生成AIを業務で活用する企業が増えるなかで、「自社の業務に合った回答が得られない」
「もっと実務に使えるAIを作りたい」と感じることはないでしょうか。
ChatGPTなどの生成AIは汎用的な知識には強い一方で、社内データや業務プロセスに最適化された活用には限界があります。
こうした課題を解決する手段として注目されているのが、Dify（ディファイ）です。Difyを活用することで、社内データを活用したAIアプリをノーコードで構築し、業務に直結した形で活用できるようになります。
本記事では、Difyの概要から機能、活用例、導入方法までを体系的に解説します。
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目次
Difyとは誰でもAIアプリを開発できるオープンソースツール
Difyとは、AI技術を誰でも容易に設計・開発できるオープンソースツールのことです。なかでも生成AIの開発に特化しており、プログラミングをはじめとする専門的な知識と技術がなくても、ノーコードで作成できます。
詳細は後述しますが、DifyでRAG（Retrieval-Augmented Generation）を活用して構築できます。外部のデータベースからプロンプトに関連する情報を検索し、その情報を基に回答を生成する技術が使われることで、生成AIだけでなくAIエージェントや複雑なAIワークフローなど、多様なLLMアプリケーションをノーコードで編成可能です。
AIワークフローツールやAIエージェントとの違い
AIワークフローツールは、あらかじめ人間によって定義されたルールに則して処理を実行するシステムです。「メールが届いた後は内容を要約し、Chatworkに通知する」など、具体的なトリガーと処理に関するステップが設定された自動化に有効です。
一方AIエージェントは、人間が与えた目標に対して達成方法や計画を立て、自律的に行動するシステムです。「次月の施策立案や分析を支援をしてください」など、やや抽象的な指示であっても、自社領域の情報や今月までの売上率、競合分析や施策立案などを一貫して設計・実行できます。
Difyは、こうしたLLMアプリケーションをノーコードで設計・開発できるオープンソースツールです。つまり、自社領域や社内の業務プロセスに即したAIワークフローツールやAIエージェントを素早く開発したいときに有効なツールがDifyなのです。
Difyが選ばれる10の理由
Difyが選ばれる理由は、誰でも手軽にAI開発ができるなど、ツールの特徴と現代社会の動きが挙げられます。具体的な理由は下記の通りです。
1.簡単にAIアプリを開発できる
Difyは、AIエンジニアに欠かせないとするプログラミング言語の知識・技術がなくてもAI開発ができるツールです。そのため「自社に最適なAIを開発したい」と思った非エンジニアの従業員や上層部でも、自社に必要と判断したときに素早くAIアプリの開発に着手できることが理由の1つです。
特に近年では高齢化社会によって人手不足が深刻化しており、企業全体の労働力も同時に不足している状況です。この問題を解決する上で有効とされている対策がDXであり、柔軟に対応できるDX人材の確保・育成が世界的に急務となっています。
DX人材の確保が困難な現代でも、Difyで自社独自のAIアプリを開発し、デジタル技術を通じて業務の効率化・自動化を実現させるとともに、持続的な経営を目指す企業が増えていることも選ばれる理由でしょう。
2.多様な業務に応用できる
Difyで自社独自のAIアプリを開発できれば、多様な業務に応用できます。例えばこれまではRPAで定型・反復的と限られた業務を自動化していた企業・部署も、DifyでAIアプリを開発・連携すれば人間の介入が必要だった業務まで、一貫して効率化・自動化できます。
3.国際的セキュリティ認証だから安心
企業がAIアプリを使用するなかでは、セキュリティは欠かせない要素の1つです。Difyは「ISO27001」をはじめ「SOC2Type2」など、国際的なセキュリティ認証を取得したツールです。個人情報や企業情報など、漏洩を防ぎたい情報の取り扱いを見据える企業ほど、安心して利用しやすい点も選ばれる理由です。
4.日本での導入事例が増えつつある
