実務に即活用！Difyのチャットボットで業務の時間削減と精度向上を実現

近年、業務効率化の切り札として注目を集めているのが「AIチャットボット」です。
特に、「社内の問い合わせ対応に追われている」「せっかくAIを導入したのに、結局コピペ作業が発生している」といった課題をもったDX担当者にとって、Difyは強力な味方となります。

なぜDifyでチャットボットを構成するのが最適なのか。
それは、Difyが単なるチャットボット作成ツールにとどまらず、「ノーコードで高度な業務フローを構築できる基盤」だからです。

この記事では、Difyの基本情報から、独自のチャットボットを構成する具体的な手順までを解説します。
本記事の手順を参考にすれば、チャットボットが回答を作成するだけでなく、資料作成やデータ分析、関係者への情報共有といった付随業務にかける時間をゼロにすることも夢ではありません。

専門知識がない方でも迷わず設定が完了できるよう、丁寧に解説します。
ぜひ、お手元のPCで一緒に操作しながら読み進めていってくださいね！

✍️Difyとはどのようなツールか

Dify は、ノーコード/ローコードで生成AIアプリケーション（例：チャットボット、RAGパイプライン、AIワークフローなど）を設計・構築・運用できるAIプラットフォームです。

直感的な視覚ワークフロービルダーや各種モデルとの連携、外部ツールとの統合、モニタリング機能などが備わっており、専門的な開発知識がなくてもAI機能を実装できます。

主な特徴

• 柔軟なワークフロー：外部APIとの連携や複雑な処理フローを視覚的に構築できる
• オープンソース対応：多様なLLM（例：OpenAI、Anthropicなど）との連携が可能
• RAG対応：PDFやWordなどの社内ドキュメントをアップロードするだけで、その内容に基づいた回答をするAIを作成可能

Dify_始めに

「日本語への対応力」や「無料・安価で始められるハードルの低さ」、「商用利用も視野に入れた拡張性」において、非常に高い評価を得ているツールです。

🖋️本記事の想定読者

この記事は、主に以下のような方を対象としています。

• 社内のDX推進や情シス担当で、LLM（大規模言語モデル）を活用した業務改善を模索している方
• Difyを使ってみたいが、具体的な構築手順や外部連携の方法を知りたい方
• AIで生成した文章をSFAツールやデータベースツールへ手動転記する作業をなくしたい方

⭐Difyは自動化ツールYoomでも使える！

チャネルトークでチャットが開始されたら、回答内容をDifyで作成してSlackに通知する

試してみる

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チャネルトークでチャットが開始されたら、回答内容をDifyで作成してSlackに通知するフローです。

詳細を見る 試してみる

Google スプレッドシートで行が更新されたら、Difyで要約して別の列に追記する

試してみる

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💻Difyでできること3選！

Difyのチャットボットを導入することで、具体的にどのような業務変革が可能になるのでしょうか。代表的な活用シーンを3つ紹介します。

1. 社内ドキュメントに基づいた高精度なFAQ対応

最もポピュラーな使い方がRAG機能を活用した社内ヘルプデスクです。
就業規則やマニュアル、過去の議事録などをDifyに学習させることで、「経費精算の締め日はいつ？」「VPNの接続方法は？」といった質問に対し、社内規定に基づいた正確な回答を24時間自動で行えるようになります。
総務や情シス担当者の問い合わせ対応に関する工数削減に役立つでしょう。

2. 顧客対応の自動化と予約・注文受付

WebサイトやLINEにDify製のチャットボットを埋め込むことで、顧客からの製品に関する質問や予約・注文の一次受付を自動化できます。
文体を分析することでユーザーの質問意図を理解し、適切な案内を行うことが可能です。
付随してデータベースツールに対応履歴をシステムに保存することで、顧客分析にも役立てられます。

3. 営業・マーケティング業務の効率化

画像認識やデータ分析にも対応しているため、手書きのアンケート用紙を画像として読み込みデジタル化することや、顧客とのチャット内容からニーズや属性を自動抽出し、CRMに登録するフローも実現できます。
煩雑なデータの入力作業から解放されることで、コア業務に集中できるようになります。（特定のモデル選択やワークフローの設定が必要）

💫Difyの利用料金とプラン

Difyは無料プランから使用できるツールです。
プランにより利用制限がかかることもありますが、個人でも気軽に導入できるのは嬉しいですね！

※執筆時点の情報です。利用料金はレート換算となり、日々変動する可能性があります。最新情報は公式サイトの料金ページをご確認ください。

※上記は日本での利用を想定した比較表です。
※ 無料（Sandbox）プランのメッセージクレジット「200回」は、月間リセットではなく「累計（合計）」の制限です。 

