Difyの活用事例13選｜業界・目的別の用途と業務効率化の方法を解説

最終更新日:2026/05/11

Difyの活用事例13選

Difyを導入したいものの、具体的な活用場面がイメージできない方も多いでしょう。

本記事では、情報検索から資料作成、営業支援、業務オペレーションまで、Difyを導入して成果を上げた企業の活用事例を紹介します。

本記事を読むことで、主に次のようなメリットが得られます。

自社の課題解決に応用できる具体的なアイデアが見つかる
導入後の効果や成果をイメージできる
導入時の注意点や成功のポイントが理解できる

業務効率化やDX推進を検討している経営者、情報システム部門の担当者、業務改善を担当するマネージャーにとって、実践的なヒントが得られる内容です。

Dify活用事例を読む前に知っておきたい基礎知識

Difyは、プログラミング知識がなくてもAIアプリを開発できるノーコードプラットフォームです。専門エンジニアの確保や長期間の開発、高額なコストといった従来の課題を解消します。

活用事例を理解するために、Difyの主なアプリケーション形式を把握しておきましょう。

チャットボット型：対話形式で情報を引き出したり質問に答える用途に適しています。社内問い合わせ対応やカスタマーサポートで活用されます。
テキスト生成型：入力情報をもとに文章やコンテンツを自動生成します。資料作成や記録業務の効率化に向いています。
ワークフロー型：複数の処理を連携させて自動化する形式で、情報収集から分析、資料作成までを一連の流れで実行できます。
エージェント型：複雑なタスクを自律的に実行し、状況に応じて適切なツールを選択しながら目的を達成します。

これらの基本を理解した上で活用事例を見ることで、自社での導入イメージが明確になります。

アプリ形式	概要	代表的な用途
チャットボット	ユーザーと対話しながら回答を返す	社内ヘルプデスク・カスタマーサポート
テキスト生成	指示に基づいてテキストを一括生成	記事・メール・提案書の自動作成
ワークフロー	複数の処理を自動でつなげて実行	レポート作成・データ収集・業務自動化

情報検索・問い合わせ対応を効率化したDifyの活用事例

社内の問い合わせ対応や情報検索は、担当者の時間を大きく圧迫する業務の1つです。同じ質問への繰り返しの回答や散在する資料からの情報探しは、本来注力すべき業務の妨げになりがちです。

Difyを活用すれば、こうした定型的な情報提供をチャットボットで自動化し、対応品質を均一に保ちながら工数を削減できます。

実際にシステムを導入した現場からは、次のような具体的な成果が報告されています。

社内情報検索チャットボットによる問い合わせ対応時間の削減
顧客向けWebサイトチャットボットによるカスタマーサービスの品質向上
医療・福祉現場における専門用語の即時検索と記録作業の効率化

共通するのは、Difyの自然言語処理能力で必要な情報を瞬時に検索・提示できる仕組みを構築している点です。

問い合わせ業務の自動化により、担当者はより付加価値の高い業務に集中できるようになりました。24時間対応可能なチャットボットの導入で、顧客満足度の向上にもつながっています。

社内情報検索チャットボットによる問い合わせ対応時間の削減

あるインターネット情報サービス企業では、Difyで社内向け生成AIチャットボットを構築し、業務効率化に成功しています。従来、財務経理部や人事・総務部に多くの問い合わせが寄せられ、担当者が対応に追われていました。

DifyのRAG技術で社内FAQやマニュアル、規程文書を読み込ませたチャットボットを導入し、次のような効果が生まれています。

財務経理部への問い合わせ対応時間が約15%削減
人事・総務部への定型的な質問が減少
担当者が本来の専門業務に集中できる時間が増加

経費精算のルールや休暇申請の手続きなど、頻繁に質問される内容はチャットボットが24時間即座に回答し、社員の待ち時間が解消されました。対応業務から解放された担当者は、より付加価値の高い業務に時間を使えるようになっています。

顧客向けWebサイトチャットボットによるカスタマーサービスの改善

あるAIテック企業では、Difyで構築した顧客向けチャットボットをWebサイトに導入し、カスタマーサービスの品質を向上させました。RAG機能で製品マニュアルやFAQ、過去の問い合わせ履歴を読み込ませ、高精度な回答を提供しています。

