Difyの活用法まとめ｜実務でチャットボットを作って分かったこと

こんにちは！とも(@tomo_ITBizBlog)です！

「AIチャットボットを自社サイトに置きたい」「社内マニュアルに答えてくれる仕組みが欲しい」。

そう思って調べてみると、出てくるのはプログラミング前提の情報ばかり。コードが書けない自分には無理なのでは、と手が止まってしまう。

そんな経験をした人は、少なくないはずです。

先に見通しを書くと、AIアプリは「全部をコードで作る」以外にも作り方があって、その代表格がDifyです。

私はフリーランスの生成AIエンジニアとして、案件の現場でDifyを使い、チャットボットなどの生成AIアプリを作ってきました。

この記事では、その実務の立場から、Difyで何が作れるのか、どう組み立てるのかを、画面の細かい手順ではなく「考え方と全体像」で整理します。

【Difyとは｜コードを書く量を減らしてAIアプリを作れる土台】

Difyは、生成AI（LLM）を使ったアプリケーションを作るための、オープンソースの開発プラットフォームです。

最大の特徴は、アプリの組み立てを画面上の操作で進められることです。

プロンプトの設定や処理の流れづくりを、部品を置いてつなぐ感覚で進められるため、コードを書く量を大きく減らせます。必要に応じて、部分的にコードを書くこともできます。

裏側では、ChatGPTやClaudeをはじめ、複数のAIモデルから使うモデルを選んで接続する形になっていて、「どのモデルに答えさせるか」をアプリごとに決められます。

提供の形も、クラウドサービスとして使う方法と、自前のサーバーに置いて使う方法の両方があります。クラウド版であれば、ブラウザからすぐに触り始められる手軽さもあります。

まず小さなアプリを1つ作ってみることが、全体像をつかむ一番の近道です。

つまりDifyは、「AIに答えさせる仕組み」を、プログラマーでなくても形にできる土台です。

ただし、魔法の道具ではありません。何を答えさせるか、どんな資料を根拠にするかという設計は、作る側が考える必要があります。その設計の考え方を、次から順に紹介します。

【Difyで作れるもの｜アプリの型と作り方の全体像】

Difyで作れるアプリには、いくつかの「型」があります。

代表的なのは、会話形式で答えるチャットボットです。問い合わせ対応や、社内ヘルプデスクのような使い方をします。

ほかに、入力した文章を要約・翻訳・整形して返すテキスト生成の型、複数の処理を順番に流すワークフローの型、自分で判断しながら外部の道具を使うエージェントの型などがあります。

実務で最初に決めるのは、「会話で答える型か、処理を流す型か」という入口です。ここを間違えると、作り直しが大きくなります。

作り方の流れ自体は、どの型でも大きくは変わりません。

使うモデルを選び、アプリの型を決め、答え方（プロンプトや処理の流れ）を設計し、必要なら知識（資料）をつなぎ、テスト画面で答えを確認して、公開する。この順番です。

型は1つに固定されるわけではなく、会話の中で処理の流れを呼び出すような組み合わせもできます。ただ、最初から欲張ると全体が見えなくなります。1つの型で小さく作るのが、実務の進め方です。

実務の感覚では、この流れのうち「テストして直す」往復に一番時間を使います。

AIの答えは一度で完璧にはならないので、試して、直して、また試す。この往復を速く回せることが、画面で作れる道具の強みです。

【ワークフローの考え方｜処理を部品に分けてつなぐ】

ワークフローは、処理を「部品（ノード）」に分けて、順番につないでいく仕組みです。

たとえば問い合わせ対応なら、「質問を受け取る」「内容を分類する」「資料を検索する」「答えを作る」「返す」という流れを、部品の並びとして目で見ながら組み立てます。

途中で条件分岐を入れれば、「料金の質問ならこの資料、使い方の質問ならあの資料」という振り分けもできます。

流れの中に「人の確認を挟む」置き方もできます。AIの答えをそのまま送らず、担当者が目を通してから返す形にすれば、現場の不安にも応えられます。

この考え方の良さは、問題が起きた時に「どの部品でおかしくなったか」を追えることです。

答えがずれた時、分類が悪いのか、検索が悪いのか、答えの作り方が悪いのか。流れが見えていると、直す場所を絞れます。

実務では、いきなり大きなフローを作らず、小さく作って動かし、部品を足していく進め方が安定します。

ワークフローは「複雑な自動化」ではなく、「考えを順番通りに並べる作業」だと思うと、取り組みやすくなります。

【知識（RAG）の考え方｜自社の資料を答えの根拠にする】

AIチャットボットの実務で一番効いてくるのが、この「知識」の考え方です。

AIモデルは、世の中の一般的なことは知っていても、あなたの会社のマニュアルや商品情報までは知りません。知らないのに、それらしく答えてしまうこともあります。

そこで、製品マニュアルやFAQなどの資料をあらかじめ取り込んでおき、質問に合わせて関連する部分を検索し、その内容を根拠に答えさせる。この仕組みが、いわゆるRAG（検索拡張生成）と呼ばれるものです。Difyでは「知識」として用意されています。

