Difyの使い方｜AIチャットボットや業務アプリを作る基本ステップ

生成AIの活用は、個人が文章作成や要約に使うだけでなく、企業の業務フローに組み込む段階へ進んでいます。社内FAQ、問い合わせ対応、資料作成、教育支援、営業支援など、日々の業務に合わせたAIアプリを作りたいと考える企業も増えています。

その中で注目されているのが、ノーコード・ローコードでAIチャットボットや業務アプリを作れるDifyです。Difyを使えば、AIに質問できるチャットボットだけでなく、社内資料を参照するナレッジ検索、複数の処理をつなげるワークフロー型アプリ、外部ツールと連携するAIアプリなどを構築しやすくなります。

ただし、Difyは「使い方を覚えればすぐ成果が出るツール」ではありません。重要なのは、どの業務に使うのか、どのデータを登録するのか、誰が運用し、どのように改善していくのかを整理することです。

本記事では、Difyの基本、使い方、AIチャットボットや業務アプリを作る流れ、企業での活用例、注意点を解説します。AIチャットボットや業務アプリを作りたい企業の方は、ぜひ参考にしてください。

Difyとは？使い方を理解する前の基本

Difyとは、AIチャットボットや業務アプリをノーコード・ローコードで作れるAIアプリ開発基盤です。専門的な開発知識がなくても、画面上でアプリを作成し、生成AIモデルを設定し、プロンプトやワークフローを組み合わせながらAIアプリを構築できます。

Difyで作れるものには、社内FAQチャットボット、問い合わせ対応チャットボット、社内ナレッジ検索、文章生成アプリ、資料作成支援アプリ、営業支援アプリ、教育支援アプリなどがあります。単にAIと会話するだけでなく、自社の資料や業務フローに合わせたAIアプリを作れる点が特徴です。

たとえば、社内FAQチャットボットであれば、社員が「経費精算の申請方法を知りたい」「この手続きはどの部署に確認すればよいか」と質問したときに、社内資料やFAQをもとに回答する仕組みを作れます。問い合わせ対応であれば、顧客からのよくある質問に対して一次回答を行い、必要に応じて担当者につなぐ流れも考えられます。

また、DifyではRAGを活用したナレッジ検索も重要です。RAGとは、AIがあらかじめ学習している知識だけで回答するのではなく、社内資料やFAQ、マニュアルなどの外部データを参照しながら回答する仕組みです。簡単に言えば、「社内資料を見ながら回答するAI」のようなイメージです。

Difyの使い方を理解するうえでは、まず「何を作れるか」だけでなく、「どの業務に組み込むと効果を検証しやすいか」を考えることが大切です。便利そうだから使うのではなく、業務課題とセットで考えることで、実務に役立つAIアプリへ近づけやすくなります。

Difyの基本的な使い方

Difyの基本的な使い方は、アプリを作成し、モデルを設定し、プロンプトを設計し、テスト実行を行う流れです。まずは小さな用途から試し、業務に合うかどうかを確認しながら改善していくことが重要です。

アプリ作成

最初に行うのは、Dify上で新しいアプリを作成することです。

アプリ作成では、どのようなAIアプリを作るのかを決めます。たとえば、社内FAQチャットボットなのか、問い合わせ対応チャットボットなのか、文章生成アプリなのか、資料作成支援アプリなのかによって、必要な設定や入力項目が変わります。

ここで重要なのは、最初から大きなAIアプリを作ろうとしないことです。全社の問い合わせをすべてAI化するのではなく、まずは総務へのよくある質問だけ、特定サービスのFAQだけ、営業資料の構成案だけといった形で範囲を絞ると、検証しやすくなります。

アプリ作成の段階で、誰が使うのか、どの業務で使うのか、どの情報を入力するのか、どのような出力が必要なのかを整理しておくと、後の設定や運用もスムーズになります。

モデル設定

次に、利用する生成AIモデルを設定します。

Difyでは、用途に応じてモデルを選び、アプリの中で使用できます。モデルによって、回答の得意分野、生成速度、コスト、対応できる入力形式などが変わるため、業務に合わせて選ぶことが重要です。

