Difyで業務を自動化する方法｜RAG・ワークフロー・API連携の活用例

「社内業務に生成AIを導入したい」

「ChatGPTを使うだけでなく、一連の業務を自動化したい」

「RAGやAIチャットボットを短期間で作りたい」

「生成AIと既存システムを連携したい」

このような場合に利用できるツールの一つがDifyです。

Difyは、生成AIを利用したアプリケーションやワークフローを構築できるオープンソースのプラットフォームです。

LLM、RAG、ワークフロー、AIエージェント、APIなどを組み合わせてAIアプリを構築できます。

例えば、

問い合わせを受信
↓
AIが内容を分類
↓
社内文書を検索
↓
返信案を生成
↓
担当者が確認

といった処理を一つのワークフローとして構築できます。

Difyを使えば、生成AIを利用するための仕組みをすべてゼロから開発する必要がないため、PoCや小規模な業務自動化を進めやすくなります。

一方、Difyだけですべての業務システムを構築できるわけではありません。

複雑な画面、細かな権限管理、大量データ処理、独自の業務ロジックなどが必要な場合は、WebシステムやPythonなどと組み合わせる必要があります。

この記事では、Difyでできる業務自動化、RAG、ワークフロー、API連携、具体的な活用例、導入手順について解説します。

Difyとは

Difyは、生成AIを利用したアプリケーションを構築するためのプラットフォームです。

例えば、次のような仕組みを作れます。

AIチャットボット
社内FAQ
RAGによる文書検索
文章生成
文書要約
データ抽出
問い合わせ分類
AIワークフロー
AIエージェント
外部APIと連携するAI

Difyには、複数の処理を視覚的につなげて構築するWorkflowが用意されています。

現在のDifyでは、LLM、Knowledge Retrieval、条件分岐、ツール、コードなどを組み合わせたワークフローを構築できます。

そのため、

生成AIへ質問する

だけではなく、

データを受け取る
↓
内容を分類する
↓
条件によって処理を分岐する
↓
社内データを検索する
↓
生成AIで文章を作る
↓
結果を出力する

といった業務フローを構築できます。

Difyを使った業務自動化とは

Difyによる業務自動化では、生成AIを業務フローの一部として利用します。

例えば、通常ChatGPTでメール返信を作成する場合は、

メールをコピー

↓

ChatGPTへ貼り付け

↓

返信案を作成

↓

メールへコピー

↓

送信

と人が操作します。

Difyを業務システムと連携すると、

メール本文を取得
↓
Difyへ送信
↓
問い合わせ内容を分類
↓
返信案を生成
↓
メールシステムへ返す

という形にできます。

つまり、

人がAIを操作する

状態から、

業務フローの途中でAIが自動的に動く

状態へ変えられます。

DifyのWorkflowとは

Workflowは、複数の処理をノードとしてつなげて実行する機能です。

例えば、文章生成であれば、

入力
↓
LLM
↓
出力

というシンプルな構成にできます。

より複雑な業務では、

入力
↓
情報抽出
↓
条件分岐
↓
RAG検索
↓
LLM
↓
データ整形
↓
出力

といった構成にできます。

Difyの公式ドキュメントでも、ユーザー入力、Parameter Extractor、IF/ELSE、文書抽出、LLM、Iteration、Outputなどを組み合わせたWorkflowの構築例が紹介されています。

