Difyの企業利用における活用事例3選と業務ユースケースを紹介

DifyとはノーコードでAIアプリケーションを構築できるプラットフォーム

Difyは、専門的なプログラミング知識がなくても、業務で使えるAIアプリケーションを構築できる開発プラットフォームです。ドラッグ&ドロップで、画面上のブロックを組み合わせるように設定することで、チャットボットやAIエージェントを作成できます。

Difyで構築したAIに社内ドキュメントを参照させたり、ワークフローを設計したりすることも可能です。エンジニアがいない組織でも、業務担当者が主体となってAI活用を進められます。

Difyの活用事例3選

ここでは、Difyの代表的な活用パターンを3つ紹介します。Difyでは主に次のようなアプリケーションを作成できます。

• RAG技術を用いたチャットボット

• 複数の処理を組み合わせたチャットフロー

• 外部ツールと連携したAIエージェント

活用例を参考にしながら、自社のどの業務を効率化できるかを検討してみてください。

事例1. RAG技術を用いたチャットボット

RAG（検索拡張生成）技術を活用したチャットボットは、Difyの代表的な活用事例の一つです。RAGとは、生成AIが回答を作る際に外部の情報（ナレッジ）を検索し、その内容を踏まえて文章を生成する技術です。

例えば、就業規則をナレッジとして登録すると、就業規則に沿って社内の問い合わせに対応できるチャットボットを作成できます。また、過去の問い合わせ履歴や製品マニュアルをナレッジにすれば、外部からの問い合わせにも対応可能です。

RAGを使うと、LLMで起こりやすいハルシネーション（根拠のない回答）が起こりにくい

AIアプリケーションを構築できます。

関連記事：DifyのRAGを使った業務ユースケースとAIアプリの作り方を解説

事例2. 複数の処理を組み合わせたチャットフロー

チャットフローは、ユーザーの入力に対してあらかじめ設定した処理ステップを順に実行し、回答を返す仕組みです。Difyでは、複数の処理を組み合わせたAIを構築できます。

具体的には、以下のような処理をフロー上に配置できます。

• 外部データの取得

• LLMを用いた回答生成

• 条件分岐（if文）

• 外部API連携など

例えば、「ユーザーの入力内容を分類し、カテゴリに応じた回答を生成して出力する」といった処理も、ノーコードで設計できます。

事例3. 外部ツールと連携したAIエージェント

AIエージェントは、ユーザーの質問に対して目的を達成するために必要なステップを自律的に判断し、複数の処理を実行する仕組みです。あらかじめ細かくフローを定義しなくても、AIが状況に応じて動的に対応します。

外部ツールやAPIとの連携も可能なため、次のような処理もAIが自律的に実行できます。

• スケジュール調整：Googleカレンダーと連携し、空き時間の確認から会議予約まで行う

• 営業支援：外部サイトの情報を収集し、顧客向けの提案資料の下書きを作成する

AIエージェントは、情報収集から分析・アウトプット生成までを一連の流れとして自動化できる点が強みです。

Difyを活用した業務ユースケース

ここでは、Difyを活用した業務でのユースケースとして、3つの例を紹介します。

• 営業・マーケティングの高度化

• バックオフィス・事務作業の自動化

• カスタマーサポート業務の効率化

Difyは、用途に合わせて業務フローなどを柔軟に設計できるため、企業ごとの課題に合わせて最適なAIを構築できます。

営業・マーケティングの高度化

競合調査や市場リサーチ、コンテンツ作成といった情報収集・生成業務は、AIが自律的に処理することで大幅に効率化できます。その結果、担当者は戦略的な判断や対人業務に集中しやすくなるでしょう。

具体的には、次のような業務をAIで効率化できます。

• 競合・市場リサーチの自動化

• 商談相手に合わせた営業メールの生成

• コンテンツ（ブログやSNS・メルマガなど）の量産

定型的なアウトプットをAIに任せることで、チームの生産性向上が期待できます。

バックオフィス・事務作業の自動化

請求書処理や書類確認など、ルールに基づいた繰り返し作業はAIによる自動化と相性がよい領域です。複雑な条件分岐が必要なワークフローをAIが代行することで、人為的なミスや処理工数を削減できます。

活用できる業務の例としては、次のようなものが挙げられます。

• 請求書・領収書のデータ抽出と自動処理

• 応募書類の一次スクリーニング

• 契約書や社内ドキュメントの内容確認

単純作業から担当者を解放し、より付加価値の高い業務にリソースを振り向けられます。

カスタマーサポート業務の効率化

顧客からの問い合わせ対応は、量が多く対応品質のばらつきが生じやすい業務です。AIを活用することで、24時間365日の対応と回答品質の均一化を実現できます。

Difyを使ったカスタマーサポートの活用例は次のとおりです。

• RAGを活用した社内FAQボットの構築

• 画像やファイルを扱えるマルチモーダル対応のサポート

• AIで解決しない場合に有人チャットに引き継ぐ仕組みの構築

問い合わせ件数が多い企業ほど、Difyの導入効果を得やすいでしょう。

Difyを活用するメリット

Difyを活用することで、主に次のようなメリットを得られます。

• 開発コストと工数を削減できる

• 社内データを活用したAIを構築できる

• 用途に応じてLLMを柔軟に選択できる

Difyはノーコードで開発できるため、エンジニアがいない組織でも導入しやすく、現場主導でAI活用を推進できます。

開発コストと工数を削減できる

Difyを活用することで、外注費や開発期間を大幅に削減できます。従来、自動返信システムや管理画面の開発には、エンジニアへの依頼が必要でした。

Difyでは「検索」「分析」「出力」などの処理ブロックをドラッグ＆ドロップでつなぐだけで、複雑な業務フローを構築できます。例えば、現場のリーダーが「メール受信→内容分類→下書き作成」のフローをDifyの画面上で組み、翌日からテスト運用を開始することも可能です。

