UX2. ギャップ抽出の質・粒度を上げる（既知ギャップ照合と差分検出の改善）

[claude]

課題（デモで確認された挙動）

固定資産税で20ターン聞き取ったにもかかわらず、抽出できた「ワークフロー全体のギャップ」は1件（「独自ルール・運用がある」という粒度の粗い local-rule 指摘）だけだった。投下した労力に対してアウトプットが薄く、費用対効果が悪く見える。

参考：KB（docs/kb/workflows/_standardized-20/kotei-shisan-zei/gap-notes.md）には既知ギャップが4件（相続未登記のタイムラグ／評価替え時の説明負担／農地転用後の地目変更遅延／新築住宅軽減措置の申告漏れ）記述されているが、これらが照合・提示されていない。

Before（現状）

• ギャップ計算は3ターン毎（GAP_RECOMPUTE_INTERVAL = 3）＋明示ボタン＋完了時。
• C1（既知ギャップ照合 match.ts）で gap-notes.md の各項目と会話を突き合わせるが、上記4件が拾えていない。
• C2（差分検出 diff.ts）が標準 Mermaid と抽出 steps を比較するが、結果が粗い local-rule 1件に留まった。

After（あるべき姿）

• 20ターン分の聞き取りに見合う、具体的で粒度の揃ったギャップが複数抽出される。
• KB に既知ギャップがある業務では、該当するものが matchedKnownGap 付きで確実に提示される。
• 「独自ルールがある」のような曖昧一言ではなく、どのステップの何がどう違うかが分かる粒度になる。

技術的な着手ポイント

• lib/server/gap/match.ts（C1）
  • toMatchCandidate / gap-notes 候補提示 / LLM 判定プロンプト。既知ギャップが拾えない原因（候補整形・プロンプト・充足前提）の調査が必要（要調査）。
• lib/server/gap/diff.ts（C2）
  • DiffResponseSchema の findings 生成プロンプトと MIN_STEPS_TO_DIFF = 3。粒度・具体性を上げる余地。
• lib/server/gap/recompute.ts
  • recomputeGaps（C1 → C2 の順で実行）と GAP_RECOMPUTE_INTERVAL。計算タイミング・dedupe の見直し。
• UX1（本筋被覆）と連動：本筋の確認が薄いと差分検出の入力も薄くなるため、抽出 steps の質向上が前提になりうる。

受け入れ条件

• 固定資産税セッションで、KB の既知ギャップ（該当するもの）が matchedKnownGap 付きで提示される
• 抽出されるギャップが「どのステップの何がどう違うか」まで具体化される
• 20ターン規模の聞き取りに対し、粒度の揃ったギャップが複数件出る
• 誤検出（会話に根拠のないギャップ）が増えていない

優先度

高（デモ前に効く順で 1 → 3 → 2 の 3 番目）。脱線対策とターン有効活用の上に、最終的な価値であるギャップ抽出の質を引き上げる。

このIssueは Slack #gov_ai_agent での議論（Yuki Kawabe / sunagawa）に基づき起票されました。