はじめに
生成AIを業務で使う場面が増えていますが、毎回ChatGPTなどに手入力するだけでは限界があります。
たとえば、次のようなことを実現したいケースがあります。
- 社内文書を参照して回答したい
- 問い合わせ対応を自動化したい
- AIアプリをWebやAPIとして使いたい
- 既存の業務システムとAIを連携させたい
こうした用途で使えるのが Dify です。
この記事では、Difyの細かい構築手順ではなく、Difyで何ができるのかを中心にわかりやすく整理します。
対象読者
この記事は、次のような人を対象にしています。
- Difyという名前は聞いたことがある人
- 生成AIアプリを作ってみたい人
- 社内FAQや問い合わせBotを検討している人
- ノーコード・ローコード中心でAI活用を始めたい人
- 業務システムと生成AIを連携させたい人
なお、Difyは画面上でAIアプリを作りやすいツールですが、本番運用や外部システム連携では、API、認証、権限管理、ログ管理などの技術知識が必要になる場合があります。
Difyとは
Difyは、LLMを使ったAIアプリやAIワークフローを構築するためのオープンソースプラットフォームです。
簡単にいうと、以下のようなツールです。
ChatGPTのようなAIを、業務用アプリとして組み立てるための開発基盤
通常、AIアプリを作るには次のような実装が必要になります。
- LLM APIの呼び出し
- プロンプト管理
- 社内文書の検索
- 会話履歴の管理
- 外部APIとの連携
- Web画面やAPIの作成
- 実行ログの確認
Difyを使うと、これらの要素を画面上で比較的かんたんに組み立てられます。
たとえば、チャットボット、社内FAQ Bot、文章生成ツール、問い合わせ対応フロー、外部APIと連携したAIアプリなどを作成できます。
Difyでできること
1. AIチャットボットを作れる
Difyでは、質問に答えるAIチャットボットを作成できます。
たとえば、以下のような用途です。
- 社内FAQ Bot
- 製品マニュアルBot
- 問い合わせ対応Bot
- 採用・人事向けBot
- ナレッジ検索Bot
単なる雑談Botではなく、業務知識を参照しながら回答するチャットボットを作れるのがポイントです。
たとえば、社内規程や業務マニュアルをもとに、従業員からの質問に回答するBotを作ることができます。
2. 社内文書を参照した回答ができる
Difyには Knowledge という機能があります。
これは、社内文書やナレッジを登録し、AIアプリの回答に活用できるようにする仕組みです。
いわゆる RAG と呼ばれる構成です。
RAGとは、ユーザーの質問に対して関連する文書を検索し、その検索結果をもとにLLMが回答を生成する仕組みです。
たとえば、次のようなデータを登録できます。
- 社内規程
- 業務マニュアル
- 製品仕様書
- FAQ
- 議事録
- ナレッジ記事
これにより、AIが一般論だけでなく、自社の情報を文脈として参照しながら回答しやすくなります。
ただし、文書を登録すれば必ず正確な回答になるわけではありません。文書の内容、分割方法、更新状況、検索設定によって回答品質は変わります。
そのため、Knowledgeを使う場合は、文書を入れて終わりではなく、検索結果の確認や回答テストも重要です。
3. 処理の流れをワークフロー化できる
Difyでは、処理の流れを画面上で組み立てられます。
たとえば、問い合わせ対応なら次のような流れを作れます。
- ユーザーが質問する
- 質問内容を分類する
- 必要な文書を検索する
- AIが回答を作る
- 必要に応じて外部システムへ通知する
- 回答をユーザーに返す
このように、AIにいきなり回答させるのではなく、途中の処理を設計できます。
Difyでは、用途に応じて Chatflow や Workflow などの形式でアプリを作成できます。
対話型のBotにはChatflow、定型処理や複数ステップの自動処理にはWorkflowが向いています。
そのため、単純なチャットだけでなく、業務ルールに沿ったAIアプリを作りやすくなります。
4. 外部サービスと連携できる
Difyでは、外部APIやツールと連携することもできます。
たとえば、以下のような使い方が考えられます。
- 問い合わせ内容をSlackに通知する
- 顧客情報をCRMから取得する
- Web APIから最新情報を取得する
- 入力内容を別システムに登録する
- 社内システムの情報とAI回答を組み合わせる
AI単体ではなく、既存システムとつなげて使える点が重要です。
たとえば、問い合わせ内容を分類し、必要に応じて担当部署へ通知する、といった処理も構成できます。
5. 作ったAIアプリを公開できる
Difyで作ったアプリは、Webアプリとして使ったり、APIとして外部から呼び出したりできます。
つまり、Difyの画面内だけで使うのではなく、既存の業務システムやWebサービスに組み込むことも可能です。
たとえば、以下のような使い方ができます。
- 社内ポータルにAIチャットを埋め込む
- 自社サービスにAI機能を追加する
