生成AIを活用した業務効率化が進むなか、社内で使えるAIアプリを手早く構築したいと考える企業が増えています。Difyは、専門的な開発スキルがなくても業務に合わせたAIアプリを作成できるため、多様な部門での導入が進んでいる状況です。
この記事では、Difyの開発事例をもとに、どの業務で効果を発揮するのか、導入メリットや運用時の注意点を解説します。
目次
Difyとは生成AIで業務アプリを作成できるツールのこと
Dify（ディファイ）は、専門的なコードを書かなくても業務向けのAIアプリを作成できる開発プラットフォームのことです。画面上のボタン操作だけで、文章生成やデータ抽出などの処理を組み合わせられます。たとえば、PDFを読み込んで質問に答える仕組みや、クリック操作のみで情報を要約する処理の実装が可能です。
RAGと呼ばれる仕組みも備えており、社内ドキュメントを参照しながら自然な回答を返せます。複雑な設計を覚える必要がなく、テンプレートを選ぶだけで試作品も作れるため、現場の担当者でも業務に沿ったAIアプリを短期間で導入できます。
業務別のDifyの開発事例
Difyを活用すれば、社内で日常的に発生する作業を自動化したり、情報整理を正確に行ったりできます。ここでは、どのような仕組みを作れるのか、現場で使えるレベルの開発事例を解説します。
情報収集
情報収集アプリは、Difyのワークフローで「URL入力→内容取得→要点整理」の流れを組むだけで作れます。画面上で必要な処理を選ぶと、AIがページの文章を取得し、重要な部分を抽出する仕組みが完成します。
完成したアプリは、複数URLの要約や比較も自動で行い、技術資料や市場情報の短時間での整理が可能です。結果をスプレッドシートに送るといった工程まで設定でき、調査の標準化に役立ちます。
経費精算
経費精算アプリは、Difyで「画像取込み→文字抽出→項目整理→記録保存」の流れを組むだけで開発できます。領収書画像を読み込む処理を設定すると、AIが日付や金額を判別し、用途別まで自動で整理します。
仕分け結果はスプレッドシートへ転記でき、必要に応じてPDFに出力する工程も追加可能です。申請者と承認者の負担を同時に減らせ、処理の抜け漏れも防げます。
会議運営
会議支援アプリは「音声取込み→文字起こし→要点抽出→議事録生成」の流れを設定することで作成可能です。録音データをアップロードするとAIが発言を整理し、議題ごとにまとめた議事録に変換します。決定事項やタスクの抽出工程も追加でき、会議録の整理を大幅に短縮可能です。Notionや社内Wikiへの自動保存も設定でき、運営の質を安定させられます。
営業活動
営業支援アプリは「企業名入力→情報収集→分析→提案作成」の流れをDifyで組むだけで構築できます。企業名を入力すると、AIが公開情報から概要や採用動向を集め、課題の傾向を整理します。その結果を基に提案候補を作る処理を追加すれば、調査レポートの自動生成も可能です。商談準備が短時間で整うため、提案の質を合わせられます。
資料作成
資料作成アプリは「入力内容の取得→構成案作成→文章作成→スライド化」を設定しましょう。商品ページのURLや箇条書きを読み込ませると、AIが構成案と説明文を作成します。画像内テキストも文字化する工程を加えれば、情報として取込み可能です。
比較表や図示案を出す工程も組めるため、担当者はデザイン調整だけで資料を仕上げられます。提案資料や研修資料の作成時間を短縮するだけでなく、作成レベルの底上げも可能です。
問い合わせ対応
問い合わせ対応アプリは「資料取込み→検索処理→回答生成」のシンプルな流れで構築できます。FAQやマニュアルを取り込む設定を加えると、AIが質問内容を理解して関連情報を参照しながら回答を生成します。
深夜や休日も対応できるため、担当者の負担を軽減できるだけでなく、商談の取りこぼしを防ぐことも可能です。質問の傾向分析もできるため、業務改善にもつながります。
補助金調査
補助金調査アプリは「条件入力→Web検索→比較整理→一覧生成」の流れで作成できます。業種や企業規模を入力すると、AIが該当しそうな補助金情報を集め、条件や対象経費を整理します。複数制度の比較も自動化でき、結果をスプレッドシートで整理することも可能です。申請準備の遅れを防ぎ、最新情報を追跡しやすくなります。
マーケティング支援
マーケティング支援アプリは「顧客データ入力→分析→施策案生成」の流れを設定するだけで作れます。顧客属性や行動データを読み込ませると、AIが反応傾向を整理し、施策案や広告文案を作成する仕組みです。