新しいツールの導入・活用にあたっては、使用感や使用したユーザーの感想、利用背景などが気になるものです。Difyは日本での導入事例が増えており、企業でも徐々に実用化されはじめています。解説本やYouTube、セミナーなど、さまざまな学習コンテンツも増えているため、導入後の不明点を素早く解決できるようになっています。
5.RAGが利用できる
DifyではRAG技術を活用してAIアプリを開発できます。情報検索と生成の2つを組み合わせた技術のため、高度な回答を生成できるAI開発につながります。RAGと同時に自社独自の情報も提供することで、これまでのAIとは違った、広範囲にわたる情報とともに自社独自の資料・データにも強いAIを開発できます。
これにより、正確な情報を素早く取得できるとともに、カスタマーサポートやデータ分析、マーケティング戦略の立案など、社内の多様な業務・シーンで高い効果に期待できるでしょう。
6.商標利用も可能
Difyはオープンソースウェア（OSS）として提供されていることから、商用利用が可能です。ただし利用にあたっては以下の注意事項を遵守する必要があります。
- Difyのソースコードを利用して、複数の企業・組織が共有しながら利用するクラウドサービスを運営する
- Difyを使用する場合に、Difyコンソールに表示されたロゴ・著作権情報を削除・変更する
上記の使い方を検討する際は、Difyビジネスチームに事前に問い合わせ、商用ライセンスを取得する必要があるため注意しましょう。
関連記事：Difyは商用利用可能！条件や注意点、リスクへの対策方法を解説
7.無料で利用できる
Difyには無料プランが用意されており、機能性や使用方法を試した上で本格導入の検討が可能です。従業員によって、ITツールに関する理解度や技術量が異なるため、導入・実用化にあたっては組織的なお試し期間が必要です。社内全体でも利用できるか、どの程度のAIアプリを開発できるのかを事前把握できるのも選ばれる理由の1つでしょう。
関連記事：Difyの価格は4つのプランで異なる！特徴や利用上の注意点を解説
8.幅広いAIモデルと連携可能
幅広いAIモデルと連携できるのもDifyが選ばれる理由です。ChatGPTなどのAIモデルプロバイダーをサポートしているため、自社領域・ニーズ・業務に最適なAIモデルを選びながらアプリ開発を実現できます。
例えば、自然言語処理（NLP）や画像・動画認識といった特定の業務に順応したAIモデルも、Difyによって容易に開発・導入でき、業務効率を素早く向上させることが可能です。
9.カスタマイズ可能
DifyにはAIアプリ開発用テンプレートが用意されており、数回のクリックで基本的なアプリを開発できます。テンプレートの仕様は、自社業務やニーズに即した内容に変更可能です。また、正規表現を使った条件設定にも対応しているため「○○を含んだ質問」「○○からはじまる質問」など、多様な質問パターンにも順応するように変更することもできます。
10.高度なアプリも作成できる
Difyの活用によって飛び抜けた機能を備えるアプリ開発も可能です。本来、AIアプリ開発には高度なプログラミング知識と技術が必要ですが、NLPや画像・動画認識など、専門知識が求められる分野に対応したAIアプリも、Difyを使うことで容易に開発できます。
技術的なハードルが低いことで、自社領域やニーズ、従業員ごとの業務に順応したAIアプリが開発できることは、Difyならではのメリットといえるでしょう。
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Difyの具体的な活用例
Difyを活用することで、どのようなAIアプリが開発できるのでしょうか。領域や業務によって多数存在しますが、ここでは代表的な活用例について解説します。
チャットボット
Difyでチャットボットを開発することで、カスタマーサポートや社内ヘルプデスク領域における一次対応を高度に自動化できます。従来のルールベース方式とは違い、生成AIを活用したチャットボットに切り替えられるため、マニュアルにはない変則的な質問にも順応できます。
社内規程や製品マニュアル、ナレッジベースを学習させることで、専門性の高い問い合わせに対しても、高精度な回答を提示し、高度な業務ナレッジを持つアシスタントとして活用できます。
テキスト生成ツール
