Difyのチャットボット作成方法！ナレッジ組み込みや活用事例も紹介

Difyのチャットボットとは

Difyは、プログラムを書くことなくAIを活用したアプリケーションを簡単に構築できるノーコードプラットフォームです。中でも「チャットボット機能」は、業務自動化や顧客対応の効率化に最適。ドラッグ＆ドロップで対話フローを組み立てたり、ナレッジベースを取り込んでAIに知識を与えたりできるため、専門知識がなくても本格的なAIチャットボットを構築可能です。

さらに、OpenAIやClaudなど複数の大規模言語モデルに対応しており、

• ChatGPT
• Google検索
• Slack

といった外部サービスとも連携可能です。これにより、社内ヘルプデスクから顧客サポート、情報検索まで幅広い業務で活用できます。

チャットボットの使用例

チャットボットはどのような業務で活用できる？と疑問を持つ方もいるでしょう。ここでは、どのような業務で使用されているのか例を紹介します。

• FAQ・お問い合わせ対応
• 社内での問い合わせ対応
• 予約・注文・キャンペーン案内
• データ分析・リード活用

FAQ・お問い合わせ対応

Difyは、顧客対応を自動化するチャットボットとして最適。FAQデータや製品マニュアルをナレッジとして登録することで、顧客の質問に対して24時間いつでも自動応答できる仕組みを構築可能です。

これにより、問い合わせ対応のスピードと正確性が向上し、サポート担当者の負担軽減にもつながります。

さらに、DifyのRAG機能を活用すれば、製品仕様や契約内容といった詳細な質問にも即時に回答でき、対応品質のばらつきを防止できます。

社内での問い合わせ対応

Difyのチャットボットは、社内での問い合わせ対応にも有効です。例えば、

• パスワードを忘れた
• 出勤簿の提出期限は？

など、定型的な質問に対してAIが即座に回答するため、担当部署の対応工数を削減できます。

また、DifyはNotionやGoogleドキュメントなどのナレッジツールと連携可能なため、社内マニュアルを最新状態に保ちながら即時応答を実現できます。これにより、情報システム部門や人事・総務部門の業務効率化が期待できます。

予約・注文・キャンペーン案内

Difyは、顧客対応フローの自動化にも活用できます。WebサイトやLINE公式アカウントにDify製のチャットボットを埋め込むことで、予約受付・注文処理・キャンペーン案内といった定型業務を自動化できます。

特に、飲食店・美容サロン・ECサイトなどでは、予約や注文に関する問い合わせが集中しやすいため、チャットボットの導入によって応答時間を短縮し、機会損失を防止します。

ノーコードで構築できるDifyなら、開発リソースが限られた中小企業でも導入しやすく、運用コストの抑制にも貢献します。

データ分析・リード活用

Difyチャットボットは、営業・マーケティング領域にも応用可能です。チャット上で得られた顧客の質問や回答データを自動的に分析し、見込み顧客の属性・興味関心を抽出できます。これにより、営業チームは顧客ニーズに基づいたアプローチを行えるようになります。

また、アンケート収集や簡易診断ツールとして利用すれば、顧客体験の向上とデータドリブンなマーケティング施策の両立が可能です。チャット経由で得られた情報をCRMやMAツールに連携すれば、より効果的なキャンペーン施策にもつなげられます。

Difyのチャットボット作成方法は2種類ある

Difyでチャットボットを作成する方法は、

• テンプレートを活用
• 最初から作成

の2通りです。それぞれどのような人におすすめなのかも合わせて解説します。

テンプレートの活用

まずはテンプレートを活用する方法です。誰でも手軽に短時間でチャットボットを完成させたい人に最適な作成方法です。専門的な設定や構築作業を行わなくても、あらかじめ用意されたテンプレートを選ぶだけで、基本構成が自動でセットアップされます。

