Difyの活用事例10選と実務検証｜社内ボット作成で探る非エンジニアの使い勝手

AIの技術が発展したことで、エンジニア不在でもAIアプリを開発できるDify（ディフィー）が登場し、社内データを活用した業務自動化が一般的になりました。本記事では、実際にDifyを導入した企業の事例や利用できる業務などの活用事例を解説します。また、実際にDifyでアプリを作成してみた検証結果も紹介するので、ぜひ参考にしてみてください。

🔍Dify（ディフィー）とは？基本概要と導入するメリット

Difyは、非エンジニアであっても社内専用のAIアプリを短期間で構築できるオープンソースの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業務担当者でも、ChatGPTやClaudeといった生成AIモデルと社内の独自データを組み合わせた自動化ツールを作成できます。

Difyの基本機能と仕組み

Difyの最大の特徴は、ドラッグ＆ドロップを中心とした直感的な操作で、高度なAIアプリケーションを構築できる点にあります。複雑な社内業務も、Difyの機能を用いることで自動化の実現が期待できます。

Difyでは、以下のような機能を利用可能です。

• RAG（検索拡張生成）機能：
  社内のPDFマニュアルや規程データをナレッジベースにアップロードし、チャットボットやワークフローなどに組み込むだけで、AIがその内容を参照し、根拠に基づいた回答を生成できます。
• ワークフロー構築：
  ユーザーからの入力内容を受け取り、外部APIと連携したり、条件分岐によって次の処理内容を決定したりと、複数ステップの業務を自動で実行する仕組みです。
• マルチLLM対応：
  OpenAIのChatGPT、AnthropicのClaude、GoogleのGeminiなど、用途や予算に合わせて複数の言語モデルを柔軟に切り替えて利用できます。

Difyを導入するメリット

Difyを導入することで、社内における「AIの民主化」を推進し、ベンダーロックインを回避できます。これには、以下のようなメリットがあります。

• 非エンジニアによるAI開発の実現：
  プログラミング知識を持たない現場の担当者でも、直感的なUIを用いて必要なAIアプリを内製化でき、開発コストと期間を削減できます。
• 社内データの安全かつ容易な活用：
  自社の機密情報や独自のノウハウをファイルとしてアップロードするだけで、セキュリティを保ちながら社内専用のナレッジベースを構築できます。
• 特定のベンダーへの依存からの脱却：
  オープンソースプラットフォームであるため、特定のクラウドサービスや単一のAIモデルに縛られず、状況の変化に応じた柔軟なシステム移行が可能です。

🤖YoomはDifyやAIを使った業務フローを自動化できます

Difyでアプリを構築することで一部の作業を効率化できます。それでも、複数の業務を抱えている方は、データベースで情報を管理したり、カレンダーでタスクの期限を確認したり、メンバーや取引先とやり取りをしたりと、時間に追われる環境を変えることは難しいのではないでしょうか。

Yoomは、さまざまな生成AIやDifyをはじめとするSaaSツールをノーコードで連携し、複数の業務フローを自動化できます。これには、以下のようなメリットがあります。

• データベースのステータスを更新するだけで付随する業務が自動で完了
• 一度の設定でリマインド作業を自動化
• 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

導入により月間320時間の工数を削減している企業もあります。

[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。

🏢企業のDify導入・活用事例7選！非エンジニアによる業務改善の実例

多くの企業がDifyを活用し、非エンジニア主導で業務プロセスの改善を進めています。ここでは、独自のナレッジベース構築や定型業務の自動化など、各社が抱えていた課題をDifyでどのように解決したのか、具体的な事例を紹介します。

事例1：株式会社NTTデータ・日本電子計算（JIP）

NTTデータと日本電子計算（JIP）は、Dify EnterpriseをコアとしたSaaS型のAIエージェント基盤サービスを提供することで、業務の自動化を強力に推し進めています。システム開発の専門知識がないユーザーでも、この基盤を利用することで高度なAIエージェントを作成し、業務に組み込むことが可能になりました。

