【番外編2】UiPathのXAMLをGemini 3（高速版）で解析してみた——Sonnet 4.5との粒度比較

はじめに

この記事は、Zenn の次の記事の番外編2です。

• 本編: 「UiPathのXAMLから仕様を取得する——AIプロンプトで解析・Mermaid化する手順」 (uipath-xaml-mermaid)
• 番外編1: 「UiPathのXAMLをAIに読ませてみた実録ログ——Claude Sonnet 4.5で解析〜Mermaid化まで」 (uipath-xaml-mermaid-case-sonnet45)

同じ3つのプロンプト（解析用 → 深掘り用 → Mermaid生成用）を、今度は Gemini 3（高速版） に投げてみた結果をまとめます。

• プロンプトを投げるだけの作業で 3分もかかっていない
• Claude Sonnet 4.5 より 粒度が細かく 出てきた

という点を中心に、解析結果のダイジェストと番外編1との比較を書きます。

対象ワークフロー（本編・番外編1と同じ）

対象は次の3つの .xaml です。

• Main.xaml
• 顧客データ取得フローチャート.xaml
• 顧客データ登録フローチャート.xaml

役割の概要は番外編1と同様です（config 読み込み → 取得フロー Invoke → 登録フロー Invoke、取得フローは Web スクレイピング＋Excel 出力、登録フローは Excel 読み込み＋Web へ1行ずつ登録）。

1. 解析用プロンプト → 構造化された表（Gemini 3 の出力）

本編で紹介した「解析用プロンプト」をそのまま Gemini 3 に渡しました。出力はアクティビティ単位で細かく分解されています。

Main.xaml（7ノード）

顧客データ取得フローチャート.xaml（15ノード）

顧客データ登録フローチャート.xaml（14ノード）

2. 深掘り用プロンプト → 要確認ステップ（Gemini 3 の出力）

同じ「深掘り用プロンプト」を、上記の表に対して投げました。Gemini 3 は表のユニーク番号に合わせて、次の5つを挙げています。

番外編1（Sonnet 4.5）では「G03」「R04」「R01」「G01」「R05」のようにまとまったブロックで挙がっていましたが、Gemini 3 では G02/G03、R09/R10 のようにより細かいステップ番号で出てきます。実装時に「どのアクティビティを直すか」を特定しやすい印象です。

3. Mermaid 生成用プロンプト → フロー図コード（Gemini 3 の出力）

表をそのまま Mermaid 用プロンプトに渡したところ、以下の graph TD が得られました。Invoke ノードにスタイルを付けてあり、ループ（R14 → R07）も明示されています。

graph TD

    %% Main Workflow
    subgraph Main_Process [Main.xaml]
        M01[Main Sequence] --> M02[Excel プロセス スコープ]
        M02 --> M03[範囲を読み込み config.xlsx]
        M03 --> M04[顧客データ取得 シーケンス]
        M04 --> M05[[顧客データ取得フローチャートを呼び出し]]
        M05 --> M06[顧客データ登録 シーケンス]
        M06 --> M07[[顧客データ登録フローチャートを呼び出し]]
    end

    %% Data Acquisition Workflow
    subgraph Acquisition_Process [顧客データ取得フローチャート.xaml]
        G01[設定ファイルをdicに] --> G02[複数代入 configDict]
        G02 --> G03[複数代入 保存先パス]
        G03 --> G04[営業獲得データを取得]
        G04 --> G05[ブラウザを使用 WebアプリA]
        G05 --> G06[クリック 獲得データを表示]
        G06 --> G07[表データを抽出 dt_kakutoku]
        G07 --> G08[営業獲得Excelファイル作成]
        G08 --> G09[データ テーブルを構築 dtOutput]
        G09 --> G10[繰り返し 各行処理]
        G10 --> G11[データ行を追加 オプション判定含む]
        G11 --> G12[複数代入 ヘッダー除去]
        G12 --> G13[Excel プロセス スコープ]
        G13 --> G14[複数代入 出力パス生成]
        G14 --> G15[範囲に書き込み 営業獲得データ]
    end

    %% Data Registration Workflow
    subgraph Registration_Process [顧客データ登録フローチャート.xaml]
        R01[設定ファイルをdicに、登録データ読み込み] --> R02[複数代入 configDict / パス]
        R02 --> R03[範囲を読み込み dt_Exceldata]
        R03 --> R04[データ登録 シーケンス]
        R04 --> R05[ブラウザを使用 WebアプリB]
        R05 --> R06[クリック データを登録する]
        R06 --> R07[繰り返し 各行の登録]
        R07 --> R08[データ登録を実施]
        R08 --> R09[項目入力 顧客名/獲得日/金額]
        R09 --> R10[項目選択 担当/商品/オプション]
        R10 --> R11[入力内容の確認と登録]
        R11 --> R12[クリック 確認]
        R12 --> R13[クリック ✅ 登録]
        R13 --> R14[クリック データを登録する]
        R14 -- "次の行へ" --> R07
    end

    %% Inter-workflow connections
    M05 == "Invoke" ==> G01
    M07 == "Invoke" ==> R01

    %% Styling（塗りつぶしノードは文字を黒に）
    style M05 fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px,color:#333
    style M07 fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px,color:#333
    style G07 fill:#bbf,stroke:#333,color:#333
    style G11 fill:#fff4dd,stroke:#d4a017,color:#333
    style R09 fill:#bbf,stroke:#333,color:#333

Mermaid Live Editor や Zenn のプレビューに貼ると、Main → 取得／登録フローの呼び出しと、登録フロー内のループが一覧できます。

4. 番外編1（Sonnet 4.5）との比較

同じプロンプトで、Claude Sonnet 4.5（番外編1） と Gemini 3 高速版（本記事） を比べたときの違いです。

プロンプトの文言は「シーケンスやスコープ単位で大きな流れを」としていますが、Gemini 3 はより細かい粒度で解釈しています。設計レビューや移行時の「どのアクティビティを確認するか」を切り出すには Gemini 3 の出力が使いやすく、全体の流れをざっと見るには Sonnet 4.5 のまとまり方が見やすい、という住み分けになりそうです。

5. やってみて分かったこと

• 同じプロンプトで別エンジンに投げるだけなので、試すコストはとても低い（3分未満で一通り完了）。
• 粒度の差はエンジンによる解釈の差として受け止められ、どちらも「間違い」ではなく用途で選べる。
• 深掘り候補は 観点は同じで、番号の細かさが違う 程度なので、本編のプロンプトがエンジンに依存せず機能していると言えそう。
• 今後、別モデル（例: 他の高速版や大型モデル）でも同じ3プロンプトを試すと、「プロンプトの汎用性」の検証としてさらに説得力が増す。

おわりに

本記事では、本編の同じ3つのプロンプトを Gemini 3（高速版） に渡した結果を整理し、番外編1（Sonnet 4.5）との粒度の違いを比較しました。

• 解析 → 深掘り → Mermaid の流れはそのまま再現できた
• 粒度が細かく、実装・レビュー時に参照しやすい
• プロンプトを投げるだけの作業で 3分もかかっていない

本編のプロンプトが「エンジンが違っても概ね同じ構造で結果が出る」ことを、番外編1・2で確認できました。別エンジンで試すときの参考になれば幸いです。