制限 — DBカウントで制御:

php

// ReviewGeneratorService.php
private function checkRateLimit(int $shopId): void
{
    $todayCount = ReviewGenerationLog::where('shop_id', $shopId)
        ->whereIn('generation_type', ['initial', 'regenerate', 'tone_change'])
        ->whereDate('created_at', today())
        ->count();

    if ($todayCount >= config('services.review_generator.daily_limit', 100)) {
        throw new RateLimitExceededException();
    }
}

generate-review + regenerate-review でカウント（Sonnet呼び出しのLLMコスト管理）。

3. Googleレビューポリシー対策

3.1 Googleの検出方法と対策

GoogleはAIレビューを以下の方法で検出する:

#	検出方法	説明	システムの対策
1	テキストパターン分析	同一店舗で文体/構成の繰り返し	temperature 0.8 + 3 tone + 「毎回異なる」指示
2	投稿時間分析	短時間に多数のレビュー	1フローにつき1件のみ、一括生成しない
3	IP/デバイス分析	同一IP/デバイスから複数レビュー	顧客が自分のデバイス/Googleアカウントから投稿
4	アカウント行動分析	レビュー投稿のみの新規アカウント	顧客の既存Googleアカウントを使用
5	自然言語処理 (NLP)	AI特有の文体（構成が完璧すぎる）	Promptで「箇条書き」「過度な称賛」を禁止、「人間らしさ」を要求
6	キーワード密度分析	不自然なキーワード挿入（SEOスパム）	「強制しない」「1〜3キーワード」をPromptに指定
7	内容の一貫性	実体験に基づかない一般的な内容	実際のアンケートデータから生成、具体的な体験を反映

3.2 Googleポリシー (2025年時点)

Google Maps コンテンツポリシーの禁止事項:

虚偽のコンテンツ: 実体験に基づかないレビュー
なりすまし: 他人の名義で投稿
スパム: 同一内容の繰り返し、広告目的の投稿
自動生成コンテンツ: ボットやスクリプトによる自動投稿

重要: Googleは「AIによる自動投稿」を禁止しているが、「AIが下書きを作成し、ユーザーが確認・編集してから自分で投稿する」ことは明確に禁止していない。ただしグレーゾーンであるため、以下の対策を必ず実施すること。

3.3 必須対策

#	対策	実装方法	優先度
1	顧客自身が投稿	submit後にGoogle Review URLを表示、顧客が自分のアカウントで投稿。APIによる自動投稿はしない	必須
2	編集を促す	プレビュー画面に「投稿前にご自身の言葉で編集してください」を目立つように表示	必須
3	多様な文体を生成	temperature 0.8、3 tone、Promptに「毎回異なる構成で」	必須
4	自然なキーワード挿入	Promptに「強制しない」「1〜3キーワード」	必須
5	1件ずつ生成	一括生成機能は作らない。1フローにつき1件	必須
6	投稿間隔の推奨	UIに「1日1件程度の投稿を推奨」と表示	推奨
7	品質チェックでAI検出基準	quality_checkで「AI感のある表現」を減点	必須
8	ログ記録	全ての生成/投稿を `mappy_review_generation_logs` に記録	必須

3.4 UI上の警告表示 (必須)

口コミ画面（プレビュー & 編集）:

⚠ この文章はお客様のアンケート回答をもとにAIが作成した下書きです。
投稿される口コミはお客様ご自身の感想として公開されます。
実際のご体験に合っているかご確認のうえ、必要に応じて編集してからご投稿ください。

Google Review投稿ボタン押下後:

口コミの下書きを保存しました。
下記のリンクからGoogle Mapsを開き、ご自身のアカウントで投稿してください。
[Google Mapsで口コミを書く →]

Prompt & API設計 — AI口コミ自動生成 ​

1. Prompt設計 ​

1.1 Prompt一覧 ​

1.2 口コミ生成Prompt (generate_review) ​

1.4 品質チェック — Hybrid方式 ​

段階1: Rule-based (即時、無料) ​

段階2: LLM (意味解析が必要な基準のみ) ​

1.5 再生成Prompt ​

品質NG時 (regenerate_with_feedback) ​

tone変更時 (regenerate_with_tone) ​

1.6 チューニング用設定値 ​

2. API設計 (Laravel直接呼び出し) ​

2.1 システム構成 ​

2.2 Laravel APIエンドポイント (Guest — ログイン不要) ​

POST /guest/questionnaires/generate-review — 最も星が高い項目からフル口コミを生成（1回呼び出し） ​

POST /guest/questionnaires/regenerate-review — tone変更 / 再生成 ​

POST /guest/questionnaires/submit-review — 口コミ保存 + Google投稿URL返却 ​

2.3 Laravelコード構成 ​

2.4 DB設計 (新規テーブル) ​

2.5 既存APIの変更 ​

POST /guest/questionnaires (saveAnswers) — レスポンスに answer_set を追加 ​

2.6 新規ルート ​

2.7 エラーハンドリング ​

2.8 セキュリティ & パフォーマンス ​

3. Googleレビューポリシー対策 ​

3.1 Googleの検出方法と対策 ​

3.2 Googleポリシー (2025年時点) ​

3.3 必須対策 ​

3.4 UI上の警告表示 (必須) ​

Prompt & API設計 — AI口コミ自動生成

1. Prompt設計

1.1 Prompt一覧

1.2 口コミ生成Prompt (generate_review)

1.4 品質チェック — Hybrid方式

段階1: Rule-based (即時、無料)

段階2: LLM (意味解析が必要な基準のみ)

1.5 再生成Prompt

品質NG時 (regenerate_with_feedback)

tone変更時 (regenerate_with_tone)

1.6 チューニング用設定値

2. API設計 (Laravel直接呼び出し)

2.1 システム構成

2.2 Laravel APIエンドポイント (Guest — ログイン不要)

`POST /guest/questionnaires/generate-review` — 最も星が高い項目からフル口コミを生成（1回呼び出し）

`POST /guest/questionnaires/regenerate-review` — tone変更 / 再生成

`POST /guest/questionnaires/submit-review` — 口コミ保存 + Google投稿URL返却

2.3 Laravelコード構成

2.4 DB設計 (新規テーブル)

2.5 既存APIの変更

`POST /guest/questionnaires` (saveAnswers) — レスポンスに `answer_set` を追加

2.6 新規ルート

2.7 エラーハンドリング

2.8 セキュリティ & パフォーマンス

3. Googleレビューポリシー対策

3.1 Googleの検出方法と対策

3.2 Googleポリシー (2025年時点)

3.3 必須対策

3.4 UI上の警告表示 (必須)