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/*
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@title :GoogleAI 音声解析スクリプト
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@author :Refactored
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*/
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// ==========================================
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// 設定定義 (メンテナンスしやすくするために定数化)
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// ==========================================
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const CONFIG = {
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// ⚠️ APIキーは必ず再生成し、ここには直接書かず、可能であればパラメータ機能等を利用してください
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KEYS: {
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GEMINI: "AIzaSyD7M3XgGaTXn1mYg3CktBhF7kTRnxTgKAQ",
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PLEASANTER: "6504c8a807677a3a576e10327f3c19876c55736ee45d4a845796b9e7f5e087bfd4bd0d8184863da8cf1733ca635111432ab334aea59102b06a96ee6d2c05190d"
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},
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URLS: {
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GEMINI: "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.5-flash:generateContent",
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// 自身のサイトのドメインに合わせて調整してください
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PLEASANTER_BIN: "https://nextoffice.next-hd.co.jp/pleasanter/api/binaries/"
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},
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// 結果を格納するフィールドのマッピング
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FIELDS: {
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ATTACHMENT: "AttachmentsA",
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TITLE: "ClassC",
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SUMMARY: "DescriptionA",
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HARASSMENT_PCT: "NumA",
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MEASURE: "DescriptionB",
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TODO: "DescriptionC"
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},
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// Geminiへの指示プロンプト
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PROMPT: `
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この音声データは電話の通話録音です。
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この2名の会話を次の分析項目の通り分析して回答してください。
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【分析項目】
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・本会話のタイトル(50文字以内)
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・会話の要約(200文字以内)
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・カスハラ該当度パーセンテージ(数値のみ)
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・本カスハラに対する対応策(200文字以内)
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・話者2名に求められる今後必要なアクション(200文字以内)
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【制約事項】
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回答は必ず以下のJSON形式のみを出力してください。Markdown記法(code block)は含めないでください。
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{"Title": "...", "Summary": "...", "CustomerHarassmentPercentage": 0, "CustomerMeasure": "...", "Todo": "..."}
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無言電話で2名の会話が成立していない場合は、Summaryを「無言電話」とし、CustomerHarassmentPercentageを0、CustomerMeasureを「カスハラ該当なし」としてください。
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`
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};
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// ==========================================
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// メイン処理 (エントリポイント)
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// ==========================================
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try {
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// ログ出力（デバッグ用）
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context.Log(`Start Script: ControlId=${context.ControlId}, Depth=${context.ServerScript.ScriptDepth}`);
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// 無限ループ防止チェック (ScriptDepth === 0 の時のみ実行)
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if (context.ServerScript.ScriptDepth === 0) {
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// 対象のボタン/イベントの場合のみ実行
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const validTriggers = ["CreateBtn", "UpdateBtn", "Process_1"];
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if (validTriggers.includes(context.ControlId)) {
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executeGoogleAiAnalysis();
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}
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}
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} catch (e) {
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context.Log("Error in Main Scope: " + e.message);
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}
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// ==========================================
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// ロジック関数群
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// ==========================================
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/**
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* AI解析のメインフロー
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*/
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function executeGoogleAiAnalysis() {
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try {
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// 1. 添付ファイルの確認
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const attachments = JSON.parse(model[CONFIG.FIELDS.ATTACHMENT] || "[]");
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if (attachments.length === 0) {
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context.Log("No attachments found.");
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// 必要であればメッセージを表示
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// context.AddMessage("音声ファイルが添付されていません。");
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return;
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}
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const targetFile = attachments[0];
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context.Log(`Processing File: ${targetFile.Guid}`);
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// 2. 音声ファイルのBase64取得
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const base64Data = fetchFileBase64(targetFile.Guid);
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if (!base64Data) {
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throw new Error("Failed to retrieve file content.");
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|
}
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// 3. Gemini APIへリクエスト
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const aiResponse = callGeminiApi(base64Data);
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if (!aiResponse) {
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throw new Error("Failed to get response from AI.");
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|
}
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// 4. 結果をプリザンターの項目へセット
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applyResultToModel(aiResponse);
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} catch (e) {
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context.Log(`Error in executeGoogleAiAnalysis: ${e.message}`);
