Dify 活用事例集！業種別ケースと成功ポイント解説

生成AIを業務に取り入れたい場合、技術的な設計だけでなく「実際にどのように活用されているか」を知ることが大きなヒントになります。
そんなとき、Difyの多彩な導入事例を参照すれば、自社における応用イメージや実践の課題が明確になります。

しかし、Difyを活用した事例を知りたい方の中には、次のような疑問をお持ちの方も多いのではないでしょうか。

そこでこの記事では、Difyを導入した代表的な事例に加え、知識検索、エージェント活用、マルチメディア連携、インフラ改善まで、幅広いケースを通じて以下の内容を解説します。

この記事を通じて、Difyを実務で活用する際の設計・運用・最適化に向けたヒントをぜひ掴んでください。

Dify を使った代表的な事例紹介

Difyは、ノーコードでAIアプリを構築できる柔軟性と拡張性の高さから、さまざまな業界で導入が進んでいます。

特に、社内向けFAQチャットボットやナレッジ共有システムの構築、旅行業界での業務効率化、経理・会議支援といった実務領域で効果を発揮しています。

本章では、「食べログ」「令和トラベル」などの導入事例や、経費精算や議事録自動化といった業務改善の具体的なケースを紹介します。

食べログ：社内コミュニティ／FAQ チャットボットの利用例

食べログを運営するカカクコムでは、社内ナレッジ共有の効率化を目的に、Difyを基盤としたFAQチャットボットを導入しています。

この仕組みにより、社員が社内ルールや業務手順をすぐに確認できるようになり、問い合わせ対応にかかる時間が大幅に削減されました。

ボットは社内ポータルやSlackなどと連携し、蓄積された問い合わせ内容をもとに回答精度を継続的に向上させています。社員は「まずボットに聞く」という文化が定着し、サポート担当の負荷軽減にもつながっています。

また、ログ分析によって情報の不足箇所を可視化し、社内マニュアルの改善にも役立てられています。

結果として、Difyを活用したこの仕組みは、コミュニケーションの円滑化と業務効率化の両立を実現しています。

参考：食べログ

令和トラベル：旅行業界での導入例

令和トラベルでは、旅行予約アプリ「NEWT」での運営効率化とコンテンツ制作支援を目的に、Difyを活用した自動化システムを導入しています。

Difyを通じて旅行ガイド記事やホテル紹介文、ツアータイトルなどの下書きを自動生成し、編集チームが最終チェックを行う体制を整えています。これにより、記事制作からCMS入稿までの工程が短縮され、従来の手動管理に比べて生産性が大幅に向上しました。

また、DifyのRAG機能を活用し、外部情報を取り込んだコンテンツ生成も可能になっています。

表現の一貫性を保ちながら作業負担を軽減することで、少人数でも高品質な情報発信を継続できるようになりました。

参考：令和トラベル

経費精算／議事録自動化など業務改善事例

多くの企業では、Difyを業務支援ツールとして導入し、日常業務の自動化を進めています。特に、会議の議事録作成や経費精算、メール返信案の自動生成といったルーチン業務において効果を発揮しています。

Difyのワークフロー機能を使えば、会議音声やテキストを解析して議事録を自動生成し、関係者への共有まで自動で行うことが可能です。また、社内FAQ対応を自動化することで、問い合わせ処理の時間短縮にも成功しています。

これらの導入により、従業員は単純作業から解放され、より創造的で付加価値の高い業務に集中できる環境が整いました。

Difyはバックオフィス全体の生産性を支える基盤として注目されています。

知識検索（RAG）を活用した事例

Difyは、RAG（Retrieval-Augmented Generation）を活用することで、外部情報や社内データをもとに正確で文脈に沿った回答を生成できます。

単なる生成AIではなく、検索・要約・応答を統合できる点が大きな特徴です。

本章では、「内部ナレッジベースと連携したチャット応答型の構築例」「Webコンテンツを検索して要約を返すワークフロー」「DeepSeekを統合した強化型検索・生成アプリ」の三つの事例を紹介します。

内部ナレッジベース + チャット応答型の構築例

Difyでは、社内文書やFAQ、マニュアルなどをもとに、RAG（Retrieval-Augmented Generation）によるナレッジ検索型チャットボットを簡単に構築できます。

