Difyの導入を検討しているものの、「具体的にどのような業務に使え、どう構築すれば成果が出るのか」というイメージが湧かず、足踏みをしていないでしょうか。
高機能なLLMアプリ開発プラットフォームであるDifyは、単なるチャットボット作成ツールにとどまらず、複雑な業務フローの自動化や自社データとの連携において強力な効果を発揮します。
本記事では、バックオフィスからマーケティングまで、実務ですぐに役立つDify活用事例を具体的に解説します。
単なる事例紹介だけでなく、実現に必要な機能やアプリタイプの選び方、セキュリティ上の注意点まで網羅しました。
自社の課題解決につながるユースケースを見つけ、導入への第一歩としてお役立てください。
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Difyで何ができる？活用が急速に広がる3つの理由
Difyが多くの企業で採用されている背景には、従来のチャットボットツールとは一線を画す「業務適合性」の高さがあります。
具体的な事例を見る前に、Difyが業務活用に向いている3つの技術的特徴を解説します。
高度なRAG（社内データ検索）がノーコードで構築可能
Difyの最大の特徴は、RAG（Retrieval-Augmented Generation）と呼ばれる技術をノーコードで実装できる点です。
RAGとは、AIが学習していない社内独自のデータ（PDFマニュアル、規定集、顧客リストなど）を参照して回答を生成する仕組みです。
Difyでは「ナレッジ」機能にドキュメントをアップロードするだけで、自動的にテキストの分割（チャンク化）とベクトル化が行われます。
これにより、エンジニアがコードを書くことなく、自社データに基づいた正確な回答を行うAIアプリを構築できます。
専門知識が必要なデータ連携も、ファイルをアップロードするだけで完結します。
複数のAIモデルを用途に合わせて使い分けられる柔軟性
業務内容によって最適なAIモデルは異なります。
Difyでは、OpenAI（GPT-4o）、Anthropic（Claude 3.5 Sonnet）、Google（Gemini 1.5 Pro）など、主要なLLM（大規模言語モデル）を自由に切り替えて利用可能です。
例えば、論理的な推論が必要なタスクには「GPT-4o」を、自然な文章作成には「Claude 3.5」を、コストを抑えたい大量処理には「GPT-4o mini」を選択するなど、用途と予算に応じた最適化が可能です。
1つのプラットフォームで複数のモデルを一元管理できる点が、実務運用において大きなメリットとなります。
ワークフロー機能による複雑な業務プロセスの自動化
単発の質問に答えるだけでなく、複数の手順を踏む業務を自動化できるのが「ワークフロー」機能です。
- ステップ1：ユーザーからの入力を受け取る
- ステップ2：関連情報を検索する
- ステップ3：条件分岐（Yes/No）で処理を分ける
- ステップ4：最終的な成果物を出力する
このように、フローチャートを描く感覚で処理の流れ（パイプライン）を定義できます。
これにより、人間が行っていた定型業務のプロセスそのものをAIに代行させることが可能になります。
複雑な条件分岐も、視覚的な操作だけで設定可能です。
【バックオフィス・全社】業務効率化につながるDify活用事例
ここからは具体的なDify活用事例を紹介します。
まずは全社的な業務効率化やコスト削減に直結する、バックオフィス領域での活用パターンです。
社内FAQ・ナレッジ検索ボット（RAG活用）
最も代表的な活用例が、総務・人事・IT部門への問い合わせ対応を自動化する社内FAQボットです。
【仕組みと構築方法】
Difyの「チャットボット」タイプを選択し、「ナレッジ」機能に就業規則、経費精算マニュアル、セキュリティガイドラインなどのPDFを登録します。
【活用のポイント】
- 引用元の明示: Difyの設定で「引用と帰属」を有効にすると、回答の根拠となったドキュメントの箇所を提示できるため、ユーザーが元情報を確認しやすくなります。
- メンテナンス: 規定が改定された際は、ナレッジ内の該当ファイルを差し替えるだけでAIの知識を更新できます。
「引用と帰属」機能をONにすることで、回答の信頼性が大幅に向上します。
経費精算・請求書の自動処理（画像認識＋ワークフロー）
領収書や請求書の画像データから必要な情報を抽出し、データ化するプロセスを自動化する事例です。
【仕組みと構築方法】
「ワークフロー」タイプを使用し、画像認識に対応したモデル（GPT-4oなど）を組み込みます。
- 1. ユーザーが画像をアップロード
- 2. LLMが画像を解析し、日付・金額・支払先・インボイス登録番号を抽出
- 3. 指定のフォーマット（JSONやCSV形式）に整形して出力
【活用のポイント】
HTTPリクエストブロックを使用すれば、抽出したデータを外部の経費精算システムやGoogleスプレッドシートへ直接送信する連携も可能です。
採用候補者の履歴書分析・スコアリング
採用担当者が行う書類選考の一次スクリーニングをAIが補助する活用法です。
【仕組みと構築方法】
「テキスト生成」または「ワークフロー」タイプを使用します。
- 1. 履歴書・職務経歴書のテキスト（またはPDF）を入力
- 2. 事前に設定した「求める人物像」「必須スキル要件」のプロンプトに基づいてAIが分析
- 3. 適合度をS/A/B/Cで判定し、その理由と面接で聞くべき質問案を出力
【活用のポイント】
AIはあくまで一次評価として利用し、最終判断は人間が行う運用にします。大量の応募書類から要件を満たす候補者を迅速にピックアップする際に有効です。
【マーケティング・CS】売上・成果をつくるDify活用事例
