【5分で読める】Difyの読み方とこれからのAI活用の最適化
2026-01-09
昨今企業や組織でAIの活用を検討する段階で、候補に上がるエージェンティックAIツールとして、Difyが挙げられます。
長らく「ディファイ」と読まれることが多かったDifyですが、公式な読み方は「ディフィー」（/ˈdiːfiː/）です。この名称は、「Define（定義する）」と「Modify（修正する）」を組み合わせた造語であり、単にAIを導入するだけでなく、AIによって自社の業務プロセスを再定義し、柔軟に改善し続けるという開発元の意志が込められています。
本来の呼び方・読み方と異なる呼称の揺れは、過去にも他の技術や言葉で見られます。
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GIF（ジフ）：開発者は「ジフ」が正解と明言していますが、「ギフ」でも意味は伝わります。
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貼付（はりつけ）：本来の読みは「ちょうふ」ですが、「添付（てんぷ）」との聞き間違いを防ぐため、ビジネス現場では「はりつけ」という慣用読みが定着しました。
正しい呼称が定着しつつあるDifyが、エンジニアだけでなく現場のビジネスマンからも注目される理由は、AI活用を部分的な最適化で終わらせず、業務全体の構造に組み込んで設計できるという点にあります。
部分的な最適化に留まる既存ツールへのAI足し算
AIの活用と言えば、ChatGPTのような生成AIを用いたチャットツールを導入することや、部分的な活用が連想されがちです。しかし、企業の現場では、汎用的なチャットUIだけでは解決・工夫できない課題が残っています。
下記はそんな現場の一例です。
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FAQボット: AIがマニュアルを検索し提示はするが、最終的には人間が内容を読み込み、答えを探している
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翻訳・要約: ツール間で人がテキストをAIにデータとして渡す運び屋になっていて、コピペのループになっている
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データ整形: 分析自体は高速でも、AIに入力するための構造化の前処理（仕分け・整形）を手作業で行っている
これらは特定の作業をAIに肩代わりさせる部分的な導入の一例で、業務全体の質を根本から変えるまでには至っているとは言えません。
Difyによる業務の再構築
Difyの本質は、ルーチンワークの効率化ではなく、AIによる思考プロセスそのものをシステムとして構築できる点にあります 。
Difyを用いることで、これまで属人的だった専門知識や経験をナレッジベース（RAG）として再定義し、情報の収集から推論・出力、そして外部連携までを全て繋いだワークフローとして統合できます。
人がAIのために準備をするのではなく、人が判断や創造的な活動に集中できるよう、AIが思考して業務を進める状態を創り出せます。
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**LLMアプリ開発の標準化：**プログラミングやコードを書かずに、ChatGPTのような高度なAIアプリを構築できる
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RAG（検索拡張生成）の作りやすさ： 社内ドキュメントを読み込ませた自社専用AIが現場の担当者で作成・メンテナンスできる
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主要なLLMを網羅： GPT-4、Claude 3.5、Geminiなど、複数の言語モデルを使い分けられる
Difyはすでに、数々のビジネスの現場で具体的な成果を生み出しています。
GMO即レスAIを提供するGMOペパボの法務部門では、契約相談やリスク審査などの社内問い合わせ対応の実務負荷を課題としていました。そこで、情報の収集や過去事例の調査といった前処理をDifyに集約し、最終判断のみを人間が行うという役割分担を明確化しました。
AIの迅速な対応力と法律専門家の正確性を両立させ、過去の対応業務を資産化しながら迅速な対応を実現しています。
上記のようなDifyの活用ノウハウを持つ組織としておすすめできる事例をご紹介しておりますので、ぜひ資料をご覧ください。
▶︎Difyで業務効率化する際のポイントを解説したお役立ち資料
Difyで業務はどう変わるか
既存ツールにAIを足し算した部分的な最適化について触れましたが、Difyとどのような違いがあるか、整理してみましょう。
AIの活用が部分的な最適にとどまる業務の共通点は、人間が手を動かすことを前提に設計されていることが挙げられます。
1.FAQの検索ボット設置
これまでのAI活用： AIが該当マニュアルを提案するのみで、最終的にユーザーが内容を読み込み、答えを探す手間が残っています。
Dify導入後： AIが複数のナレッジを参照し、ユーザーの状況に最適化された回答そのものを直接生成します。ユーザーがマニュアルを読み解く時間を削減することができます。また回答に用いたナレッジをエビデンスとして出力させることも可能です。
2.翻訳・要約のコピペループ
これまでのAI活用： ツール間を人間が往復してテキストデータを操作して運ぶ手間が発生している。
Dify導入後：情報源のクローリング、翻訳、要約、そしてドキュメント作成までを一つのワークフローとして統合します。始業時点で整理された必要な情報が、希望の場所に置いてある状態です。
3.データ整形の前処理
これまでのAI活用： 分析そのものは高速でも、その前段階であるデータの仕分けや整形という手作業に時間がかかっている。
Dify導入後：AIがデータ構造を自ら理解し、生データから直接分析・レポート作成までを完結させます。人間がAIのためにデータを整える下準備をなくし、分析結果をどう活かすか、という人が担う業務に集中できます。
例に挙げたような特定の作業だけをAIに肩代わりさせるアプローチでは、AIの本当の力を活かすことができません。AIが業務遂行をする際に活かせる力は、単に処理スピードが早いということだけではなく、文脈理解と推論・出力することにあります。
下記がこれまでのAI活用とDifyによる業務再構築を比較した表です。
比較 | 既存のAI活用（部分的な最適化） | Difyによる業務再構築（全体設計） |
|---|---|---|
導入の主目的 | 既存フローのボトルネック解消 | 人が担ってきた知的労働をシステムとして構築 |
役割 | 特定のタスクを代替する | タスクに対して思考と生成を両立することで知的な労働を代行できる |
自動化の範囲 | 定型的なデータの処理・転記 | 文脈の理解、高度な推論に基づく意思決定を支援 |
得られる成果 | 業務時間の短縮 | コスト削減 |
AI導入への道のり
コーディングやプログラミングと同様に、AIツールも知っているだけの段階から使いこなせている段階へと進む必要があります。
しかし、多くの方がその導入に踏み出せずにいるのが現状です。
とはいえ、導入にはチャレンジが続くかと思いますので、壮大な計画を立ち上げる前に、まずは身近な小さな不便をDifyで解消することから始めてみてください。
特定のドキュメントに基づいた要約を作る・毎朝特定のジャンルのニュースをSlackやコミュニケーションツールに通知させる、といった小さなAI活用の体験が、組織全体のAIリテラシーや活用のモチベーションを底上げし、業務効率化が現実味を帯びてくるはずです。
おわりに
GMO即レスAIでは企業・組織ごとの課題に合わせたDifyの活用の可能性をご提案しています。
具体的な活用シナリオや、導入のステップについてもお気軽にご相談ください。
最後までお読みいただきありがとうございました
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