Difyで利用できる主な処理

LLMによる文章生成

生成AIへ情報を渡し、文章を作成します。

例えば、

メール返信
報告書
商品説明
提案文
要約
FAQ回答

などです。

問い合わせ内容
↓
LLM
↓
返信案

という構成が基本です。

文章の分類

文章の内容を見て、カテゴリを判断できます。

例えば、

問い合わせ
↓
AIで分類
↓
料金
契約
不具合
解約
その他

とします。

分類結果によって、その後の処理を変更できます。

情報抽出

自然な文章から必要な項目を抽出できます。

例えば、

株式会社ABCの田中です。
商品Aを20個、8月10日までにお願いします。

という文章から、

会社名：株式会社ABC
担当者：田中
商品：商品A
数量：20
希望納期：8月10日

のように整理します。

Difyには、自然言語から構造化されたパラメータを取得するParameter Extractorなどの機能があります。

条件分岐

AIの結果や入力値によって処理を変えられます。

例えば、

問い合わせ分類
↓
不具合？

の場合、

YES
↓
サポート用処理

NO
↓
通常問い合わせ処理

という分岐を作れます。

DifyでRAGを構築する

Difyの代表的な用途の一つがRAGです。

RAGとは、登録した文書を検索し、その内容をもとに生成AIが回答する仕組みです。

例えば、社内規程を登録して、

交通費はいつまでに申請しますか？

と質問します。

すると、

質問
↓
関連する社内文書を検索
↓
必要な箇所を取得
↓
生成AIへ渡す
↓
回答

という処理を行います。

DifyではKnowledge機能とKnowledge Retrievalを利用して、登録したナレッジをワークフローから検索できます。

DifyでRAGを利用できる業務

例えば、次の用途があります。

社内規程検索
業務マニュアル検索
製品マニュアル検索
社内FAQ
営業資料検索
過去事例検索
カスタマーサポート
技術資料検索

大量の資料から、人が毎回ファイルを探す業務を効率化できます。

Difyで外部APIと連携する

AI単体では、リアルタイムな業務データを持っていません。

例えば、

商品Aの現在の在庫はいくつ？

という質問へ正確に回答するには、現在の在庫管理システムからデータを取得する必要があります。

その場合は、

ユーザーが質問
↓
Dify
↓
在庫管理API
↓
現在庫取得
↓
生成AIが回答

とします。

Difyでは、プラグインによって外部APIや各種ツールを組み込めるほか、外部サービスや独自機能をAIアプリケーションへ追加できます。

RAGとAPI連携の違い

RAGとAPI連携は用途が異なります。

データ	適した方法
社内規程	RAG
マニュアル	RAG
商品説明	RAG
過去事例	RAG
現在庫	API
現在の予約状況	API
顧客情報	API・DB
注文状況	API
リアルタイム価格	API