具体的には以下の取り組みが挙げられます。

• エンドツーエンドの業務自動化：
  AIエージェントが業務の文脈を理解して判断を下し、その結果に基づいてRPAがシステム上の実際の操作（データ入力やメール送信など）を自動で行います。
• 高度なセキュリティ要件への対応：
  SSO（シングルサインオン）やRBAC（ロールベースアクセス制御）、詳細な監査ログ機能を備え、エンタープライズ企業が求める厳格なセキュリティ基準をクリアしています。
• SaaS型基盤としての提供：
  自社内での利用にとどまらず、他社が容易にAIエージェント基盤を導入できるよう、Difyの仕組みをクラウドサービスとしてパッケージ化して提供しています。

事例2：株式会社リコー

株式会社リコーでは、全社的なデジタルトランスフォーメーションの一環として、約4,300名の従業員が利用する「AI市民開発」を推進しています。現場の業務プロセスを熟知した非エンジニア社員自身が、Difyを用いて業務課題を解決するAIアプリを開発できる環境を整えました。

主に以下のアプリが開発・運用されています。

• 社内審査エージェントアプリ：
  複雑な社内ルールや過去の事例をRAGに読み込ませることで、担当者の知識レベルに依存していた審査業務の一次判定をAIが自動で高精度にサポートします。
• 業界情報収集・共有アプリ：
  市場の動向や競合他社の最新ニュースを自動で収集・要約し、関係部署へ迅速に共有することで、タイムリーな経営判断や営業戦略の立案を支援します。
• カスタマーサポート支援アプリ：
  顧客からの問い合わせ履歴や製品マニュアルを学習させ、サポート担当者が回答案を素早く検索・生成できる仕組みを構築し、対応時間を短縮しています。

事例3：株式会社カカクコム

株式会社カカクコムは、全社の共通AI基盤として「Dify Enterprise」をGoogle Cloud（GKE）上に構築し、業務の効率化に成功しています。全従業員の約30%がアカウントを登録し、エンジニアだけでなく企画職などの非エンジニアも日常的にAIアプリを作成・活用しています。この取り組みにより、問い合わせ対応やデータ集計などの定型業務が削減され、年間で約18,000時間もの工数削減効果を生み出しています。
具体的には以下のアプリが活用されています。

• 問い合わせ対応チャットボット：
  社内のヘルプデスクに寄せられる頻出の質問や各種手続きの案内を学習させ、社員からの問い合わせにAIが24時間体制で即答する仕組みです。
• Webページ品質チェックアプリ：
  自社サイトのコンテンツについて、表記揺れやガイドライン違反がないかをAIが自動でチェックし、品質管理担当者の目視確認の手間を軽減します。
• データ抽出・スクレイピング連携：
  Web上の情報や複数の社内資料から必要なデータ項目のみを自動で抽出し、レポート形式に整理するアプリで、企画職のリサーチ業務を効率化しています。

事例4：株式会社サイバーエージェント

株式会社サイバーエージェントは、AIオペレーション室の主導のもと、「プロダクト・レッド・グロース型」のアプローチで全社へのDify展開を進めました。導入からわずか6ヶ月で社内の利用ユーザー数が約1,800名に達するという驚異的なスピードで浸透しています。Slackからの利用申請と自動連携する仕組みを構築し、ビジネス職の社員でも思いついたアイデアをすぐに形にできる環境を提供しています。
主に以下の仕組みが導入されています。

• 最速の自動オンボーディング：
  社員がSlack経由でDifyの利用申請を行うと、Console APIを通じて最短5分でアカウントが発行され、即座にAIアプリの開発に取り掛かることができます。
• ビジネス職による独自AIアプリ開発：
  マーケターや営業担当者など、プログラミング経験のないビジネス職が1日程度のハンズオン研修を受けた後、約2週間で自身の業務に特化したAIアプリを完成させています。
• 社内コミュニティでの知見共有：
  作成された有用なアプリやプロンプトのテクニックが社内チャットツールで活発に共有され、他部署の成功事例を横展開しやすい文化が醸成されています。

