生成AIがどのような場面で活用されてるのか、具体的な活用場面をご紹介します。
生成AIの活用方法
情報検索
外部の資料や論文の内容を要約しスピーディーに情報収集するなど、情報検索の用途で活用できます。生成AIに社内の業務情報を参照させ社内版生成AIをつくることで、従業員の業務の困りごとや不明点解決を図る企業も増えています。
アイデアの創出
生成AIは、商品名やキャッチコピーの提案、新規事業のアイデア出しなど、クリエイティブな業務にも活用できます。特にブレインストーミングの場面では、多様な視点からのアイデアを次々と生成し、議論の活性化や発想の幅を広げることに役立ちます。生成AIを活用すれば、創造的な業務の効率と質を同時に高めることが可能です。
資料作成
生成AIを活用すれば、文章の構成提案や図表の作成などにより、さまざまな資料作成を効率化できます。また、社内のデータを読み込ませることで既存の資料をもとに新しい資料を作成したり、複数の資料を要約・統合したりする作業も効率化できます。
問い合わせ対応
カスタマーサービスの現場では、生成AIを活用した24時間365日の自動応答システムが導入されています。基本的な問い合わせへの対応や情報提供を自動化することでオペレーターの対応工数を軽減でき、オペレーターが対応する際も生成AIが適切な回答案を提示することで、対応の標準化と品質向上が図れます。また、問い合わせ内容の分析や傾向の把握にも活用でき、サービス改善につながります。
議事録の作成
生成AIを活用すると、議事録の作成作業を大幅に効率化できます。従来のAIでも会議の文字起こしは可能でしたが、生成AIであれば会議における重要なポイントの抽出や決定事項の整理なども可能です。従来のAIを使って議事録を作成するよりも短時間で議事録を作成でき、削減した時間を他の業務にあてられるでしょう。
プログラミング
コードの自動生成やデバッグ支援、より良いコードのアドバイスの提供などにおいても生成AIが利用され始めています。プログラムを読み込ませ、その内容を解説させることで、プログラミングの学習にも活用できるでしょう。
ただし、生成される内容が正しいとは限らないため、生成AIで作成したプログラムを動かす前に内容のチェックは必要です。また、ビジネス用途においては情報漏洩や動作不良のリスクから利用が禁止されているケースもあるため、自社のルールや契約内容等に注意しましょう。
ビジネスにおける業界別生成AIの活用例
生成AIのビジネスへの活用はますます進んでいます。ここでは、積極的な活用が進んでいる業界の事例をご紹介します。
金融業界での活用
金融業界では、生成AIが積極的に導入されています。従来から与信審査や需要予測などにAIを活用していましたが、生成AIを導入することで、投資銘柄の分析や選定、従業員の業務支援ツールとしての活用、不正取引の検知強化など、幅広い領域で活用されています。
製造業界での活用
株式会社リコーの例
- 株式会社リコーは、アメリカの Dify 開発会社と契約し、社内AIアプリ開発の実践を開始しました。社員向けに Dify アカウントを配布し、現場社員が自らの業務に最適なAIアプリケーションを、迅速に開発できる環境を構築しています。
- 具体的には、社内外のFAQ対応や、議事録などコンテンツの自動生成、契約書のチェックなどに活用されています。1990年代よりAI研究に着手している同社では、近年は自然言語処理や独自LLMの開発にも注力しており、Dify の導入で現場主導のDX推進とイノベーション創出を目指しています。
- 参考：デジタルPR
- 日本の大手事務機器・光学機器メーカーであるリコーは、Difyを「AIエージェント開発を民主化するツール」として高く評価しています 。リコーの専門家は、Difyがノーコードプラットフォームでありながら高度なAI機能を活用できる点を強調。これにより、プログラミングの専門家ではない業務担当者でもAI開発に参加できる「市民開発（Citizen Development）」が加速すると期待しています。現場の業務知識を持つ担当者が自らAIツールを構築することで、より実践的で効果的な業務改善が実現できると考えているのです。
