組織変革
Dify AIエージェントとは？作り方や活用事例・導入のコツを解説
最終更新日：2026.10.30
目次
「Dify AIエージェント」に関心を持ち、自社の業務効率化に活かせないかと情報を集めている経営層や業務推進担当の方は多いのではないでしょうか。ノーコードでAIエージェントを構築できると聞くと、期待とともに「本当に自社で運用できるのか」という疑問も生じるでしょう。
この記事では、Dify AIエージェントの基本から作り方、活用例、導入時のポイントまでを整理して解説します。あわせて、自社での内製が難しい場合の選択肢についても触れていきます。読み終えるころには、自社が何から着手すべきかの判断材料が手に入るはずです。
Dify AIエージェントとは
Dify AIエージェントを理解するには、「Dify」というツールと「AIエージェント」という考え方を分けて捉えるのが近道です。ここでは両者の基本を押さえたうえで、Difyを使うと何ができるのかを整理します。まずはDifyそのものから見ていきましょう。
Difyとは｜ノーコードでAIアプリを構築できるプラットフォーム
Difyは、大規模言語モデル（LLM）を活用し、AIアプリやワークフロー、エージェントをノーコードで構築・運用できるプラットフォームです。高度なプログラミングの知識がなくても 、画面上の操作でチャットボットや業務自動化の仕組みを組み立てられます。
アプリ、ワークフロー、ナレッジ、ツールなどを一体的に扱えるため、初心者でも比較的使い始めやすい設計になっている点も特徴でしょう。オープンソースとして公開されており、自社の環境に合わせて柔軟に導入できる自由度も備えています。生成AIの活用が個人利用から業務活用へと広がるなかで、こうした開発基盤への注目は年々高まってきました。
AIエージェントとは｜目的に応じて処理を実行する仕組み
AIエージェントとは、与えられた目的に応じて、必要なツールや処理を自ら選択し、複数のステップを実行する仕組みを指します。ユーザーの指示を解釈し、「どの情報を集め、どのツールを使うか」を判断しながらタスクを進めていきます。
たとえば「競合A社の最新動向を3点にまとめて」と指示すると、Web検索で情報を集め、内容を読み取り、要点を抽出するという流れを自動で実行します。あらかじめ決められた手順を繰り返すRPAとは異なり、状況に応じて手段を選べる柔軟さが持ち味です。現状分析、ツール選択、実行、結果評価というサイクルを繰り返すことで、複雑な業務にも対応できるようになります。
Dify AIエージェントでできること
Difyを使ってAIエージェントを構築すると、これまで人が時間をかけていた知的業務の多くを効率化できます。代表的な活用例は次のとおりです。
- 社内問い合わせ対応：就業規則や経費申請など、規程を見れば分かる定型質問への一次回答
- 情報収集・リサーチ：市場や競合の公開情報を集め、要約や比較レポートを自動生成
- 提案書レビュー：過去の提案資料をもとに、切り口の整理や想定質問の洗い出しを支援
- 議事録の要約：商談メモや会議録から、決定事項と次のアクションを抽出
いずれも、人が判断する前の「整理・下書き・一次確認」を任せる使い方が中心になります。資料を探したり文章を整えたりする時間を減らし、担当者がより付加価値の高い仕事に集中できる環境づくりに役立つでしょう。
Dify AIエージェントとチャットボット・ワークフローの違い
AIエージェントは、チャットボットやワークフローと混同されがちですが、得意とする役割は異なります。違いを理解しておくと、自社のどの業務にエージェントが向いているかを見極めやすくなります。順に確認していきましょう。
コミュニケーターが切り開く未来志向のAI戦略 世界のインターナルコミュニケーション最前線⑤
この記事では、急激に変容し続ける世の中で、この先の将来、企業のコミュニケーション部門、コミュニケーション職に…
チャットボットとの違い（応答中心と目的達成中心）
従来型のチャットボットでは、あらかじめ設定したルールやシナリオに沿って応答する方式が一般的でした。近年はLLMを使った柔軟なチャットボットも増えていますが、その役割は問い合わせに「応答する」ことが中心です。
一方のAIエージェントは、目的の達成に向けて自ら手段を選び、複数の処理を実行します。必要に応じて情報を調べたり、手順を組み合わせたりしながらタスクを進める点が異なります。
