【初心者向け】Difyで始めるデータ分析自動化入門｜ファイルを読み込ませてインサイトを得る方法

「毎月のレポート作成のたびに、いろんなアプリからCSVをダウンロードして、整形して、ようやく分析に入る…」
「分析そのものより、前処理に時間を取られてしまい、結局インサイトを深掘りできない…」
このような状況に、心当たりはありませんか？

データ活用が重要と言われる一方で、現場では今もデータの収集・加工といった手作業が大きな負担になっています。
本来時間を使うべきは、数字を見て意思決定につなげることのはずなのに、準備段階で疲れ切ってしまう方も多いのではないでしょうか。

そこで今回紹介するのが「Dify」です。

Difyは、ChatGPTのようなAIに社内データやファイルを読み込ませて、分析や要約を自動で行うアプリを作れるツールです。

プログラミングの知識がなくても、画面操作を中心にAI活用の仕組みを構築できます。

この記事では、Difyを初めて触る方でも迷わないように、ファイルを読み込ませてインサイトを得るAIアプリを作る手順をステップごとに解説します。
読み終えるころには、面倒なレポート作成をAIに任せ、意思決定に集中できる環境を具体的にイメージできるようになります。

✍️前提情報

はじめに、本記事がどんな方の役に立つのか、またDifyを使ううえで押さえておきたいポイントを簡単に整理します。

本記事の想定読者

本記事は、以下のような悩みを持つ方におすすめです！

• 日々、SaaSからのCSVダウンロードやExcelでのデータ整形に追われているDX推進担当者の方
• Pythonなどのコードは書けないけど、ChatGPTなどの生成AIを使って業務データを分析したいと考えている方
• Difyの導入を検討しており、具体的なデータ分析の活用事例や設定方法を知りたい方

Difyとは

Difyは、非エンジニアでも直感的にAIアプリケーションを作成・運用できるオープンソースのローコードプラットフォームです。
プログラミングの深い知識がなくても、画面上でパーツを組み合わせる感覚でAIの動きを設計できます。必要な部品を並べていくだけで、自分たちの業務に合ったAIアプリを形にできる、「AIアプリ開発のレゴブロック」のような存在です。

Difyをデータ分析の文脈で見ると、大きく分けて2つの使い方があります。
1つ目は、本記事のメインテーマでもある「外部データをDifyに読み込ませて分析させること」です。CSVやスプレッドシートなど、普段使っている業務データをそのままAIに渡し、インサイトを引き出せるのが魅力です。

2つ目が、Difyで作ったAIアプリ自体の使われ方を分析することです。
Difyには、アプリの稼働状況をひと目で確認できる「分析ダッシュボード」が用意されています。
これにより、「ちゃんと使われているのか？」「コストに見合っているのか？」といった点を数字で把握できます。

たとえば、次のような指標が確認できます。

• 合計メッセージ数：AIとやり取りされた会話の総数。
• アクティブユーザー数：実際にAIとやり取りしたユーザーの人数。
• 平均会話インタラクション数：1人あたりどれくらいAIと会話しているかを示します。
• トークン出力速度：AIの応答スピードの目安。
• ユーザー満足度：回答に対する「いいね」をもとに算出され、AIの回答品質をチェックできます。
• トークン消費数：日々どれくらいAIを使っているかを可視化し、コスト管理に役立ちます。

これらの指標を見ることで、作ったAI分析アプリが実際にどれくらい社内で役立っているのかを感覚ではなく、数字で判断できるようになります。
Difyは、AIを作って終わりではなく、育てながら業務に根付かせていくためのツールともいえます。

⭐Difyは自動化ツールYoomでも使える！

Notionのレコード内容をDifyで分析して自動タグ付けする

試してみる

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■概要

Notionに蓄積された顧客からのフィードバックや議事録などのテキスト情報について、内容を確認して手動でタグ付けする作業に手間を感じていませんか。また、担当者によってタグ付けの基準が異なり、後から情報を探しにくいといった課題もあるかもしれません。このワークフローを活用すれば、Notionのデータベースに情報が追加・更新されると、AIであるDifyが内容を自動で分析し、適切なタグを付与するため、分類作業の効率化と標準化を実現します。

■このテンプレートをおすすめする方

• Notionで顧客からの問い合わせやフィードバックなどを管理し、内容の分類に手間を感じている方
• Notionに集約したテキスト情報をAIで分析し、業務効率化を図りたいと考えている担当者の方
• 手作業によるタグ付けの抜け漏れや、分類基準の属人化を防ぎたいチームリーダーの方

■このテンプレートを使うメリット

• Notionのレコード内容をDifyが自動で分析しタグ付けするため、これまで手作業で行っていた分類業務の時間を短縮することができます。
• AIが一定の基準でタグ付けを行うため、担当者による判断のばらつきがなくなり、業務の標準化と属人化の解消に繋がります。

■フローボットの流れ

1. はじめに、NotionとDifyをYoomと連携します。
2. 次に、トリガーでNotionを選択し、「特定のデータソースのページが作成・更新されたら」というアクションを設定します。
3. 次に、オペレーションで分岐機能を設定し、特定の条件に基づいて後続の処理を分岐させます。
4. 続けて、オペレーションでNotionの「レコードを取得する（ID検索）」アクションを設定し、トリガーとなったページの情報を取得します。
5. 次に、オペレーションでDifyの「チャットメッセージを送信」アクションを設定し、取得したNotionのページ内容を分析させます。
6. 最後に、オペレーションでNotionの「ページのプロパティを更新（マルチセレクトプロパティ）」アクションを設定し、Difyの分析結果をもとにタグを更新します。