そのため、初めてDifyを使う初心者でも安心して導入でき、すぐにAIチャットを動かすことができます。

画面左上にある「テンプレートから作成」をクリックすると、以下のようにさまざまなテンプレートが表示されます。

この中でチャットボットのテンプレートとなるものを選択し作成していきます。

最初から作成

もう一つの方法は、「最初から作成」を選んで一からチャットボットを構築する方法です。こちらは、自社独自の目的や運用フローに合わせて細かく設計したい人におすすめです。

テンプレートではカバーしきれない業務内容や、特定のナレッジを活かしたAI応答を実現したい場合に最適といえます。Difyのダッシュボードで「最初から作成」をクリックし、アプリ名と説明文を入力してプロジェクトを作成します。

その後、「LLMモデルの選択」や「システムプロンプト（AIに指示する設定）」を設定していきます。ここで使用するモデルは、OpenAIのGPTシリーズやMetaのLlama2など、目的に応じて自由に選択可能です。

テンプレートを活用してチャットボットを作成する方法

まずはテンプレートを活用してチャットボットを作成する方法を紹介します。手順は以下の2ステップで作成できます。

1. テンプレートを選択する
2. ワークフローを設定して応答内容をカスタマイズ

1.テンプレートを選択する

トップ画面上部のメニューから「スタジオ」を開き、「テンプレートから作成」をクリックすると、ビジネス用途に合わせたテンプレート一覧が表示されます。

ここでは「Knowledge Retrieval + Chatbot（ナレッジ検索＋チャットボット）」というテンプレートを例に解説します。

これは、あらかじめ登録した社内資料やFAQデータなどを参照しながら、ユーザーの質問に的確に回答できるAIチャットボットを構築するためのテンプレートです。

選択後は、画面の指示に従い「アプリのアイコンと名前」「説明」を入力し、「作成」ボタンをクリックします。

ここで自動的にチャットボットの基本構造が生成され、編集画面（ワークフロー画面）に移動します。

2.ワークフローを設定して応答内容をカスタマイズ

次のステップでは、チャットボットの動作ルールを定義するワークフローを設定します。Difyのワークフローはブロックをつなげて構築するビジュアル型エディタになっており、直感的に操作できるのが特徴です。

まず、左側のブロック一覧から「Knowledge Retrieval」を選択します。ここで、AIが参照する知識データを追加します。右側に表示される「＋」ボタンをクリックすると、登録済みのナレッジ一覧が表示されるので、チャットボットに使いたい資料を選択して「追加」をクリックします。

たとえば、社内マニュアル、製品仕様書、サービスFAQ、研修資料などをアップロードしておくと、AIはそれらをもとに最適な回答を返すことができます。今回は厚生労働省が公表している「AIの定義と開発経緯」をナレッジとして組み込みます。

続いて、「LLM」の設定を行います。ここでは、OpenAIのGPTシリーズやMetaのLlamaなど、使用するAIモデルを選びましょう。

モデルを選択したら、「コンテキスト」の項目で「Knowledge Retrieval/result Array[Object]」を指定します。これは、先ほど登録したナレッジデータをAIが参照するように指示するための設定です。

すべての設定が完了したら、画面右上の「公開」ボタンをクリックしてプロジェクトを保存します。もし動作をテストしたい場合は、「アプリを実行」を押すことで、実際にチャットボットとの会話を試すことができます。

テスト中に回答内容の精度やトーンを確認し、必要に応じてワークフローを調整していくとよいでしょう。

きちんとAIの開発について回答できたので、成功です。

チャットボットを最初から作成する方法

次はチェットボットを最初から作成する方法を紹介します。以下の4ステップで実施します。

1. アプリを作成する
2. ナレッジベースを作成する
3. チャンクを設定する
4. チャットボットにナレッジを連携する

1.アプリを作成する

テンプレートを使わずに「最初から作成」する方法は、自社オリジナルの機能や対話構成を一から設計したい人に最適です。Difyのトップ画面にある「アプリを作成」ボタンをクリックし、「最初から作成」を選択します。