自動車業界での活用
Volvo Cars（ボルボ・カーズ）
- 自動車業界の巨人であるボルボは、AI技術の進化がもたらす「常にベータ版」のような不確実性の高い時代において、Difyを極めて重要なツールと位置づけています。同社のアジア太平洋地域AI・データ統括責任者は、「アイデアを迅速に検証できるツールは、単に便利なだけでなく、生き残りのために必要不可欠」と述べ、戦略的にAIのフロンティアを開拓する上で、Difyが不可欠な価値を提供していると評価しています 。これは、Difyが持つ迅速なプロトタイピング能力と本番運用への移行のしやすさが、変化の激しい市場で競争優位性を維持するための鍵であることを示唆しています 。
マーケティング・広告業界での活用
マーケティング・広告業界も生成AIへの投資が積極的で、広告コピーの作成やターゲット顧客の分析、SNS投稿用のコンテンツ制作などに生成AIが活用されています。調査・コンサルティング企業Forrester社の調査では、アメリカの大手広告会社の78%が生成AIを活用しているとされており、普及が進んでいることが伺えます。
株式会社カカクコムの例
- 食べログや価格.com を運営する株式会社カカクコムでは、全社を対象に生成AIチャットボットを導入するプロジェクトにて、Dify を採用しています。AIエンジニアの不足や開発時間、運営の負担、費用対効果などの課題を総合的に解決することを目的として導入されました。
- また、セキュリティ面を考慮し、Difyを自社サーバーでホストする形で取り入れ、FAQ対応や資料作成などさまざまな業務における活用を開始しています。
- 導入時には、従業員のレベルに応じた段階的な活用を進めています。社内チャットボットで直接Dify を利用できる環境を構築した結果、アクティブユーザーを約27%増加させることに成功しました。
- 加えて、社内情報検索機能をチャットボットに追加することで、財務経理部門の問い合わせ時間も15%ほど削減されています。Dify によってアプリケーションの構築期間が大幅に短縮され、年間18,000時間もの負担削減効果が見込まれています。
- 参考：食べログ開発者ブログ
食べログ (Tabelog)
- 日本最大級のグルメサイトを運営するカカクコムグループの食べログは、国内におけるDify活用の先進事例として注目されています。同社は、店舗情報や製品情報の登録作業を自動化するトライアルにDifyを活用し、その有効性を検証しています 。しかし、彼らの取り組みは単なるツール利用に留まりません。食べログは、日本のDifyユーザーコミュニティの立ち上げにも積極的に参画しており、国内におけるDifyエコシステムの形成と発展に貢献するキープレイヤーとなっています 。
- これらの事例から見えてくるのは、単なるツール導入に終わらない、より深いレベルでのプラットフォームとの関わりです。
- 食べログの例が示すように、先進企業はDifyを単に「利用する」だけでなく、コミュニティに参加し、知見を共有し、時には開発にフィードバックを与えることで、プラットフォームの進化に「貢献」しています。
- これは、Difyが健全なオープンソースプロジェクトとして、ユーザーとの共創関係を築いている証拠です。企業は、自社のニーズを製品ロードマップに反映させやすくなり、プラットフォーム側は、実用的なフィードバックを得てさらに強力な製品へと進化する。
- この好循環は、Difyが一時的な流行ではなく、長期的に信頼できる安定したプラットフォームであることを示唆しており、これから導入を検討する企業にとって大きな安心材料となるでしょう。
ナイル株式会社の例
- ナイル株式会社では、全社員に向けて Dify を導入し、生成AIを活用した業務効率化とノウハウの全社的な蓄積を推進しています。これまでも ChatGPT などのAIツールを取り入れており、Dify 導入を通じて個人がAIツールの開発と活用に取り組むことで、さらなる生産性の向上や工数削減による負担の軽減を目指しています。