このチャットボットはカレンダー機能とも連携しており、顧客が希望日時を伝えるだけで商談や問い合わせの日程調整が完了します。

深夜や休日でも顧客は自分の都合で問い合わせや予約が可能になりました。

導入によって得られた主な成果は、次の3点です。

初回応答時間が平均2時間から即時対応へ短縮
顧客満足度スコアが約25%向上
サポート担当者の定型問い合わせ対応時間が60%削減

サポートスタッフはより複雑で専門的な問い合わせに集中でき、顧客体験の質的向上と業務効率化の両立に成功しています。

医療・福祉現場における専門用語の即時検索と記録時間の短縮

医療・福祉現場では、専門用語や複雑な業務手順が多く、新人スタッフの教育に時間がかかることが課題です。ある介護施設では、Difyに施設独自の専門用語や業務マニュアルを読み込ませたチャットボットを導入し、この問題を解決しました。

新人スタッフは業務中に分からない用語や手順があっても、チャットボットに質問して即座に正確な情報を取得できます。先輩への質問の手間が省け、質問される側の業務中断も減少しています。

訪問介護事業所でDifyによる介護記録の自動生成システムを導入したところ、次のような業務改善が図られました。

記録作成時間が1件あたり15分から5分に短縮
1日あたり約4時間の業務時間削減を実現
スタッフが利用者との対話や直接ケアに集中できる時間が増加

Difyは医療・福祉現場における情報アクセスの迅速化と記録業務の効率化を同時に実現し、現場スタッフの負担を軽減しています。

資料・記録作成を自動化したDifyの活用事例

ビジネスの現場では、提案書・議事録・報告書・ケア記録といった定型的な書類作成に多くの時間が割かれています。Difyのワークフロー機能とテキスト生成機能で、これらの書類作成業務を自動化し、工数を削減できます。

実際の活用事例として、不動産営業では顧客ニーズに応じた提案資料の自動生成で準備時間を短縮しています。経費精算や議事録をワークフロー化して効率化した企業もあります。

介護・看護の現場では、日々のケア記録を音声入力から自動生成し、スタッフの事務負担を軽減しています。教育現場では、教材や研修コンテンツの作成をDifyで自動化する取り組みも進んでいます。

これらに共通するのは、定型的でありながら時間のかかる業務を、Difyのテンプレート機能とAI生成能力で効率化している点です。

作成時間の短縮
記載内容の品質と一貫性の向上
従業員の創造的業務への時間配分の実現

書類作成の自動化は、業種や職種を問わず幅広い現場で応用可能です。

不動産営業における提案資料の自動生成と準備時間の削減

不動産営業の現場では、顧客ごとに異なる提案資料の作成に多くの時間を費やしていました。ある不動産会社では、Difyで顧客の希望条件を入力するだけで、物件の特徴や写真、周辺環境の情報を含む提案資料を自動生成する仕組みを構築しました。

1案件あたり20〜30分かかっていた資料準備時間を大幅に削減しています。物件情報の収集、写真の選定、周辺施設の調査、レイアウト作成といった手作業がDifyによる自動処理で軽減されました。

複数物件の比較資料も短時間で出力でき、商談の質も向上しています。「予算を少し上げた場合の選択肢も見たい」といった要望にも即座に対応でき、その場で具体的な検討を進められるようになりました。

営業担当者は自動生成された資料の最終確認と微調整のみに集中し、空いた時間を顧客とのコミュニケーションや新規開拓に充てています。

経費精算・議事録作成を自動化したワークフロー活用事例

経費精算や議事録作成といったバックオフィス業務は、定型作業でありながら意外と時間を取られます。Difyのワークフロー機能でこれらを自動化できます。

例えば経費精算では、領収書の写真をアップロードするだけで完結するワークフローが構築されています。

このワークフローは、主に次のような手順で処理を自動化します。

領収書画像から日付・金額・支払先を自動抽出
費用カテゴリを内容に応じて自動分類
Googleスプレッドシートへ自動記録
月次レポートのPDF変換まで一気通貫で処理