すると、「どのタイプのアプリを作成しますか？」という画面が表示されるので、ここで「チャットボット」を選びましょう。チャットボットのオーケストレーション方法は「基本」を選択してOKです。これは、シンプルな対話形式で応答を設計できる標準的な設定です。

次に、「アプリのアイコン」「名前」「説明」を入力します。ここでは、ユーザーが後で見たときに目的がわかりやすい名称と説明を設定するのがポイントです。たとえば、

• 製品問い合わせBot
• 社内人事サポートAI

など、用途を具体的に示す名前にすることで、運用時の管理もしやすくなります。

設定が完了したら「作成」をクリックし、編集画面へ移動します。画面中央の手順部分には「AIに行ってほしいこと」を記入する入力欄が表示されます。

ここには、AIにどんな役割を持たせたいのか、どういう口調・形式で回答してほしいかなどを記載します。たとえば、

「ユーザーの質問に対して、登録された社内マニュアルを参照しながら、丁寧で簡潔な日本語で回答してください」

といった形です。記入後、「公開」をクリックすれば初期設定は完了。右上の「アプリを実行」ボタンから実際にテスト会話を行い、応答内容を確認できます。問題がなければ「更新」をクリックして保存しましょう。

2.ナレッジベースを作成する

Difyでは、チャットボットが回答を生成する際に参照する情報源を「ナレッジ」と呼びます。AIの「知識データベース」のようなもので、ここに資料を追加するとAIが質問内容に応じて適切な情報を引き出し、より精度の高い回答を返すことができます。

ナレッジがなくても基本的な対話は可能ですが、FAQ対応や社内情報共有など、実務レベルで運用する場合は設定しておきたい要素です。

作成方法はシンプルです。画面上部メニューの「ナレッジ」をクリックし、「ナレッジを作成」を選びます。

次に、アップロードするデータソースを指定してファイルを選択します。PDF、Word、テキストファイル、WebページのURLなど、さまざまな形式に対応しています。選択後、「次へ」を押すとテキストの前処理とクリーニング設定の画面になります。特に設定のこだわりがなければ、「おすすめ」オプションを選ぶのが安心です。

3.チャンクを設定する

アップロードしたデータをAIが処理しやすい形に分割する工程が「チャンク設定」です。大きな文書をそのまま扱うと検索精度が下がるため、適切な単位に区切ることが重要です。

• 自動モード：Difyが自動で文章を最適な長さに分割します。初心者はこちらがおすすめ
• カスタムモード：チャンクのサイズ（例：1,000文字ごと）や重複設定などを自分で細かく調整できます。大量のデータを扱う場合や、高精度な検索を求める場合に有効

• 高品質モード：DifyのAIが文脈を深く理解し、意味ベースで正確な検索を行う設定。精度は非常に高いですが、トークン（計算コスト）を多く消費します。
• 経済的モード：コストを抑えながら高速検索ができる設定。トークンをほとんど使わないため、軽量なシステムに向いています。

さらに「検索設定」では、どのように情報を検索するかを指定します。

• ベクトル検索：意味の近さを基準に検索。例：「映画」を検索すると「上映」「映画館」など関連ワードも拾う。
• 全文検索：キーワード一致型のシンプルな検索。
• ハイブリッド検索：両方の長所を組み合わせた高精度モード

4.チャットボットにナレッジを連携する

ナレッジを作成したあとは、それをチャットボットに紐づけます。画面上部の「スタジオ」タブに戻り、作成したチャットボットを選択します。

中央の「コンテキスト」項目にある「追加」ボタンをクリックすると、先ほどアップロードしたナレッジを選択できます。

選択したファイルを追加後、「公開」→「更新」をクリックして反映させましょう。これで、チャットボットが登録された情報を参照して回答を生成するようになります。

最後に「アプリを実行」を押して動作をテストし、質問への回答精度を確認します。

【チャットボット運用時の注意点】
ナレッジの内容は、定期的に更新することが重要です。古い情報のままだと誤った回答を生成する恐れがあるため、新しい資料を追加したり、不要なデータを削除したりして最新状態を維持しましょう。