次に、対外的な顧客対応やコンテンツ制作など、売上や事業成果に貢献する「攻め」の活用事例を紹介します。
SEO記事・提案資料の高品質な自動生成
単に「記事を書いて」と指示するのではなく、プロのライターやコンサルタントの思考プロセスを再現して高品質なアウトプットを作成する事例です。
【仕組みと構築方法】
「ワークフロー」機能を使い、作業工程を分割します。
- ブロック1：キーワードに基づき、ターゲットと検索意図を分析
- ブロック2：分析結果を元に、記事の構成案（見出し）を作成
- ブロック3：構成案に従って本文を執筆
- ブロック4：誤字脱字チェックとSEO観点での推敲
【活用のポイント】
一度に長文を書かせるよりも、工程ごとにLLMを呼び出すことで、論理破綻の少ない質の高いコンテンツが生成されます。提案資料の骨子作成などにも応用可能です。
「分析」→「構成」→「執筆」とステップを分けるのが品質向上のコツです。
Webサイト埋め込み型カスタマーサポート
自社Webサイトやサービスサイトに、24時間対応のAIチャットボットを設置する事例です。
【仕組みと構築方法】
Difyで作成した「チャットボット」アプリの「概要」ページから、埋め込み用のスクリプトコードを取得します。
これを自社サイトのHTMLに貼り付けるだけで、画面右下にチャットウィンドウを表示できます。
【活用のポイント】
- リード獲得: 会話の冒頭でユーザーの課題をヒアリングし、適切な製品ページへ誘導します。
- 一次対応: よくある質問にはRAG（ナレッジ）で即答し、解決しない場合のみ有人対応へ案内するフローを組むことで、サポート部門の負荷を軽減します。
事例を再現するために知っておくべき「アプリタイプ」の選び方
Difyでアプリを新規作成する際、4つの「アプリタイプ」から選択する必要があります。実現したい事例に合わせて適切なタイプを選ぶことが、構築成功の鍵です。
チャットボット（Chatbot）：対話形式の基本形
ユーザーとの連続した会話（ラリー）が必要な場合に選択します。
- 適した事例: 社内FAQ、カスタマーサポート、相談相手
- 特徴: 文脈（過去の会話履歴）を記憶し、それを踏まえた回答が可能です。
テキスト生成（Text Generator）：単発の成果物作成
一問一答形式で、入力に対して一度だけ結果を返すタスクに向いています。
- 適した事例: 翻訳、要約、メールのドラフト作成
- 特徴: 会話履歴を持たないため、毎回リセットされた状態でタスクを実行します。
エージェント（Agent）：自律的なタスク実行とツール利用
AIが目標達成のために、自律的にツール（Google検索、計算機、Wikipedia検索など）を選んで実行します。
- 適した事例: 最新ニュースの調査、複雑な推論が必要なリサーチ
- 特徴: 「思考プロセス」を持ち、AI自身が判断して行動しますが、制御が難しい場合もあります。
ワークフロー（Workflow）：定型業務のプロセス自動化
手順が明確に決まっている業務プロセスを自動化する場合に選択します。
- 適した事例: 記事生成フロー、経費精算処理、データ分類
- 特徴: チャット形式ではなく、フォーム入力から結果出力までのプロセスを定義します。業務活用で最も強力な機能の一つです。
業務自動化を目指すなら、まずは「ワークフロー」の活用を検討しましょう。
導入・運用で失敗しないための注意点と対策
Difyは強力なツールですが、実運用においてはセキュリティや精度面での管理が不可欠です。失敗を避けるための重要なポイントを解説します。
機密情報を扱う際のセキュリティと閉域環境の検討
Difyには「クラウド版」と、自社サーバーに構築できる「OSS（オープンソース）版」があります。
顧客の個人情報や極めて機密性の高い社内データを扱う場合、外部サーバーへのデータ送信がリスクとなる可能性があります。
【対策】
- OSS版の利用: 自社のAWSやAzure環境、あるいはローカルサーバーにDifyを展開することで、データが外部に出ない閉域環境を構築できます。
- モデルの選択: Azure OpenAI Serviceなど、学習データとして利用されない契約のAPIを使用することで、セキュリティポリシーを遵守した運用が可能になります。
回答精度（ハルシネーション）の管理と人間によるレビュー
RAGを活用しても、AIが事実と異なる回答（ハルシネーション）をする可能性はゼロではありません。特に社外向けのカスタマーサポートや、数値に関わる業務では注意が必要です。
【対策】
- ナレッジの品質管理: 登録するドキュメントの内容が古かったり矛盾していたりすると、回答精度が下がります。データは常に最新化してください。
- Human-in-the-loop: 完全に自動化するのではなく、AIが生成した回答や成果物を人間が最終確認するフローを業務プロセスに組み込みます。
特に導入初期は、必ず目視チェックを行う運用体制を整えましょう。
まとめ
Difyを活用することで、社内データの検索から複雑な業務フローの自動化まで、多岐にわたる業務課題を解決できます。
- バックオフィス: 社内FAQや経費精算の自動化でコストを削減
- マーケティング: コンテンツ生成やWeb接客の自動化で売上に貢献
- 構築の鍵: 目的に応じて「チャットボット」や「ワークフロー」などのアプリタイプを適切に使い分ける
- 運用: セキュリティ要件に応じた環境選びと、ハルシネーション対策としての人間による確認フローを徹底する
まずは無料のクラウド版やローカル環境で、特定の業務（例：社内規定の検索ボットなど）に絞ったスモールスタートから始めてみてください。
実際に動く仕組みを作ることで、自社における具体的な活用イメージと効果がより明確になるはずです。
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