Difyは、ヘルプデスク用AIを作る・公開する・改善するまで一つの管理画面で進められる、ローコードのAIアプリ基盤です。特に「マニュアルから回答するFAQボット」や「問い合わせ内容を整理する社内ツール」を短期間で形にできます。
DIFY FOR HELPDESK質問 → 検索 → 回答案 → 判定 → 解決／有人対応
Webチャット→Knowledge→Workflow→回答／起票
Difyの特徴
- Chatbot、Agent、Chatflow、Workflowなど用途別のアプリを作れる。
- PDFや文書をKnowledgeへ登録し、RAGで根拠に基づく回答を作れる。
- 条件分岐、LLM、検索、HTTPリクエストなどを視覚的につなげられる。
- 公開Web画面、埋め込み、APIを同じアプリから提供できる。
- 実行ログとユーザーのフィードバックを見ながら改善できる。
向く業務／向かない業務
| 向く |
向かない |
| 製品FAQ、社内IT問い合わせ |
本格的なチケット管理そのもの |
| マニュアル・規程検索 |
電話のリアルタイム音声基盤 |
| 問い合わせ分類と回答案 |
複雑なSaaS連携だけが目的の処理 |
| Webサイトに埋め込む一次対応 |
AIを使わない定型バッチ |
メリットとデメリット
メリット
- 公開までの導線が短い
- RAGとフローを同じ画面で管理
- 非開発者も改善に参加しやすい
- モデルを交換しやすい
デメリット
- セルフホスト構成は軽くない
- チケット管理は外部製品が必要
- 文書整備なしでは精度が出ない
- 細かな権限はプラン差を確認
基本的な使い方
- Docker Composeで検証環境を構築し、管理者アカウントとモデル接続を設定する。
- FAQ、製品マニュアル、障害情報をKnowledgeへ登録する。
- Chatflowを作り、「質問の分類 → Knowledge検索 → 回答生成」を配置する。
- 回答不能、個人情報、返金、障害などの条件で有人対応へ分岐する。
- Webアプリまたは埋め込みで限定公開し、実際の質問で評価する。
- 合格後にチケットシステムへのWebhook/API連携を追加する。
おすすめのChatflow
1. 入力保護
個人情報・攻撃入力を検査
2. 分類
製品、緊急度、意図を判定
3. RAG
対象Knowledgeだけを検索
4. 判定
根拠と確信度を検査
5. 出力
回答または有人引き継ぎ
ベストプラクティス
- 1つの巨大Knowledgeではなく、製品・バージョン・公開範囲で分ける。
- 文書にはタイトル、対象製品、バージョン、更新日を入れる。
- 「根拠がない場合は答えず、確認事項を聞く」を指示する。
- 回答本文と一緒に、参照資料名と更新日を表示する。
- 返金、契約、障害、個人情報は自動回答せず、担当者へ渡す。
- 本番導入前に実問い合わせ50件以上で、正答・根拠・拒否を評価する。
評価する数字
一次解決率、有人転送率、誤回答率、根拠一致率、平均処理時間、担当者の修正時間を週単位で見ます。会話数だけ増えても、再問い合わせが増えれば成功ではありません。
セキュリティ上の注意
外部LLMや埋め込みAPIを使う場合、セルフホストでもデータは接続先へ送られます。ログに残す個人情報を減らし、秘密情報は環境変数またはシークレット管理へ置き、管理画面を直接インターネットへ公開しない構成にします。
参考資料
最終確認日：2026年9月13日