応答中心のチャットボットに対し、エージェントは目的達成中心と整理すると、両者の性格がつかみやすくなるでしょう。
ワークフロー・RPAとの違い（定型手順と自律的な選択）
ワークフローやRPAは、事前に設計された流れのとおりに処理を進める手順型の仕組みです。報告書の作成や定期的なデータ変換など、再現性の高い定型業務に適しています。
これに対してAIエージェントは、実行すべき手順そのものを状況に応じて選択します。同じ入力でも取るべき行動を変えられるため、判断や調査を伴う業務で力を発揮するのです。
再現性を重視するならワークフロー、柔軟な対応が必要ならエージェントという使い分けが基本になります。なお、Difyではワークフローの中にエージェントを組み込むこともでき、両者を組み合わせた設計も可能です。
Dify AIエージェントのメリット
Dify AIエージェントには、業務に取り入れる価値のある特徴が複数あります。ここでは、経営層や業務推進担当が押さえておきたい主なメリットを整理します。自社の課題と照らし合わせながら読んでみてください。
ノーコードで構築できる
大きなメリットは、専門的な開発をしなくてもAIエージェントを構築できる点にあります。画面上の操作でプロンプトやツールを設定できるため、エンジニアがいない部門でも試作に着手できます。
現場の担当者がアイデアを形にしやすく、業務改善のサイクルを速められる可能性があります。ただし、本格運用には設計や評価に関する知識も必要です 。
社内データやWeb情報を活用できる
Difyでは、PDFなどの文書をナレッジとして登録し、回答時に参照できます。また、外部のデータソースやAPIとの連携によって、活用できる情報を広げることも可能です（取り込み方法や対応するデータソースは、利用環境や設定によって異なります） 。
一般的な知識だけでなく、自社固有の情報にもとづいた回答を返せる点が実務では重要になります。社内マニュアルや規程を読み込ませれば、問い合わせ対応の精度を高められるでしょう。情報源を明確にできるため、根拠のある回答を求められる業務にも適しています。
外部ツール・システムと連携できる
Web検索や外部APIなどのツールを追加することで、エージェントにできることを広げられます。組み込みのツールに加え、独自のAPIを連携させれば、自社システムと結びついた業務自動化も実現可能です。
さらに、作成したエージェントはアプリとして使うだけでなく、APIとして他システムに組み込むこともできます。既存の業務フローにAIの機能を組み込む、柔軟な使い方が広がります。
Dify AIエージェントの作り方【基本の流れ】
ここからは、Dify AIエージェントの基本的な作り方を3つのステップで紹介します。手順を追うことで、どこに手間や判断が必要になるのかもあわせて見えてきます。順に進めていきましょう。
STEP1｜エージェントを作成し、役割を設定する
はじめに、DifyでAgentアプリを作成し、名前と役割（指示）を設定します。エージェントは単独のアプリとして構築するほか、ワークフロー内のエージェントノードとして利用することもできます。
ここで重要なのは、「何を任せるエージェントなのか」を最初に明確にしておくことです。目的があいまいなまま作り始めると、回答がブレやすくなります。人事問い合わせ用なのか、リサーチ用なのかといった用途を、この段階で定義しておきましょう。
STEP2｜プロンプト・変数・ナレッジ・ツールを設定する
続いて、エージェントの中身を組み立てていきます。設定する主な要素は次の4つです。
- プロンプト（指示）：エージェントの役割や動作ルールを記述する
- 変数：ユーザーの入力や処理結果など、アプリ内で受け渡す値
- ナレッジ：社内資料やWebページなど、AIが参照する情報源
- ツール：Web検索や外部API連携など、AIに追加するスキル
これらを組み合わせることで、自社の業務に合わせたエージェントが形になります。とくにナレッジを登録すれば、自社固有の情報にもとづいた回答が可能になる点は覚えておきたいところです。
STEP3｜テスト・改善・公開を行う
設定が完了したら、まずテスト実行を行います。想定する質問や業務シナリオを使い、回答内容やツールの動作を確認しましょう。問題が見つかった場合は設定を調整し、必要な検証を終えてから公開します。公開後も利用状況や回答精度を確認し、継続的に改善します。
ただし、これで完成というわけではありません。最初のうちは回答が安定しないことも多く、プロンプトやナレッジを見直しながら改善を重ねていきます。この「精度を高め続ける」工程こそ、エージェント運用の本番だといえるでしょう。