文面の微調整もその場で完了できるため、エンジニアとの調整会議もほぼ不要になります。結果として、外注費と開発にかかる工数を大幅に削減できます。

社内データを活用したAIを構築できる

自社固有の情報や最新データを活用したAIを、ノーコードで構築できる点がDifyの強みです。DifyはRAGという技術を標準機能として実装しています。RAGとは、AIが回答を生成する際に、外部のデータベースや独自ドキュメントを参照する技術です。

PDF・Excel・Notionなど、社内で使われているさまざまな形式のファイルをアップロードすることで、その内容に基づいて回答するAIを作成できます。

例えば、就業規則のPDFや過去の議事録をDifyにアップロードしておけば、新入社員がAIに質問するだけで「資料の何ページ目にこう書いてあります」と回答する社内FAQボットを構築できます。

用途に応じてLLMを柔軟に選択できる

Difyでは、用途やコスト・精度のバランスに応じて、複数の大規模言語モデル（LLM）を自由に使い分けられます。特定のモデルに依存せず、業務ごとに最適なモデルを選択できます。対応している主なモデルは次のとおりです。

• OpenAI：GPT

• Anthropic：Claude

• Google：Gemini など

将来的に新しいモデルが登場した場合も、切り替えが容易なため、AI技術の進化に柔軟に対応できます。

Difyを導入する際の注意点

Difyを導入する際は、以下の3つのポイントを押さえておきましょう。

• セキュリティ・データ管理を徹底する

• Dify利用料とは別に運用コストが発生する

• AIの精度を保つための運用体制を構築する必要がある

各ポイントを事前に把握しておくことで、導入後のトラブルを防ぎ、スムーズな運用につながります。

セキュリティ・データ管理を徹底する

Difyに社内データを読み込ませる場合、情報の取り扱いに注意が必要です。特に顧客情報や自社独自の技術ノウハウといった機密性の高いデータを使う際は、どのデータをAIに提供するかを慎重に判断してください。

また、クラウド環境で運用する場合は、データの送受信経路やストレージのセキュリティポリシーを確認しましょう。安全性を最優先したい場合は、社外へデータを出さず、ローカル環境（オンプレミス）で運用することも選択肢の一つです。

Dify利用料とは別に運用コストが発生する

Difyを利用する際は、Dify自体のプラン料金とは別に、LLMのAPI利用料が発生します。APIの利用料はリクエスト数やトークン数（処理する文字量）に応じて課金されるため、利用量が増えるほどコストも高くなります。

導入前には想定される利用量をもとに月間コストを試算し、予算管理の仕組みを整えておくことが大切です。コストが予想以上に増えないようにするには、利用料に上限を設けるなどの設定を活用しましょう。

AIの精度を保つための運用体制を構築する必要がある

Difyは導入後も、AIの回答精度を維持するための継続的なメンテナンスが必要です。具体的には、定期的にプロンプトを見直すことや、参照するナレッジを最新の情報に更新することが大切です。

また、AIが誤って回答するケースを見つけて修正するためにも、業務内容をよく理解している担当者が運用に関与するとよいでしょう。AIを活用しながら業務が滞りなく回る体制を構築しましょう。

Difyの活用事例を踏まえて、自社でのAI活用を検討しよう

Difyを活用すれば、以下のような多様なAIアプリケーションをノーコードで構築できます。

• RAGを用いた社内FAQチャットボット

• 複数の処理を組み合わせた業務対応フロー

• 外部ツールと連携したAIエージェント

また、さまざまな部署の定型作業や情報整理をAIに任せることで、担当者はより付加価値の高い業務に集中できるでしょう。導入時は、セキュリティやデータ管理の徹底、運用コストの見積り、継続的なメンテナンス体制の整備を進めることが大切です。

自社の業務の中から「繰り返し作業が多い」「情報の検索に時間がかかる」といった課題を洗い出し、Difyを使って効率化できないか検討してみてください。

CTCでは、企業利用を前提にセキュリティと管理機能を強化した商用プラン「Dify Enterprise」を提供しています。利用者ごとの権限設定やアクセス状況の管理、SSO連携に対応しており、複数人でAIエージェントの作成・編集が可能です。

CTCでは、AIエージェントの設計・構築から導入後の運用まで一貫して支援しています。Difyで社内データを活用したAIエージェントの運用を検討している人は、お気軽にご相談ください。

資料ダウンロード ：Dify｜サービス紹介