Difyとは何か？AIチャットとの違いと業務で使える4つの事例

Difyは、生成AIを使った業務アプリケーションを組み立てるためのオープンソースのプラットフォームです。一般的なAIチャットのように、その場で質問して回答を得るだけでなく、入力項目、参照する社内資料、処理の順序、条件分岐、外部ツールとの接続、出力形式までを一つの流れとして設計できます。

そのため、Difyの価値は「高性能なチャットを使えること」ではなく、担当者ごとに異なるAIの使い方を、繰り返せる業務の仕組みに変えられることにあります。ただし、Difyを入れるだけで業務が整うわけではありません。対象業務、判断基準、確認者、例外時の止め方を先に決める必要があります。

Difyとは何か

Difyでは、複数の生成AIモデルを選び、プロンプト、社内文書などのナレッジ、条件分岐、情報抽出、外部APIを呼び出すツールなどを組み合わせて、AIアプリケーションを構築できます。画面上のノードをつなぎ、処理の流れを見える形で設計できる点が特徴です。

たとえば「問い合わせを受け取る→内容を分類する→関連する社内資料を探す→回答案を作る→担当部署へ渡す」という工程を一つのワークフローにできます。各工程を分けてテストできるため、どこで期待と違う結果が出たかを確認しやすくなります。

Difyにはチャット形式のアプリケーションもありますが、会話画面は入口の一つです。APIとして社内システムやWebサービスから呼び出したり、ワークフローとして一連の処理を実行したりできます。つまり、利用者がDifyの画面を直接操作しない業務にも組み込めます。

一般的なAIチャットと何が違うのか

一般的なAIチャットでは、利用者がその都度、質問、指示、参考資料を渡し、回答を見て次の行動を決めます。柔軟で、調査、発想、文章作成など幅広い作業に使えますが、指示の内容や資料の選び方が利用者によって変わると、結果も揃いません。

Difyでは、業務に必要な入力項目や参照資料、処理順、出力形式をあらかじめ定義できます。「問い合わせ種別は決めた選択肢で返す」「根拠となる資料が見つからない場合は回答を確定しない」「重要顧客は人の確認へ回す」といった分岐も設計できます。

違いを簡潔にいえば、AIチャットは人が会話しながら使う道具、DifyはAIを含む業務の流れをつくる基盤です。個人の作業を助けるだけならAIチャットで十分な場合もあります。複数人で同じ手順を使いたい、社内知識を参照させたい、他システムと接続したい、利用状況を見ながら改善したい場合にDifyが候補になります。

Difyを業務で使う4つの事例

以下は、Difyの機能を実務へ置き換えた活用例です。導入効果を示す実績ではなく、自社で対象業務を選ぶための具体例として整理しています。

1. 社内問い合わせの回答案をつくる

就業規則、申請手順、商品仕様、営業ルールなどの社内資料をナレッジとして登録し、質問に関連する箇所を検索して回答案を作ります。資料にない内容は無理に答えず、担当部署へ確認を促す出力にします。問い合わせ件数が多く、同じ質問が繰り返される業務に向きます。

人事・法務・契約など影響の大きい回答は、Difyから直接確定回答を返さず、担当者が根拠資料と回答案を確認する運用が必要です。

2. 商談記録から次の行動を整理する

商談メモや文字起こしを入力し、顧客の課題、関係者、検討時期、懸念、約束事項、次の行動を決めた形式で抽出します。営業担当者による記録のばらつきを抑え、CRMへ登録する前の整理に使えます。

AIが出した「顧客の意向」と、顧客が実際に発言した事実を混同しないよう、原文を参照できる状態を残します。次回連絡日や提案内容は担当者が確認して確定します。

3. 顧客からの問い合わせを分類する

メールやフォームの自由記述から、問い合わせ種別、緊急度、対象商品、必要な担当部署を分類し、返信案を作ります。定型的な受付や振り分けを早めながら、個別判断が必要な内容を人へ渡せます。

クレーム、解約、事故、個人情報を含む連絡などは、特定条件で自動送信を止めます。処理速度だけでなく、誤分類、差し戻し、担当者が修正した内容を記録し、分類基準を改善します。

4. 社内資料から用途別の初稿をつくる

企画書、商品資料、議事録などを入力し、メール、社内告知、FAQ、営業用説明文など用途別の初稿を作ります。一つの資料から複数媒体へ展開するときに有効です。ブランド表現、禁止事項、出力構成を固定すれば、担当者が毎回長い指示を書く負担を減らせます。

公開情報、数値、顧客名、実績は元資料にある内容だけを使い、公開前に事実確認と表現確認を行います。量産数ではなく、修正時間や差し戻しの減少を成果指標にします。

Dify導入は一つの業務から始める

最初に、件数が多い、文章を読む時間が長い、担当者によって結果が変わる、といった業務を候補にします。その中から、失敗時の影響を限定でき、入力資料と完成条件を説明できる一つの業務を選びます。

次に、入力、参照資料、処理、出力、人が確認する箇所を一枚にします。Dify上では最小限のノードで試し、複雑なエージェントや多数の外部連携を最初から追加しません。期待した結果、誤り、修正内容、処理時間を記録し、入力項目、資料、プロンプト、分岐条件のどこを直すか判断します。

一定期間の検証では、対象期間、母数、業務条件を揃え、処理時間、手修正率、誤分類、差し戻し、次の行動まで進んだ件数を確認します。回答数や生成文字数だけでは、業務改善につながったか判断できません。

Difyが向かない条件

手順が決まっておらず担当者同士でも正解が一致しない業務、参照資料が古い業務、誤りを人が確認できない業務、入力してよい情報の範囲が決まっていない業務は、先に業務やデータの整理が必要です。また、単純な転記や決まった計算だけなら、Difyではなく既存システムやGASなどのルールベース処理が適する場合があります。

MANAGEWORKSでは、Difyの画面をつくることからではなく、どの顧客・業務を優先し、何をAIへ任せ、どこを人が判断し、何を成果として測るかから設計します。自社で試せる範囲と、データ連携や組織運用まで整える範囲を分けることで、実験で終わらないAI活用につなげます。

出典

• Dify Docs「Introduction」
• Dify Docs「30-Minute Quick Start」
• Dify Docs「Choose a Plugin Type」