kazumasakawahara/narrative-extractor

narrative-extractor: テキストから構造化データを抽出するスキル

概要

母親・支援者の語り（ナラティブ）やファイルから、支援に必要な構造化データをJSON形式で抽出し、Neo4jデータベースに登録するためのスキル。

構造化抽出は Claude 自身がこの SKILL.md の指示に従って直接行う（外部 LLM API は不要）。Claude が抽出した JSON を、neo4j MCP の execute_query（書き込みクエリ）で本スキルの Cypher テンプレートを使って登録する。

トリガーワード

• 「テキストから抽出」「情報を抽出して」「ナラティブから登録」
• 「この文章を構造化して」「データベースに登録して」
• 「面談記録を入力」「聞き取り内容を登録」
• ファイル添付時（.docx, .xlsx, .pdf, .txt）

使用方法

Step 1: テキストの提供

ユーザーがテキストを直接入力するか、ファイルを添付する。

Step 2: 構造化データの抽出

以下のルールに従って、テキストからJSON形式のデータを抽出する。

抽出ルール（厳守）

1. 絶対に入力テキストにない情報を創作・推測しない

   • テキストに明示的に書かれていない情報は出力しない
   • 「一般的にこうだろう」という推測は禁止
   • 不明な項目は null または空配列 [] とする

2. 暗黙知の抽出を優先する

   • 「〜すると落ち着く」「〜が好き」→ carePreferences
   • 「〜は嫌がる」「〜するとパニック」→ ngActions（最重要）
   • 「今日〜した」「〜の対応で効果があった」→ supportLogs

3. 禁忌事項（NgAction）は最優先

   • 「絶対に〜しないで」「〜するとパニック」を漏らさない
   • riskLevel を適切に判定：LifeThreatening / Panic / Discomfort

4. 日付の変換

   • 元号（和暦）→ 西暦（YYYY-MM-DD）に変換
   • 明治元年=1868, 大正=1912, 昭和=1926, 平成=1989, 令和=2019

5. Entity Resolution（同一対象の統合）

   • テキスト中の表記揺れは同一エンティティに統合すること
   • 例:「健太」「けんた」「山田健太」「山田くん」→ 同一 Client
   • 例:「お母さん」「母」「花子」→ 同一 KeyPerson
   • 既存クライアントへの追記時は、Neo4j を検索して既存ノードと突合する
   • 統合に確信が持てない場合はユーザーに確認すること

JSONスキーマ

{
  "client": {
    "name": "氏名（必須）",
    "dob": "生年月日（YYYY-MM-DD形式、不明なら null）",
    "bloodType": "血液型（不明なら null）",
    "kana": "ふりがな（不明なら null）",
    "aliases": ["通称やニックネーム"]
  },
  "conditions": [
    { "name": "特性・診断名", "status": "Active" }
  ],
  "ngActions": [
    {
      "action": "絶対にしてはいけないこと",
      "reason": "その理由（なぜ危険か）",
      "riskLevel": "LifeThreatening | Panic | Discomfort",
      "relatedCondition": "関連する特性名（あれば）"
    }
  ],
  "carePreferences": [
    {
      "category": "食事/入浴/パニック時/移動/睡眠/服薬/コミュニケーション/その他",
      "instruction": "具体的な手順・方法",
      "priority": "High | Medium | Low",
      "relatedCondition": "関連する特性名（あれば）"
    }
  ],
  "supportLogs": [
    {
      "date": "記録日（YYYY-MM-DD形式）",
      "supporter": "記録者・支援者名",
      "situation": "状況",
      "action": "実施した対応の具体的内容",
      "effectiveness": "Effective | Neutral | Ineffective",
      "note": "詳細メモ・気づき"
    }
  ],
  "certificates": [
    {
      "type": "療育手帳/精神障害者保健福祉手帳/身体障害者手帳/障害福祉サービス受給者証/自立支援医療受給者証",
      "grade": "等級",
      "nextRenewalDate": "更新日（YYYY-MM-DD形式）"
    }
  ],
  "keyPersons": [
    {
      "name": "氏名",
      "relationship": "続柄（母, 叔父, 姉 など）",
      "phone": "電話番号",
      "role": "役割（緊急連絡先, 医療同意, 金銭管理 など）",
      "rank": 1
    }
  ],
  "guardians": [
    {
      "name": "氏名または法人名",
      "type": "成年後見/保佐/補助/任意後見",
      "phone": "連絡先",
      "organization": "所属（法人の場合）"
    }
  ],
  "hospitals": [
    {
      "name": "病院名",
      "specialty": "診療科",
      "phone": "電話番号",
      "doctor": "担当医名"
    }
  ],
  "lifeHistories": [
    {
      "era": "時期（幼少期/学齢期/青年期/成人後）",
      "episode": "エピソード内容",
      "emotion": "その時の感情・反応"
    }
  ],
  "wishes": [
    {
      "content": "願いの内容",
      "date": "記録日（YYYY-MM-DD形式）"
    }
  ]
}