- バックエンドからDifyのAPIを呼び出す
- プロトタイプを素早く作って検証する
「まず試す」から「業務に組み込む」まで進めやすいのがDifyの強みです。
ただし、Dify APIを外部システムから呼び出す場合は、APIキーの扱いに注意が必要です。
APIキーをフロントエンドコードやブラウザ側に埋め込むと、第三者に悪用されるリスクがあります。APIキーはバックエンド側で管理し、必要に応じて環境変数やシークレット管理の仕組みを使うのが安全です。
6. ログを見ながら改善できる
AIアプリは、作って終わりではありません。
実際に使ってみると、次のような問題が出てきます。
- 回答がずれている
- 期待した文書を参照していない
- 回答が長すぎる
- 範囲外の質問に答えてしまう
- コストが想定より高い
- ユーザーが期待する回答形式になっていない
Difyでは、実行ログを確認しながら、プロンプト、ナレッジ、ワークフローなどを改善できます。
たとえば、どのような質問が入力されたか、どのような回答が返されたか、処理にどれくらい時間がかかったか、どの程度トークンが使われたかを確認できます。
業務利用では、AIアプリを継続的に改善していくことが重要です。
Difyが向いていること
Difyは、特に以下のような用途に向いています。
| 用途 | 内容 |
|---|---|
| 社内FAQ | 社内文書をもとに質問へ回答する |
| 問い合わせ対応 | 質問分類や一次回答を自動化する |
| 文章生成 | メール、要約、報告文などを作る |
| ナレッジ検索 | 大量の文書から関連情報を探す |
| 業務フロー自動化 | AIと外部APIを組み合わせて処理する |
| AIアプリ試作 | 短時間でプロトタイプを作る |
特に、「生成AIを業務でどう使えばいいかわからない」という段階では、Difyを使うと具体的なイメージを作りやすいです。
たとえば、最初は小さなFAQ Botを作り、そこから問い合わせ分類、Slack通知、CRM連携などへ広げていくことができます。
Difyを使うときの注意点
便利なDifyですが、使うときには注意も必要です。
文書を入れれば正確になるわけではない
社内文書を登録しても、文書の内容や分割の仕方が悪いと、期待した回答にならないことがあります。
たとえば、次のような状態では回答品質が下がりやすくなります。
- 古い文書が混ざっている
- 同じ内容の文書が重複している
- 文書の粒度が大きすぎる
- 必要な情報が文書内に存在しない
- 検索されるべき文書がうまくヒットしない
RAGを使う場合は、ナレッジの登録だけでなく、文書整理、チャンク分割、検索テスト、回答確認が重要です。
AIの回答は必ず確認が必要
Difyを使っても、AIが常に正しい回答をするわけではありません。
特に、以下のような領域では人による確認が必要です。
- 法務
- 医療
- 金融
- 契約
- セキュリティ
- 個人情報を扱う業務
- 経営判断に関わる業務
AIの回答をそのまま最終判断に使うのではなく、人が確認する前提で設計することが大切です。
APIキーや機密情報の管理が重要
Difyでは、LLMや外部サービスのAPIキーを扱うことがあります。
そのため、権限管理やAPIキーの取り扱いには注意が必要です。
特に、次の点に注意します。
- APIキーをフロントエンドに埋め込まない
- APIキーをGitなどにコミットしない
- 必要最小限の権限にする
- 本番環境と検証環境でキーを分ける
- 退職者や担当変更時に権限を見直す
- ログに機密情報を残さないようにする
業務利用では、Difyそのものの設定だけでなく、周辺システムを含めたセキュリティ設計が必要です。
運用設計も必要
業務で使う場合は、以下のような運用も考える必要があります。
- 誰が文書を更新するか
- 誰が回答品質を確認するか
- ログをどこまで保存するか
- コストをどう管理するか
- 誤回答があった場合にどう対応するか
- 利用者からのフィードバックをどう反映するか
- どの範囲の質問に回答させるか
Difyは便利なツールですが、業務利用では運用ルールもセットで考えることが大切です。
まとめ
Difyは、生成AIを使ったAIアプリやAIワークフローを構築するための便利なプラットフォームです。
主に、以下のようなことができます。
- AIチャットボットを作る
- 社内文書を参照して回答する
- 処理の流れをワークフロー化する
- 外部サービスと連携する
- 作ったAIアプリをWebやAPIとして公開する
- ログを見ながら改善する
ChatGPTを個人で使うだけでなく、業務アプリとして活用したい場合に、Difyは有力な選択肢になります。
ただし、文書を入れれば必ず正確になるわけではなく、APIキーや機密情報の管理、ログ確認、回答品質の改善といった運用も重要です。
まずは小さなFAQ Botや文章生成ツールから試してみると、Difyの使いどころが見えやすいと思います。
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