- 想定されている主な用途としては、Slack 内の社内ボット開発や、社内データベースの検索用AI、Chrome 拡張機能への生成AIの組み込みなどが挙げられます。将来的には、社内で得た活用ノウハウを活かし、他社向けの生成AI導入支援サービスも強化する予定です。
- 参考：ナイル株式会社
自治体での活用
地方自治体においても生成AIの導入や実証実験に取り組む事例が増えており、文書作成、企画立案などを含む、さまざまな業務支援に活用されています。総務省が公開している「自治体におけるAI活用・導入ガイドブック」の横須賀市の事例では、年間2万2,700時間の業務工数削減効果が見込まれています。
東京都の例
- 東京都は2024年12月に「東京都AI戦略会議」を開催し、行政サービスの変革を目指す生成AI活用戦略の策定を本格化させることを公表しました。中心的な取り組みの1つが、都庁全体で利用できる生成AIプラットフォームの構築で、そこに Microsoft Azure 上に構築された Dify ベースの開発環境が含まれています。
- Azure 上で Dify を動作させることで、各局や区ごとにワークスペースを分けて運用できます。また、RAG 用データベースの個別設置や、YAML 形式での記述による横断的な展開にも対応しており、各種AIモデルをつなぐAIアプリケーションの開発が可能になります。
- 東京都はこの取り組みを通じて、区市町村を含めた都全体のDX推進を加速させる目的を示しています。デジタルサービス局などとの連携によって、行政現場の開発スピードと柔軟性の両立を目指しています。
- 参考：IT Media
公共交通機関での活用
阪神電気鉄道・阪急阪神不動産の例
- 阪神電気鉄道と阪急阪神不動産は、非IT部門の社員を対象に、Dify を活用した生成AIアプリのプロトタイプ作成研修を2025年2月に実施しました。現場社員が、業務課題を解決するためのデジタルツールを自ら作成することを目的とし、開発する感覚を育みながら自律的なAI活用を進めるための研修です。
- プロトタイプとして、駅別の出勤時間をアドバイスするAIシステムやタスク管理Botなどが実際に開発されています。
- 今後は、社内のAIポータルサイトでの事例共有やコミュニティ形成により、継続的な学習と活用推進を図る計画があります。AI活用の文化を醸造しながら、企業全体のDXの加速も視野に入れていると言います。
- 参考：PR TIMES
ビジネスにおける利用用途別生成AIの活用例
経営レポートアシスタント（経営企画）
- 自社の経営状況の現状把握において、生成AIを活用して社内データベースから情報を取得し説明してもらうことで、必要な経営情報を即時に把握できるようになります。
面接予約・スケジュール管理（人事）
- 生成AIが応募者の候補日程をもとに、面接官から調整可能な日程を引き出し日程調整することで、人事担当者の日程調整の工数を削減できます。
製品設計支援（製造）
- 製品設計者が生成AIを活用して、製品設計時の注意点や、製品の不具合トラブルを検索することで製品設計者が効率よく社内事例を設計に反映できます。
修理事例検索（製造）
- 製造業のアフターサービスの修理において、生成AIを活用して過去の修理事例を検索することで、効率よく社内事例を検索して、それを踏まえ修理時間を短縮する効果も期待できます。
個別顧客向けメルマガ文章生成支援（小売）
- 生成AIが、社内データを考慮して、条件を満たすようなメルマガの文章を作成することで、顧客に合わせたメルマガ発信、担当社員の文章作成の工数削減が実現できます。
有価証券報告書の要約・検索（金融）
- 企業・業界分析において、生成AIを活用して有価証券報告書の本文を要約・検索することで、定性的な情報を効率的に要約・検索できるようになります。
修理事例検索（建設・社会インフラ）
- 建物・インフラの不具合対応において、生成AIを活用して過去の対応事例を検索することで、効率よく社内事例を検索して、それを踏まえ修理・修繕時間を短縮する効果も期待できます。