従来一件あたり5分程度かかっていた入力作業がほぼゼロになります。

議事録作成でも、会議の録画・録音データをアップロードするだけでAIが要点を整理した議事録を自動生成します。NotionやConfluenceなどへ自動保存され、参加者への共有も即座に完了します。会議後30分〜1時間かかっていた作業が数分に短縮され、コア業務に時間を割けるようになります。

介護・看護記録の自動生成による現場スタッフの負担軽減

介護・看護の現場では、日々の記録業務がスタッフの大きな負担です。バイタルチェックの数値やケア内容、利用者の状態変化など、記録すべき情報は多岐にわたり、法令や監査に対応した正確な形式で残す必要があります。

ある介護施設では、Difyで記録業務の自動化に成功しました。スタッフが情報を入力すると、施設で定めた様式に沿った記録文案を自動生成します。具体的には、以下のような入力データをもとに処理を行います。

血圧や体温などのバイタルデータの入力
食事や排泄などの日常ケア内容の記録
利用者の様子や特記事項の簡単なメモ

これらをもとに、Difyが専門用語を適切に使用した正式な記録文案を作成します。あらかじめ監査票に沿ったテンプレートを設定しておくことで、法令・監査要件に適合した記録を効率的に準備できます。

記録作成時間が短縮され、修正の手間も減少しました。スタッフは記録の書き方に悩む時間が減り、本来のケア業務により多くの時間を割けるようになっています。

教育現場での教材・研修コンテンツの自動作成事例

ある企業研修部門では、新人研修用の教材作成に毎回数週間を要していましたが、Dify導入で教材や問題集の自動作成を実現しました。過去の研修資料や業務マニュアルを学習させることで、職種や配属先に応じた研修コンテンツを数時間で生成できるようになり、準備期間を短縮しています。

新人のよくある質問に即座に回答するQ&Aシステムも構築し、研修担当者の負担軽減と、新人が疑問を持った瞬間に解決できる環境を整えました。

この仕組みで新人の理解度向上と早期戦力化を実現しています。別の教育機関では、学習データをもとに個々の理解度に合わせた学習プランを提案するツールとしてDifyを活用しています。学習者の正答率や学習履歴を分析し、苦手分野を自動判定して追加問題を生成、理解度に応じた次のステップを提案する機能を実装しました。

一律の教材では対応しきれなかった個別指導のニーズに応え、学習効率の向上と教員の負担軽減を同時に達成しています。

営業・マーケティング活動を強化したDifyの活用事例

営業・マーケティング部門では、限られたリソースで顧客理解を深め、提案の質を高めることが求められています。しかし、顧客データの分析や提案資料の作成は膨大な時間がかかり、担当者のスキルに依存しがちです。

Difyを活用すれば、データ分析から資料作成、接客トークの標準化までを効率化し、チーム全体の営業力を底上げできます。

実際に成果が報告されている活用場面をまとめました。

顧客データの分析とインサイト抽出
営業提案資料の自動生成
接客シーンでのトークスクリプト作成
営業先企業の情報収集と整理

以降では、3日間で顧客分析アプリを開発したマーケティングチーム、接客トーク自動生成でクロスセル率を向上させた小売業、営業プロセス全体を自動化したエージェント活用の3つの事例を紹介します。

顧客分析アプリを約3日で開発したマーケティング活用事例

あるデジタルマーケティング企業では、Difyで顧客分析アプリを3日間で開発しました。従来はエンジニアに依頼して数週間かかっていた開発期間が短縮され、マーケティング担当者自身が機能を実装できるようになりました。

開発されたアプリには、主に次のような機能が実装されています。

顧客データベースと連携した属性分析の自動実行
購買履歴からの行動パターンの可視化
セグメント別の施策提案を自然言語で出力

開発後は営業部門やカスタマーサクセスチームにも展開され、必要なタイミングで顧客分析情報を取得できる環境が整いました。利用者のフィードバックもDify上で素早く収集でき、改善サイクルを回しやすい点がメリットです。データに基づいた戦略立案のスピードが向上し、キャンペーンの企画から実行までの期間が従来の半分以下に短縮されました。