アップロードしたドキュメントは自動で分割・ベクトル化され、ユーザーの質問に応じて関連箇所を抽出し、参照情報を含んだ自然な回答を生成します。

たとえば「経費精算の上限額」や「休暇申請の手順」など、社内ルールに関する質問に自動応答でき、担当者の工数を削減します。さらに、社内ポータルやSlackに埋め込むことで、24時間対応の社内ヘルプデスクとして活用することも可能です。

運用面でも、回答精度のログ分析やナレッジ更新が容易であり、継続的に最適化できる点が特徴です。

Web コンテンツを検索して要約を返すワークフロー例

Difyでは、Web検索と自動要約を組み合わせた情報収集ワークフローをノーコードで構築できます。

この仕組みは、ユーザーからの質問を受け取ると同時に検索API（例：Bing Search APIやSerperなど）を呼び出し、関連性の高いWebページの本文を自動的に取得・抽出します。

取得したテキストは、要約モデルやLLMノードを通じて要点を抽出し、重複情報を統合したうえで、簡潔でわかりやすいまとめとして返すことが可能です。また、Difyのワークフローでは、ニュース記事や学術資料、技術ブログなど、情報源の種類に応じて出力形式をカスタマイズできます。

たとえば、複数記事の見解を比較して箇条書きで要約したり、発信日や出典リンクを併記して信頼性を高めたりといった工夫も容易です。

DeepSeek 統合による強化型検索・生成アプリ

Difyでは、DeepSeekなどの外部モデルを統合し、コスト効率と精度を両立した検索生成アプリを構築できます。

高頻度の質問応答には軽量モデルを使用し、最終的な文書整形や要約には高性能モデルを組み合わせる設計が可能です。

また、RAGと検索APIを併用することで、Web情報を根拠として引用しながら回答を生成する「事実ベースAIアシスタント」を実現します。さらに、DeepSeekの推論性能を活かすことで、長文検索や技術レポートの自動要約にも対応できます。

このように、モデルを柔軟に使い分けることで、業務特化型のAIアプリを安定的に運用できます。

エージェント／自動化ワークフロー事例

Difyは、エージェント機能や自動化フローを活用することで、業務効率化やユーザー体験向上を実現できます。特に、複数のツールやAPIを組み合わせ、タスクを自律的に実行するワークフローを構築できる点が特徴です。

本章では、「旅行アシスタントエージェント」「デジタル営業アバター」「社内業務自動化ツール」の三つの事例を通じて、Difyを活用したエージェント構築の具体的なアプローチを解説します。

旅行アシスタントエージェントの構築例

旅行に関する相談や旅程作成などの繰り返し対応業務は、Difyのエージェント機能によって自動化できます。

Difyでは、外部APIやツールを連携させたエージェントノードを設定し、ユーザーからの質問に応じて情報を収集・要約・提案する一連の流れを構築できます。

この仕組みはチャットUIだけでなく、Twilioなどの外部メッセージングサービスとも連携でき、音声やSMS経由で自動応答を行うことも可能です。ユーザーが「〇月△日に京都旅行を2泊3日で計画したい」と入力すると、エージェントが観光地や宿泊候補を提案し、最適な旅程を自動生成します。

こうした仕組みを導入することで、24時間稼働できるAI旅行アシスタントとして顧客サポートの負担を軽減し、応答スピードと満足度を高めることができます。

デジタル営業アバター（Sales Avatar）構築例

Difyは、営業担当の一次対応を担うデジタル営業アバターの構築にも利用されています。

エージェント機能を活用すると、顧客の質問内容に基づいて提案資料を提示したり、製品比較や見積案内を自動で行うフローを設計できます。

CRMや在庫管理システムなどとAPI連携させることで、最新情報をもとにリアルタイムで応答を生成することが可能です。さらに、TwilioやWebhookを組み合わせれば、顧客属性に合わせたメッセージを自動送信する営業チャットも実現できます。

これにより、属人的な対応を減らし、営業活動の標準化と効率化を同時に進めることができます。

自社ツールとして社内業務を効率化する事例

Difyは、社外サービスだけでなく、社内業務の効率化ツールとしても効果を発揮します。

ワークフロー機能を用いて、議事録の要約、経費精算のチェック、社内FAQの自動応答などを自動化する仕組みを構築できます。

RAG検索や外部APIと組み合わせることで、社内ナレッジベースを活用した高度な回答生成も可能です。また、Langfuseなどの監査ログ連携機能により、出力結果やプロンプト品質を継続的にモニタリングできます。