事例5：株式会社ヤマシタ

福祉用具レンタル・介護用品販売で業界大手の株式会社ヤマシタでは、営業担当者の業務改善と段取り力の強化を目的にDifyを導入し、現場主導のDXを推進しています。営業メンバーが日々の訪問業務において直面する課題をAIでサポートする仕組みを構築しました。結果として、育成対象者の業務効率が約60%改善するなど、明確な成果を上げています。
具体的には以下の取り組みが挙げられます。

• ヤマシタAI段取りコーチの開発：
  営業担当者が顧客を訪問する前の準備作業や、訪問後の振り返り・改善点の洗い出しを、AIボットが対話形式でサポートする専用ツールを作成しました。
• 社内トップセールスの好事例学習：
  成績優秀な営業担当者のノウハウや提案の切り口をDifyのRAG機能で学習させ、若手社員に対して効果的なアドバイスを自動提供します。
• 上司の面談業務のAI代替：
  これまで上司が週3回実施していた部下との振り返り面談のうち、週2回をAIコーチとの対話に置き換えることで、上司のマネジメント工数を劇的に削減しました。

事例6：ライオン株式会社

ライオン株式会社では、研究開発（R&D）部門において、ベテラン研究員に属人化しがちな技術情報や知見を共有するため、Difyを用いたRAG検索システム「LINK Chat」を開発しました。技術情報をAIが適切に引き出せる仕組みを整えたことで、若手研究員でも過去の膨大な研究データに容易にアクセスできるようになりました。
主に以下の業務でAIが活用されています。

• 特許抵触性調査の一次スクリーニング：
  新製品の開発時に、他社の特許に抵触していないかを確認する膨大な文献調査において、AIが関連性の高い文書を抽出し、一次確認作業を高速化します。
• 生コマシナリオクリエイター：
  テレビショッピングやWeb動画広告（生コマーシャル）の台本を作成する際、製品の訴求ポイントや過去の成功パターンを踏まえたシナリオの草案をAIが自動生成します。
• パッケージ印象評価シミュレーション：
  新商品のパッケージデザイン案に対して、設定したターゲット顧客（ペルソナ）の視点になりきり、AIが客観的な印象や改善点をフィードバックする仕組みです。

事例7：阪神電気鉄道・阪急阪神不動産

阪神電気鉄道および阪急阪神不動産では、dotstudio株式会社の支援を受け、非IT部門の社員を対象としたDifyプロトタイプ作成研修を実施しました。セキュアなオンプレミス環境にDifyを構築し、現場の社員が自らの業務課題を解決するためのAIツールを自作する取り組みを進めています。この研修を通じて、現場のリアルな課題に直結した複数の実用的なアプリが誕生しました。

具体的には以下のAIツールが作成されました。

• 工事データ検索RAGアプリ：
  過去の建設工事に関する膨大な仕様書やトラブル対応履歴を読み込ませ、現場の担当者が類似の工事データを瞬時に検索・参照できるナレッジベースです。
• タスク管理Bot（GPT-4o×Teams連携）：
  Notion等で管理しているチームのタスク情報を読み取り、期限が迫っている業務や未対応のタスクをMicrosoft Teams経由で担当者に自動でリマインド通知します。
• 出勤時間アドバイスAI：
  各勤務地や路線情報をRAGとして扱うことで、家を何時に出れば良いか最適時間をアドバイスしてくれるサポートツールです。

🏛️自治体におけるDify活用事例3選！行政のDX推進アプローチ

企業だけでなく、自治体などの行政機関でもDifyを活用したDX推進の事例が増加しています。限られた人員で住民サービスの質を維持・向上させるため、セキュリティに配慮した環境下でAIを活用し、職員の業務負担を軽減する取り組みが行われています。

事例8：GovTech東京

東京都のデジタル化を推進するGovTech東京では、ローカルHTMLとDify APIを連携させた独自のAIモック（試作品）を作成し、行政業務の効率化を図っています。「バイブコーディング」と呼ばれる手法で、エンジニアリング知識が少ない担当者でもAIを活用しながら素早くプロトタイプを構築できる手法を検証しました。これにより、定型的な行政手続きの処理時間削減が期待されています。
主に以下の機能が試作・検証されました。