Difyは生成AIモデルおよびRAGと連携しているため、テキスト生成ツールの開発が可能です。開発によって、ブログ記事や製品説明、ダイレクトメールの本文の企画から下書き作成、リライトまで、一貫したビジネスプロセスを自動化し、従業員の業務負担を削減できます。
また、SEOに基づくキーワードの最適配置やターゲットオーディエンス属性に応じた文体・トーンのパーソナライズにも対応しており、マーケティング効果を最大化する高品質なコンテンツ生成を実現できます。
分析・要約ツール
Difyでは、大量のテキストデータやドキュメントを高度処理するための分析・要約ツールの構築も可能です。生成AIの自然言語理解（NLU）技術の活用によって、ニュース記事や学術論文、調査レポートの要点抽出や要約を自動化できます。情報収集や分析にかかっていた時間の大幅短縮につながります。
画像生成アプリ
Difyでは、テキスト生成に加え画像生成にも対応しており、広告バナーやSNS投稿用のクリエイティブな画像を自動生成するアプリの構築も可能です。生成AIモデルを活用することで、独自デザインやブランドガイドラインに則した画像を動的に生成できます。
デザインスキルに自信のない従業員でも、ハイクオリティな画像が生成できるのはDifyの特徴といえるでしょう。
定型業務の自動化
日々発生する定型的な業務プロセスを自動化する仕組みもDifyで構築できます。例えば以下のような一連の業務フローは、AIと自動化ワークフローによってシームレスに処理できます。
- 顧客からの注文メールを受信
- 内容の構造化・読み取りの実施
- 在庫データベースとの照合
- 問題なければ発注システムへ自動登録
人手を使った業務には、入力ミスや確認漏れなどのヒューマンエラーが起きがちです。Difyで業務プロセスの自動化を実現できれば、ミス・エラーの防止とともに処理時間の大幅短縮に期待できるでしょう。
計算・課題（問題）解決アプリ
Difyでは、科学技術や教育などの専門分野で活用できる高度な計算・問題解決アプリの開発も可能です。数学問題の逐次解法や証明の補助、物理現象の簡易シミュレーションなど、専門的なアルゴリズムや数式処理エンジンと生成AIを組み合わせることで開発できます。
複雑かつ高度な計算・問題解決アプリの誕生によって、学生の理解促進をはじめ、研究者の試行計算や仮説検証の効率化に期待できます。
関連記事：Difyの活用事例17選！導入時の注意点も併せて解説
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Difyを導入・運用するための4ステップ
ここでは、Difyの導入・運用に伴うプロセスと定着・成功させるポイントについて解説します。
1.準備
まずは導入・運用に向けた準備からはじめます。
- 誰の
- どの業務プロセスを
- どの程度効率化したいのか
導入前に、あらかじめ上記のように業務要件を定義し、ユースケースの粒度を揃えます。定義化によって後述する評価基準を明確に設定しやすくなります。
なお、いきなり全社横断のプロジェクトとするのではなく、小規模でインパクトの測定が容易な領域・業務から取り掛かり、小さな成功体験を積み重ねることが大切です。
2.環境の整備・構築
次に、環境の整備・構築に移ります。クラウド版であれば、公式サイトからアカウントを作成すれば数分で利用でき、初期検証や小規模アプリの構築におすすめです。セルフホスト版は、Dockerをはじめとするインフラ要件への理解が求められます。セキュリティ要件が厳しい組織やオンプレミス環境での運用が求められる場合に有効です。
3.アプリを構築する
次にアプリ構築に移りますが、成果が可視化できるよう、以下のようにリスクの小さいテーマを選定しましょう。
- 社内FAQチャットボット
- 会議議事録の要約ツール
- データ抽出・自動抽出ツール
アプリ構築の段階で、プロンプト設計やナレッジベース構築、ワークフロー設定など、Difyの基本操作と設計思想について理解を深めておくことをおすすめします。
4.運用・改善
AIシステムは、構築して終わりではなく、運用を通じて性能を高めることが大切です。従業員の利用状況やフィードバックを基に、以下のポイントを継続的に最適化していきます。
- パフォーマンス監視
- ナレッジの更新
- 社内展開の促進
パフォーマンス監視では、利用料や応答品質、推論コストを定期モニタリングし、費用対効果を評価します。ナレッジの更新では、AIが参照する情報源が古くなると回答精度も劣ることを念頭に、規定変更や製品アップデートと同時にナレッジベースも最新化します。
