Difyでノーコードに自社AIエージェント・チャットを作る手順

「自社専用のAIチャットを、まずお金をかけずに試したい」——福岡でこう相談されたら、私はよくDify（ディファイ）を候補に挙げます。私はKOKORASHI AI（ココラシエーアイ）という屋号で福岡のAI導入支援をしていますが、ノーコードで社内資料を読み込ませたAIを作れるこのツールは、手を動かす楽しさがあります。結論から言うと、社内で小さく試すには最適、本格運用は線引きが必要、というのが実感です。この記事では作る手順と限界を、実際の流れに沿って解説します。

Difyとは｜ノーコードでAIを組み立てるツール

Difyは、プログラムを書かずに画面上の操作でAIチャットやAIエージェントを作れるツールです。裏側でOpenAIのGPTやAnthropicのClaude、GoogleのGeminiといったAIを呼び出し、そこに自社のルールや資料を組み合わせられます。クラウド版をブラウザで使う方法と、自社サーバーに入れる方法（セルフホスト）があります。

私が気に入っているのは、「AIに何を答えさせ、何を参照させるか」を画面で組み立てられる点です。天神のサロンオーナーから「メニューや料金をちゃんと答えるチャットが欲しい」と言われたとき、まずDifyで試作を見せると、イメージが一気に伝わりました。

Difyでできること

• 社内ナレッジ連携（RAG）：自社の資料を読み込ませ、それに基づいて答えさせる
• チャットボット作成：FAQ対応やサイト設置用のAIチャット
• ワークフロー構築：複数の処理を順番につなぐエージェント的な流れ
• 公開・埋め込み：作ったチャットをWebサイトに設置できる

似た立ち位置のツールにDify以外の選択肢もあります。用途で迷ったときの目安を挙げておきます。

社内ナレッジ連携（RAG）の仕組み

RAGは難しそうな言葉ですが、やっていることは「AIにカンニングペーパーを渡す」だけです。

1. 自社のFAQやマニュアルなどの資料を用意する
2. Difyに読み込ませる（アップロードする）
3. 質問が来たら、関連する部分をAIが参照して答える

この仕組みのおかげで、AIが自社の事情に沿った回答をしてくれます。ポイントは元の資料の質がそのまま回答の質になることです。あいまいなマニュアルを入れれば、あいまいな答えしか返りません。私が支援するときも、まず資料の整理から始めます。

公開までの流れ

実際の手順はおおよそこうです。

1. Difyのアカウントを用意する（クラウド版なら登録して始められる）
2. 使うAIモデルのキー（APIキー）を設定する
3. チャットのアプリを新規作成する
4. 役割やしゃべり方の指示（プロンプト）を書く
5. 社内資料を読み込ませる（RAG）
6. テストで質問を投げ、回答を調整する
7. Webサイトに埋め込むか、リンクで共有する

最初から完璧を狙わず、まず社内向けにこっそり公開してテストするのがコツです。想定していなかった質問が必ず出てくるので、それを見て資料を足していきます。

つまずきどころ｜私が現場でよく直す3点

試作までは軽く進むのですが、精度を上げる段でつまずく方が多いです。相談で頻出するのは次の3つです。

• APIキーとモデル選び：キーの設定ミスや、用途に合わないモデル選択で「答えが薄い」となりがちです。まず無理のない構成で試し、必要なら賢いモデルに上げます。
• 資料の入れっぱなし：古い料金表を消し忘れて、AIが古い金額を答える事故が起きます。改訂したら入れ替える運用を先に決めます。
• 回答が長すぎる・脱線する：プロンプトで「3行で」「載っていないことは答えない」と明記するだけで、ぐっと実用的になります。

Difyの限界と外注の線引き

正直にお伝えすると、Difyだけで全部は片づきません。私が感じている線引きはこうです。

私がおすすめするのは「社内で試すのはDifyで内製、外に出す本番はプロと組む」という割り切りです。試作を自分で作れると要望が明確になり、委託するときも話が早く、結果的に安く仕上がります。印象診断LABOのような規模の開発でも、最初の試作が固まっているほど後工程がスムーズでした。まずは初期費用0円・月額4,800円（税込）から始められる範囲で、小さく試すところからで十分です。

まとめ

• Difyはノーコードで自社AIチャット・エージェントを作れるツール
• RAGで自社資料を読み込ませれば、事情に沿った回答ができる
• 回答の質は元の資料の質で決まる。まず資料整理から
• 社内試用は内製、本番の公開運用は委託、と割り切るのが現実的

よくある質問

Q. Difyはプログラミングの知識がなくても使えますか？
はい、基本的な使い方はノーコードで、画面の操作でチャットやエージェントを組み立てられます。ただしAIモデルのキー設定や、期待どおりに答えさせるための指示（プロンプト）の調整には少し慣れが必要です。まず社内向けの小さな試作から始めると習得しやすいです。

Q. RAG（社内ナレッジ連携）とは何ですか？
AIに自社の資料を「カンニングペーパー」として渡し、それを参照して答えさせる仕組みです。FAQやマニュアルを読み込ませておくと、AIが自社の事情に沿った回答をします。回答の質は元の資料の質で決まるため、事前に資料を整理しておくことが大切です。

Q. Difyで作れば外注は不要になりますか？
用途によります。社内FAQの試作や資料に基づく回答チャットは内製しやすい一方、既存システムとの深い連携、細かいデザイン、大量アクセスに耐える安定運用などは外注を検討した方が確実です。社内試用は内製、本番運用は委託、と割り切るのが現実的です。