• 行政通知文の自動作成アプリ：
  都民や事業者宛に送付する各種の案内文や通知書について、要件と宛先情報を入力するだけで、適切なフォーマットと行政特有の文体に合わせた文章を自動生成します。
• 補助金申請書の一括審査・出力：
  大量に提出される補助金の申請書類データを読み込み、記載漏れや条件の不備がないかをAIが一次チェックし、結果をCSV形式で一覧出力するシステムです。
• 板書画像からのHTML資料自動作成：
  会議やワークショップでホワイトボードに書かれた内容（板書）をスマートフォン等で撮影し、その画像データを読み取って構造化されたWeb資料（HTML）に自動変換します。

事例9：東京都町田市

東京都町田市では、市が提供するバーチャル市役所ポータルサイト「まちドア」のシステム内にDifyを統合し、市民への新しい案内サービスを提供しています。GovTech東京の支援を受けながら、最新の言語モデルを活用し、市民が行政サービスの情報に24時間スムーズにアクセスできる環境を構築しました。AIが市民の疑問に寄り添う、新しい形の行政窓口を実現しています。
具体的には以下の機能が提供されています。

• AIナビゲーターによる対話案内：
  3DアバターとGPT-4oを組み合わせたAIキャラクターが、市民からの質問に対して自然な音声やテキストで対話しながら、適切なページを案内します。
• 市公式サイト情報の検索連携：
  町田市の公式Webサイト内に散在する行政手続きのページをAIが学習し、キーワード検索では見つけにくい情報でも文脈を理解して的確に抽出します。
• 子育て支援サイト情報の特化案内：
  特に需要が高く複雑な子育て関連の制度や施設情報について、専用のナレッジを構築し、保護者の個別の状況に合わせたパーソナライズされた回答を提供します。

事例10：神戸市

神戸市では、行政専用の閉域網であるLGWAN（総合行政ネットワーク）に対応したセキュアなAI基盤を、Microsoft Azureテナント上に構築しました。この高いセキュリティ環境下においてDifyを導入し、プログラミング経験のない一般の行政職員が、自身の部署の業務に役立つAIアプリを内製化できる体制を整えています。

主に以下のアプリが開発されています。

• 市民課窓口応対ロールプレイBot：
  新任の職員が市民窓口での対応を練習するためのツールで、AIが「複雑な要望を持つ市民役」や「指導する研修講師役」を演じ、実践的なトレーニングを提供します。
• 庁内マニュアル検索アシスタント：
  膨大な市の規定やシステムの操作マニュアルをAIに学習させ、職員が業務中に生じた疑問を自然言語で質問するだけで、該当箇所をピンポイントで提示します。
• 議事録の要約・構造化ツール：
  長時間の会議の録音データや文字起こしテキストから、決定事項や次回の課題（ToDo）などの重要ポイントを自動で抽出し、指定のフォーマットに整理して出力します。

💼Difyで自動化・効率化できる具体的な業務事例

Difyの機能を活用することで、あらゆる部署の多様な業務を自動化・効率化できます。ここでは、情報の検索からドキュメント作成、ワークフローの判定まで、実務において高い効果が期待できる具体的な業務事例を紹介します。

社内FAQ・ナレッジ検索（RAG）

Difyの最も代表的な活用例が、RAGを用いた社内専用のナレッジ検索（FAQボット）の構築です。総務や人事への問い合わせ対応工数を削減できる業務事例です。
具体的には以下の業務で活用できます。

• 就業規則や経費精算ルールの検索：
  「有給休暇の取得手順は？」といった社員からのよくある質問に対し、社内規程ファイルを参照して正確な手順をチャット形式で即答します。
• 製品仕様や過去のトラブル対応履歴の参照：
  営業やサポート担当者が、自社製品の詳細な仕様や類似のクレーム対応履歴を検索し、顧客への迅速で正確な回答作成に役立てます。
• 新入社員向けオンボーディング支援：
  入社直後の社員が社内システムの使い方やオフィスの利用ルールなどをAIボットに質問することで、教育担当の先輩社員の手間をかけずに自己解決を促します。

提案書・営業メール文面の自動生成

営業部門における提案書の構成案作成や、顧客に送付する営業メールの文面作成も、Difyを使えば効率的に自動化できます。営業担当者はゼロから文章を考える必要がなくなり、顧客との対話や戦略立案に時間を割くことができます。