接客トーク自動生成によるクロスセル率向上の小売業事例

ある化粧品専門店では、顧客ごとの商品提案が売上拡大の鍵ですが、スタッフのスキルによって接客品質にばらつきがありました。

そこでDifyで、顧客の年齢層や購入履歴、肌質などを入力すると、最適な接客トークと関連商品の提案を自動生成する仕組みを構築しました。

この仕組みを導入した結果、店舗に大きな変化が生まれました。

新人スタッフでもベテランと同等の提案が可能になった
クロスセル率が導入前と比較して約30%向上した
接客の属人化が解消され、店舗全体のサービス品質が均一化された

スタッフはDifyが生成した提案文を確認し、必要に応じて微調整するだけで説得力のある接客を行えるようになりました。

経験の浅いスタッフからは「何を提案すればよいか迷わなくなった」という声が多く、接客への自信向上にもつながっています。

営業先企業の調査から提案資料作成までを自動化したエージェント事例

営業活動では、提案先企業の情報収集から資料作成まで通常数時間かかりますが、Difyのエージェント機能でこの一連のプロセスを数分に短縮した事例があります。企業名を入力するだけでAIがWeb上の公開情報を収集・分析し、事業内容や課題を抽出します。

自社サービスとのマッチング度を判定し、最適な商材を選定した上で、提案資料の素案をPowerPoint形式で出力するまでを完全自動化しています。

このエージェント機能を活用することで、主に次のような導入効果が期待できます。

営業準備時間を数時間から数分へ短縮
情報ソースのURLが資料に自動添付され根拠確認が容易
複数の提案先に対して同時並行で資料作成が可能

単なる情報収集にとどまらず、自社商材との適合性判断まで行う点が特徴です。営業担当者は出力された資料を確認・微調整するだけで商談に臨めるため、顧客との対話や関係構築に時間を割けます。

業務オペレーションを効率化したDifyの活用事例

補助金の情報収集、製造トラブルへの初動対応、多言語での情報発信—これらはいずれも手作業では時間がかかり、対応の遅れが直接的な機会損失やサービス低下につながる業務です。

Difyを活用すれば、情報の検索・整理・翻訳といった定型作業を自動化し、スタッフが判断や意思決定に集中できる体制を構築できます。

とくに大きな成果を上げている活用事例を3つピックアップしました。

補助金情報を自動収集・整理するシステムで情報収集時間を削減
製造現場の品質トラブル発生時の初期対応を自動化し対応スピードを向上
自治体の広報コンテンツを多言語化し外国人住民へのサービス品質を改善

共通するのは、部門横断で発生する定型業務や継続的なデータ収集が必要な業務にDifyを適用している点です。情報の検索、整理、翻訳といった手作業を自動化することで、スタッフはより付加価値の高い業務に集中できます。

業務オペレーションの効率化は、コスト削減だけでなくサービス品質の向上や働き方改善にも直結します。

補助金情報の自動収集・整理システムの構築事例

補助金制度は国や自治体から多数提供されていますが、自社に適した制度を見つけるには膨大な時間が必要です。ある企業では、Difyで補助金情報の自動収集・整理システムを構築しました。企業が設定した条件に合致する補助金情報をAIがWeb上から自動検索・抽出し、スプレッドシートに整理します。その結果、以下の作業が自動化されました。
構築されたシステムには、大きく分けて3つの特徴があります。

業種や事業規模に基づいた補助金の自動検索
申請期限や補助率などの重要情報の抽出
複数制度の比較表の自動生成

従来は担当者が各省庁や自治体のWebサイトを巡回して情報収集していましたが、申請準備の時間を大幅に短縮できました。新規事業や設備投資の検討時に、複数制度を比較する場面で特に効果を発揮しています。担当者は申請書類の作成や事業計画の精査に集中できるようになりました。

システムから自動で提示される情報には、次のような内容が含まれます。

製造業における品質トラブルの初期対応自動化事例

製造現場では、機器の異常や品質トラブル発生時の初期対応の遅れが、生産ライン全体の停止時間に直結します。ある製造業では、Difyで初期対応支援システムを導入しました。機器の異常コードや不具合内容を入力すると、過去のトラブルデータベースから原因候補と対処履歴を即座に提示します。