こうしたツールを導入することで、業務効率を高めながら人的リソースを創造的な業務へシフトできる点が大きなメリットです。

マルチメディア／プラグイン活用事例

Difyは、テキスト生成だけでなく、音声・画像・動画などのマルチモーダル処理にも対応し、外部プラグインを活用することで機能を大幅に拡張できます。

本章では、「ニュース収集と自動要約を組み合わせた情報配信」「画像生成を含むマルチモーダル統合」「HTTP連携による外部API拡張」という三つの事例を通じて、Difyが実現する多様な活用方法と応用の広がりを紹介します。

ニュース収集＋自動要約 + プッシュ通知例

Difyでは、外部ニュースソースやWebサイトの情報を自動的に取得し、要約してチームに共有するワークフローを構築できます。

まず、HTTPリクエストノードを利用してRSSやAPIから最新の記事タイトルや本文を取得します。次に、LLMノードで記事内容を整理し、重要なポイントを抽出して簡潔な要約文を生成します。

その後、WebhookやSlack、メール通知などを通じてチームに配信することで、最新情報を効率的に共有できます。

この仕組みを活用することで、担当者が手作業で情報収集や要約を行う負担を大幅に削減し、社内の情報共有をスピードアップできます。

また、通知条件をキーワードやカテゴリで設定することで、特定分野に関するニュースだけを自動配信する運用も可能です。

画像生成・マルチモーダル統合の活用例

Difyは、テキストだけでなく画像や音声を組み合わせたマルチモーダル処理にも対応しています。

Stable DiffusionやDALL·Eなどの画像生成モデルを連携させれば、入力テキストから自動的にオリジナル画像を生成できます。さらに、OpenAIのgpt-image-1やGemini Proなどのマルチモーダルモデルを使えば、画像の説明文生成やテキストとの組み合わせ出力も可能です。

これにより、たとえば商品画像とキャプションを同時に生成したり、視覚情報を含むレポートを自動作成したりといった応用ができます。

Difyのノーコード構成によって、こうした処理を一つのフローで自動化し、マーケティング素材やプレゼン資料の作成効率を大幅に向上できます。

外部プラグイン・HTTP 経由連携で拡張した例

Difyは、標準機能に加えて外部システムやAPIと柔軟に連携できる拡張性を持っています。

Webhookノードを使えば、ワークフロー実行時に外部サービスへ通知を送信したり、データを登録したりすることができます。

また、HTTPリクエストノードを活用すれば、社内システムや外部SaaSのREST APIにアクセスし、在庫・顧客情報・売上データなどを取得してAIに解析させることが可能です。さらに、SlackやNotionなどのプラグインを導入すれば、生成結果をそのまま外部サービス上で共有できます。

これにより、Difyは単なる生成AIツールではなく、データ連携・分析・通知までを一元化した自動化基盤として活用できます。

インフラ改善・データ基盤に関する事例

生成AIアプリの開発や運用を安定させるには、モデル性能だけでなく、データ基盤やインフラ構成の最適化も欠かせません。

Difyでは、自社の運用基盤として高可用性とスケーラビリティを両立するための取り組みが行われています。

本章では、「TiDBを用いたデータ統合アーキテクチャ」と「EKS上での高可用性運用事例」を取り上げ、Difyがどのように信頼性の高いインフラを実現しているのかを解説します。

Dify 自身が採用した TiDB によるデータ統合アーキテクチャ

Difyでは、多数のユーザーが同時に利用する環境で、アプリ実行ログや会話履歴、検索結果など多様なデータを扱うため、処理の高速化と整合性の両立が課題となります。

この課題を解決するため、分散型のNewSQLデータベースであるTiDBを採用しています。

TiDBは、MySQL互換の分散構造を持ち、読み書き処理を分散させながら高い可用性とスケーラビリティを実現できます。また、OLTP処理とOLAP分析を同時に実行できるため、リアルタイムでのデータ分析や可視化にも対応しています。

Difyでは、TiDBを通じてユーザーごとの操作履歴や生成ログを一元的に管理し、監査・改善に活用しています。

高可用性を目指した EKS 上での運用例

Difyの運用環境では、可用性とスケーラビリティを両立するためにAmazon EKS（Elastic Kubernetes Service）を採用するケースが増えています。