たとえば、社内FAQや問い合わせ対応では、正確性や安定した回答が求められます。一方、SNS文面や資料作成のたたき台では、表現力やアイデアの幅が求められることもあります。

企業でDifyを使う場合は、モデルの性能だけでなく、利用料金、社内情報の扱い、セキュリティ方針、出力内容の確認方法もあわせて考える必要があります。どのモデルを使うかは、単なる技術設定ではなく、業務運用にも関わる判断です。

プロンプト設定

Difyの使い方で特に重要なのが、プロンプト設定です。

プロンプトとは、AIに対する指示文のことです。どのような役割で回答するのか、どの情報を参照するのか、どの形式で出力するのか、どの表現を避けるのかを指定します。

たとえば、問い合わせ対応チャットボットであれば、「分からない場合は推測せず、担当部署への確認を促す」「回答は簡潔にし、必要に応じて手順を示す」「社内資料に記載がない情報は断定しない」といった指示が考えられます。

プロンプトが曖昧だと、回答のトーンや内容がばらつきやすくなります。逆に、業務に合わせてプロンプトを設計できれば、回答品質を安定させやすくなります。

テスト実行

アプリを作成し、モデルやプロンプトを設定したら、実際にテストを行います。

テストでは、想定している質問や入力に対して、期待通りの回答が返ってくるかを確認します。社内FAQであれば、よくある質問をいくつか入力し、回答内容が正しいか、表現が分かりやすいか、参照すべき情報とズレていないかを確認します。

問い合わせ対応であれば、通常の質問だけでなく、曖昧な質問、情報が不足している質問、回答できない質問も試すことが重要です。AIが分からない内容を無理に答えてしまわないか、担当者への確認を促せるかも確認します。

Difyは作って終わりではありません。テスト結果をもとに、プロンプト、参照データ、ワークフローを改善していくことで、実務に合ったAIアプリへ近づけることができます。

DifyでAIチャットボットや業務アプリを作る流れ

DifyでAIチャットボットや業務アプリを作る際は、目的設定、AIチャットボット・業務アプリの設計、データ登録、運用設計の順で考えると整理しやすくなります。Difyの画面操作だけを覚えるのではなく、業務課題と運用方法までセットで設計することが重要です。

目的設定

まず必要なのは、何の課題を解決するのかを決めることです。

「AIチャットボットを作りたい」「社内FAQをAI化したい」という要望だけでは、目的がまだ曖昧です。どの部署のどの問い合わせを減らしたいのか、誰が何を調べる時間を短縮したいのか、どの資料作成を効率化したいのかまで整理する必要があります。

たとえば、総務への同じ質問が多い、営業資料の作成が担当者ごとにばらつく、問い合わせ対応の一次回答に時間がかかる、社内マニュアルを探すのに手間がかかる、といった課題です。

目的が明確になれば、Difyで作るべきアプリの形も見えやすくなります。社内FAQチャットボットがよいのか、問い合わせ対応チャットボットがよいのか、資料作成アプリがよいのか、ワークフロー型アプリがよいのかを判断しやすくなります。

AIチャットボット・業務アプリの設計

目的が決まったら、次にAIチャットボットや業務アプリの形を設計します。

ここでは、作りたいものが「チャット形式で質問に答えるAIチャットボット」なのか、「入力内容を整理して文章生成や分類、通知まで行う業務アプリ」なのかを決めます。

たとえば、社員からのよくある質問に答えたい場合は、社内FAQチャットボットが向いています。顧客からの問い合わせに一次回答したい場合は、問い合わせ対応チャットボットが候補になります。一方で、商談メモから提案文を作る、会議メモから議事録を作る、問い合わせ内容を分類して担当者へ通知する、といった用途では、チャットボットよりもワークフロー型の業務アプリとして設計した方が使いやすい場合があります。

