AIエージェント導入での業務改革
聞けば答えるAIから
「頼めば動く」
エージェントへ。
チャットボット導入だけでは業務は減りません。
Difyを活用し、検索・判断・システム操作まで自律的に行う
「AIエージェント」を構築し、真の業務自動化を実現します。
生成AI導入後のリアルな壁
「とりあえずChatGPTを導入した」企業の多くが、このような課題に直面しています。
AIが「作業」まではしない
メールの下書きまでは作れても、送信やシステムへの登録は人間が手作業で行っている。業務の「ラストワンマイル」が自動化されず、工数削減の実感が薄い。
現場がプロンプトを書けない
「いい感じにやって」が通じず、詳細な指示出しに疲れてしまう。結局、一部の詳しい社員以外はいつものやり方に戻ってしまい、全社定着しない。
社内データ連携の精度が低い
RAG（データ検索）を導入しても、古いマニュアルや無関係なファイルを参照して回答する。裏取り確認の手間がかかり、逆に工数が増えている。
AIエージェントとは？
これまでのAI活用と何が違うのか、そしてそれを実現する「Dify」について解説します。
「指示待ち」から「自律実行」へ
従来のチャットボット（ChatGPTなど）は、人が質問して初めて回答が返ってくる「受動的」なツールでした。
AIエージェントは、曖昧なゴール（例：「競合調査をして」）を渡すだけで、AI自身が「まずは検索」「次に要約」「最後にレポート作成」といった手順を自ら考え、ツールを使いこなして業務を完遂する「能動的」な存在です。
Dify（ディフィ/ディファイ）とは
AIエージェントを誰でも簡単に作成できる、オープンソースのLLMアプリ開発プラットフォームです。
プログラミングの知識がなくても、ブロックを並べるような直感的な操作で、高度なAIアプリやワークフローを構築可能。GPT-4やClaude、Geminiなど最新のAIモデルを自由に切り替えて利用できる柔軟性も大きな特徴です。
- 直感的なノーコード/ローコード開発
- 最新AIモデル（LLM）を自由に選択可能
- 世界中で開発が進むOSS（透明性と進化速度）
Difyでのエージェント実装イメージ
Difyを活用する際の一例としての機能と稼働イメージ。
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ワークフロー自動化 「検索→要約→判定→メール送信」といった一連の業務プロセスを自動実行。
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高精度なRAG構築 PDFやExcelなどの社内データを高精度に検索。回答の根拠も提示可能。
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外部ツール連携 Google検索、Slack、Notion、社内APIなど、外部ツールをAIが操作。
エージェント稼働イメージ
サービスメニュー
PoC（概念実証）パック
オススメ「本当に業務が楽になるか」を検証したい企業様向け。特定の定型業務（例：日報作成、問い合わせ対応）を代行するエージェントを試作します。
- 専用Dify環境構築
- エージェント・ワークフロー開発
- 費用対効果の検証レポート
環境構築・内製化支援
自社専用のセキュアなDify環境をAWS/Azure/GCP上に構築します。また、社内エンジニア向けのハンズオン研修を実施し、内製化を支援します。
- インフラ設計・構築
- SSO連携 / セキュリティ設定
- 管理者・開発者向け研修
高度ワークフロー開発
API連携や複雑な条件分岐を含む、高度な業務自動化ワークフローを開発します。既存のSaaSや基幹システムと連携する自律エージェントを構築します。
- 外部API連携開発
- データクレンジング・整形
- カスタムツール開発
業務整理・戦略設計
AI導入の効果を最大化するため、現状の業務フローを可視化・棚卸しを実施。どの業務をAIに任せるべきかを選定し、全社的な導入ロードマップを策定します。
- 業務プロセス可視化
- ROI（投資対効果）試算
- 中長期ロードマップ策定
ガイドライン作成・教育
全社員が安全にAIを活用するための運用ルールを策定します。セキュリティリスクや入力データの取り扱い基準を明確化し、従業員リテラシー向上も支援します。
- 利用ポリシー・規定策定
- セキュリティリスク評価
- 従業員向けハンドブック
導入の流れ
業務棚卸し・選定
どの業務をAIエージェントに任せるべきか、効果と実現性の観点から業務を棚卸し、選定します。
環境構築・プロトタイプ作成
セキュアなDify環境を用意し、選定した業務フローを自動化するプロトタイプを短期間で作成します。
検証・チューニング
実際の現場データでテスト運用し、RAGの参照精度やエージェントの挙動を調整して実用レベルへ引き上げます。
本番導入・内製化支援
全社への展開サポートに加え、お客様自身でエージェントを改修・作成できるようトレーニングを実施します。