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Difyのチャットボット導入事例5選｜ヘルプページ参照ボットを作った検証結果
社内の問い合わせ対応や資料探しなど、バックオフィスの業務負担に悩んでいませんか。専門的なプログラミング知識を持たなくても、AIチャットボットを簡単に開発できるプラットフォームがDifyです。
本記事では、Difyを活用したチャットボットを導入した企業や自治体の事例を5つ厳選してご紹介します。
さらに自社のヘルプページを参照するチャットボットを作成した手順についても図解付きで解説するので、ぜひ参考にしてみてください。
🤖Difyとは？チャットボット開発に活用するメリット
Difyは、高度なAIアプリケーションを直感的な操作で開発できるプラットフォームです。プログラミングの専門知識がないビジネス職でも、ブロックを組み合わせるような感覚でチャットボットやAIエージェントを構築できる点が大きな特徴です。ここでは、Difyをチャットボット開発に活用する主なメリットについて解説します。
ノーコード・ローコードで直感的に開発可能
Difyの最大の魅力は、プログラミングコードをほとんど、あるいはまったく書かずにAIアプリを開発できる点です。Difyでは視覚的なインターフェース（GUI）が提供されており、ワークフローを画面上でつなぎ合わせるだけで、目的のシステムを形にすることができます。
具体的には以下のようなメリットがあります。
- 開発工数の削減：
専門的なエンジニアリングチームを編成しなくても、現場の担当者自身がシステムを構築できます。 - 迅速な改修と運用：
業務フローの変更やプロンプトの調整が必要になった際も、画面上の設定を変更するだけですぐに反映されます。 - 市民開発の促進：
エンジニア以外の営業職や事務職など、現場のドメイン知識を持つメンバーが直接システム開発に参加できます。
RAG技術で自社独自のナレッジベースを構築
一般的な生成AIは、インターネット上の公開データに基づいて学習しているため、社内の機密情報や独自の業務ルールについては回答できません。Difyには、RAG（検索拡張生成）と呼ばれる技術が標準で組み込まれており、自社データとAIを簡単に結びつけることができます。
以下のメリットがあります。
- 正確性の向上：
AIが自社データを参照して回答を生成するため、事実とは異なる情報を提示するハルシネーション（幻覚）のリスクを低減できます。 - 多様なデータ形式への対応：
PDF、Word文書、テキストファイル、社内Wikiのデータなど、さまざまな形式のドキュメントを読み込ませることが可能です。 - データ管理の簡略化：
アップロードしたドキュメントは自動的にテキスト分割（チャンク化）やベクトル化処理が行われ、複雑なデータベース構築の手間がかかりません。
用途に合わせて複数のAIモデルを柔軟に選択可能
生成AIの進化は早く、多種多様なモデルが次々と登場しています。Difyは特定のAIモデルに依存せず、用途や予算に応じて複数のモデルをシームレスに切り替えて利用できる柔軟性を備えています。
これによるメリットは以下の通りです。
- コストの最適化：
複雑な推論が必要なタスクには高性能モデルを使用し、単純なテキスト処理には軽量で安価なモデルを使用するといった使い分けが可能です。 - タスク特性に応じた使い分け：
文章作成が得意なモデル、データ分析に優れたモデルなど、業務の性質に合わせて最適なAIを選択できます。 - ローカルモデルの活用：
セキュリティ要件が厳しい環境では、社内サーバーに構築したオンプレミスモデル（Ollamaなどを経由）を接続することも可能です。
🔄Yoomは問い合わせ以外の業務も自動化できます
Difyを利用してチャットボットを構築することで、問い合わせ業務を効率化できます。それでも、業務全体では、問い合わせ対応以外にも、データベースでの案件や顧客情報の管理、書類作成、期日の確認、そしてデータ分析といった多くの作業がありますよね。時間に追われる状況で、こうした手作業による定型業務を省けたら、と思ったことがある方は多いのではないでしょうか？
業務ツールと生成AIをノーコードで連携できるプラットフォームのYoomなら、非エンジニアでも簡単な操作だけで業務プロセス全体を自動化できます。これには、以下のようなメリットがあります。
- Googleアプリなどの外部ツールにログインするだけで連携設定が完了（例外あり）
- データベースに案件を入力するだけで関連する業務ツールを使った作業も自動で完了
- ヒューマンエラーを削減しながら1案件にかかる時間を短縮
導入により顧客対応や契約書関連にかかる確認工数を50％削減している事例もあります。
[Yoomとは]
直感的な設定だけで柔軟なフローを構築できるため、業務に合わせたカスタマイズもノーコードで行えます。無料プランや以下のようなテンプレートも豊富に用意されており、気軽に試すことができるので、自動化による新しい働き方をぜひ体験してみてください。
