Difyで作る論⽂仕分けアプリ Part1　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　質問から論⽂リストを取得

目次

1. はじめに 2. ワークフローの全体像 3. 各ノードの詳細解説 4. まとめ

1. はじめに

本記事は、Difyのチャットワークフローを使って、PubMed論⽂の検索‧翻訳‧要約を⾃動化するシステムを構築するシリーズのPart 1です。

このシリーズでは、⾃然⾔語で検索クエリを⼊⼒して「論⽂検索→各論⽂のタイトルを⽇本語に翻訳→アブストラクト要約→Googleスプレッドシートに保存」という処理を一気に実現するワークフローについて解説します。

本記事（Part 1）では、ユーザー⼊⼒➔パラメータ抽出➔E-Search➔PMIDリスト整形までの処理を詳しく解説します。ここで整えたデータが後続のE-Fetch処理の⼟台になります。

このワークフローは、医学研究や⽂献調査の効率化に役⽴ち、特に⼤量の論⽂を扱う際の時間短縮に貢献します。

PubMed APIの基礎知識については、Part 0で詳しく解説していますので、本記事では各ノードの実装詳細に焦点を当てます。

2. ワークフローの全体像

このワークフローは、以下のような処理の流れで構成されています。

1. ユーザー⼊⼒: ⾃然⾔語での検索クエリ
2. 現在年の取得: 年次フィルタリングに使⽤
3. パラメータ抽出: LLMが⾃然⾔語からPubMed検索パラメータを抽出
4. APIリクエスト整形: 抽出したパラメータをPubMed API形式に変換
5. E-Search: PubMedで論⽂ID（PMID）を検索
6. E-Fetch: 論⽂の詳細データ（XML）を取得
7. パース処理:  XMLを構造化データに変換
8. イテレーション: 各論⽂に対してLLMで翻訳‧要約‧優先度判定
9. CSV⽣成: 論⽂データとAI分析結果をマージしてCSV形式に変換
10. GAS連携: Google Apps Scriptに送信してスプレッドシートに保存
11. 結果返却: スプレッドシートのURLをユーザーに返却

本記事では、ステップ1〜5（E-SearchとPMID取得）までを詳しく解説します。E-Fetchとパース処理はPart 2で取り上げます。

3. 各ノードの詳細解説

3-1. ユーザー⼊⼒ノード（Start）

ワークフローの開始点となるノードです。ユーザーからの⾃然⾔語クエリを受け取ります。

設定内容

今回のワークフローでは、特に追加の設定不要です。

項⽬	設定値
ノードタイプ	Start
変数	なし

3-2.Current Time（Tool）

現在の年を取得するためのビルトインツールです。パラメータ抽出ノードで、ユーザーが「直近5年間の論⽂」のような相対的な期間指定をした際に、現在年を基準に min_year を計算するために使⽤されます。⽣成AIは基本的に「今、何⽇か？」といったデータを持っていません。そのため`CURRENT_TIME`のようなノードを使って、明⽰的に理解させる必要があります。

設定内容

項⽬	設定値
ツール名	Current Time
Format	%Y (年のみ)
Timezone	Asia/Tokyo

出⼒

• text : 現在の年が出力されます（例: “2025”）

3-3.パラメータ抽出ノード（Parameter Extractor）

ユーザーの⾃然⾔語クエリ（主に⽇本語）から、PubMed APIで使⽤する検索パラメータを抽出するノードです。LLMを使⽤して構造化されたパラメータを⽣成します。このパラメータ抽出ノードがこの論⽂仕分けアプリにおいて最も重要なノードの⼀つです。