• Difyの利用料金について

※上記比較表に記載されている機能・サービスは一部です。詳細は公式サイトをご確認いただく必要があります。

🤔Difyを実際に使ってみた！

ここでは、実際にDifyを使ってチャットボットを構築し、業務に活用するための手順を解説します。

まず、どのようなチャットボットを作るか、具体的なシナリオを検討しましょう。

私は以下の2つのシナリオを考案してみました！

検証条件

使用ツール：Dify 無料プラン

①会議議事録の要約＆タスク抽出エージェント：Difyのチャットボット機能を活用

②社内のヘルプデスクボットの作成：Difyの「ナレッジ」機能を活用し、チャットボットアプリでボットを作成

検証のポイント

①Difyがどれだけ精度高く要約し、必要な情報（決定事項、タスク、期限など）を構造化して提供するかをジャッジ

②ナレッジをもとにDifyがどれだけ正確に情報を抽出し、ユーザーからの質問に対して適切な回答を提供できるかを判定

検証の手順

ざっくりとですが、いずれのシナリオも

利用機能やモデルを指定→プロンプトの設定（役割の付与、条件の指定）→チャット投稿→結果の確認

といった手順で検証を行っていきます！

まずはDifyにログインします。
メールアドレスでログインする場合、認証コードが飛んできますので、コードを入力して認証を完了させてくださいね。ログインすると、『スタジオ』画面に遷移します。
新規のフローを構成・開始する際には「最初から作成」を押下して操作を進めていきましょう！

✅Difyでチャットボットを構築する方法を解説！

では、さっそくシナリオに沿って検証を行います！まずは1つ目。

🤔検証①：会議議事録の要約＆タスク抽出エージェント

プロジェクトマネージャーが議事録テキストをもとに、「要約・決定事項・ネクストアクション」を構造化したデータを取得したい、というシーンを想定します。

「テキストの要約精度」「抽出対象の調整が可能か」「実行可能なアクションプランの提案が適切か」を重視して検証を進めていきます。

検証では、チャットボット機能を使用します。

アプリのアイコンや名前を設定して『作成する』を押すと、オーケストレーション画面に遷移します。
ここで、AIにプロンプトを渡して役割を定義します。

「あなたはオンライン会議の議事録を専門に処理するAIアシスタント「会議サマライザー」です。」といった役割を与えました。

最後に、チャットボットで使用するLLMモデルを指定します。

ここまで設定できたら、『公開する』→『更新を公開』でアプリが完成します！
簡単すぎるけどいいの？と思う方もいるかもしれませんが、細かいカスタマイズは慣れてきてからで大丈夫です。

では、さっそくチャットボットを動かしてみましょう！

チャット画面で、指示文と要約対象の議事録を入力し投稿します。

すると、以下の返答が得られました！

抽出の結果、約4000文字の議事録が、1354文字に要約。

要点を抑えたまとめになっているようで、精度については問題がありませんでした。
設定時のプロンプトに『マークダウンと表形式を採用』と入力していたため、提示されたネクストアクションは各担当者に振り分けられ見やすく表示されています。

追加で「山田さん」に焦点を当てたプロンプトを投稿してみました。

すると、山田さんの発言やタスク、ネクストアクションのみを抽出した結果が回答されました！

検証①を終えた感想

今回の検証では、要約対象の議事録に【整理していない生の会話】も含まれていました。それにもかかわらず、不要な情報は適切に削除され、重要点が簡潔かつ不足なくまとめられていました。
抽出対象を絞ってチャットボットに投稿した結果も問題なく、チャットメッセージの文体修正も追加投稿でよりカジュアルもしくは追記事項の編集も簡単に行えます。
提示されたプランの提案については、達成期限が1ヶ月先から2ヶ月先の設定になっていて、一般的に可能範囲であると判断しました！
本検証の情報処理にかかった時間は10秒に満たないものでしたが、長文テキストの抽出であっても数十秒程度の時間で処理できそうです！
要約を行う有用ツールとして、充分実務に導入できるチャットボットが構成できました。

☎︎検証②：社内のヘルプデスクボット

続いての検証に移りましょう。
ここでは、情シス担当者が社員から寄せられる「パスワード忘れ」などの質問に対し、社内マニュアルを参照して即座に回答し、解決率を向上させることを目的としています。