Function CallingとReActの違い・選び方
Difyのエージェント機能では、ツールの呼び出し方や処理の進め方を決める「エージェント戦略」を設定できます。代表的な戦略には、Function CallingとReActがあります。
Function Callingは、ユーザーの指示を関数やツールの呼び出しにマッピングする方式です。一方のReActは、思考と行動を交互に繰り返しながらタスクを解決していきます。用途やモデル、実行したいタスクに応じて使い分けるのが基本の考え方になります。
Dify AIエージェントを導入するときの注意点
Dify AIエージェントを業務で活用するには、事前に押さえておきたい注意点があります。ここでは、導入で失敗しないための主要なポイントを整理します。いずれも運用の成否を左右する要素です。
回答精度とハルシネーションへの対策
生成AIは、事実と異なる内容をもっともらしく答えてしまうことがあります。これはハルシネーションと呼ばれ、業務利用では見過ごせないリスクとなります。
ナレッジの整備や回答の検証を通じて、精度を継続的に高める仕組みが欠かせません。重要な判断に関わる場面では、AIの回答をそのまま使わず、根拠を確認する運用を組み込むことが求められます。
セキュリティ・情報漏えいへの備え
社内データを扱う以上、情報漏えい対策と権限管理は避けて通れません。誰がどの情報にアクセスできるかを設計し、機密情報の取り扱いルールを定めておく必要があります。
総務省の調査「令和7年版 情報通信白書」によると、日本における生成AI導入時の主な懸念として、「効果的な活用方法がわからない」や「社内情報の漏えい等のセキュリティリスク」が挙げられています。これは生成AI全般に関する調査ですが、Difyを業務で活用する際にも参考になる課題です。導入前に、こうしたリスクへの備えを固めておくことが大切です。
AIに任せる範囲と人による確認
すべてをAIに任せるのではなく、定型的な情報整理や下書きの作成はAIに任せ、最終的な確認や判断は人が行うなど、役割分担を明確にすることが重要です。
AIが得意な領域と、人が担うべき領域を切り分けることで、品質とスピードを両立しやすくなります。運用しながら、任せる範囲を少しずつ広げていく進め方が現実的でしょう。
継続的な評価・改善の体制づくり
AIエージェントは、作って終わりでは成果につながりません。利用状況を確認し、精度や使い勝手を評価しながら改善を続ける体制が求められます。
どのくらい使われているか、どんな質問でつまずいているかを把握し、定期的に見直すサイクルをつくりましょう。運用の成果を測る指標も、「作った数」ではなく「実際に使われた度合い」に置くと、改善の方向性が定まります。
Dify AIエージェントを自社で内製するときにつまずく5つの壁
Difyはノーコードで始められますが、業務で本格運用しようとすると、自社だけでは越えにくい壁に直面する企業も少なくありません。ここでは、内製でつまずきやすい5つの壁を整理します。自社に当てはまるものがないか、確認してみてください。
壁①｜要件定義・設計に専門知識が要る
ノーコードで操作できることと、成果の出るエージェントを設計できることは別物です。「どの業務を、どんな手順でAIに任せるか」を描くには、業務プロセスを分解する知見が求められます。
自社の業務のどの工程でAIが効果を発揮するかを見極める作業は、想像以上に難しいものです。ツールが使える状態と、業務が変わる状態のあいだには、大きな隔たりがあります。
壁②｜「作れる」と「業務で使える」は違う
デモとして動くエージェントを作るだけなら、それほど時間はかかりません。難しいのは、実務に耐える回答精度まで引き上げることです。
誤った回答を減らし、想定外の質問にも対応できるよう、地道な調整を続ける必要があります。こうした継続的な調整作業が、担当者の大きな負担になりがちです。
壁③｜セキュリティ・権限設計の難しさ
社内データを安全に扱うには、情報漏えい対策や権限管理を適切に設計しなければなりません。専門的な知識が不足したまま進めると、思わぬリスクを抱え込むおそれがあります。
先に触れた白書でも、セキュリティリスクは導入の主要な懸念として挙げられていました。設計を誤れば、業務効率化どころか信頼を損ないかねません。