チャットボットにツールやナレッジを組み込む方法

上記のようにチャットボットの作成が完了したら、より高精度のチャットボットを作成していきましょう。ここではその方法として2つ紹介します。

• ツールを組み込む
• ナレッジを組み込む

ツールを組み込む

ツールを組み込むと、チャットボットが外部の情報源と連携し、リアルタイムにデータを取得できます。たとえばWikipedia検索やGoogle検索APIなどを活用すれば、AIがユーザーの質問に対して最新情報を参照した回答を生成することが可能です。

まずは、Difyのワークフロー画面で「＋」ボタンをクリックし、「ツール」ブロックを追加します。

このブロックは、外部APIやWebサービスとAIを接続するための窓口のような役割を持ちます。 たとえば、GoogleSearchを組み込む場合、「ツール」ブロックの一覧から「Google」をインストールします。

次に、「ツール」ブロックの右側に「LLM」ブロックを追加して接続します。

これにより、AIがGoogleSearchから取得した情報を理解・要約して回答するようになります。最後に「終了」ブロックを追加してフローを閉じれば完了です。

DifyではGoogle検索や社内APIとの接続も可能なので、自社の最新情報や外部データを反映したチャットボットを簡単に構築できます。

ナレッジを組み込む

ナレッジを組み込むことで、チャットボットは自社独自の資料やデータをもとに回答できるようになります。

まず、Dify上部メニューの「ナレッジ」タブを開き、「ナレッジベースを作成」をクリックします。PDF・Word・TXT・WebページURLなど、複数形式の資料をアップロード可能です。

Difyが自動で文章を分割・整形し、AIが理解しやすい形式に変換します。設定に迷った場合は「おすすめ設定」を選べば問題ありません。

次に、チャットボットのワークフロー画面に戻り、「＋」ボタンから「知識検索」ブロックを追加します。

ブロック設定画面で、先ほどアップロードしたナレッジファイルを選択しましょう。

その後、「LLM」ブロックの「コンテキスト」欄で「Knowledge Retrieval/result Array[Object]」を指定します。これにより、AIがユーザーの質問に対してアップロード済みの資料を参照しながら回答を生成します。

すべての設定が完了したら、右上の「アプリを実行」ボタンからテストを行いましょう。

ナレッジ内の情報をAIが適切に活用できているか、回答内容を確認します。出力できればチャットボットの完成です。

もし精度が足りない場合は、SYSTEMプロンプトの調整やナレッジ内容の見直しで改善可能です。

Difyのチャットボット活用事例

最後にDifyのチャットボット活用事例を3社を紹介します。

• 株式会社カカクコム
• 株式会社フロッグウェル
• 先端研究機関

株式会社カカクコム

出典：食べログ

項目	内容
抱えていた課題	社員1,000名を超える大規模組織でAI環境は整っていたが、業務活用が進まず、情報検索や効率化の仕組みが定着していなかった
Difyの活用方法	OSS版Difyを自社サーバーにセルフホストし、GPT-4oを用いた全社チャットボットを導入。Microsoft Teamsと連携して日常業務に自然にAIを組み込み、Confluence上の社内資料をナレッジ化
導入後の成果	年間18,000時間の業務削減を達成。Teams利用率27％向上、問い合わせ対応時間15％短縮といった具体的な生産性向上を実現

カカクコムは、1,000名を超える従業員を抱える大規模組織の中で、生成AIの活用環境が整っているにもかかわらず、社員による実践的な利用や業務効率化の仕組みが定着していないという課題を抱えていました。