また、ここではDifyの「ナレッジ機能」を合わせて活用することで、マニュアルをアップロードするだけで高精度な回答を行えるようになります！
そのため、この検証では「ユーザーの状況を考慮した回答となっているか」「対応の満足度（文章・言い回しの丁寧さ）」の他に、「マニュアルとの齟齬はないか」も確認していきます。

まず、独自データや専門知識の基盤となる「ナレッジ」を登録します。

Difyのトップ画面から「ナレッジ」タブを選択し、「ナレッジを作成」をクリックします。

「テキストファイルからインポート」を選び、社内のFAQリストやマニュアルをアップロードしましょう。

ナレッジを登録した後は、実際にアプリを構築していきます。『スタジオ』画面に移行して、『最初から作成』をクリック。

こちらも1つ目の検証と同じく、チャットボットを選択しましょう。

次に、ナレッジを参照するためにコンテキストの設定を行います。追加ボタンをクリックして、登録したナレッジを選択しましょう。

ここでも、モデルには、OpenAIのチャット向けLLMを選択しました。
『公開する』→『更新を公開』でアプリ完成！
では実際に、チャットボットを動かしてみましょう。アプリの画面でパスワードを忘れた旨を投稿してみます。

すると、以下のように返答されました！社内マニュアルを遵守した回答が行えていますね。

このままチャット申請を行ってみましたが、マニュアル内のフローに沿って適切に案内できていました！

検証②を終えた感想

実業務のマニュアルを参照したAIチャットボットがこんなに簡単に作れるなんて！とまずは感動してしまいました！

会話の打ち返しにかける時間は2〜3秒ほど。

また、問い合わせ者の状況に応じた回答を提示できていましたし、申請時の返答文が「ありがとうございます。〇〇が完了しました。続いて〜」というように、『どの作業が完了して次にどの作業を行うか』を丁寧に案内できていました。
登録したナレッジを遵守しているため、正確なチャットボットを構成できたと判断できます！
今回の設定はごく簡単で、参照したナレッジは1つのみでしたが、追加で「経費申請マニュアル」や「社内ビジネスツールの使用申請」といった実務に必要不可欠なナレッジを組み込むことで、さらに高精度な専用チャットボットが作れるようになるでしょう。

🗒️まとめ

今回の検証を通じ、Difyは実務レベルで即戦力となるノーコードツールであると確信しました。特筆すべきは、LLMを活用した圧倒的な処理能力と精度です。
会議議事録の検証では、データを短時間で構造化した他、プロンプトで指定した表形式の出力や特定人物のタスク抽出も極めて正確に行えていました。
また、ナレッジ機能を活用したヘルプデスクボットは、社内マニュアルを完璧に遵守し、わずか2〜3秒で丁寧な案内を返答！
このようにシンプルな操作だけで、独自データに基づいた高精度なAIアプリが構築できる点は、業務効率化の大きな転機となります。
Difyは、もはやエンジニアだけのものではなく、現場の課題を素早く解決する最強のサポーターです。
まずは議事録要約やFAQ対応といった身近なタスクから導入してみてはいかがでしょうか？

💡Yoomでできること

👉Yoomの登録はこちら。30秒で簡単に登録できます！

Yoomと連携させることで、チャットの返答結果を自動でデータベースツールに集約したり、チャットツールでシームレスに共有することもできるようになります。

「Difyのチャットボットで投稿するだけ」「管理ツールに情報を追加するだけ」といった最小限の操作で、Dify→Slackで情報共有、Google スプレッドシート→Difyで情報要約といった、自動化フローが完成するはずです。

気になった方はぜひ試してみてくださいね！

フォームにお問い合わせがあったら、回答内容をDifyで作成してSlackに通知する

試してみる

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■概要
フォームにお問い合わせがあったら、回答内容をDifyで作成してSlackに通知するフローです。
Yoomを利用すると、プログラミング不要で簡単にアプリ同士を連携することができます。‍‍

■このテンプレートをおすすめする方
1.問い合わせのフォームを活用している方
・顧客からの問い合わせをフォームで受信して対応を進めている方
・問い合わせ内容の確認や回答の作成に時間がかかっている方‍

2.Difyを導入している企業
・業務効率化でDifyを活用している方
・問い合せフォームとDifyを連携し回答内容の生成をスピーディーに行いたい方

■注意事項
・Dify、Slack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

詳細を見る 試してみる

Google スプレッドシートで行が更新されたら、Difyで要約して別の列に追記する

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