モデル設定

モデルはお好きなモデルをお使いください。

項⽬	設定値
モデル	gpt-4o-mini
プロバイダー	openai
Temperature	0.1

抽出パラメータ

パラメータ抽出ノードの [ + ]ボタンを押してパラメータを追加します。以下をそれぞれコピペして設定していくだけで⼤丈夫です。

パラメータ名	型	必須	説明（Description）
main_query	string	✅	The Search Term<br>Core topic, disease, drug, or therapy.<br><br>• Combine core concepts (e.g., “Relationship between A and B” → “A AND B”).<br>• Rule: Do NOT apply a [Title] tag here. Just provide the translated English term/MeSH.
title_filter	string	–	Strict Constraint<br>Drastically narrows results to highly relevant papers.<br><br>• Use ONLY when user explicitly says “Title must include…”, “Title search”, “タイトル検索”, or “タイトルに含まれる”.
author_filter	string	–	• Extract names<br>• Rule: Remove Japanese honorifics (e.g., “さん”, “⽒”, “先⽣”).
journal_filter	string	–	• Extract journals.
pub_type_filter	string	–	Identify implied study designs.<br><br>• “RCT”, “無作為化” → “Randomized Controlled Trial”<br>• “Review”, “まとめ” → “Review”<br>• “Meta- analysis” → “Meta-Analysis”<br>• “Case report”, “症 例” → “Case Reports”
min_year	string	–	Start Date<br>The oldest year to include.<br><br>• “2023年以降”, “Since 2023″→”2023”
max_year	string	–	End Date<br>The newest year to include.
retmax	string	✅	Result Count<br>Number of papers to retrieve.<br> <br>• Extract explicit numbers: “10件”, “Top 5” → Integer (e.g., 10, 5).<br>• Default: 20 (if not specified).

プロンプト

LLMに与えるプロンプトは上記です。

※ 2ステップ⽬で作成した「CURRENT_NODE 」の出⼒を #current_yearの箇所に加えてあげることで、⽣成AIが「今、⻄暦何年か」を理解することができます。

## Role
You are an expert Medical Librarian and a PubMed Search API Specialist. Your goal is to extract search param eters from the user's natural language query (which is mostly in Japanese) and format them into a structured JSON object for the PubMed `esearch` API.

## Instructions
1.	**Translate to English**: The user input will be in Japanese. You must translate all search terms (Diseases, Drugs, Concepts) into **English** (specifically MeSH headings where applicable).
2.	**Extract Parameters**: Identify specific constraints based on the "Parameter Definition Table" below.
3.	**Determine Fetch Necessity**: Decide if the user needs `efetch` (detailed data like Abstract) or if `esumm ary` (metadata only) is sufficient.

## current_year
<year>{{/ ⟵ スラッシュボタンを押すとウィンドウが開くので、CURRENT_TIMEの出⼒を選択}}</year>
* use this year to extract `min_year` or `max_year`. if user needs 「直近5年間の〜」 it means that current_year
- 5 = min_year.

プロンプトには以下の重要な指⽰が含まれています。

1. 翻訳ルール: ⽇本語の検索語を英語（特にMeSH⽤語）に翻訳
2. 現在年の活⽤: Current Timeノードから現在年を取得し、「直近5年間」のような相対指定を絶対年へ変換
3. タイトルフィルタの厳格化: ユーザーが明⽰的に「タイトル検索」と⾔及した場合のみ title_filter を使⽤

3-4. API⽤リクエストデータ整形（Codeノード）

パラメータ抽出ノードで取得したパラメータを、PubMed APIの esearch エンドポイントで使⽤できる形式に整形するPythonコードノードです。

⼊⼒変数

変数名	ソース	型
main_query	パラメータ抽出ノード	string
title_filter	パラメータ抽出ノード	string
author_filter	パラメータ抽出ノード	string
author_filter	パラメータ抽出ノード	string
pub_type_filter	パラメータ抽出ノード	string
min_year	パラメータ抽出ノード	string
max_year	パラメータ抽出ノード	string
retmax	パラメータ抽出ノード	string

コードの処理内容

def main( 
  main_query: str, 
  title_filter: str, 
  author_filter: str, 
  journal_filter: str, 
  pub_type_filter: str, 
  min_year: str, 
  max_year: str, 
  retmax: str): 

# PubMedAPIへのクエリを格納する箱 
query_parts = [] 

# Main Query (主題) 
if main_query: 
  query_parts.append(f"({main_query})") 

# Title Filter (タイトル限定) 
if title_filter: 
  query_parts.append(f'"{title_filter}"[Title]') 

# Journal Filter (雑誌名) 
if journal_filter: 
  query_parts.append(f'"{journal_filter}"[Journal]') 

# Author Filter (著者名) 
if author_filter: 
  query_parts.append(f'"{author_filter}"[Author]') 

# Publication Type (研究デザイン) 
if pub_type_filter: 
  query_parts.append(f'"{pub_type_filter}"[Publication Type]') 

# 全てを AND で結合 
full_term = " AND ".join(query_parts) 

# フォールバック: 全て空の場合は全件検索 
if not full_term: 
  full_term = "all[sb]" 

# その他のパラメータ処理
final_retmax = retmax if retmax else "20" 
final_min_year = min_year if min_year else "" 
final_max_year = max_year if max_year else "" 