主に以下のドキュメント生成が挙げられます。

• ターゲット別営業メール文面の作成：
  「IT業界」「コスト削減課題」などの条件を指定することで、過去に反応率が高かった文面の構成を参考に、顧客の状況に合わせたパーソナライズされたメールを生成します。
• 提案書・企画書の骨子（アウトライン）作成：
  提案の目的や製品の強みを入力すると、目次構成から各スライドに記載すべきメッセージの要点まで、論理的なストーリーボードを自動で出力します。
• セミナー後の個別フォローアップメール：
  オンラインセミナーの参加者アンケート結果を読み込ませ、各参加者の興味関心度合いや質問内容に応じた個別のお礼・フォローアップ文面を生成します。

複数資料からのデータ抽出・レポーティング

市場調査や競合分析など、複数のWebサイトや長文の資料から必要なデータのみを抽出し、レポートとしてまとめる業務にもDifyのエージェントワークフロー機能が威力を発揮します。情報収集のスピードが命となる企画部門やマーケティング部門で重宝されます。

具体的には以下の処理が可能です。

• 競合他社のプレスリリース要約：
  指定した競合他社のニュースルームを定期的に巡回し、新製品の発表や業務提携などの重要ニュースのみを抽出して、指定のフォーマットで要約レポートを作成します。
• 大量のアンケート結果の定性分析：
  顧客から寄せられた数百件の自由記述アンケートを読み込み、「価格に対する不満」「機能への要望」などのカテゴリ別に意見を分類し、傾向を数値化・可視化します。
• Webスクレイピング結果の構造化データ変換：
  外部のWebサイトから収集した雑多なテキスト情報の中から、「会社名」「代表者名」「設立年」といった特定の項目だけを見つけ出し、CSVやExcel形式に整理します。

ワークフロー・申請内容の一次判定チェック

社内での各種申請業務や承認ワークフローにおいて、Difyを一次判定のチェッカーとして組み込む事例が増えています。承認者（上司や管理部門）は、AIのチェックを通過した精度の高い申請のみを確認すればよいため、承認プロセス全体が高速化されます。

主に以下のチェック業務が挙げられます。

• 交通費・経費精算の規程違反チェック：
  提出された領収書データと申請ルートを照らし合わせ、社内の上限金額ルールを超過していないか、不正な経路での申請がないかを自動で判別します。
• 稟議書の記載要件チェック：
  新しいシステムの導入稟議などにおいて、「費用対効果」「セキュリティ評価」「他社比較」といった必須項目が十分に記載されているか、論理の飛躍がないかを評価します。
• 契約書のリーガルチェック（一次審査）：
  取引先から提示されたNDA（秘密保持契約）や業務委託契約書のドラフトを読み込み、自社にとって不当に不利益な条項が含まれていないかをハイライトして法務担当者に通知します。

🛠️ 【検証】Difyを使って社内ボットと審査ワークフローを実際に作ってみた！

Difyが本当に非エンジニアでも使いこなせるのか、実際の画面操作を想定して社内ボットと自動化ワークフローの作成を検証しました。

検証条件

今回の検証は、誰でも試せるように、以下の環境で行っています。

• アカウント：無料プラン
• 利用環境：クラウド版
• 処理するAIモデル：gpt-5.4

検証1：旅費規程マニュアルを読み込ませた社内チャットボット

はじめに、架空の旅費規程を参照するチャットボットを作成します。

🔷ナレッジベースの作成

まずは、旅費規程をDifyのナレッジベースに登録します。以下の旅費規程を登録しました。

【旅費規程PDF】

1. ナレッジベースの作成：「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。
   

   

2. ファイルをアップロード：先ほどの旅費規程PDFをアップロードし、「次へ」をクリックします。
   

   

3. ナレッジベースの設定と保存：以下の項目を設定し、保存します。
   • チャンク設定：汎用（最大チャンク長：300・チャンクのオーバーラップ：60）
   • インデックス方法：高品質
   • 埋め込みモデル：text-embedding-3-large
   • 検索設定：ハイブリッド検索（トップK：5・スコア閾値：0.5）
     