社内展開の促進については、次に活用したい部署を巻き込む目的があります。スモールスタートによる小さな成功体験の積み重ねによってAI活用が点から面へと広がり、全社的なDX基盤としての運用を実現できます。
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Dify導入の成功事例3選
日本国内でも、Difyの活用を通じて、業務の効率化・自動化に成功している企業が増えています。ここでは、そのなかでも、3つの企業について解説します。
株式会社リコー
株式会社リコーは、従来3C情報の収集は27サイトを対象に手作業で行っており、月次レポート作成には約17時間を要していました。日次レベルでの情報配信を行う際、年間1,764時間、専任要員が必要となり、実現が困難と考えられていました。
そこでノーコード開発が可能なDifyを活用し、情報の検索・分類・配信プロセスを自動化したところ、導入からわずか1か月でプロトタイプの構築を、2024年12月には約1,000名を対象に、日次配信を運用開始しました。AIによる客観的かつ網羅的な情報提供が可能となり、約90％の業務工数削減を実現しています。
参考：「“はたらく”の変革」で社会課題の解決に貢献 リコーが提供する「使える・使いこなせるAI」とは ｜ 日本経済新聞 電子版特集
株式会社ヤマシタ
介護用品・福祉用具のレンタル大手である株式会社ヤマシタでは、営業担当者の業務改善を目的にDifyを社内導入しました。独自アプリである「ヤマシタAI段取りコーチ」の開発・運用によって、従来の週3回の育成担当者面談を週2回の対話・週1回の担当者面談に再設計し、育成業務の効率が約60％も向上しています。
参考：株式会社ヤマシタ｜介護用品レンタルのヤマシタ、 ノーコード生成 AI 開発基盤「Dify」を導入し 現場主導の業務改善を推進 ～営業訪問の質を高める AI コーチを独自開発～
東京都
東京都ではGovTech東京とデジタルサービス局によって、Difyを中核とした生成AIプラットフォームの整備を推進しています。プラットフォームでは職員がノーコード環境上で業務アプリケーションを自ら構築・共有できる仕組みを導入しています。
すでに37の市区町村を対象に生成AI活用支援を展開しており、文書校正や要約、議事録作成やヘルプデスク支援など、短期的に効果が可視化されやすい領域から着実に成果を積み上げています。
参考：GovTech東京が描く行政AI活用の未来─全国の自治体で使える“デジタル公共財” | ビジネスジャーナル
Difyを導入・活用するならPeaceful Morning
Difyを活用したAIアプリ開発や業務自動化に関心を持ちながらも、実際の導入フェーズで以下のような課題を感じている企業も多いのではないでしょうか。
- 社内データを活用した実務に即したAIを構築したい
- 回答精度やセキュリティ面に不安がある
- チャット活用に留まらず、業務全体を自動化したい
- 特定のLLMに依存せず柔軟に開発したい
こうした背景から、単なるツール導入ではなく「設計・開発・運用」を一体で進めることが重要になります。
Peaceful Morningでは、AI開発伴走支援サービス「Robo Runner」を通じて、Difyの環境構築からアプリ開発、運用までを一貫してサポートしています。単なる開発支援にとどまらず、プロのエンジニアがチームの一員として伴走し、継続的な改善や社内での活用定着、将来的な内製化までを見据えた支援が特徴です。
Difyを活用したAI導入を具体的に進めたい方は、ぜひ以下よりお問い合わせください。
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まとめ
Difyは非エンジニアでも自社独自の業務プロセスに則した高性能なAIアプリを開発できるツールです。社内への導入・活用によって、DXと業務効率化を推進するための基盤となるでしょう。Difyの導入・運用において不安やお困り事がある企業担当者の方は、この機会にお気軽にPeaceful Morningまでお問い合わせください。
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