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context.AddMessage(`AI解析エラー: ${e.message}`);
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}
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|
}
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/**
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* プリザンター内部APIを叩いて添付ファイルのBase64を取得
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*/
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function fetchFileBase64(guid) {
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const url = `${CONFIG.URLS.PLEASANTER_BIN}${guid}/get`;
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httpClient.RequestHeaders.Clear();
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httpClient.RequestUri = url;
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httpClient.Content = JSON.stringify({
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"ApiVersion": 1.1,
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"ApiKey": CONFIG.KEYS.PLEASANTER
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});
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try {
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const response = httpClient.Post();
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const json = JSON.parse(response);
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if (json.StatusCode && json.StatusCode !== 200) {
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|
context.Log(`API Error: ${json.Message}`);
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return null;
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|
}
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return json.Response.Base64;
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|
} catch (e) {
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context.Log(`Fetch File Error: ${e.message}`);
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return null;
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|
}
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|
}
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|
/**
|
|
* Gemini APIへの問い合わせ
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|
*/
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function callGeminiApi(base64Data) {
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const url = `${CONFIG.URLS.GEMINI}?key=${CONFIG.KEYS.GEMINI}`;
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const requestBody = {
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"contents": [{
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"parts": [
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{ "text": CONFIG.PROMPT },
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{
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"inline_data": {
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|
"mime_type": "audio/x-wav", // 必要に応じて wav/mp3 等の判別ロジックを入れてください
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|
"data": base64Data
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|
}
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|
}
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|
]
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|
}],
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"generationConfig": {
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|
"responseMimeType": "application/json"
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|
}
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|
};
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|
httpClient.RequestHeaders.Clear();
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httpClient.RequestUri = url;
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httpClient.Content = JSON.stringify(requestBody);
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try {
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const responseStr = httpClient.Post();
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const responseJson = JSON.parse(responseStr);
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// エラーレスポンスのチェック
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if (responseJson.error) {
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throw new Error(`Gemini API Error: ${responseJson.error.message}`);
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}
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// テキスト抽出
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let rawText = responseJson.candidates[0].content.parts[0].text;
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// 配列で返ってくる場合やMarkdownコードブロックが含まれる場合のクリーニング
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// (responseMimeType: json を指定しているため、通常はそのままパース可能だが念のため)
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return parseGeminiJson(rawText);
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} catch (e) {
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context.Log(`Gemini Call Error: ${e.message}`);
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throw e;
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}
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}
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/**
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* GeminiからのJSONテキストを安全にパースする
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*/
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function parseGeminiJson(text) {
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try {
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// 万が一Markdown記法 (```json ... ```) が残っていた場合除去する
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const cleanText = text.replace(/```json/g, "").replace(/```/g, "").trim();
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const parsed = JSON.parse(cleanText);
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// 配列で返ってきた場合は最初の要素を使う
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if (Array.isArray(parsed)) {
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return parsed[0];
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}
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return parsed;
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} catch (e) {
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context.Log("JSON Parse Error. Raw Text: " + text);
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throw new Error("AIの回答をJSONとして解析できませんでした。");
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}
|
|
}
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/**
|
|
* 解析結果をモデルに適用して更新フラグを立てる
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|
*/
|
|
function applyResultToModel(data) {
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|
model[CONFIG.FIELDS.TITLE] = data.Title;
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|
model[CONFIG.FIELDS.SUMMARY] = data.Summary;
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|
model[CONFIG.FIELDS.HARASSMENT_PCT] = data.CustomerHarassmentPercentage;
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|
model[CONFIG.FIELDS.MEASURE] = data.CustomerMeasure;
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|
model[CONFIG.FIELDS.TODO] = data.Todo;
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|
// 更新して終了
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|
model.UpdateOnExit = true;
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|
context.Log("Model updated successfully.");
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}
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