- メールでの問い合わせ対応に多くの時間を費やしているカスタマーサポート担当者の方
- 過去の履歴をもとにした返信作成を効率化したいと考えている営業担当者の方
- 長期記憶を持つAIチャットボットのような仕組みを導入し、メール業務の品質向上を図りたい方
- Gmailで受信したメールの内容に基づき、AIが過去の対応履歴をもとに返信文を自動生成するため、返信作成にかかる作業時間を短縮することができます。
- 参照した履歴をもとにAIが一貫性のある応答を行い、さらに対応内容をドキュメントへ蓄積することで、回答精度の継続的な向上と業務の標準化に繋がります。
- はじめに、GmailとGoogleドキュメントをYoomと連携します。
- 次に、トリガーでGmailを選択し、「特定のキーワードに一致するメールを受信したら」というアクションを設定します。
- 最後に、オペレーションでAIワーカーを選択し、対応履歴をもとにメールへの応答文を生成し自動返信するためのマニュアル（指示）を作成するアクションを設定します。
■このワークフローのカスタムポイント
- Gmailのトリガー設定では、自動応答の対象としたいメールに含まれるキーワードを任意で設定してください。
- AIワーカーへの指示内容は、生成したい応答文のトーン＆マナーや含めるべき要素などを任意で設定可能です。
- Gmail、GoogleドキュメントのそれぞれとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
- AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
- AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
- AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
- AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
- AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。
- トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
- プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。
■このテンプレートをおすすめする方
- Zendeskを用いたカスタマーサポート業務において、問い合わせ対応の効率化と無人化を推進したい担当者の方
- 製品の仕様やFAQをNotionで管理しており、それらを活用して問い合わせ回答の質を安定させたいチームリーダーの方
- 過去のナレッジを有効活用しつつ、サポートデスクの運用工数を削減し、効率的な組織運営を目指す経営者の方
■このテンプレートを使うメリット
- Zendeskに届いた問い合わせに対し、AIがNotionの情報を基に回答案を作成するため、顧客へのレスポンス時間を短縮できます。
- Notionに蓄積された正確なナレッジを基にAIが回答を生成することで、回答の質を一定に保ち、担当者による知識の差を埋めることが可能です。
■フローボットの流れ
- はじめに、Zendesk、Notion、SlackをYoomと連携します。
- 次に、トリガーで、Zendeskを選択し、「チケットが作成されたら」というアクションを設定します。
- 次に、AIワーカーで、顧客からの問い合わせに対し、Notionのナレッジを基に回答案を作成するためのマニュアル（指示）を作成します。
■このワークフローのカスタムポイント
- AIワーカーのマニュアル設定にて、どのようなトーンで回答を作成するか、または特定のキーワードが含まれる場合にどのような処理を行うかなど、指示を詳細にカスタマイズしてください。
- Notionでのナレッジ参照先を、FAQページやマニュアルが格納されている特定のデータベースやページに指定することで、より精度の高い回答案が作成できます。
- Slackでの通知設定では、AIが作成した回答案をまず担当者が確認できるよう、通知先のチャンネルやメッセージ内容を任意に設定してください。
■注意事項
- Zendesk、Notion、SlackのそれぞれとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
- トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
- プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。