社内コミュニケーションの目標設定｜KPI設計と成功事例で組織を変える【2025年最新版】
社内コミュニケーションの目標設定にお悩みですか？本記事では、大企業のDX・広報・人事担当者向けに、定量・定性デ…
壁④｜設計・運用を担える人材がいない
「すごいツールは導入したが、何をすればいいのか分からない」。これは、生成AIを取り入れた企業でよく聞かれる声です。
自社の複雑な業務をどう変えるべきか、その設計を担える人材が社内にいないという課題は、多くの企業に共通しています。ツールを入れるだけでは、この壁を越えるのは容易ではありません。
ナレッジマネジメントとは？AI活用と失敗しない導入手順【2025年版】
ナレッジマネジメントの定義からSECIモデル、ISO30401、最新の生成AI(RAG)活用までを網羅。組織の暗黙知を資産に変え…
壁⑤｜「作って終わり」で現場に定着しない
苦労して作ったエージェントが、公開後にほとんど使われず放置される。これも典型的な失敗パターンといえるでしょう。
現場に定着させるには、使い方を伝え、フィードバックを集め、改善し続ける運用が欠かせません。作ることよりも、使われ続ける状態を保つことのほうが難しいのです。
Difyの内製が難しい場合は？Difyベースの「つなぎAI」も選択肢
ここまでの壁を前に、自社だけで進めるのは難しいと感じた企業に向けた選択肢もあります。ここでは、伴走支援型のAIエージェント「つなぎAI」という考え方を紹介します。内製との違いを押さえておきましょう。
つなぎAIは、NTTデータと日本電子計算が提供する、Difyをベースに開発されたSaaS型のAIエージェント基盤サービスです。Difyの柔軟なAIワークフロー構築機能を活かしながら、日本企業のセキュリティ要件や運用環境に対応しています。
- 要件定義からの並走：どの業務をAI化すれば効果が大きいかを一緒に見極める
- 現場での実装支援：実際に使われる仕組みになるよう、現場を巻き込みながら設計する
- 導入・運用支援：ヘルプデスク、コミュニティ、導入・運用サポート を活用し、社内での運用体制づくりを進められる（具体的な支援範囲については契約内容に応じた確認が必要）
業務の選定から要件整理、アプリの作成・評価までを段階的に進めるため、設計を担う専門人材が社内にいなくても着手できます。投資対効果が見込める業務を一つ選び、小さく始め、現場の声を集めながら広げていく進め方なら、内製にありがちな消耗も避けやすくなるでしょう。
なお、費用を考えるうえではツールの利用料だけで比較しないことが大切です。Difyにはクラウド版やセルフホスト型など複数の提供形態がありますが、いずれの場合も、設計・運用・定着に割く人件費と時間まで含めた総コストで判断する必要があります。
Dify AIエージェントが向いている企業・向いていない企業
ここまでの内容を踏まえ、Dify AIエージェントの内製が自社に合うのかを整理してみましょう。向き不向きは会社の状況によって変わります。判断の目安として参考にしてください。
内製が向いている企業
次のような条件がそろう企業は、Difyでの内製に取り組む価値があります。
- AIを自社業務に組み込む目的が明確になっている
- 社内に一定のIT人材や、設計を担える担当者がいる
- 自社データを活用し、PoC（検証）を自社で回せる体制がある
こうした企業であれば、ノーコードの利点を活かしながら、段階的に活用範囲を広げていけるはずです。
外部の導入・運用支援が向いている企業
一方、次のいずれかに当てはまる企業は、無理に内製せず伴走支援を活用するほうが現実的です。
- AI活用の目的や優先順位がまだ定まっていない
- 設計や運用を担う担当者を確保できない
- セキュリティ設計や継続的な改善に不安がある
一つでも心当たりがあるなら、専門家と一緒に進め方を整理することで、失敗のリスクを抑えられます。
まとめ
Dify AIエージェントは、ノーコードで構築でき、社内問い合わせ対応やリサーチ、提案支援など幅広い業務に活用できるプラットフォームです。一方で、業務で本格的に運用するには、精度・セキュリティ・人材・定着といった課題を越えていく必要があります。
とくに「効果的な活用方法がわからない」という悩みは、多くの日本企業に共通するものです。自社での内製に不安がある場合は、伴走支援型のつなぎAIという選択肢もあわせて検討してみてください。
まずは自社の業務課題を整理し、何から始めるべきかを見極めることが、AI活用を成果につなげる第一歩になります。