自動で返答される情報は以下の通りです。

異常コードに対応する原因の候補リスト
過去の同様トラブルでの対処方法と結果
必要な部品交換情報と在庫状況
安全確認のチェックポイント

従来は熟練技術者の到着を待つ間ライン停止が続いていましたが、導入後は経験の浅い作業者でも適切な初動対応が可能になりました。平均ライン停止時間が約40%短縮され、夜間シフトでも初動ミスを防げるようになっています。蓄積されたナレッジが組織全体で共有され、属人化していた技術継承の課題解決にも貢献しています。

自治体の広報コンテンツ多言語化による住民サービスの向上事例

ある地方自治体では、外国人住民の増加に伴い、広報資料や防災情報の多言語提供が必要になっていました。従来は翻訳業者への依頼でコストと時間がかかり、タイムリーな情報発信が困難でした。Difyで日本語の広報文を自動的に多言語翻訳するシステムを構築し、翻訳コスト削減と迅速な情報提供を実現しました。

構築されたシステムには、大きく分けて3つの特徴があります。

日本語の広報文を入力すると英語、中国語、ベトナム語など複数言語に自動翻訳
翻訳文は職員が確認・修正できるインターフェースで管理
災害時の緊急情報も短時間で多言語化して発信可能

特に効果を発揮したのが台風接近時の避難情報発信で、翻訳時間が大幅に短縮され、外国人住民への情報伝達が改善されました。専門翻訳者を常時確保する必要がなくなり、翻訳費用も削減されています。

Dify活用を成功させるための導入ポイントと注意点

活用事例から自社に適した使い方を見つけたら、次は導入の進め方が重要です。成功している導入パターンは、全社展開ではなく、小さな範囲で試して効果を確認してから広げる方法です。「スモールスタート→効果検証→横展開」のサイクルで、リスクを抑えながら成果を積み上げられます。

失敗を防ぐための推奨導入ステップをまとめました。

まず特定の部署や業務に絞ってPoCを実施する
実際の業務で使いながら効果測定と改善を繰り返す
成果が確認できたら他部署や類似業務へ展開する

導入時には「何のために導入するのか」「どの指標で効果を測るのか」を事前に定めておくことで、プロジェクトの方向性がぶれにくくなります。

運用面では、定期的なメンテナンスとAIリテラシーの向上が成功の鍵です。AIの回答品質はナレッジベースやプロンプト設計に左右されるため、継続的な見直しが必要です。利用者がAIの特性を理解して適切に使いこなせるよう、社内教育やガイドライン整備にも取り組みましょう。

スモールスタートでPoC（概念実証）から始めるべき理由

Difyの業務改善では、全社規模の大規模導入ではなく、限定的な範囲でPoC（概念実証）を実施することが成功への近道です。特定の部署や業務プロセスに絞って試験導入することで、リスクとコストを抑えながら課題を早期に発見できます。

スモールスタートによって得られる具体的なメリットは以下の通りです。

失敗時のリスクとコストを抑えられる
実際の業務での使い勝手や課題を早期に発見できる
必要な機能やプロンプトの調整を柔軟に行える
現場の声を反映しながら改善を重ねられる

重要なのは、小さくても確実な成功体験を積み重ねることです。「問い合わせ対応時間が30%削減できた」「資料作成の工数が半分になった」といった具体的な成果を示せれば、社内での説得材料になります。経営層や他部署にAI活用の有効性を数字で証明でき、次のステップへの予算確保や協力体制の構築がスムーズに進みます。

運用品質を維持するためのメンテナンスとAIリテラシー

Difyで構築したアプリは、継続的なメンテナンスが欠かせません。LLMは頻繁にアップデートされるため、プロンプトの見直しや設定の最適化を定期的に行わないと、回答精度が低下することがあるからです。

注意すべき点として、

モデルのバージョン変更による挙動の変化
新機能追加に伴う設定項目の見直し
利用状況の変化に応じたプロンプトのチューニング

が挙げられます。

Difyの効果を最大化するには、利用者側にもAIリテラシーが必要です。プロンプトエンジニアリングの基本を理解していれば現場で細かな調整を自分たちで行えるので、外部への依頼コストも削減できます。社内研修の実施や専任担当者の設置を検討しましょう。運用体制を整えることで、安定した品質を保ちながら継続的な改善サイクルを回せます。