     

🔷チャットボットの作成

ここから、ナレッジベースを利用したチャットボットを構築していきます。

1. アプリの作成：「スタジオ」メニューで「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。
   

   

2. アプリの概要設定：「名前」「説明」を入力したら「作成する」をクリックします。
   

   

3. コンテキストの追加：コンテキスト欄の「+」マークをクリックし、先ほど登録したナレッジベースを選択して追加します。
   

   

4. プロンプト等の設定：プロンプト欄に任意の指示を設定します。今回は、以下の指示をプロンプト欄に入力しました。また、AIモデルをgpt-5.4に設定し、その他の設定はデフォルトのままにしています。
   【プロンプト】
   あなたは旅費規程を案内するアシスタントです。
   提供されたナレッジの内容のみに基づいて回答してください。
   ナレッジに記載がない事項について質問された場合は、「規程に記載がありません。経理部門にお問い合わせください」と回答し、絶対に推測で答えないでください。
   また、回答の末尾には必ず参照したナレッジのファイル名と該当箇所を提示してください。
   

   

🔷動作確認

作成したチャットボットの動作を確認します。

1. テストメッセージの送信：テスト用のメッセージを入力して送信します。
   【テスト用メッセージ】
   1泊の出張の経費上限と手当はいくらですか？
   

   

2. 結果の生成：送信した内容に対する回答が生成されました。
   

   

🔷検証結果

ナレッジベースを参照するチャットボットを作成して、以下のことがわかりました。

• 旅費規程をナレッジベースへ登録する作業は直感的に行える
• チャットボットの作成はプロンプトとコンテキストの設定のみで簡単に完了する
• テストではナレッジベース内の知識のみを参照した正確な回答が得られた
• 特定の資料に基づいたチャットボットを作成する際、技術的な導入ハードルは低い
• チャンク設定などのRAG（検索拡張生成）に関する基本的な知識が求められる

 ⭕ 専門知識不要で直感的にチャットボットを作成できる
今回の検証では、PDFの旅費規程をアップロードし、コンテキストに追加してプロンプトを入力するだけで作成が完了しました。 実際にテスト画面で質問したところ、ナレッジベース内の知識のみを正確に参照した回答が得られています。このように、直感的な操作のみで高度なAIを構築できるため、技術的な導入ハードルは低いと言えます。

🔺RAGの基本知識や設定用語の理解が必要となる

直感的に操作できる一方で、チャットボットを適切に機能させるためのナレッジの登録設定には一定の知識が求められます。たとえば、ファイルを登録する際には以下のような項目を設定する必要があります。

• チャンク設定（最大チャンク長：300、オーバーラップ：60など）
• インデックス方法や埋め込みモデルの選択
• 検索設定（トップK、スコア閾値など）

 これらはRAG特有の概念であるため、初めて利用する方にとっては、専門用語を調べながら設定を進める必要があり、導入時に少しハードルに感じる可能性があります。

検証2：納品申請を自動化するワークフローの作成

次に、納品申請の書類を自動でチェックし、不備があれば指摘し、無ければ担当者にメールを送信するワークフローを作成してみます。

🔷ワークフローの作成

ワークフローを作成していきます。事前にGmailのプラグインをインストールし、その後ワークフローを作成します。

【事前準備】

1. プラグインのインストール：「ツール」でGmailを検索し、インストールします。
   

   

2. OAuthクライアント設定：ワークフロー内でGmailを利用するための設定を行います。事前準備は以上です。
   

   

【ワークフローの作成】

1. アプリの新規作成：先ほどと同じ手順で「スタジオ」の「ワークフロー」で「最初から作成」をクリックします。
   

   

2. アプリの概要設定：「名前」と「説明」を入力し、「作成する」をクリックします。
   

   

3. トリガーの選択：「ユーザー入力（元の開始ノード）」を選択します。
   

   

4. ユーザー入力ノードの設定：名前・メールアドレス・ファイルアップロードのフィールドを「+」マークから追加し、各項目を設定します。
   

   