検証サイクルを短縮し、制作と分析の負担を同時に減らせるだけでなく、成約率の向上にもつながります。成果データを取り込む工程も追加でき、その後の分析業務に生かせます。
メール配信業務
メール生成アプリは「属性取得→文案生成→最適化」という流れで開発できます。顧客属性や行動データを読み込むと、AIがパーソナライズされたメール文案や件名案を作る仕組みです。複数パターンの生成も可能で、担当者の作成負担を減らせます。反応データを取り込む工程を追加すれば改善にも役立ちます。
ナレッジ検索
ナレッジ検索アプリは「資料取込み→検索処理→引用回答」の流れを設定して構築します。PDFやマニュアルを読み込ませると、AIが自然文での質問に対して該当か所を引用しながら回答する仕組みです。探し直しを減らし、新人教育や専門職の判断支援にも活用できます。
Difyのおもなメリット
Difyは企業の現場で求められる安全性や再現性を担保しながら、AIアプリを短期間で構築できる仕組みを整えています。ここでは、導入するおもなメリットについて解説します。
プログラミング知識なしでAIアプリを開発できる
Difyはアプリの処理を「ボタンで選ぶ部品」として扱える仕組みを備えています。情報取得、要約、検索、データ変換といった処理がテンプレート化されており、画面上で並べるだけで動くワークフローを作れます。
各処理のつながりもGUIで確認でき、コードを書くことなくアプリ全体の動きを把握できる仕組みです。プロンプトも専用画面で調整できるため、AIに慣れていない人でも安心です。
社内環境で安全に生成AIを運用できる
Difyはオープンソースとして提供されており、Docker構成を使って自社クラウドや社内サーバーにそのまま導入できます。これにより外部SaaSへデータを渡さずにAIアプリを動かせます。APIキーの管理やアクセス制限も画面上で設定できるため、細かい利用範囲の制御も可能です。扱うデータが顧客情報や機密文書でも、安全性を確保しながら業務効率化できます。
社内ナレッジを活かした回答を自動生成できる
DifyにはRAG機能が標準で組み込まれており、PDF、マニュアル、Webページといった社内資料を登録するだけで検索対象にできます。質問が来るたびにAIが該当か所を探し、根拠を引用しながら回答を生成します。
属人化しやすい判断や暗黙知も整理でき、新人や他部署でも同じ情報へのアクセスが可能です。これにより問い合わせ対応や作業手順の共有を効率化できます。
Dify導入時の注意点
Difyは扱いやすい一方で、運用を誤ると品質や安全性を損なう場面もあります。ここでは導入企業が特に見落としやすい注意点について解説します。
データセキュリティの設定が甘いと情報漏洩しやすい
Difyは入力データをAIモデルへ送信するため、誰が使えるのか、どのデータに触れられるのかを細かく決めておかなければ、見せたくない情報までAIに送ってしまう可能性があります。権限管理や外部との接続設定を慎重に行い、扱うデータの範囲を明確にした上で運用する必要があります。
AI出力の精度が不安定になり誤情報を生成しやすい
AIの回答は、参照データや指示内容の影響を強く受けます。設定が曖昧なまま運用すると、内容に誤りが含まれたり、求めていない内容を提供される可能性があります。特に業務判断に関わるアプリは、回答をそのまま採用せず、人が必ず確認する流れが欠かせません。定期的な調整を行うことで精度は安定させられます。
従業員のAI理解が浅いと運用トラブルが起きやすい
Difyは操作が簡単でも、AIの特性を理解していないと想定外の出力をそのまま信じてしまう可能性があります。入力の仕方によって回答が変わる点や、苦手分野がある点を共有しておかなければ、現場の混乱につながるため注意しましょう。
メンテナンスを怠ると性能が低下しやすい
AI関連の技術は更新が早く、アプリの設定を放置すると回答内容や動作が徐々に合わなくなる場合があります。参照データの更新に気づかず、意図しない動きを招くケースもあります。定期的にプロンプトや設定を点検し、必要に応じてアップデートを反映させましょう。
まとめ
Difyは複雑な処理を分かりやすい操作で組み立てられるため、情報整理から資料作成まで幅広い業務を効率化できます。安全に運用するための注意点はありますが、適切な設定と継続的な改善を行えば、現場で使えるAIアプリを着実に育てられます。
まずは小さく試し、成果を確認しながら範囲を広げて進めていくことがポイントです。Sun AsteriskではDifyを活用したAIエージェント構築支援を行っています。
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