例えば、

返品条件は？

ならRAGで規程を検索できます。

一方、

注文番号A123は発送済み？

なら受注管理システムへ問い合わせる必要があります。

実際の業務では、RAGとAPIを組み合わせます。

Difyの業務自動化活用例

1．問い合わせメールの返信案を作る

例えば、

問い合わせ受信
↓
問い合わせ内容を分類
↓
RAGでFAQ検索
↓
返信案を生成
↓
担当者が確認

という仕組みです。

問い合わせ件数が多い企業で利用できます。

最初から完全自動返信にせず、返信案だけAIで生成する方法があります。

2．社内FAQチャットボット

人事、総務、情シスなどへの定型問い合わせへ回答します。

例えば、

有給休暇の申請方法は？

VPNにつながらない場合は？

経費精算はいつまで？

と質問できます。

社内規程やマニュアルをDifyのKnowledgeへ登録してRAGを構築します。

3．PDFから情報を抽出する

例えば、注文書や申込書から、

会社名
担当者
商品
数量
金額
希望納期

などを抽出します。

PDF
↓
文字抽出
↓
Dify
↓
必要項目を抽出
↓
JSON

抽出後、別システムへ登録する処理も組み合わせられます。

4．問い合わせを担当部署へ振り分ける

例えば、

問い合わせ
↓
AI分類

して、

料金
→ 営業

請求
→ 経理

不具合
→ サポート

採用
→ 人事

と振り分けます。

キーワードだけでは判断しにくい問い合わせでも、文章の内容から分類できます。

5．営業資料を検索する

営業担当者が、

製造業で在庫管理を導入した事例は？

と質問します。

Difyが、

提案書
導入事例
営業資料

などから関連情報を検索します。

過去資料を探す時間を削減できます。

6．報告書を作成する

システムから取得したデータをDifyへ渡し、報告書を作成します。

例えば、

売上データ
↓
プログラムで集計
↓
Dify
↓
前月比較や要点を文章化
↓
報告書

とします。

数値計算をAIへ任せるのではなく、計算は通常プログラム、文章化だけ生成AIという構成にできます。

7．顧客情報を要約する

CRMに保存されている大量の対応履歴から、

この顧客について次回商談前にまとめて

という処理を実行します。

例えば、

顧客情報

過去の商談

問い合わせ履歴

契約情報

を取得し、

現在の状況
過去の提案
課題
次回確認事項

へ整理できます。

8．WebサイトのAIチャットボット

WebサイトへDifyで構築したAIチャットを設置できます。

例えば、

サービス内容は？

料金はいくら？

この機能には対応できますか？

といった質問へ回答します。

必要に応じて、

AIで回答
↓
問い合わせフォームへ誘導

という流れも構築できます。

Difyとn8nの違い

Difyとn8nは、どちらも業務自動化で利用できますが、中心となる役割が異なります。

比較項目	Dify	n8n
中心	AIアプリ	システム連携
LLM	得意	連携して利用
RAG	構築しやすい	別サービスと組み合わせる
AIチャット	得意	メイン用途ではない
ワークフロー	AI処理中心	サービス連携中心
API連携	可能	得意
SaaS連携	プラグイン等	多数の連携先
定期処理	対応可能な構成あり	得意

