生成AI技術が急速に進化する中、プログラミング知識がなくても高度なAIアプリケーションを開発できるプラットフォーム「Dify」が大きな注目を集めています。
「チャットボットを作りたいけれど、開発スキルがない」
「社内のドキュメントを読み込ませて、独自の回答をするAIが欲しい」
このような悩みを持つ方も多いのではないでしょうか？
そんなとき、Difyを使えば、直感的な操作で煩雑なプロセスをAIが処理するフローを導入できるんです！
本記事では、Difyの基本的な使い方から、実際に3つの異なるAIアプリを作成して検証した結果まで、初心者の方にも分かりやすく解説します。
🚩YoomはAI活用をさらに自動化できます
Difyを使えば、オリジナルのAIアプリを手軽に作れるようになりますが、業務全体を効率化するなら、データの入り口と出口まで自動化したいところですよね。
そこでおすすめなのが、ノーコードツールのYoomです！
[Yoomとは]
たとえば、AIワーカーがSlackの会話を毎週自動で分析してレポートを作成してくれるテンプレートなど、すぐに使える仕組みが揃っています。
まずは、メジャーなツールとAIワーカーを連携させるテンプレートから試してみるのもおすすめです👀
Googleフォームでクライアントから回答が送信されたら、AIワーカーでオンボーディングメールを生成しGoogle スプレッドシートに記録しGmailで送信する
試してみる
■概要
新しいクライアントとの関係を築く上で、最初のコミュニケーションとなるオンボーディングは非常に重要ですが、個別のメール作成や情報管理に手間がかかっていませんか。 このワークフローを活用すれば、Googleフォームに回答が送信されるだけで、AIが内容を分析し最適なオンボーディングメールを自動で生成し、Google スプレッドシートへの記録とGmail送信を行います。AIを活用したクライアントオンボーディングのプロセスを自動化することで、対応の質を落とさずに担当者の負担を軽減し、スムーズな顧客対応を実現できます。
■このテンプレートをおすすめする方
- Googleフォームの回答をもとにしたクライアントへのメール対応に手間を感じている方
- AIを活用してクライアントオンボーディングのメール作成を自動化し、質を高めたい方
- GmailやGoogle スプレッドシートでの情報管理や送信作業を効率化したい方
■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メール作成、記録、送信までを自動化するため、これまで手作業で行っていた時間を短縮することができます
- 手動での情報転記やメールの宛先間違い、送信漏れといったヒューマンエラーを防ぎ、クライアント対応の品質向上に繋がります
■フローボットの流れ
- はじめに、Gmail、Google スプレッドシート、Googleフォームを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ワーカーを設定し、フォームの回答内容をもとに顧客特性を分析し、最適なオンボーディングメールを生成したうえで記録・送信するためのマニュアル（指示）を作成します
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■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、起動の対象としたいフォームのIDを任意で設定してください
- AIワーカーのオペレーションでは、利用したいAIモデルを選択し、生成したいメールの内容に合わせてAIへの指示（プロンプト）を任意の内容に設定してください
■注意事項
- Googleフォーム、Google スプレッドシート、Gmail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。
- 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。
- 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。
毎週AIワーカーがSlackを分析し、レポートを作成する
試してみる
■概要
Slackでのコミュニケーションが活発になるほど、その内容を把握し分析するのが難しくなることはありませんか。手作業での集計やレポート作成に時間を要している方もいるかもしれません。このワークフローを活用すれば、AIがSlackのチャンネル情報を定期的に分析し、週次レポートを自動で作成するため、状況把握の効率化が図れます。AIによるSlackの週次レポート作成を自動化し、チームの生産性向上に繋げます。
■このテンプレートをおすすめする方
- AIを活用してSlackの週次レポートを自動生成し、チームの活動を可視化したいマネージャーの方
- Slackで運営しているコミュニティのエンゲージメントを定期的に分析したいと考えている方
- 手作業でのレポート作成業務を自動化し、より戦略的な業務に集中したいと考えている方