マーケティング・コンテンツ制作
①ブログ記事・プレスリリースの自動生成
- 課題: 定期的なコンテンツ発信が必要だが、記事の企画から執筆までに多大な時間がかかる。
- Difyによる解決策: キーワード、ターゲット読者、文体のトーンなどを入力するだけで、高品質なブログ記事やプレスリリースの草案を自動生成するAIアプリを構築 。さらに、競合サイトのURLを読み込ませて内容を分析・要約し、それを基に独自の切り口で記事構成案を作成させるといった、高度なワークフローも実現可能です 。
②広告用バナー作成
- 課題: 広告キャンペーンごとに多数のバナーが必要だが、デザインの専門知識がなく、外注コストもかかる。
- Difyによる解決策: DALL-Eなどの画像生成AIツールと連携し、「爽やかな青を基調とした、30代女性向けの化粧品バナー」といった指示を与えるだけで、複数のデザイン案を瞬時に生成するアプリを作成できます 。これにより、A/Bテスト用のバリエーションも手軽に量産可能です。
③市場・競合調査の自動化
- 課題: 競合他社の新製品情報や価格、キャンペーン動向を常に把握したいが、手動でのチェックは非効率。
- Difyによる解決策: Webスクレイピングツールと連携したAIエージェントを構築。定期的に競合サイトを巡回し、更新情報を自動で取得・要約して、指定したSlackチャンネルやメールに通知する仕組みを自動化できます 。
営業・カスタマーサポート
- ④Webサイト向けAIチャットボット
- 課題: 顧客からの問い合わせが営業時間外に集中したり、同じような質問にサポート担当者が時間を取られたりしている。
- Difyによる解決策: よくある質問とその回答を学習させた基本的なチャットボットをWebサイトに設置。24時間365日、顧客の一次対応を自動化し、顧客満足度の向上とサポートチームの負担軽減を両立させます 。
- ⑤社内ナレッジ活用による高精度な問い合わせ対応
- 課題: 技術的な質問や専門的な問い合わせに対し、一般的なLLMでは不正確な回答（ハルシネーション）をしてしまうリスクがある。
- Difyによる解決策: DifyのRAG機能を活用し、製品マニュアル、過去の問い合わせ履歴、技術仕様書などの社内ドキュメントを「ナレッジ」として登録 。これにより、AIは社内の正確な情報源のみに基づいて回答を生成するため、専門的な質問にも高い精度で対応できる「エキスパートAI」を構築できます 。
- ⑥営業資料・提案メールの素案作成
- 課題: 新規顧客へのアプローチのたびに、企業情報を調査し、個別の提案資料やメールを作成するのに時間がかかる。
- Difyによる解決策: 営業先の企業名やURLを入力するだけで、AIエージェントがその企業のWebサイトや公開情報を自動で調査。事業内容や最近の動向を分析し、自社製品の中から最適な提案商材を選定し、パーソナライズされた提案メールのドラフトまで一気通貫で作成します 。
- ⑦LINE公式アカウント連携チャットボット
- 課題: より多くの顧客と手軽にエンゲージメントを深めたいが、LINEでの個別対応はリソース的に難しい。
- Difyによる解決策: Difyで作成したAIチャットボットをLINEのMessaging APIと連携。予約受付、簡易診断、キャンペーン案内など、インタラクティブなコミュニケーションを自動化し、顧客との接点を強化します 。
経理・人事・総務
- ⑧経費精算・請求書処理の自動化
- 課題: 従業員から提出される領収書や取引先からの請求書のデータ入力、仕訳作業に多くの手作業が発生し、ミスも起こりやすい。
- Difyによる解決策: 領収書や請求書の画像をアップロードすると、AIがOCR（光学的文字認識）で日付、金額、支払先などの情報を自動で抽出し、会計システムへの入力形式に整形するアプリを構築。経理担当者の単純作業を大幅に削減します 。
- ⑨議事録の自動作成とタスク抽出
