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Dify個人検証レポート（後編）
はじめに
前編では、社内SE志望として考えた社内QA自動化の仮説、Laravel / Vue.js 案、
そして最終的に 「Difyというサービスで十分」 と気づくまでの経緯をまとめました。
この記事（後編）では、実際に Dify を使って
社内QA効率化チャットボットを試作した手順とポイントを紹介します。
手順① プラグインとモデルプロバイダー設定
Dify は 事前に AI（LLM）を設定しておく必要があります。
設定方法（いずれかを実施）
プラグインから設定する場合
- ページヘッダー > プラグイン をクリック
- プラグインをインストールする を選択
- マーケットプレイス > 「OpenAI」で検索
- インストールを押す
モデルプロバイダーから設定する場合
- ページヘッダー > 設定 をクリック
- モデルプロバイダー を選択
- 使用したいプロバイダー（OpenAI など）を選択
モデル設定の役割まとめ
| 設定 | 用途 |
|---|---|
| 推論モデル | 対話・QA に使用する基本AIモデル |
| ナレッジ埋め込み | FAQ・PDF をベクトル化 |
| Rerank モデル | 検索結果を意味的に再評価（精度UP） |
| 音声-to-テキスト | 音声入力 → テキスト変換 |
| テキスト-to-音声 | テキスト → 音声変換 |
補足
OpenAI は Rerank 非対応。
Rerank を使う場合は Anthropic / Cohere を選択。
手順② ナレッジを登録する
ナレッジとは？
FAQ や社内規程など、AI が回答するための元情報です。
登録手順
- ナレッジベース作成
- ドキュメントをドラッグ＆ドロップ
登録データ例
-
構造化データ：社内 FAQ（CSV）
-
非構造化データ：就業規則（PDF）
モデル就業規則について（厚生労働省）
対応ソース例
- Notion
- Webサイト
- API連携 など
ナレッジ登録時の設定
チャンク設定（埋め込み用の分割ルール）
- 最大チャンク長：1チャンクの最大文字数（例：1024文字）
- オーバーラップ：チャンク間で重複する文字数（例：50文字）
- インデックス方法：高品質（推奨）
検索設定
-
ハイブリッド検索（推奨）
ベクトル検索＋全文検索で精度向上 -
Rerank モデル有効化
検索結果を意味的に再評価し、関連度の高いものを優先表示
Rerankモデルとは
検索候補を意味的な一致度で再評価し、順位付けし直す機能。
OpenAIは非対応。Anthropic / Cohere 推奨。
手順③ アプリ作成
作成したアプリ概要
目的
社内 FAQ / 規程 / 業務支援に関する問い合わせ補助チャットボット（RAG構成）
想定ユースケース
- システム利用 / トラブル / 手続き
- 就業規則 / 労務 / 休暇関連
- 業務ツール / 資料作成 / 分析
- 雑談 / NG質問は定型回答
フロー概要
- ユーザー質問入力
-
質問分類器が4カテゴリに分類
- クラス1：PC・システム利用
- クラス2：就業規則・労務関連
- クラス3：業務支援
- クラス4：雑談・NG用途
- ナレッジベース（CSV / PDF）検索
- 検索結果＋質問内容 → GPT-4o-mini で回答生成
- 不要質問はテンプレ回答
- 回答返却
作成方法
- ページヘッダー > スタジオ にアクセス
- 最初から作成 を選択
- チャットフロー を選択（対話ベース向け）
フロー種別の違い
| 種別 | 概要 |
|---|---|
| チャットフロー | 対話ベース。質問ごとに処理分岐などが設計可 |
| ワークフロー | API連携・RAGなどシステマチック処理向き |
各ノードの設定
以下画像を参照ください。
アプリ公開
画面右上「公開する」を押せばすぐに試せます。
質問分類器がうまく分類しないケース
例
「Difyをローカル環境で構築したい。手順を調べてほしい。」
→ 想定では クラス3（業務支援系）なのに クラス1（システムトラブル系）になりがち。
解決策
- クラス説明を具体的に記載
- 具体例を複数記載
- 用途や範囲を明確にする
具体例
クラス3：業務支援（資料作成・分析・技術的な質問・手順書作成 など）
例：文章リライト、業務データ整理、Pythonコード作成 など
分類精度はこれで改善します。
気づいた活用例
-
プログラムレビュー補助
コード規約・FAQ・ナレッジベースからAIが指摘補助
おわりに
ちょっとした事務作業・ナレッジ活用・定型対応なら
Dify＋RAG構成で個人でも十分実用レベルに持っていけると実感しました。
Discussion