例えば、

社内文書から回答するAI

ならDifyが中心になります。

一方、

Gmail
↓
Google Sheets
↓
Slack
↓
CRM

を連携する場合は、n8nが向いていることがあります。

実際には、

Dify
→ AI処理

n8n
→ 外部サービス連携

として組み合わせることもできます。

DifyとChatGPTの違い

ChatGPTは、そのまま利用できるAIサービスです。

Difyは、AIを利用した独自のアプリケーションやワークフローを構築するための基盤です。

例えばChatGPTでは、

このメールを分類してください

と人が毎回入力します。

Difyでは、

メール受信
↓
自動的にDifyへ送信
↓
分類
↓
システムへ結果を返す

という仕組みにできます。

そのため、

個人がAIを使う

場合はChatGPT、

AIを業務フローへ組み込みたい

場合はDifyなどの開発基盤を検討します。

Difyだけで業務システムを作れる？

簡単なAIアプリであれば、Difyを中心に構築できます。

一方、次のような要件では外部システムとの組み合わせが必要になる場合があります。

複雑な管理画面
顧客管理
在庫管理
詳細な権限管理
大量のデータ処理
複雑な帳票
独自の業務ロジック
高度なデータベース操作

例えば、

在庫管理システム全部

をDifyで作るのではなく、

既存在庫管理システム
+
DifyによるAI検索・回答

とします。

DifyはAI機能を担当し、通常の業務処理はWebシステムが担当します。

Difyを既存システムへ組み込む

Difyで作成したAIアプリを、既存のWebシステムから利用する構成も考えられます。

既存Webシステム
↓
Dify API
↓
生成AI・RAG
↓
結果
↓
既存画面へ表示

例えば顧客管理システムに、

AIで顧客履歴を要約

ボタンを追加します。

ボタンを押すと、

顧客履歴取得
↓
Difyへ送信
↓
要約
↓
画面表示

できます。

AI専用のシステムを新しく作るより、現在の業務画面へAIを追加した方が使いやすいケースもあります。

DifyはREST APIを通じて既存アプリケーションへAI機能を組み込む用途も想定されています。

Difyで業務自動化を進める手順

1．自動化したい業務を決める

最初にDifyを使うことを目的にしません。

例えば、

問い合わせ返信に毎月30時間かかっている

社内資料を探すのに時間がかかる

PDFからExcelへ転記している

など、現在の課題を特定します。

2．現在の業務フローを整理する

例えば、

メール受信
↓
内容確認
↓
担当者判断
↓
社内資料検索
↓
返信作成
↓
送信

と整理します。

3．AIへ任せる処理を決める

すべてをDifyへ任せる必要はありません。

例えば、

メール取得
→ 通常プログラム

内容分類
→ Dify

社内資料検索
→ Dify RAG

返信案
→ Dify

送信
→ 通常プログラム

最終確認
→ 人

と分けます。

4．必要なデータを整理する

RAGを利用する場合は、AIが参照する文書を整理します。

FAQ
PDF
マニュアル
社内規程
商品情報
営業資料

古い文書や重複資料を整理することも重要です。

5．小規模なWorkflowを作る

最初から複雑にしません。

例えば、

問い合わせ入力
↓
分類
↓
返信案

だけ作ります。

正常に動作したら、

RAG

外部API

条件分岐

などを追加します。

6．実際のデータでテストする

過去の問い合わせなどを使って検証します。

例えば、

過去の問い合わせ100件
↓
Difyで分類
↓
担当者の判断と比較

します。

文章生成の場合は、担当者が、

そのまま利用可能

少し修正

大幅修正

利用不可

などで評価します。

7．人の確認を残す

最初から完全自動化する必要はありません。

例えば、

Difyが返信案
↓
担当者が確認
↓
送信

から始めます。

精度を確認しながら自動化範囲を広げます。

8．既存業務と連携する

PoCで効果が確認できたら、

Gmail
Slack
Webシステム
CRM
データベース

などと連携します。

Dify側だけで完結させるのではなく、実際の業務フローへ組み込みます。

9．ログを確認して改善する

DifyのWorkflowでは実行結果や各ノードの出力を確認しながらテストできます。公式のWorkflow Studioでも、実行経路やノード出力を追跡する仕組みが案内されています。

運用開始後は、

AIが間違えた質問
検索できなかった文書
分類ミス
人が修正した返信
エラー

を確認します。

その結果をもとに、

プロンプト
RAG
ワークフロー
データ

を改善します。

Difyが向いているケース

次のような場合はDifyを検討しやすいでしょう。

生成AIのPoCを早く作りたい
RAGを構築したい
社内FAQを作りたい
AIチャットボットを作りたい
複数のAI処理をつなげたい
プロンプトを画面から変更したい
外部APIとAIを連携したい
独自開発前に効果を検証したい