- Zendeskは、ミニプラン以上でご利用いただけるアプリとなっております。フリープラン・パーソナルプランの場合は設定しているフローボットのオペレーションやデータコネクトはエラーとなりますので、ご注意ください。
- ミニプラン・チームプラン・サクセスプランなどの有料プランは、2週間の無料トライアルを行うことが可能です。無料トライアル中には制限対象のアプリを使用することができます。
- AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
- AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
- AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
- AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
- AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。
🏢Difyのチャットボットの導入事例：企業編
企業におけるDifyのチャットボットの導入は、社内のナレッジ共有や非エンジニアの業務効率化、現場でのAI活用ハードルの引き下げなど、多岐にわたる課題解決に貢献しています。ここでは、チャットボットの導入による効果や工夫が見られる3社の事例をご紹介します。
株式会社リコー：社内外の情報検索チャットボットを構築
株式会社リコーでは、AI開発人材の不足と、それに伴う開発工数・費用の増大がAI活用のハードルとなっていました。技術的な知識を持たない社員でもAIアプリを作成できる「AIの市民開発」環境を構築するため、Difyを活用した独自のシステム基盤を導入しました。
具体的には以下のような取り組みが行われています。
- 社内FAQの自作：
プログラミング不要の直感的な操作により、現場社員自身が社内ルールや手続きに関するFAQ対応ボットを開発しています。 - 業務特化型アプリの展開：
議事録生成や契約書チェックなど、特定の業務に特化したAIツールを各部署が自律的に作成・運用する体制を整えました。 - セキュアな環境構築：LangGenius社とのエンタープライズ契約に加え、自社開発のオンプレミスLLMとDifyを組み合わせることで、情報漏洩リスクを抑えたプライベートLLM環境を実現しています。
現場主導でAIツールを次々と生み出せる環境が整ったことで、バックオフィスの業務負担が軽減されました。また、この自社実践で培ったノウハウを活かし、顧客企業に対するAI導入支援サービスとしても展開しています。
株式会社サイバーエージェント：非エンジニアが業務課題向けチャットボットを自作
株式会社サイバーエージェントでは、全社的な生成AIの浸透を目指す上で、エンジニア以外の「ビジネス職（マーケターや営業など）」でも直感的に使いこなせる開発プラットフォームが必要とされていました。そこでDifyを導入し、最短5分で利用開始できる自動オンボーディングの仕組みを構築しました。
これにより以下の成果や課題が確認されています。
- 高い利用率の達成：
導入後6ヶ月で社内ユーザーが約1,800名（全社員の約4分の1）に達し、アクティブ率も27%と高い水準を記録しています。 - スケーラビリティへの対応：
想定以上の大量のナレッジが登録されたため、大容量のRAG処理に耐えうるデータベース（TiDB）への移行を実施しました。 - パフォーマンスの安定化：
一部のユーザーによるAPI連続呼び出しが他のユーザーの処理速度に影響する問題（ノイジーネイバー問題）に対し、リクエスト数の制限を設けて対処しています。
ビジネス職のユーザーが自らの業務課題に直結するAIチャットボットを自作・運用することで、社内の業務効率化が急速に進みました。一方で、正確な数値集計などのタスクには不向きであることも社内で共有し、用途に応じたツールの使い分けを推進しています。
株式会社ヤマシタ：営業担当者の活動を支援する「AI段取りコーチ」
株式会社ヤマシタでは、介護用品や福祉用具のレンタル・販売事業を展開する中で、現場の第一線で働く社員が実務の課題に即した業務改善をスピーディに行う仕組みが必要とされていました。そこで社員自らがアプリを内製する「現場主導」の業務改善を推進するため、Difyを活用して営業訪問前の事前準備や訪問後の振り返りを支援するAIチャットボット「ヤマシタAI段取りコーチ」を開発しました。
これらの取り組みにより、以下のような具体的な成果が確認されています。
- 振り返り面談の最適化：
従来は人が週3回実施していた振り返り面談のうち2回をAIの活用に切り替え、人が実施するのは1回のみとしました。 - 業務効率の改善：
AIを活用した新しい振り返りプロセスを導入したことで、育成対象者における業務効率が約60%改善されました。 - フィードバックの質の均一化：
社内の好事例を集めた独自ノウハウをAIの学習データとして用いることで、育成担当者のスキルの差によるフィードバックの質のばらつきを解消しました。