# 結果を返す 
return { 
  "search_term": full_term, 
  "retmax": final_retmax, 
  "mindate": final_min_year, 
  "maxdate": final_max_year, 
  "datetype": "pdat" 
}

処理の流れ

1. クエリパーツの構築: 各フィルタが存在する場合、PubMedの検索構⽂（ [Title] 、 [Journal] 、 [Author] 、 [Publication Type] ）を付与して配列に追加
2. AND結合:” AND “.join(query_parts)で全ての条件をANDで結合
3. デフォルト値処理:
   • retmax が空の場合は”20″を設定
   • ⽇付パラメータは空⽂字列のまま（API側で無視される）
4. フォールバック: 全てのクエリが空の場合は “all[sb]” （全件検索）を設定

出力

出⼒名	型	説明
search_term	string	PubMed検索クエリ（例: “(diabetes) AND \”insulin\”[Title]”）
retmax	string	取得件数
mindate	string	開始年
maxdate	string	終了年
datetype	string	⽇付タイプ（”pdat” = 公開⽇）

3-5.  E-Search（HTTP Requestノード）

PubMedの E-search APIを呼び出して、検索条件に⼀致する論⽂のPMID（PubMed ID）リストを取得するノードです。

設定内容

上記の画像を参考にしながら、以下の項⽬を設定してください。

項⽬	設定値
メソッド	ヘッダー
URL	https://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/esearch.fcgi
認証	今回はなし（API_KEYによる認証を⾏うと⾼頻度‧⼤量にデータを取得可能）
ヘッダー	Content-Type:application/json

設定内容

パラメータ名	値	説明
db	pubmed	データベース（PubMed）
term	{{#search_term#}}	検索クエリ
retmax	{{#retmax#}}	取得件数
retmode	json	レスポンス形式
mindate	{{#mindate#}}	開始年
maxdate	{{#maxdate#}}	終了年

レスポンス例

{ 
  "esearchresult": { 
    "idlist": ["12345678", "23456789", "34567890"] 
  }
}

3-6. 配列を⽂字列に変換（Codeノード）

E-Searchのレスポンス（JSON形式）からPMIDの配列を抽出し、カンマ区切りの⽂字列に変換するノードです。次のE- Fetchノードで使⽤するため、PMIDを⽂字列形式に整形します。

⼊⼒変数

変数名	ソース	型
body	E-Searchノード	string

コード

import json

def main(body) -> dict:
# 値が空（想定外のエラー）の時はエラー 
if not body: 
  raise Exception("Invalid parameter") 

# pmidの配列を読み込み 
id_list = json.loads(body) 

# 配列をカンマ区切りで展開して返却 
return {
  "result": ",".join(id_list["esearchresult"]["idlist"]) 
}

処理の流れ

1. JSONパース:  E-SearchのレスポンスをJSONとして解析
2. PMID抽出: esearchresult.idlist からPMIDの配列を取得
3. ⽂字列変換:  “,”.join()  でカンマ区切りの⽂字列に変換（例: “12345678,23456789,34567890”）

出力

出⼒名	型	説明
result	string	string

4. まとめ

本記事（Part 1）では、DifyのチャットワークフローでPubMed検索を開始するための「前半戦」を解説しました。

本記事で実現したこと

• ⾃然⾔語クエリからPubMed検索パラメータへの変換
• PubMed API（E-Search）での論⽂ID（PMID）検索
• 後続処理に渡すためのPMID⽂字列整形

次のステップ

次回のPart 2では、ここで取得したPMIDを⽤いてE-Fetchを呼び出し、論⽂の詳細データ（XML）を取得‧パースする処理を解説します。XMLから必要項⽬を抽出する実装を中⼼に取り上げます。

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