お問い合わせ先
「まず何ができるか知りたい」段階でも構いません。
Difyでの構築可否も含めて、弊社の専任エンジニアがご相談を承ります。
Difyでの AI 構築なら株式会社ヨクト。最短10日でチャットボット、業務ワークフローのAI化まで対応します。
このページのAIチャットは、Difyで「10日」で構築しました。
LLM開発プラットフォーム「Dify」を自社管理のAWS環境にセルフホストし、サーバー構築を含めて「10日間」で稼働させた自社事例です。自社サイトの情報を自動で取り込んで学習し、常に最新の内容で回答。Origin/Refererヘッダーの検証やCORS等のセキュリティ対策も実装済みです。
「AIは時間もお金もかかる」という前提は、Difyを正しく使えば変えられます。
そもそも「Dify」とは
Difyは、AIアプリケーションをGUI上で組み立てられるLLM開発プラットフォームです。プロンプト、社内データの学習（RAG）、外部ツール連携、複数ステップの処理フローまでを画面上で構成でき、完成したものはWebサイトへの埋め込みやAPIとして即座に利用できます。
最大の価値は「作ってから考えられる」ことです。フルスクラッチなら数ヶ月かかる検証を数日で回せるため、「本当に業務で使えるのか」を実際に触って判断できます。
ただし、Difyは万能ではありません。向いていない要件も確実に存在します。ヨクトはシステム開発会社として、その線引きを最初にお伝えします。
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まず10日、動くものを
要件定義に何ヶ月もかけません。
動くものを早く出して、実際の業務で触りながら育てていく進め方をご提案します。
Difyを選ぶメリット
フルスクラッチ開発と比較したときの、Difyならではの利点を整理しました。
スピード
数ヶ月かかる構築が、最短10日
チャットUI、会話履歴の管理、ストリーミング応答、管理画面といった「毎回作るもの」が最初から揃っています。ゼロから実装する工程が丸ごと不要になるため、要件が固まっていれば10日程度で本番稼働まで到達できます。
コスト
スモールスタートで、投資判断ができる
初期構築の工数が小さいため、「まず1部署で試す」「1業務だけ自動化する」といった小さな投資から始められます。効果が確認できてから対象範囲を広げる、という順番が取れるので、大きな失敗が起きません。
社内データ活用
社内資料を読ませたAIが、すぐ作れる
PDFの就業規則、業務マニュアル、過去の議事録などを取り込むだけで、自社の資料に基づいて回答するAI（RAG）が構築できます。出典を明示する設定にすれば、回答の根拠も追えるため社内展開のハードルが下がります。
ワークフロー
業務の流れを、そのままAI化できる
「入力を受け取る→社内データを検索→AIが判断→外部システムへ登録」といった多段処理を、ノードをつなぐ形で組み立てられます。チャットに限らず、定型業務そのものを自動化する用途に強みがあります。
運用
AIモデルを、後から乗り換えられる
ChatGPT・Gemini・Claudeなどを設定画面で切り替えられます。新しいモデルが出るたびに作り直す必要がなく、コストと精度のバランスを見ながら最適なモデルを選び続けられます。
改善
間違った回答を、その場で直せる
実際の会話ログを確認し、誤答があれば「この質問にはこの回答」と教え込む運用（アノテーション）が標準機能で行えます。エンジニアの改修を待たずに、現場担当者が精度を上げていけます。
ヨクトは「セルフホスト版」で構築します
Difyには、提供元のサーバーを利用するクラウド版と、自社が管理するサーバーにDify本体を設置して動かすセルフホスト版があります。ヨクトが標準でご提案しているのはセルフホスト版です。
理由はシンプルで、業務データが自社の管理下から出ないこと。社内文書を読み込ませるRAGを構築するなら、そのデータは会社の資産そのものです。どのサーバーに、どの国のリージョンに置かれるのかを自社で決められる状態にしておくことが、社内の情報セキュリティ規程や取引先との秘密保持契約に照らしても説明しやすくなります。
あわせて、利用量に応じた従量課金の上限に縛られない、社内ネットワークからのみアクセスできるよう制限する、既存の認証基盤と連携させる、といった運用面の自由度もセルフホストならではの利点です。
もちろんクラウド版が悪いわけではありません。「まず触って試したい」という検証段階ではクラウド版が手軽で、私たち自身も検証用途では利用しています。本番運用に乗せる段階でセルフホストへ切り替える——これがヨクトのおすすめする進め方です。
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自社サーバーの構築ごと任せられます
「セルフホストは運用が大変そう」とよく言われます。
AWS等のインフラ設計・構築から、監視・バックアップ・バージョン更新まで含めてお引き受けするため、社内にインフラ担当がいなくても導入できます。
導入前に知っておくべき「注意点」
良いことばかりではありません。実際に構築・運用してきたからこそ分かる、
事前に把握しておくべき制約を正直にお伝えします。
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データをどこに置くかは、最初に決めるべき