この設計を曖昧にしたまま進めると、完成後に「想定していた使い方と違う」「現場で使いにくい」と感じられる可能性があります。Difyで作る前に、誰が、どの場面で、どのような入力を行い、どのような出力を得たいのかを整理しておくことが大切です。

データ登録

次に必要なのが、AIが参照するデータの登録です。

社内FAQチャットボットやナレッジ検索を作る場合、AIにどの情報を参照させるかが回答品質に大きく影響します。FAQ、マニュアル、営業資料、商品情報、社内ルール、過去の問い合わせ履歴などを整理して登録する必要があります。

ただし、資料をそのまま入れればよいわけではありません。古い情報、重複した情報、表現がバラバラな資料が混ざっていると、AIの回答も不安定になりやすくなります。

Difyで業務アプリを作る際は、データを登録する前に、情報が最新か、不要な資料が混ざっていないか、回答に使ってよい情報かを確認することが大切です。特に、個人情報や顧客情報、社外秘情報を扱う場合は、権限管理や情報管理のルールも整理しておく必要があります。

運用設計

最後に考えるべきなのが、運用設計です。

DifyでAIアプリを作っても、誰が使うのか、誰が改善するのか、どの情報を更新するのかが決まっていなければ、現場に定着しにくくなります。

たとえば、社内FAQチャットボットを作る場合、利用者は全社員なのか、特定部署だけなのかを決める必要があります。また、回答できなかった質問を誰が確認するのか、FAQやマニュアルを誰が更新するのか、どの頻度で改善するのかも重要です。

運用設計がないまま導入すると、最初は使われても、回答が古くなったり、精度が改善されなかったりして、徐々に使われなくなる可能性があります。Difyの使い方を考える際は、作ることと同じくらい、使われ続ける仕組みを考えることが大切です。

企業での活用例

Difyは、企業のさまざまな業務に活用できます。特に取り入れやすいのは、社内FAQ・AIチャットボット、問い合わせ対応チャットボット、資料作成アプリ、教育支援アプリです。ここでは、実際の業務でどのように使えるのかを整理します。

社内FAQ・AIチャットボット

企業でDifyを活用しやすい代表例が、社内FAQ・AIチャットボットです。

総務、人事、情報システム部門などには、同じような質問が繰り返し寄せられることがあります。たとえば、経費精算の方法、勤怠申請の手順、社内システムの使い方、備品申請の流れなどです。

Difyで社内FAQ・AIチャットボットを作れば、社員が自然な文章で質問し、登録されたFAQやマニュアルをもとに回答する仕組みを作れます。担当者が毎回同じ質問に対応する負担を減らし、社員も必要な情報を探しやすくなります。

導入前には、よくある質問の件数、同じ質問が発生している頻度、1件あたりの対応時間、FAQやマニュアルの整備状況を確認しておくと、どの範囲からAI化すべきか判断しやすくなります。

問い合わせ対応チャットボット

Difyは、顧客や利用者からの問い合わせ対応にも活用できます。

たとえば、サービス内容、料金、利用方法、申し込み手順、トラブル対応など、よくある質問への一次回答をAIチャットボットで支援する形です。すべてをAIに任せるのではなく、よくある質問にはAIが回答し、個別判断が必要な内容は担当者へつなぐ流れにすると、現実的に運用しやすくなります。

問い合わせ対応チャットボットを作る場合は、回答品質の確認が重要です。誤った回答をすると、顧客満足度や信頼に影響する可能性があります。そのため、回答できる範囲、回答できない場合の案内、担当者への引き継ぎ条件を明確にしておく必要があります。

導入前には、問い合わせ件数、よくある質問の上位項目、1件あたりの対応時間、担当者ごとの対応ばらつきなどを整理すると、AIチャットボットの活用範囲を決めやすくなります。