■このテンプレートを使うメリット
- 毎週決まった時刻にAIがSlackの分析から週次レポート作成までを自動で行うため、手作業での集計や作成にかかっていた時間を削減できます。
- AIが定められた指示に基づきレポートを作成するため、担当者による分析のバラつきを防ぎ、客観的なデータに基づいた状況把握が可能になります。
■フローボットの流れ
- はじめに、SlackをYoomと連携します。
- 次に、トリガーでスケジュールトリガーを選択し、レポートを作成したい曜日や時刻を設定します。
- 最後に、オペレーションでAIワーカーを選択し、特定のSlackチャンネルを分析して週次レポートを生成し、指定のチャンネルへ投稿するためのマニュアル（指示）を作成します。
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
- AIワーカーに与える指示（プロンプト）は、分析対象としたいSlackチャンネルやレポートに含めたい項目など、目的に応じて自由に設定できます。
- 生成された週次レポートを通知するSlackのチャンネルや、メッセージの本文も任意で設定してください。
■注意事項
- Slack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。
🎓Difyとは？特徴と機能
Difyは、オープンソースのLLM（大規模言語モデル）アプリケーション開発プラットフォームです。
「Backend as a Service（BaaS）」と「LLMOps」の機能を統合しており、開発者はインフラ構築の手間をかけることなく、AIアプリの開発に専念できます。
最大の特徴は、ドラッグ＆ドロップで操作できる点で、複雑なコードを書くことなく、ノードと呼ばれる箱を繋ぎ合わせるだけで、チャットボットやワークフローを構築できます。
また、主要なAIベンダーが提供する最新の高性能モデルに幅広く対応しており、これらを自由に切り替えて使用できる点も大きな魅力と言えるでしょう。
機能面では、単純な会話を行う「チャットボット」だけでなく、「エージェント」、「RAG（検索拡張生成）」、「ワークフロー」など、多岐にわたるアプリケーションを作成可能です。
価格プランも、個人で試せる無料のSandboxプラン（回数制限あり）から、チームでの利用に適したプランまで用意されており、用途に合わせて選択できます。
🏃♂️➡️Difyの始め方：アカウント作成から初期設定まで
Difyを利用するための第一歩は、アカウントの作成。
登録方法は、GitHubアカウント、Googleアカウント、またはメールアドレスから選ぶことができます。
次に重要なのが、モデルプロバイダーの設定。
Dify自体はAIモデルを持っていないため、外部のAIサービスを利用するためのAPIキーを設定する必要があります。
設定メニューの「モデルプロバイダー」から、利用したいサービスのAPIキーを入力しましょう。
れを行うことで、様々な高性能AIモデルをDify内で利用できるようになります。
☑️【検証】Dify独自の機能を深掘りしてみよう！
それでは、Difyにはどのような機能があるのか、処理精度も含めてジャッジしていきましょう！
①Notion連携による社内ナレッジ検索（RAG）の構築
Difyの大きな魅力の一つが、独自データを読み込ませて回答させる「RAG（検索拡張生成）」機能。
まずは、社内ドキュメント管理によく使われるNotionと連携し、社内ナレッジを検索できるチャットボットを実際に作ってみました！
最初に、Notion側でDifyに読み込ませたいNotionページを開き、メニューからアクセス権を付与します。
この手順を忘れるとDifyへナレッジとして登録できず、AIが情報を参照できないので設定忘れには注意が必要です。
続いてDify側で「ナレッジ」を作成します。
ナレッジ画面で「ナレッジベースを作成」を選び、データソースからNotionを選択。
連携可能なページ一覧が表示されるので、必要なページを選択して同期を開始、AIが検索しやすい形に処理されます。
最後に、チャットボットの作成画面でコンテキストとしてこのナレッジベースを追加し、アプリを公開。
今回筆者は、アプリタイプを「エージェント」に、使用モデルを「Gemini 3 Flash Preview」に指定しました。
ちなみに、アプリ公開前に動作を確認したい場合、『デバッグとプレビュー』を動かせば、今の設定内容でどのような結果が出力されるのかを確認できますよ。
では、チャット画面で「経費精算はいつまでに申請すればいいですか？」と質問してみましょう。
ナレッジを読み込んでいる様子が表示された後、結果が出力されました。
Notionに書かれている具体的なルールに基づいて、正確に回答されているのが見てわかるかと思います。
追加で質問（「リモートワーク時もコアタイムがありますか？」）を投稿したのですが、この点についてはナレッジに明確に記載されていなかったからかはっきりとした回答が得られませんでした...（ナレッジには「リモートワーク時のコアタイムについての記載なし」）