Difyにはクラウド版とセルフホスト版があり、どちらを選ぶかで業務データの置き場所が変わります。クラウド版は検証を始めるには手軽ですが、業務で本格的に使うならデータを自社の管理下に置けるセルフホスト版が安心です。ヨクトは要件確認の段階でこの判断を必ず行い、原則としてセルフホストでのご提案をしています。
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複雑になるほど、フルスクラッチが有利になる
Difyは画面上で組み立てられる点が長所ですが、処理が複雑化するとノードが増えて見通しが悪くなり、かえって保守しにくくなります。厳密な性能要件、独自のアルゴリズム、既存システムとの深い統合が必要な場合は、フルスクラッチのほうが結果的に安く早く済みます。その場合は正直にそうお伝えします。
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ランニングコストの設計を最初にやる
AIモデルの利用料は使った分だけ発生します。想定利用回数を見積もらずに全社展開すると、翌月の請求で驚くことになります。またDifyの無料プランには利用上限があり、本番運用には向きません。導入前に「月いくらで回るのか」を試算し、モデル選択やプラン設計まで含めてご提案します。
チャットだけじゃない。
業務ワークフローのAI化
Difyの本領は、日々の定型業務そのものを自動化することにあります。
「これ、毎回やっているな」という作業があれば、AI化の候補です。
問い合わせ対応
メール下書きの自動生成
問い合わせ内容を入力すると、過去の対応履歴と社内ルールを踏まえた返信文が生成されます。担当者は確認して送るだけ。属人化しがちな文面の品質も揃います。
情報整理
議事録・日報の自動要約
長文の議事録から決定事項とToDoだけを抽出して整形します。担当者ごとにタスクを振り分けて、ビジネスチャットへ自動投稿するところまで組めます。
ナレッジ検索
社内マニュアルへの質問対応
点在するPDFマニュアルや規程類を横断して検索し、出典付きで回答します。「どこに書いてあるか分からない」を解消し、ベテランへの質問時間と新人教育のコストを削減します。
システム連携
Slack / Teams / LINE への組み込み
普段使っているチャットツールから直接AIを呼び出せます。新しいツールを覚えてもらう必要がないため、現場に定着しやすいのが利点です。
データ処理
帳票・申請書からのデータ抽出
受け取った書類から必要項目を読み取り、構造化データとして基幹システムへ引き渡します。手入力の転記作業と、それに伴う入力ミスをまとめて削減します。
Web組み込み
自社サイトへのAIチャット設置
このページ右下のチャットと同じ仕組みです。24時間の一次対応を任せることで、問い合わせ対応の工数を削減しつつ、機会損失を防ぎます。
なぜ、ヨクトはDifyに詳しいのか
全10回の入門連載を、実画面付きで公開しています
アカウント作成からRAG構築、エージェント、Chatflow、API連携、コスト管理まで、Difyの主要機能を網羅した連載を無償で公開しています。手を動かして検証し、つまずく箇所まで把握したうえで書いているため、内容の正確さには自信があります。Dify超入門 全10回はこちら →
セルフホスト環境の構築・運用まで一社で完結します
Difyの設定だけでなく、その土台となるAWS等のインフラ設計・構築、監視、バックアップ、バージョン更新までを同じチームが担当します。「AIツールに詳しい会社」ではなくインフラから作れるシステム開発会社だからこそ、セルフホストを前提とした構成をご提案できます。
自社サイトで、実際に運用しています
このページのAIチャット「ヨクティ」は、Difyで構築して自社で運用している実物です。構築して終わりではなく、会話ログを見ながら改善を回してきた経験があるため、導入後に何が起きるかを具体的にお話しできます。
「Difyを使わない」という提案もします
ヨクトはDify専門会社ではなく、システム開発会社です。要件を伺ったうえでフルスクラッチが適切だと判断すれば、そうお伝えします。ツールありきではなく、課題に対して最適な手段を選べることが強みです。フルスクラッチのAI構築はこちら →
下請けを使わない完全内製・専任担当制
ヒアリングから設計・構築・運用改善まで、同じエンジニアが一貫して担当します。伝言ゲームによる認識のズレが起きず、稼働後のチューニングも小回りが利きます。札幌拠点のニアショア体制のため、首都圏より費用を抑えられます。
Difyでは要件を満たせない場合
機密情報を一切外部に出せない、独自のAIモデルそのものを開発したい、画像や音声を解析したい――こうした要件は、Difyの範囲を超えます。
ヨクトはフルスクラッチでのAI構築にも対応しています。ローカルLLMの構築、画像解析・音声解析モデルの開発、社内データからの独自モデル構築など、システム開発会社としての実装力でお応えします。
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どちらが適しているか分からない
それで問題ありません。
やりたいことをお聞かせいただければ、Difyとフルスクラッチのどちらが適しているか、費用感とあわせてご提案します。