- 課題: 会議後の議事録作成が負担。特に、決定事項や誰が何をすべきかの「ToDo」を整理するのが大変。
- Difyによる解決策: ZoomやTeamsの会議文字起こしファイル（VTTファイルなど）をインプットとして、会議の要約、主要な決定事項、そして「誰が」「いつまでに」「何をするか」というアクションアイテムを構造化して抽出・リスト化するワークフローを作成します 。
- ⑩社内規定に関する問い合わせ対応AI
- 課題: 経費精算のルール、休暇申請の方法など、社内規定に関する同様の質問が人事・総務部門に繰り返し寄せられる。
Difyによる解決策: 就業規則や各種マニュアルをナレッジベースとしてDifyに読み込ませ、従業員専用の問い合わせチャットボットを構築。従業員はいつでも気軽に質問でき、管理部門は定型的な問い合わせ対応から解放されます。
開発・IT運用
- ⑪APIドキュメント検索・解説チャットボット
- 課題: 開発者が社内や外部の複雑なAPIを利用する際、膨大なドキュメントの中から目的の機能を探し出すのに苦労する。
- Difyによる解決策: APIリファレンスやチュートリアルドキュメントをすべてナレッジベースに登録。「ユーザー認証用のエンドポイントはどれ？」といった自然言語での質問に対し、該当するドキュメント箇所やサンプルコードを提示する開発者支援ボットを構築します。
- ⑫データベースへの自然言語クエリシステム
- 課題: ビジネス担当者がデータに基づいた意思決定をしたいが、SQLを書けないため、都度エンジニアにデータ抽出を依頼する必要がある。
- Difyによる解決策: 「先月の東京エリアにおける売上トップ5商品は？」といった自然言語での問いかけを、AIが解釈してSQLクエリに変換し、データベースを直接検索して結果を返すシステムを構築 。これにより、非エンジニアでも自由にデータ分析が可能になります。
- ⑬複雑なタスクを処理するAIエージェント
- 課題: 出張申請、承認ワークフロー、交通手段と宿泊先の予約、スケジュール登録など、複数のシステムを横断する業務プロセスが煩雑。
- Difyによる解決策: DifyのAIエージェント機能と各種ツール（Google Calendar API, 経費精算システムAPI, Web検索ツールなど）を連携。「来週、大阪へ2日間の出張」と指示するだけで、エージェントが自律的に関連タスクを分解し、各ツールを呼び出して一連のプロセスを自動実行します 。
教育・その他
- ⑭パーソナライズド学習コンテンツの提供
- 課題: 生徒一人ひとりの理解度や学習ペースが異なるため、画一的な教材では学習効果に限界がある。
- Difyによる解決策: 学生の回答履歴や正答率を分析し、つまずいているポイントを特定。その学生に最適化された練習問題や、異なる角度からの解説を動的に生成する教育支援ツールを開発できます 。
- ⑮論文・長文レポートの要約ツール
- 課題: 最新の技術動向や市場トレンドを把握するため、日々多くの研究論文や調査レポートに目を通す必要があるが、時間が足りない。
- Difyによる解決策: 要約したい論文やレポートのURL、またはPDFファイルをアップロードするだけで、AIがその内容を分析し、重要なポイントを箇条書きで簡潔に要約するアプリを構築 。情報収集の時間を劇的に短縮し、本質的な分析業務に集中できます。
その他
幅広い業務に対応できるチャットボット
- Difyは、幅広い業務に対応できるチャットボットを作成できます。
例えば、顧客からの問い合わせに対する一時対応を行うチャットボットや、共有されたリンクの内容を要約してくれるチャットボットなど、多様なニーズに応えられます。 - さらに、DifyはLLM（大規模言語モデル）と連携できるため、顧客が理解しやすい自然な文章で回答してくれるのも魅力です。
的確な回答が素早く返ってくることで、顧客の満足度も向上するでしょう。
マーケティングの分析作業
- Difyはマーケティングの分析作業に特化したAIの開発も可能です。