資料作成アプリ

Difyは、資料作成を支援する業務アプリとしても活用できます。

営業資料、提案書、社内報告書、議事録、研修資料など、企業では多くの文章作成が発生します。Difyを使えば、入力された情報をもとに、構成案、説明文、要約、メール文面、報告書のたたき台を作るアプリを構築できます。

たとえば、商談メモを入力すると提案文の下書きを作る、会議メモを入力すると議事録の要約を作る、商品情報を入力すると説明文を生成する、といった使い方です。

資料作成アプリを使うことで、ゼロから文章を作る負担を減らし、担当者は内容の確認や表現の調整に時間を使いやすくなります。ただし、生成された文章には誤りや表現のズレが含まれる場合があるため、公開前や提出前の確認は必ず必要です。

教育支援アプリ

Difyは、研修や新人教育を支援するアプリとしても活用できます。

たとえば、社内マニュアルをもとに質問できる教育支援チャットボット、研修内容を復習できるQ&Aアプリ、業務手順を確認できるナレッジ検索アプリなどです。

新人や異動者は、業務ルールや社内システムの使い方を覚えるまでに時間がかかります。Difyで教育支援アプリを作れば、分からないことをその場で確認しやすくなり、教育担当者への質問集中を減らせる可能性があります。

ただし、教育支援アプリも作って終わりではありません。マニュアルの更新、回答内容の確認、現場からのフィードバック反映を続けることで、実際の教育現場で使いやすい仕組みにしていくことが重要です。

Difyを使う際の注意点

Difyは使いやすいAIアプリ開発基盤ですが、企業で活用する際には注意点もあります。特に、AIの回答を過信しないこと、社内情報の扱い、権限管理、回答精度の改善、使われ続ける仕組みづくりが重要です。

まず、AIの回答は必ず確認が必要です。Difyで作ったAIチャットボットや業務アプリは便利ですが、回答が常に正しいとは限りません。参照データが古い場合や、質問の意図を誤解した場合、誤った回答をする可能性があります。

次に、社内情報の扱いにも注意が必要です。FAQ、マニュアル、営業資料、顧客情報などを登録する場合、誰が見てよい情報なのか、どこまでAIに参照させてよいのかを整理する必要があります。特に、個人情報や機密情報を扱う場合は、権限管理が欠かせません。

また、Difyで作ったアプリは、公開後も改善が必要です。回答できなかった質問、誤った回答、現場からの要望を確認し、参照データやプロンプト、ワークフローを改善していくことで、使いやすいAIアプリになっていきます。

導入しない場合、社内FAQや問い合わせ対応、資料作成などが個人の経験や担当者の手作業に依存し続ける可能性があります。一方で、Difyを導入しても運用設計がなければ、作っただけで使われない状態になりかねません。Difyを使う際は、導入前から運用と改善まで見据えることが大切です。

まとめ

Difyは、AIチャットボットや業務アプリをノーコード・ローコードで作れるAIアプリ開発基盤です。社内FAQ、問い合わせ対応、資料作成、教育支援など、企業のさまざまな業務に活用できます。

ただし、Difyを使えば自動的に成果が出るわけではありません。基本操作を覚えるだけでなく、目的設定、AIチャットボット・業務アプリの設計、データ登録、運用設計を行い、現場で使いながら改善していくことが重要です。

実績数値がない段階でも、導入前に確認すべき指標はあります。問い合わせ件数、1件あたりの対応時間、社内検索にかかる時間、資料作成にかかる時間、同じ質問が発生している頻度などを整理すると、Difyをどの業務から活用すべきか判断しやすくなります。

Difyの使い方に興味はあるけれど、自社の業務にどう活用すればよいかわからないという方へ。弊社では、Difyの初期構築、AIチャットボットや業務アプリの設計、社内データ活用、運用改善まで一貫してサポートしています。自社の業務に合ったAI活用を進めたい方は、ぜひお気軽にご相談ください。