5. テキスト抽出ノードの設定：テキスト抽出ノードを追加し、「入力変数」欄にユーザー入力の「file」を設定します。
   

   

6. LLMノードの設定：LLMノードを追加し、SYSTEM欄にテキスト抽出ノードの出力変数（text）とプロンプトを設定します。変数は「/」コマンドで候補から選択します。プロンプトには、以下の内容を設定しました。
   【プロンプト】
   以下の申請内容に、①「申請理由」、②「希望金額」、③「希望納期」の3項目がすべて具体的に記載されているか審査してください。
   すべて記載されている場合は「承認」という単語のみを出力してください。
   1つでも欠けている場合は、修正箇所を指摘してください。
   {{テキスト抽出の変数}}
   

   

7. IF/ELSE（分岐）ノードの設定：書類の不備をチェックするノードを追加します。LLMノードの出力結果（text変数）を分岐条件に設定します。
   

   

8. Gmailノードの設定：書類に漏れがない場合は、メールに添付して送信する設定を行います。Gmailの「下書き作成」「下書きにファイルを添付」「下書きの送信」ノードを追加し、各ノードを設定します。
   【下書き作成】
   

   

   
   【下書きにファイル添付・下書きの送信】
   

   

9. 出力ノードの設定：最後に、書類に不備があったときにLLMノードで作成した指摘内容を出力するノードを追加し、以下のように設定して構築完了です。
   

   

🔷動作確認

作成したワークフローの動作を確認します。検証用に以下の架空のPDFファイルを作成して送信しました。

【納品申請PDF】

1. テストファイルの送信：「テスト実行」をクリックし、以下のように設定して「実行開始」をクリックします。
   

   

2. 処理の完了：今回は、書類に不備がなかったため、ファイルがメールで送信されました。
   

   

   
   メールボックスを確認すると、受信を確認できました。
   

   

🔷検証結果

ワークフローを作成してみて、以下のことがわかりました。

• ノードの追加や設定はプログラム不要で、非エンジニアでも直感的に操作できる
• 基本設定に慣れれば応用が効き、複数業務の自動化において導入価値が高い
• 変数の設定や複数ノードの組み合わせは、初回利用時に迷いやすい
• Gmail等のプラグイン追加時に承認作業などが必要になる
• 慣れない専門用語への対応など、初回の導入時には一定の学習ハードルがある

⭕ノーコードで高度な業務ワークフローを構築できる
今回の納品申請書類の自動チェック検証では、一連の処理をノーコードで実現できました。機能ごとに用意されたノードを組み合わせる直感的な操作で完結するため、一度基本を覚えてしまえば、さまざまな業務アプリに応用できる高い価値があります。
🔺初回設定時の変数連携やプラグイン承認に手間がかかる
システム構築が容易な反面、初めてツールを触る方にとってはいくつか躓きやすいポイントが存在します。特に、各ノード間でデータを受け渡すための「変数」の設定や、複数の処理を論理的に組み合わせる作業は、慣れるまで迷う可能性があります。

また、外部ツールであるGmailのプラグインを利用する際には、「OAuthクライアント設定」といった承認作業が求められます。操作自体は難しくないものの、非エンジニアにとっては聞き慣れないIT用語を調べながら進める必要があるため、初期の学習コストはどうしてもかかってしまいます。

⚠️Dify導入を成功させるためのポイントと注意点

Difyは強力なツールですが、全社導入にあたってはいくつかのハードルも存在します。導入プロジェクトを成功に導き、業務改善の効果を最大化するためには、環境構築や運用ルールの整備といった事前の準備が不可欠です。

セキュアな環境選定と情報漏洩対策

Difyを利用する際、最も注意すべきは入力したデータやナレッジベースの機密性がどのように保護されるかという点です。クラウド版（SaaS）を利用する場合、アップロードした社内データがAIモデルの学習に利用されない契約になっているか、規約を必ず確認する必要があります。