現場主導の生成AI開発基盤としてDifyを導入したことで、営業担当者の計画遂行力強化を支援する体制が構築されています。
🏛️ Difyチャットボットの導入事例：自治体編
自治体においても、行政サービスの質向上や窓口業務の負担軽減を目的にDifyのチャットボットの活用が進んでいます。企業とは異なり、市民の生活に直結する正確な情報提供が求められる環境での導入事例をご紹介します。
東京都町田市：市のデータをRAGで活用した「AIナビゲーター」
東京都町田市では、市民が市の公式情報へ直感的かつリアルタイムにアクセスできるデジタルサービス窓口の構築が求められていました。そこで、バーチャル市役所ポータル「まちドア」にDifyを活用したAIナビゲーターを導入し、情報提供の仕組みを刷新しました。
これにより以下の効果が得られています。
- 複数LLMの最適な組み合わせ：
Difyの機能を活用して複数の言語モデルをタスクに応じて組み合わせることで、市民の多様な質問に対して自然で精度の高い応答を実現しています。 - ノーコードでの迅速な強化：
プログラミングの知識がなくても、市のホームページ等の公式情報をデータソースとしてAIエージェントのナレッジを迅速に更新・強化できる体制を整えました。 - 感情豊かな対話UIの提供：
ユーザーの入力内容に応じて3Dアバターの表情や動きが変化する仕組みを取り入れ、デジタルでありながら親しみやすい窓口対応を提供しています。
市民にとって親しみやすいインターフェースと、常に最新の市制情報に基づいた正確な回答を両立させています。
奈良市：生成AIチャットボットやLINE連携施策を活用した市民向け対応の高度化
奈良市では、行政情報へのアクセス向上や問い合わせ対応の効率化を図るため、Difyをはじめとする複数の生成AI施策を並行して推進しています。市公式ホームページ上で生成AIチャットボット「GovAI」の試験運用を開始したほか、子育て世代向けにはLINEを用いた取り組みも実施中です。
現在進められている主な実証実験や施策の内容は以下の通りです。
- GovAIによる行政回答の自動化：
市公式ホームページ上に生成AIチャットボットを設置し、市民からの問い合わせに対する自動回答を通じた効率化を図っています。 - LINEを用いたハイブリッド対応：
子育て世代向け施策「おやこよりそいチャット」として、LINE上でAIと人が連携して対応する実証実験を進めています。
なお、公式資料上においてこれらの施策群における具体的なDifyの活用は明示されていませんが、行政の生成AI活用を推進する重要な事例として注目されています。
🛠️【検証】Difyでヘルプページ情報を参照するチャットボットを作成してみた！
ここからは、実際にDifyを使って特定のドキュメントを学習したチャットボットを作成する手順を検証します。今回の検証では、ナレッジベースに登録したYoomのヘルプページの情報をもとに回答するチャットボットを作成します。
検証条件
検証は、以下の条件で行いました。
- Difyアカウント：無料プラン
- 環境：クラウド版
- AIモデル：Gemini 2.5-Flash
- Jina Readerアカウント：無料
ナレッジベースの作成
チャットボットが参照するナレッジベースにYoomのヘルプページを登録します。登録したページと登録時の条件、そして手順は、以下の通りです。
🔷登録ページ
🔷登録条件
- チャンク設定（親子）：親チャンクの最大チャンク長 - 1024 / 子チャンクの最大チャンク長 - 512
- インデックス方法：高品質
- 埋め込みモデル：gemini-embedding-2-preview
- 検索設定：ベクトル検索（トップK：3）
🔷手順
- Jina ReaderでAPIキーを発行（無料）：Jina ReaderにログインしてAPIキーをコピーします。
- ナレッジベースの作成：Difyで「ナレッジ」メニューを開き「ナレッジベースを作成」をクリックします。
- アップロード方法を選択：「ウェブサイトからの同期」を選択し、Jina Readerの「設定」をクリックします。
- Jina Readerのインストール：Jina Readerの「インストール」をクリックします。
- APIキーの保存：インストールしたJina Readerの「設定」を開き、任意の名前とJina ReaderからコピーしたAPIキーを入力したら、「保存」をクリックします。
- Webページをアップロード：ナレッジベースに登録するヘルプページのURLを入力し、「実行」をクリックします。
- ナレッジベースの設定と保存：チャンク設定、インデックス方法、埋め込みモデル、そして検索設定を行い保存すると、登録完了です。
チャットボットを作成
チャットボットの作成を行います。
- アプリの作成：「スタジオ」メニューを開き、「チャットボット」を選択し、「最初から作成」をクリックします。