そこで同社は、オープンソース版のDifyを自社サーバーにセルフホストし、GPT-4oを利用したチャットボットを全社に導入。Microsoft Teamsとの連携により社員が日常業務の中で自然にAIを活用できる環境を整備しました。

その結果、年間18,000時間の業務削減、Teams利用率の27％向上、問い合わせ対応時間の15％短縮など、全社的な生産性向上を数値で示す成果を上げています。

株式会社フロッグウェル

出典：株式会社フロッグウェル

項目	内容
抱えていた課題	Salesforce導入支援での要件定義が非効率で、AIチャットボット構築のノウハウも不足
Difyの活用方法	Difyのローコード開発環境で「Salesforce要件定義Bot」を開発。複数プロンプトの並列処理や社内ナレッジ統合により要件整理を自動化し、24時間稼働で属人化を解消
導入後の成果	要件定義時間を大幅短縮し、得たノウハウを基に他社向けDify構築支援サービスを展開。業務効率化と事業拡大を両立

フロッグウェルは、Salesforce導入プロジェクトにおける要件定義工程の非効率さと、AIチャットボット事業を支えるノウハウ不足という二重の課題を抱えていました。

そこで、Difyのローコード開発環境を活用し、「Salesforce要件定義Bot」を自社で開発。複数プロンプトによる並列処理と社内ナレッジ統合により、自然な対話を通じた要件整理を自動化しました。Botは24時間稼働し、担当者の負担を軽減するとともに、過去の知見を横断的に検索できるようにしたことで、知識の属人化を解消。

その結果、要件定義の作業時間を大幅に短縮し、社内で培ったDify運用ノウハウを活かして他社向けのチャットボット構築支援サービスを展開するまでに発展しました。

先端研究機関

項目	内容
抱えていた課題	大量の研究報告書や技術文書の審査業務において、回答文書の作成に時間と労力がかかっていた
Difyの活用方法	RAG機能を活用し、「回答文章を迅速かつ正確に生成するアプリケーション」をPoC支援として構築。報告書データをナレッジ化し、AIチャットボットが過去履歴や文献を参照して回答を自動生成
導入後の成果	報告書審査や確認作業のスピードが大幅向上。担当者の負担軽減に加え、審査内容の一貫性と精度を高める効果を実現

こちらは弊社リベルクラフトが支援した事例です。ある先端研究機関では、大量の報告書や技術文書を審査する業務において、回答文書の作成に時間と労力がかかるという課題を抱えていました。

そこで、DifyのRAG機能を活用した「回答文章を迅速かつ正確に生成するアプリケーション構築」のPoC支援を実施しました。研究報告データをナレッジベース化し、AIチャットボットが過去の審査履歴や関連ドキュメントを自動で参照・要約する仕組みを構築。ユーザーが質問を入力すると、AIが文献や報告書の内容をもとに精度の高い回答文を即時生成できるようになりました。

この結果、RAGによる「ナレッジの文脈理解」が研究機関特有の複雑な文書処理に適しており、情報管理と業務効率化を両立させるAI活用モデルとして高く評価されています。

チャットボットの構築はリベルクラフトへ

Difyのチャットボットは、ノーコードで誰でも簡単にAIアプリを構築できるうえ、社内のナレッジや資料を取り込むことで、企業の業務効率化を支援できるツールです。

テンプレートを活用すれば初心者でも短時間で導入可能で、最初から構築することで自社専用の高精度なAIチャットを開発することもできます。本記事を参考にDifyでチャットボットを構築してみてください。

「Difyのチャットボットを構築できない」「チャットボットを構築しても社内での活用方法がわからない」という方はリベルクラフトへご相談ください。

リベルクラフトでは、Difyでのチャットボット開発から教育支援まで一気通貫で支援します。企業ごとの課題に合わせた活用方法をお伝えするため、汎用的な方法ではありません。

以下のリンクから無料で相談できますので、お気軽にお問い合わせください。

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