セキュリティを高める対策には、以下の方法があります。

• セルフホスト（オンプレミス）環境の構築：
  自社のAWSやGoogle Cloud環境内にDifyのシステム一式をインストールし、外部ネットワークから完全に遮断された状態で運用します。
• 入力データの学習利用オプトアウト設定：
  利用するAIモデル（OpenAI APIなど）の管理画面から、送信したプロンプトやデータをモデルの学習に利用させない設定（オプトアウト）を適用します。
• アクセス権限の厳格な管理（RBAC）：
  部署や役職ごとに閲覧・編集できるナレッジベースを分け、人事情報などのセンシティブなデータを特定の権限を持つ社員しか扱えないよう制御します。

まずはスモールスタート（PoC）から始める

最初から全社規模での大規模な導入を目指すのではなく、特定の部署や業務に絞ったスモールスタート（PoC：概念実証）から始めることが成功の鍵です。AIがどれくらい業務効率化に寄与するのか、実際に使ってみて現場のフィードバックを得ながら改善を繰り返すプロセスが重要です。

スモールスタートと全社導入を比較すると、以下のような違いがあります。

社内ガイドラインの策定と利用者の教育体制

AIツールを安全かつ効果的に活用するためには、システムという「ハード面」だけでなく、利用する従業員のリテラシー向上という「ソフト面」の整備が不可欠です。AIの出力結果を鵜呑みにしないことや、個人情報を入力しないことなど、明確な利用ガイドラインを定める必要があります。

主に以下の教育・ルール作りが挙げられます。

• AI利用に関する全社共通ガイドラインの策定：
  機密情報や顧客の個人情報をプロンプトに入力することを禁止するなど、セキュリティ事故を防ぐための明確な禁止事項を明文化します。
• ハルシネーションリスクへの理解促進：
  生成AIがもっともらしい嘘をつく可能性があることを周知し、出力された結果を必ず人間がファクトチェック（事実確認）してから業務に使用するルールを徹底します。
• プロンプトエンジニアリングの基礎研修実施：
  質の高い回答を引き出すための上手な指示出し（プロンプト）のコツや、社内で成功したアプリの事例を共有する社内勉強会を定期的に開催します。

📝まとめ

Difyは、エンジニア不在の組織でも社内データと連携した高度なAIアプリを開発できる革新的なプラットフォームです。RAGを用いた社内FAQやワークフローによる審査の自動化など、その活用事例は企業から自治体まで幅広く広がっています。セキュリティ環境や運用ルールを整えた上で、まずは身近な業務課題からスモールスタートで導入し、自社専用のAI業務自動化を実現していきましょう。

✨Yoomでできること

Difyを利用してアプリを構築することで業務の効率化を図れますが、自動化できるのは一部の作業に限られる場合があります。Yoomは、750以上のAIやSaaSツールといったサービスを連携でき、Difyで作成したアプリを組み込んだ業務フローも構築できるため、より多くの自動化が実現可能です。これにより、以下のような効果が期待できます。

• これまでと同じ時間でより多くの作業を完了する
• 確認作業を削減してメイン作業により多くのリソースを割く

導入により、確認作業を50％削減している企業もあります。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。

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【出典】

出典1：Dify Enterprise、NTTデータとJIPの新AIサービス立ち上げを後押し | 株式会社LangGeniusのプレスリリース／出典2：リコーのAI市民開発が本格化、ノーコード生成AIツール「Dify」の社内実践と展開／出典3：カカクコムにおけるDifyエンタープライズ版の全社導入と活用ポイント - Tabelog Tech Blog／出典4：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5：介護用品レンタルのヤマシタ、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／出典6：ライオンの生成AIの導入と人材育成について／出典7：鉄道会社の社員が自らAIを使いこなす文化を目指す。阪神電気鉄道・阪急阪神不動産の社員向けに「Difyを中心とした生成AIプロトタイプ作成研修」を実施／出典8：非エンジニアの自治体職員でもできるAIアプリモック作成 ～生成AIプラットフォーム（Dify）とローカルHTMLでバイブコーディング／出典9：バーチャル市役所ポータル「まちドア」がリニューアル！～「ＡＩナビゲーター」が市のホームページもご案内！～ | 町田市役所のプレスリリース／出典10：神戸市がDifyで進める「AIアプリ内製化」への第一歩―神戸スマートシティNewsletter No.007 | スマートこうべ