- アプリの基本情報の設定：アプリ名と説明を設定し、「作成する」をクリックします。
- プロンプトの設定：チャットボットへの指示をプロンプト欄に入力します。今回は、以下の指示を設定しました。
【プロンプト】
あなたはYoomの公式サポートアシスタントです。
ユーザーからYoomの操作や仕様に関する質問を受け取ります。
回答を作成する際は、必ず提供されたコンテキスト（ナレッジベース）の情報を参照し、事実に基づいた正確な情報を提供してください。
コンテキストに情報が含まれていない場合は、「提供された情報の中には該当する記載がありませんでした」と回答し、推測での回答は避けてください。
回答は丁寧な「ですます調」で作成してください。 - コンテキストの追加：コンテキストの「+追加」をクリックし、登録したナレッジベースを設定します。
- AIモデルの設定：チャットボットが利用するAIモデルとそのパラメーターを設定します。今回は、各パラメーターの値をデフォルトのままにしています。
- その他の設定：チャットボットで使えるようにする機能を用途に合わせて設定します。
動作確認と公開
作成したチャットボットの動作を確認します。- テストメッセージの送信：デバッグとプレビューの画面で、任意の質問を送信し、理想の回答が得られるかを確認します。
- 公開設定：回答を確認したら、「公開する」から「更新を公開」をクリックすると、最新情報が保存されます。その後は、用途に合わせて公開処理を行います。
検証結果
ナレッジベースの作成とチャットボットの作成を試してみて、以下のことがわかりました。
- Webページからナレッジベースへ直接データを登録できた
- プロンプト設定やトグル切り替えにより直感的にチャットボットを作成できた
- 明記されていない条件でも情報を汲み取り、柔軟に回答が生成された
- AIモデルの詳細設定など一部の操作は、非エンジニアには難易度が高い
🔷直感的な操作と柔軟な回答精度が魅力
チャットボットの作成は、プロンプトの設定や各種トグルの切り替えのみでも進められます。また、ファイルのアップロードに加えて、NotionやWebページからも直接ナレッジベースへデータを登録できる点や、高度なAI設定をせずともスムーズに導入を進められる点が便利です。実際にAIモデルをデフォルト値のまま検証したところ、以下のような柔軟な挙動が確認できました。
- ナレッジベース内に「企業向けプラン」の記載がなくても、表から「ミニプラン」を推測して提案
- 複雑なパラメータ調整を行わなくても、実用的な回答精度を維持
🔷専門知識を要する設定と更新の手間が課題
AIモデルの設定項目は細かな調整が可能ですが、パラメータの役割などAIに関する専門知識が求められます。そのため、非エンジニアの方にはハードルが高く、より高度なカスタマイズを目指す場合は注意が必要です。また、ナレッジベースの運用においては、以下の点に留意する必要があります。
- Webページの情報が更新されても自動では反映されない
- Webページの情報が変更されるたびに、ナレッジベースを更新する手間が発生する
そのため、日々の業務で頻繁に更新されるWebページを利用する際は、あまり向いていません。更新頻度が高い資料を扱う場合は、自動同期が可能なNotionからのアップロードを利用するなど、工夫が求められます。
🔐Dify導入時の注意点とセキュリティ管理
Difyは手軽に高機能なAIアプリを構築できる一方で、業務で利用する際にはセキュリティやデータ管理について十分な注意が必要です。情報を扱う上で確認しておくべきポイントを解説します。
企業データ・機密情報の取り扱い
自社データ（ナレッジベース）をDifyにアップロードしてRAGを利用する場合、そのデータがどのように管理・学習されるかを把握しておく必要があります。特に機密性の高い情報を扱う際は、データの保護方針が事業の継続性に直結します。
主に以下の注意点があります。
- 学習データへの利用有無：
利用するAIモデル（OpenAIのAPIなど）が、入力したデータをモデルの再学習に利用しない設定（オプトアウト）になっているかを必ず確認します。 - アクセス権限の管理：
Difyのワークスペース内で、誰がどのナレッジベースやチャットボットにアクセスできるのか、厳密な権限設定を行います。 - 個人情報のフィルタリング：
ナレッジとして登録する文書内に、不要な個人情報や顧客データが含まれていないか、事前のクレンジングを徹底します。
クラウド版のDifyを利用する場合は、Dify自体のデータ保護規約やサーバーの設置場所（リージョン）なども確認が必要です。企業としてのセキュリティポリシーに合致する環境を構築することが、安全なAI活用の大前提となります。
利用環境の検討
Difyにはクラウド版とセルフホスト（オープンソース）版が存在し、企業の規模やセキュリティ要件に応じた環境構築が可能です。利用規模などに合わせて最適な形態を選ぶことが重要です。