特に、

まずAIで効果があるか試したい

という段階で利用しやすいツールです。

Difyだけでは向いていないケース

Difyですべてを構築する必要はありません。

例えば、

高度な在庫管理
大規模な顧客管理
複雑な会計処理
多数の帳票
大量データの高速集計
特殊な画面操作
高度なトランザクション処理

などは、通常のWebシステムやプログラムを中心に構築した方が適しています。

例えば、

在庫数を正確に計算する

処理に生成AIは必要ありません。

一方、

在庫推移について文章で説明する

部分だけDifyを利用できます。

Dify導入でよくある失敗

Difyを使うことが目的になる

「Difyを導入したい」から始めるのではなく、

何時間削減したいのか

どの業務を改善したいのか

を先に決めます。

一つのWorkflowへ処理を詰め込みすぎる

最初から、

分類
RAG
API
データ更新
メール
Slack
レポート

をすべて組み込むと、問題が起きたときに原因を確認しにくくなります。

まず小さなWorkflowを作ります。

AIに計算や確定処理まで任せる

生成AIは、正確な計算や確定的な業務処理のための仕組みではありません。

文章理解
→ AI

数値計算
→ プログラム

重要判断
→ 人

と分けます。

RAGへ文書を入れるだけで終わる

PDFを登録しただけで、高精度なRAGになるとは限りません。

文書整理
チャンク分割
検索方法
質問
回答評価

を確認します。

本番運用を考えずPoCを公開する

PoCでは動いていても、本番では、

認証
権限管理
ログ
エラー処理
バックアップ
個人情報
API利用料

などを考慮する必要があります。

Difyに関するよくある質問

Difyはプログラミングできなくても使えますか？

基本的なAIチャットボットやWorkflowであれば、画面上で構築できます。

ただし、外部システム連携、独自API、データベース、複雑な業務処理になると、プログラミングの知識が必要になる場合があります。

DifyでRAGを作れますか？

可能です。

Knowledgeへ文書を登録し、WorkflowやChatflowから検索して生成AIの回答へ利用できます。

DifyとChatGPTはどちらを使うべきですか？

個人が文章作成や分析を行うだけであれば、ChatGPTを直接利用する方が簡単です。

社内データの検索や業務フローへの組み込みが必要なら、DifyなどのAI開発基盤を検討します。

Difyとn8nはどちらがよいですか？

AIチャット、RAG、生成AI処理を中心にする場合はDifyが向いています。

多数のSaaSやAPIをつなぐ業務フローではn8nが向いている場合があります。

両方を組み合わせることもできます。

Difyから既存システムへ接続できますか？

APIやプラグインなどを利用して連携できます。

既存システム側のAPI提供状況によって、実装方法は異なります。

既存WebシステムからDifyを利用できますか？

可能です。

既存システムからDifyのAPIを呼び出し、AI処理の結果を既存画面へ表示する構成にできます。

Difyだけで本番システムを作れますか？

要件によります。

AIチャットや比較的シンプルなワークフローであればDifyを中心に構築できます。

複雑な業務システムでは、WebアプリケーションやAPI、データベースなどと組み合わせる方法があります。

hiro-dev-labのDify・生成AI業務自動化支援

hiro-dev-labでは、Difyを利用した生成AIアプリケーションや業務自動化の構築を支援しています。

主な対応内容は次のとおりです。

DifyによるAIチャットボット
DifyによるRAG構築
社内FAQ
社内文書検索
PDF検索
問い合わせ分類
メール返信案生成
情報抽出
AI Workflow
外部API連携
既存Webシステムとの連携
n8nとの連携
GAS・Pythonとの連携
独自Web画面の開発
小規模なPoC
導入後の精度改善

Difyだけですべてを作ることを前提にはしません。

例えば、

生成AI・RAG
→ Dify

複数サービス連携
→ n8n

複雑なデータ処理
→ Python

利用者向け画面・業務管理
→ Webシステム

というように、用途に応じて組み合わせます。

Difyは生成AIを業務フローへ組み込むために活用できる

Difyを利用すると、生成AIを単独で利用するだけでなく、複数の処理を組み合わせたAIアプリケーションを構築できます。

例えば、

入力
↓
AIで分類
↓
RAGで社内情報検索
↓
条件分岐
↓
文章生成
↓
外部システムへ連携

という処理です。

特に、

RAG
AIチャットボット
問い合わせ分類
文書生成
データ抽出
AIワークフロー

などを、小規模なPoCから検証したい場合に利用できます。

一方、Difyだけですべての業務を置き換える必要はありません。

AIが得意な処理
→ Dify

決まった処理
→ 通常プログラム

サービス連携
→ n8nなど

重要な判断
→ 人

と役割を分けます。

まず現在の業務を整理し、

どこに時間がかかっているか
↓
AIを使う価値があるか
↓
Difyで小さくPoC
↓
実際の業務で評価
↓
必要なら既存システムへ組み込む

という順番で進める方法が現実的です。

「Difyで社内AIを作りたい」

「Difyを使ってRAGを構築したい」

「生成AIと既存システムを連携したい」

「Dify・n8n・独自開発のどれが適しているか分からない」

このような段階からでも、お気軽にお問い合わせください。

Dify・生成AI業務自動化について相談する