※「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

• Difyにチャットメッセージを送信するアクションでは、どのような分析をさせたいかに応じて、プロンプト（ユーザー入力または質問内容）を任意で設定してください。例えば、「この文章の内容から適切なタグを3つ生成してください」といった具体的な指示が可能です。

■注意事項

• Notion、DifyのそれぞれとYoomを連携してください。
• Difyのマイアプリ連携方法は下記をご参照ください。
  https://intercom.help/yoom/ja/articles/9618925
• 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。
• 分岐はミニプラン以上のプランでご利用いただける機能（オペレーション）となっております。フリー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はエラーとなりますので、ご注意ください。
• ミニ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や機能（オペレーション）を使用することができます。

詳細を見る 試してみる

フォーム回答をDifyで感情分析してLINEに通知する

試してみる

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■概要

「フォーム回答をDifyで感情分析してLINEに通知する」フローは、収集したフォームの回答をDifyのAI機能で分析し、その結果をLINEに自動的に通知する業務ワークフローです。
顧客やチームからのフィードバックをスムーズに把握し、迅速な対応や意思決定が可能になります。

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■このテンプレートをおすすめする方

• フォームで得た回答の感情傾向を分析したい担当者の方
• 分析結果をスムーズにチームメンバーや関係者に共有したい管理者の方
• 手動での感情分析に時間を取られず、業務を効率化したい方
• DifyとLINEの連携を利用して通知を自動化したい方
• 顧客満足度や従業員の感情を継続的にモニタリングしたい企業の方

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■このテンプレートを使うメリット

• 感情分析結果を自動的にLINEに通知でき、迅速な対応が可能になります。
• 手動での分析作業を自動化することで、業務の効率化と負担軽減が実現します。
• DifyとLINEの連携により、重要な感情データを見逃すことなくチームメンバーと共有できます。
• 分析データを活用することで、より戦略的な改善施策の立案が容易になります。
  

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💻Difyで結局何ができる？できること5選

Difyでデータ分析ができるといわれても正直ピンとこない方に、ここでは実際の業務シーンを想定した5つの活用例をご紹介します。
どれも「これ、毎回手作業でやってる…」という作業ばかりなので、自分の業務に近いものがないか、ぜひイメージしながら読んでみてください。

1.  Google スプレッドシート上の営業データを自動で分析・要約

【ペルソナ】
営業マネージャー
【ユースケース】
Google スプレッドシートに蓄積された日々の売上データをDifyに読み込ませ、売上トレンドの要約や、前月比での改善提案といった内容を自動生成して書き戻す。
【Difyならではの特徴】
Difyでは「コード実行ノード」などを組み合わせることで、文章を生成するだけでなく、集計や計算を含んだ本格的な分析も可能です。「数字を見て考える時間」だけを残せるのが魅力です。

2.  顧客アンケートのフリーコメント分析と分類

【ペルソナ】
カスタマーサクセス担当者
【ユースケース】
大量に集まったお客様アンケートの自由記述をDifyに読み込ませ、ポジティブ・ネガティブ判定を行った上で、機能要望や不具合、価格などのカテゴリに自動分類し、レポート化する。
【Difyならではの特徴】
AIが得意とする自然言語処理を活かすことで、人手では数時間〜数日かかる定性データの整理をより素早く完了できます。

3.  Webアクセスログからの流入チャネル要約

【ペルソナ】
Webマーケティング担当者
【ユースケース】
過去1ヶ月分のWebアクセスログ（CSV/スプレッドシート）から、どの流入元（Organic, Social, Referral）が最も成果を上げているかを分析し、主要な傾向をSlackに通知する。
【Difyならではの特徴】
Difyで作った分析をSlackなどのチャットツールに直接つなげられるため、「わざわざ見に行かなくても、結果が届く」仕組みを作れます。

4.  社内Wiki・マニュアルの検索と回答生成（RAG）

【ペルソナ】
社内ヘルプデスク
【ユースケース】
社内のPDFやドキュメントをDifyのナレッジベースに登録し、社員が「経費精算の方法は？」と聞くと、関連データを参照して回答する。
【Difyならではの特徴】
DifyはRAG（社内データを参照して答える仕組み）が強みです。「それっぽい回答」ではなく、根拠のある回答を返せます。

5.  競合ニュースの自動収集と要約

【ペルソナ】
経営企画・リサーチャー
【ユースケース】
特定のキーワード（競合名や技術用語）に関連する最新ニュースを外部API（Tavilyなど）経由で収集し、ビジネスへの影響度合いを分析して毎朝配信する。
【Difyならではの特徴】
DifyのMarketplaceを使えば、外部検索API（Tavilyなど）とAIを手軽に接続できます。リサーチの見逃しや読みすぎを防げるのも魅力です。

✅Difyのデータ分析の使い方

ここからは、Difyを使った汎用性が高く効果的なデータ分析の方法を解説・検証します。

使用した条件

• アカウント：Sandboxプラン
• モデル：GPT-4o-mini

ファイル読み込みありのワークフロー作成手順

1.上部メニューの「スタジオ」→「最初から作成」をクリック

2.アプリタイプと名前を設定
作成するアプリとその名前を設定します。
今回は以下の設定としました。

• アプリタイプ：チャットフロー
• アプリの名前：アンケート分析くん

アイコンを任意で設定し、「作成する」をクリックします。

3.ファイルアップロード機能をオンにする
チャットフロー編集画面の右上にある「機能」をクリックし、ファイルアップロード機能をオンにします。

設定画面を開き、サポートされたファイルタイプで「ドキュメント」にチェックを入れて保存します！

4.ドキュメント抽出ノードを追加
LLMノードの前の「+」をクリックし、ドキュメント抽出ノードを追加します。
入力変数は、ユーザー入力で取得したファイルです。