例えば、Difyに顧客の購入履歴や問い合わせ内容のドキュメントを連携させることで、顧客の好みや購買行動などを分析できるアプリを生成できます。 - 分析作業が効率化できれば、新商品の開発や戦略作りなどの重要な業務にリソースを割けるようになります。
広告用のバナー作成
- Difyなら好みのテイストやカラー、レイアウトなどの情報を入力すると、ニーズに合った広告バナーを短時間で自動生成するAIアプリの作成も可能です。
- コンテンツ制作の経験がない方でも、高品質なデザインのバナーを制作できるようになります。
企業コンテンツのテキスト生成
- Difyを活用すれば、企業コンテンツのテキスト生成ツールをスムーズに開発できます。
文脈や記事内容をシステムに入力するだけで、ブログ記事やプレスリリース、商品説明文などのテキストを短時間で生成することが可能です。 - 企業のコンテンツ制作の他、顧客へ配信するメールマガジンの生成にも役立つでしょう。
公式ラインと連動するチャットボット
- Difyは、公式ラインと連動するチャットボットも作成もできます。
例えば、占いの公式ラインで顧客が手相の画像を送ると、AIがその画像を解析し、手相の特徴や簡易的な占い結果を自動で返信してくれるようなものです。 - ラインは、顧客と気軽にコミュニケーションができるツールです。
回答精度を上げることで、顧客が気軽にメッセージを送れるようになり、満足度の向上にもつながります。
経理業務の効率化
- 経理業務の領収書や請求書の仕分け、処理を自動化するアプリも作成できます。
Difyで構築したシステムに請求書の写真をアップロードするだけで、AIが必要な情報を抽出して項目を仕分けしてくれるといったイメージです。 - 自社の経理業務に最適化されたツールの開発により、経理担当者の負担やヒューマンエラーの軽減が期待できます。
数値の自動計算
- Difyで数値の自動計算が可能なAIアプリを開発することで、複雑な計算やデータの処理が効率的にできるようになります。
自動計算AIは、売上データや統計データの処理、財務指標の分析など、正確で迅速な計算が求められる場面で活躍します。 - 正確なデータに基づいて販売促進や財務計画を立てられるようになり、結果として安定した経営の構築につながるでしょう。
データベースの検索
- Difyは、数多くのデータベースから必要な情報を抽出してくれる検索システムの開発にも貢献します。
例えば、医療分野で信頼性の高いエビデンスが必要な場合、探したい論文のテーマを入力するだけで、関連する論文や資料を抽出してくれるなど、検索の大幅な効率化が可能です。 - 情報収集の時間が短縮できれば、意思決定がスムーズに行えるようになります。
Webサイトの情報要約
- Difyを活用すれば、Webサイトの情報を要約するAIアプリを簡単に構築できます。
例えば、長い記事やレポートのリンクを入力すると、AIがその内容を自動的に要約してくれるイメージです。 - 重要なポイントだけをAIに抽出させることで、リサーチにかかる時間と労力を削減できます。
タスクを自動処理するAIエージェント
- Difyのエージェント機能を使えば、あらゆるタスクを自動処理するAIエージェントを作成できます。
- AIエージェントとは、指定業務を自らの判断で自動的に行ってくれるシステムです。
単に質問に回答するのではなく、顧客のニーズを理解しながらタスクを進めてくれます。
例えば、メール返信やデータ入力、スケジュールの調整などの日常的な雑務を、人の手を借りずに処理します。 - エージェントの導入により、社内の生産性の向上が期待できるでしょう。
まとめ
- これらの事例は、Difyが単なるタスク自動化ツールに留まらないことを示しています。
- 簡単な自動化から始まり、RAGによるインテリジェントな情報提供、そしてAIエージェントによる自律的な業務遂行へと、企業のAI活用レベルの成長に合わせて、プラットフォームも共に進化していくことができるのです。
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