Step 3: ユーザー確認

抽出したJSONをユーザーに提示し、修正点がないか確認する。

Step 4: Neo4jへの登録

確認後、neo4j MCP の execute_query を使って以下のCypherテンプレートで登録する（書き込みクエリも同じ execute_query ツールを使う）。

Cypherテンプレート

クライアント基本情報:

MERGE (c:Client {name: $name})
SET c.dob = CASE WHEN $dob IS NOT NULL THEN date($dob) ELSE c.dob END,
    c.bloodType = COALESCE($blood, c.bloodType),
    c.kana = COALESCE($kana, c.kana),
    c.aliases = $aliases

特性・診断:

MATCH (c:Client {name: $client})
MERGE (con:Condition {name: $name})
SET con.status = $status
MERGE (c)-[:HAS_CONDITION]->(con)

禁忌事項（NgAction）- 最重要:

MATCH (c:Client {name: $client})
CREATE (ng:NgAction {action: $action, reason: $reason, riskLevel: $risk})
CREATE (c)-[:MUST_AVOID]->(ng)

推奨ケア（CarePreference）:

MATCH (c:Client {name: $client})
CREATE (cp:CarePreference {category: $cat, instruction: $inst, priority: $pri})
CREATE (c)-[:REQUIRES]->(cp)

手帳・受給者証（Certificate）:

MATCH (c:Client {name: $client})
CREATE (cert:Certificate {
    type: $type,
    grade: $grade,
    nextRenewalDate: CASE WHEN $renewal IS NOT NULL THEN date($renewal) ELSE NULL END
})
CREATE (c)-[:HAS_CERTIFICATE]->(cert)

キーパーソン（KeyPerson）:

MATCH (c:Client {name: $client})
MERGE (kp:KeyPerson {name: $name, phone: $phone})
SET kp.relationship = $rel, kp.role = $role
MERGE (c)-[r:HAS_KEY_PERSON]->(kp)
SET r.rank = $rank

後見人（Guardian）:

MATCH (c:Client {name: $client})
CREATE (g:Guardian {name: $name, type: $type, phone: $phone, organization: $org})
CREATE (c)-[:HAS_LEGAL_REP]->(g)

医療機関（Hospital）:

MATCH (c:Client {name: $client})
MERGE (h:Hospital {name: $name})
SET h.specialty = $spec, h.phone = $phone, h.doctor = $doc
MERGE (c)-[:TREATED_AT]->(h)

生育歴（LifeHistory）:

MATCH (c:Client {name: $client})
CREATE (h:LifeHistory {era: $era, episode: $episode, emotion: $emotion})
CREATE (c)-[:HAS_HISTORY]->(h)

願い（Wish）:

MATCH (c:Client {name: $client})
CREATE (w:Wish {content: $content, status: 'Active', date: date($date)})
CREATE (c)-[:HAS_WISH]->(w)

支援記録（SupportLog）:

MERGE (s:Supporter {name: $supporter})
WITH s
MATCH (c:Client {name: $client})
CREATE (log:SupportLog {
    date: date($date),
    situation: $situation,
    action: $action,
    effectiveness: $effectiveness,
    note: $note
})
CREATE (s)-[:LOGGED]->(log)-[:ABOUT]->(c)

Step 5: 監査ログの記録（必須）

すべての書き込み操作の後、AuditLog ノードを作成して監査証跡を残すこと。

監査ログ（AuditLog）:

CREATE (al:AuditLog {
    timestamp: datetime(),
    user: $user,
    action: $action,
    targetType: $targetType,
    targetName: $targetName,
    details: $details,
    clientName: $clientName
})
RETURN al.timestamp AS 記録日時

パラメータ:

• $user: 操作者名（不明なら "narrative-extractor"）
• $action: "CREATE" または "UPDATE"
• $targetType: ノード種別（例: "Client", "NgAction", "SupportLog"）
• $targetName: 内容の要約
• $details: 登録した主要フィールドの概要
• $clientName: 対象クライアント名

運用ルール: 1回の抽出・登録操作で複数ノードを作成した場合、クライアント単位で1件の AuditLog にまとめてよい（details に登録内容の一覧を記載）。

命名規則（厳守）

• ノード: PascalCase (Client, NgAction)
• リレーション: UPPER_SNAKE_CASE (MUST_AVOID, HAS_KEY_PERSON)
• プロパティ: camelCase (riskLevel, nextRenewalDate)
• 廃止名 (PROHIBITED, PREFERS, EMERGENCY_CONTACT, RELATES_TO, HAS_GUARDIAN, HOLDS) は書き込み禁止

使用例

基本的な使い方

ユーザー: 以下の文章からクライアント情報を抽出してデータベースに登録してください。

健太は1995年3月15日生まれです。血液型はA型。
自閉スペクトラム症と診断されています。
後ろから急に声をかけないでください。パニックになります。

ファイルからの抽出

ユーザー: [ファイル添付] この面談記録から情報を抽出して登録してください。

追記モード

ユーザー: 山田健太さんの情報に以下を追加してください。
かかりつけは産業医科大学病院の中村先生（精神科）です。