Difyにより実現する生成AI活用の内製自走化、加速化する経営革新
生成AIは、Webサービスとして利用するだけでも、その汎用的な機能により文章の要約や翻訳、文書作成、議事録作成、メール返信、画像作成など、多くの事務処理を効率化し、企業の生産性向上に大きく貢献します。
しかし、生成AIをさらに高度に活用し、経営改革や新規事業創出に寄与させるためには、企業内のマニュアルや蓄積したナレッジ、経営データ、競合他社のデータ、業界の専門データ、外部アプリケーションツールとの連携が不可欠です。具体的には、Chat-BOTやエージェントなどの独自生成AIツール、生成AIアプリケーションを作成し、活用することが必要です。
例えば：
- 社内マニュアルを学習させたAIChat-BOTによる社内向けヘルプデスク
- サービスマニュアルや商品データと連携させたAIChat-BOTによるカスタマーサポート
- 社内データや競合他社データ、マーケットデータと連携した企業戦略立案エージェント
- 工場や建設現場のIoTデータや生産管理データと連携した現場管理生成AI
これらの生成AIアプリケーションにより、企業は独自の情報サービスを提供することが可能になります。
社内データ連携などによる生成AIカスタマイズの手法
社内データを活用した生成AIカスタマイズの手法としては、独自のLLM開発やLLMのファインチューニングが考えられます。しかし、開発コストや時間、技術的な困難性から、多くの企業にとって現実的な選択肢はRAG（データ検索と大規模言語モデルの組み合わせ）です。
従来、RAGの実装はLangChain環境でのPythonコードによる開発が主流であり、開発事業者に委託して行われていました。しかし、2023年11月にOpenAIが提供を開始したGPTsにより、ノーコードで社内データなどの多様な独自データをナレッジとして参照して回答することが可能となり、生成AIのカスタマイズが容易になりました。当初、GPTsは有料プランでしか利用できませんでしたが、現在は無料プランでも利用可能です（ただし、GPTs作成は有料プランのみです）。
GPTsによる生成AIのカスタマイズは、Chat-GPTのteamプランがサービス開始されたことで、複数メンバーによるデータ活用やツール利用による独自生成AIツールの開発が可能となり、比較的小規模な企業における生成カスタマイズや企業データの活用手法として有力な選択肢となっています。
| 機能 | Dify.AI | LangChain | Flowise | OpenAI Assistants API |
|---|---|---|---|---|
| プログラミングアプローチ | API + アプリ指向 | Pythonコード | アプリ指向 | API指向 |
| サポートされているLLM | バリエーション豊富 | バリエーション豊富 | バリエーション豊富 | OpenAIのみ |
| RAGエンジン | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| エージェント | ✅ | ✅ | ❌ | ✅ |
| ワークフロー | ✅ | ❌ | ✅ | ❌ |
| 観測性 | ✅ | ✅ | ❌ | ❌ |
| エンタープライズ機能（SSO/アクセス制御） | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| ローカル展開 | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ |
Difyの出現により、生成AI革命は新たな段階へと進みました。Difyは、社内データの活用による経営改革を推進するための強力なツールです。Difyは、GPTsで実現可能となった生成AIのカスタマイズに加え、さらに多くの有用な機能が搭載されているGPTsの上位互換性を有するツールです。このツールの利用により、「生成AI活用によるアプリケーション作成の民主化」が大幅に進展しました。Difyの普及により、生成AIの高度利用が一気に進むことが期待されています。
Difyの出現により、生成AI革命は新たな段階へと進みました。Difyは、社内データの活用による経営改革を推進するための強力なツールです。Difyは、GPTsで実現可能となった生成AIのカスタマイズに加え、さらに多くの有用な機能が搭載されているGPTsの上位互換性を有するツールです。LLMや多彩なツールを選ぶことができます。このツールの利用により、「生成AI活用によるアプリケーション作成の民主化」が大幅に進展しました。Difyの普及により、生成AIの高度利用が一気に進むことが期待されています。
ここでは、Dify.AIの特徴を特定用途にカスタマイズされたGPTs（大規模言語モデル）や委託開発と比較しながら説明します。
Difyの特徴と利点
簡単な導入と操作:
- ノーコード環境: GPTsと同様に、プログラミングの知識がなくても、ドラッグ＆ドロップで簡単にカスタムAIアプリケーションを作成できます。これにより、コードを書けるエンジニアがいない会社でも、社内の技術リソースを使わずに、生成AIによる社内データ活用を迅速に導入できます。Webサービスからも容易に導入可能であり、技術的ハードルが低く、幅広いユーザーに利用されています。
- 迅速なプロトタイピング: 短期間でAIアプリケーションの機能や操作性をノーコードで確認することができ、迅速な生成AIアプリケーション活用に向けた意思決定を支援します。
多様なLLMの利用やツールとの連携機能:
- Difyは、主要なLLMの中からタスクごとにLLMを選択することができます。一つのツール内でもフローにおけるタスクの内容や難易度に応じた最適なLLMをノーコードで選ぶことが可能です。
- Difyは、多様な外部ツール（例：Wikipedia、Wolfram Alpha、Stable Diffusionなど）との統合が容易で、追加機能の導入もスムーズです。カスタマイズされたGPTs単体では、これらの統合機能を直接利用するのは難しい場合があります。
データの活用と管理:
- 知識ベースの同期: Notionなどの既存のツールから情報を自動で同期し、常に最新のデータを保持します。これにより、データの一貫性と信頼性が向上します。
- エージェントアシスタント: 自動化されたタスク管理とデータ分析により、業務プロセスの効率化を図ります。これにより、人的リソースの最適化とコスト削減が可能です。
柔軟なワークフロー管理:
- ノードベースのワークフロー: 各ステップ（開始、終了、知識取得など）を視覚的に構築でき、複雑な業務プロセスを整理・管理しやすくなります。
カスタマイズ性:
- GPTsも特定の業務やニーズに対応するために特化することが可能ですが、ワークフローが不明のため、その設定やカスタマイズにはプロンプト入力における専門的な知識が必要です。
- Difyは、簡単にブロックをつなげるGUIによりワークフローやツールをカスタマイズできるため、ユーザーが自分で必要な機能を追加しやすいという利点があります。
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委託開発との比較
コストと時間:
委託開発はプロジェクトごとに高額な費用と長期間を要することがあります。Difyを使用することで、内部リソースで迅速にアプリケーションを開発でき、コストと時間の大幅な削減が可能です。
柔軟性と迅速な改良:
委託開発では、要件変更や改良のたびに追加の費用と時間が発生します。Difyを利用すれば、自社で管理・運用できるため、迅速な変更や改良が可能です。
知識とデータの保持:
委託開発では外部に依存するため、ノウハウやデータが外部に流出するリスクがあります。Difyを利用すれば、社内で知識とデータを保持し、安全に管理できます。
具体的な活用例
カスタムチャットボット:
顧客サポート用のチャットボットを迅速に開発・運用し、顧客対応の効率を大幅に向上させます。
データ分析ツール:
社内データを自動で収集・分析し、意思決定のためのレポートを作成。これにより、経営層の迅速な意思決定を支援します。
Difyは、技術的なハードルを下げ、社内データの有効活用を通じて経営改革を推進するための理想的なツールです。弊社ではDify導入を通じて、エンジニア不在の企業における生成AIアプリケーションの内製化と自走化を、低コストかつ短期間で実現するプログラムを提供し、企業の経営革新を支援いたします。