作る側の仕事は、「どの資料を入れるか」「資料をどう整えるか」です。

資料は、PDFやテキストなどのファイルで取り込むのが基本の形です。取り込んだ後も、資料が更新されれば知識側も入れ替える運用が要ります。「一度入れたら終わり」ではなく、資料の管理そのものが仕事の一部になります。

古い資料と新しい資料が混ざっていれば、答えも混ざります。資料の鮮度と整理が、そのまま答えの質に跳ね返る。これは実務で何度も感じたところです。

逆に言えば、資料さえきちんとしていれば、モデルを変えなくても答えは大きく良くなります。

【公開と運用の入口｜作ったアプリを現場につなぐ】

作ったアプリは、公開して初めて仕事をします。

Difyで作ったアプリは、専用のWebページとして公開したり、自社サイトに埋め込んだり、APIという形で既存のシステムから呼び出したりできます。

実務では、「まず小さく公開して、実際の質問を集める」進め方が基本です。

いきなり全社・全公開にはせず、まずは身近な利用者だけで試す段階を挟むと、答えの癖や不足している資料を早めに拾えます。

公開後は、どんな質問が来て、どう答えたかの記録（ログ）を見られます。この記録が、次の改善の材料です。

「答えられなかった質問が多いなら、不足している資料を足す」「よくある質問は、答え方を整える」。運用とは、この地味な往復のことです。

そして、作って終わりにしないために大事なのは、改善の担当とタイミングを決めておくこと。道具の側に記録は残るので、あとは見る習慣を作るかどうかです。

最初から完璧を目指さず、公開して、見て、直す。この循環に入れるかどうかが、AIアプリが現場に根づくかの分かれ目になります。

【Difyが向いている仕事・向いていない仕事】

実務で使ってきた感覚から、向き・不向きを整理します。

向いているのは、「答えの根拠になる資料がある仕事」です。FAQ対応、社内マニュアルの案内、手順書に基づく問い合わせ。資料があり、答えのパターンがある程度決まっている仕事ほど、安定して力を発揮します。

要約や分類のような、「文章を読む・仕分ける」処理も得意な領域です。

反対に、金額計算のような一分の誤差も許されない処理そのものや、答えの根拠になる資料が存在しない仕事は、そのままでは向きません。

厳密な計算は通常のプログラムの仕事で、AIには「読む・探す・文章を作る」部分を任せる。この役割分担が現実的です。

また、業務の細部まで完全に作り込みたい場合は、最初からコードで開発する方が合う場面もあります。

大事なのは、道具の優劣ではなく仕事との相性です。Difyは「資料に基づいて答える仕組み」を速く形にする道具。その前提で選ぶと、失敗が減ります。

【まとめ｜作る道具はDify、日常の相方はエージェント型へ】

この記事のポイントを振り返ります。

• Difyは、コードを書く量を減らして生成AIアプリを作れる、オープンソースの開発基盤
• 作り方は「型を決める、答え方を設計する、知識をつなぐ、テストして直す、公開して運用する」の流れ
• ワークフローは処理を部品に分けてつなぐ考え方、知識（RAG）は自社の資料を答えの根拠にする仕組み
• 向いているのは「根拠になる資料がある仕事」。厳密な計算などは、通常のプログラムと役割分担する

私自身の道具の使い分けも、最後に書いておきます。

チャットボットのような「仕組みを作る」仕事では、これからもDifyが中心です。作る側の道具として、実務で信頼して使っています。

一方で、記事を書く、調べる、ファイルを直すといった「自分の日常の作業」は、作業そのものを一緒に進めてくれるエージェント型のAIに寄せてきました。私の場合は、Museがその相方です。

作る道具と、日常の相方。役割が違うので、使い分けるのが自然でした。この使い分けに至った流れは、別のまとめ記事で詳しく書く予定です。

まずは、あなたの仕事の中で「資料に基づいて答えている仕事」がどれかを眺めてみてください。そこが、Difyで最初に形にできる場所です。