EKSは複数のアベイラビリティゾーンに分散配置でき、障害発生時にも自動でフェイルオーバーが行われます。

Difyでは、APIサーバーやワークフロー実行ノード、ベクトル検索サービスなどを個別のPodとしてデプロイし、負荷状況に応じて自動スケーリングする設計を取っています。また、ALBと組み合わせたトラフィック分散や、CloudWatch・Grafanaによる監視体制も整備されています。

これにより、ピーク時にも安定稼働を維持しつつ、コストを最適化した柔軟な運用が可能になります。

成功要因と共通課題から学ぶこと

Difyを活用した成功事例には、共通する設計上の工夫や運用上の課題が見られます。

特に、プロンプトの設計やワークフローの構成、ナレッジデータの整理方法は成果を左右する重要な要素です。また、モデル性能の最適化やAPIコスト、スケーラビリティへの対応も実務で避けて通れません。

本章では、「プロンプト・フロー設計」「データ品質と構造化」「モデル運用上の課題」という三つの視点から、成功と失敗の要因を整理して解説します。

事例に見るプロンプト設計・フロー設計のポイント

Difyを効果的に活用している企業の多くは、プロンプトを単なる指示文ではなく、役割・入力条件・出力形式を明確にした構造的な設計にしています。

これにより、回答の一貫性が高まり、誤出力や情報の抜け漏れを防ぐことができます。Chatflow上では、「質問解釈」「ナレッジ検索」「応答整形」「出力生成」といった流れをノードごとに分けて設計し、各工程の処理を最適化します。

特に、問い合わせ内容を事前に分類し、カテゴリ別にナレッジを参照させる仕組みは、FAQ応答や社内サポートなどで有効です。また、テンプレート回答や条件分岐を組み合わせることで、業務プロセス全体を自動化するワークフロー設計が可能になります。

このように、Difyではプロンプト設計とフロー設計を連携させることで、汎用的なLLMを業務に適応させる柔軟なエージェントを構築できます。

データ品質・ナレッジ構造化の重要性

精度の高い回答を実現するためには、モデルそのものの性能だけでなく、ナレッジベースの品質と構造化が欠かせません。

DifyのRAG構成では、社内ドキュメントやFAQをインデックス化して検索結果をプロンプトに組み込みますが、情報が古く、重複している、または曖昧な場合には誤った回答が生成されるリスクがあります。

そのため、導入企業では、最新情報のみを登録する、質問と回答を対で整理する、文書にメタデータを付与してカテゴリや有効期限を管理するなどの工夫を行っています。さらに、メタ情報をプロンプトに渡すことで、回答の文脈が明確になり、再現性と一貫性が高まります。

ナレッジを整理し、粒度を揃えて構造化することが、RAGの性能を最大限に引き出す鍵となります。

モデル性能・APIコスト・スケーラビリティの課題

商用環境でDifyを運用する際は、モデル性能・APIコスト・スケーラビリティのバランスを慎重に取る必要があります。

高精度なモデルを常時利用すれば品質は向上しますが、トークン消費量に比例してコストが膨らみやすくなります。

そのため、多くの企業は軽量モデルで前処理を行い、重要な出力のみ高性能モデルに渡す設計を採用しています。

また、同一内容の再生成を防ぐキャッシュ機能や、リクエスト数を抑えるバッチ処理もコスト削減に有効です。さらに、EKSなどのKubernetes環境でオートスケーリングを活用することで、アクセス集中時にも安定稼働を維持しつつ、アイドル時の無駄なリソース消費を抑えられます。

モデル選定と運用設計を両立させることが、長期的な運用成功の鍵となります。

まとめ

本記事では、Difyを活用した多様な業種別事例を通じて、生成AIの実践的な活用方法と成功のポイントを整理しました。

Difyは、ノーコードでAIアプリを構築できる柔軟性を持ち、FAQチャットボットや自動化ワークフロー、RAG検索、マルチモーダル処理など幅広い応用が可能です。

一方で、効果的に活用するためには、プロンプト設計やナレッジ構造化、モデル運用の最適化といった要素が欠かせません。

Difyの事例に学ぶことで、生成AIを業務に安全かつ効果的に組み込み、自社に最適なAI活用戦略を描くヒントを得られるはずです。今後のAI導入や改善の参考として、ぜひDifyの実践的な取り組みを活かしてみてください。