手軽にスモールスタートを切りたい場合はクラウド版が適しています。一方で、機密情報を取り扱うため外部ネットワークにデータを一切出したくない場合は、自社サーバー内にDifyとローカルLLMを構築するセルフホスト版（オンプレミス対応）が有力な選択肢となります。リコーの事例のように、セキュリティ要件をクリアしつつエンタープライズ向けのサポートを受ける契約形態も存在するため、要件定義の段階で慎重に検討することが推奨されます。
📝まとめ
Difyを活用することで、専門的なプログラミング知識がなくても、自社データに基づいた高精度なAIチャットボットを短期間で構築できます。リコーやサイバーエージェントのような企業から、町田市などの自治体に至るまで、様々な組織で業務効率化やサービス向上の成果を上げています。
一方で、大容量のナレッジを扱う際のスケーラビリティや、ハルシネーションを防ぐためのプロンプト設計、そして機密情報を扱う際のセキュリティ管理など、運用上の課題も存在します。導入にあたっては、自社の要件に合わせたモデル選びとプラン選定が重要です。まずは特定の業務に絞ったスモールスタートから始め、徐々に利用範囲を拡大していくアプローチが効果的です。
✨ Yoomでできること
Difyを活用することで、問い合わせ業務の効率化を図れます。しかし、外部ツールとの連携では、設定が複雑になることがあり、非エンジニアにはハードルが上がります。
Yoomは生成AIや業務ツールを非エンジニアでも簡単に設定できるプラットフォームであり、問い合わせ業務をはじめ、さまざまな作業を自動化できます。導入により、以下のような効果を実感している事例もあります。
Yoomには、自動化フローを構築するためのテンプレートが豊富にあり、直感的な操作で簡単に設定できるので、ぜひ試してみてください。
■このテンプレートをおすすめする方
- 会社設立直後で事務スタッフの雇用や教育にリソースを割く余裕がなく、問い合わせ対応やリスト管理を効率化したい創業者の方
- Googleフォームで受け付けた問い合わせ内容から、会社名や氏名、連絡先などをGoogle スプレッドシートの見込み顧客リストへ手作業で転記している方
- 問い合わせの確認や一次返信文面の作成に時間がかかっており、AIエージェントを活用して対応スピードを向上させたい方
■このテンプレートを使うメリット
- Googleフォームの回答から必要な情報を抽出してGoogle スプレッドシートへ自動で記録するため、転記作業の負担をなくし、入力ミスや漏れなどのリスクを低減できます。
- AIが問い合わせ内容を解析して最適な返信案を自動作成するため、ゼロから文章を考える時間を短縮し、一貫性のある顧客対応が可能になります。
■フローボットの流れ
- はじめに、Googleフォーム、Google スプレッドシート、ChatworkをYoomと連携します
- 次に、トリガーで、Googleフォームの「回答が送信されたら」というアクションを設定します
- 次に、オペレーションで、Google スプレッドシートの「行を追加する」アクションを設定し、受信した回答を記録します
- 最後に、AIワーカーで、問い合わせの解析と返信案の作成、およびシートへの記録を行うためのマニュアルを作成し、Googleフォーム、Google スプレッドシート、Chatworkの各アクションを使用ツールとして設定します
■このワークフローのカスタムポイント
- Google スプレッドシートの設定では、あらかじめ回答を蓄積するためのヘッダー（項目名）を作成したシートを用意し、該当する列にフォームの各項目や解析結果などを紐づけてください。
- AIワーカーのマニュアル設定では、自社の商品知識や返信時のトーン＆マナーなどを指示として盛り込むことで、より精度の高い返信案が作成されるよう調整してください。
- Chatworkの通知では、特定のルームを宛先に指定し、メッセージに担当者へのメンションやGoogle スプレッドシートへのリンクを含めるなどの工夫が可能です。
■注意事項
- Googleフォーム、Google スプレッドシート、ChatworkのそれぞれとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
- トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
- プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。
- Googleフォームをトリガーとして使用した際の回答内容を取得する方法は「Googleフォームトリガーで、回答内容を取得する方法」を参照ください。
- AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
- AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
- AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
- AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
- AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。
- Googleフォームを活用した問い合わせ対応で、手動での振り分け業務を効率化したい方
- AIを活用した仕組みで、問い合わせの振り分け精度を高めたいと考えている方
- Zendeskを利用しており、問い合わせからのチケット作成を自動化したいカスタマーサポート担当の方
- Googleフォームへの回答を起点に、AIによる内容解析からZendeskへのチケット作成までが自動化され、手作業での問い合わせ振り分けに費やしていた時間を短縮できます。
- 担当者の割り当てミスやチケットの起票漏れといったヒューマンエラーを防止し、顧客対応の品質向上に繋がります。
- はじめに、GoogleフォームとZendeskをYoomと連携します。
- 次に、トリガーでGoogleフォームを選択し、「フォームに回答が送信されたら」というアクションを設定します。
- 最後に、オペレーションでAIワーカーを選択し、フォームの回答内容をもとに、問い合わせの解析、担当者の割り当て、Zendeskでのチケット作成を行うためのマニュアル（指示）を作成します。
■このワークフローのカスタムポイント
- Googleフォームのトリガー設定では、連携の対象としたい任意のフォームを指定してください。
- AIワーカーの設定では、問い合わせ内容を振り分ける際のルールや、チケットを作成する際の指示内容など、自社の運用に合わせてマニュアル（指示）を任意で設定してください。
- Googleフォーム、ZendeskのそれぞれとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
- Googleフォームをトリガーとして使用する際、回答内容の取得方法をご参照ください。
- トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
- プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。
- Zendeskはチームプラン・サクセスプランでのみご利用いただけるアプリとなっております。フリープラン・ミニプランの場合は設定しているフローボットのオペレーションやデータコネクトはエラーとなりますので、ご注意ください。
- チームプランやサクセスプランなどの有料プランは、2週間の無料トライアルを行うことが可能です。無料トライアル中には制限対象のアプリを使用することができます。
- AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
- AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
- AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
- AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
- AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。
【出典】
出典1：リコー、生成AIアプリ開発プラットフォーム「Dify」を活用した社内実践を開始し、AIの市民開発に向けた取り組みを加速／出典2：サイバーエージェント社員の20%が使うAIプラットフォーム「Dify」、プロダクト主導で3,000時間/月削減する方法 | CyberAgent Developers Blog／出典3：ノーコード生成AI開発基盤「Dify」を導入し 現場主導の業務改善を推進 ～営業訪問の質を高めるAIコーチを独自開発～ | お知らせ | ヤマシタ／出典4：AIナビゲーターの機能拡充により、町田市のバーチャル市役所ポータル「まちドア」をリニューアル | NTTデータグループ 出典5：行政の質を変える挑戦～奈良市におけるAI活用の現在～／
その他出典：
Why A Reliable Visual Agentic Workflow Matters - Dify Blog／Agentic RAG: Smarter Retrieval with Autonomous Reasoning - Dify Blog／Dify Plugin - Dify Docs／Dify Enterprise: Infrastructure for Buiding Agentic AI／Shape the Future with AI Education／Meet Dify for Education - Dify Blog
プログラミング知識なしで手軽に構築できます。
