Dify導入・活用支援

Difyで、何ができるか。
まだ言葉にならなくても、相談できます。

AWSセルフホスト構築から、AIアプリ開発、運用保守、内製化までを一貫して支援します。機密データを管理下に置ける構成で、約2週間のPoCから小さく始められます。

  • 要件書・構想メモは不要です
  • 相談だけで終了して構いません
  • 無理な営業はいたしません
About Dify

Difyとは? — LLMを「業務システム」にする開発基盤

Difyは、ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)を「業務システム」として組み込むための、アプリケーション開発プラットフォームです。プロンプトの管理、ワークフロー構築、複数AIモデルの切り替えなどをまとめて行えます。

解説記事を読み、手元で動かすところまで進んだ方も多いはずです。このページでは、その先——「業務で使える形」にするための構成・事例・進め方をまとめました。

Solutions

Difyでできること — 実事例にもとづく3つの型

いずれも私たちが実際に構築・運用してきたソリューションです。近い課題からご覧ください。

図面・仕様書・報告書が散在し、ノウハウがベテラン頼みになっている

社内ナレッジAI検索

社内文書をRAG化し、横断検索・自動回答できる環境を構築。探す時間を、つくる時間に変えます。

建築業|170,000件超をRAG化

事例を見る

データを外に出せない。社員のAI利用もバラバラで統制できない

セキュアAI利用基盤

AWS上のセルフホストDifyで、機密データを管理下に置いたまま生成AIを活用。利用コストの一元化まで。「禁止」ではなく、安全に使える環境を。

自社実践|AIコスト約70%削減

事例を見る

書類選考や問い合わせ対応など、定型業務に人手が取られ続けている

業務プロセスのAI化

採用・営業・カスタマー対応の業務特化AIアプリをPoCから構築。AIは判定補助に徹し、最終判断は人間が行う設計。自社で実践済みの型をご提供します。

自社実践|選考工数50%削減

事例を見る

UIだけ独自に、頭脳はDifyで

Difyの活用は、チャット画面をそのまま使う形だけではありません。画面(UI)は用途に合わせて独自に作り込み、裏側の処理——読み取り・判定・文章生成——をDifyに任せる、「APIバックエンド」としての使い方が広がっています。

私たち自身、展示会で使う名刺スキャンアプリをこの形で開発しました。現場で扱いやすい専用画面の裏で、Difyが処理を担っています。「この業務専用のアプリがほしい」というご相談も、同じPoC起点の進め方で対応します。

Architecture

機密データを管理下に置ける、AWSセルフホスト構成

Cloud Assist(ディーネット)のDify導入は、お客様専用のAWS環境上にセルフホスト版Difyを構築する方式です。SaaS版のような制限がなく、Dify本体やナレッジデータはその環境内で管理します。Amazon Bedrockの利用や、外部LLMへ送信するデータの制御など、セキュリティ要件に応じた構成をご提案します。生成AI「原則禁止」の社内規程がある場合も、「安全な公式環境に限り解禁する」という形で、禁止の筋を通したまま活用へ進められます。

AWS上のDifyセルフホスト構成図: VPC内のパブリックサブネットにELB、プライベートサブネットにDifyサーバ(EC2)を配置し、Amazon Bedrockや外部LLMとNAT Gateway経由で連携。Dify本体とナレッジデータはお客様専用のAWS環境内で管理する構成
AWS上のDifyセルフホスト標準構成。

データプライバシー

外部へのデータ流出を防ぎ、社内規定や各種ガイドラインに準拠した運用が可能です。

マルチLLM対応

特定のAIに依存せず、最適なモデルを選択できます(ChatGPT、Claude、Gemini、Amazon Bedrock等)。

運用・保守もお任せ

AWS環境の監視・トラブル対応から、更新の速いDifyのバージョンアップ追従まで対応します。構築して終わりにしません。

AWSアドバンストティアサービスパートナー認定

ディーネットは「AWSアドバンストティアサービスパートナー」です。
AWS認定の技術力と実績を持つパートナーとして、安心の運用体制をご提供します。

建てられる方こそ、運用を任せてください。

難しいのは、バージョン追従・セキュリティ対策・全社展開を、通常業務と並行して継続することです。御社のエンジニアの本業は、Difyの番をすることではないはずです。構成の設計から運用まで、分業のかたちを一緒に考えます。

セキュリティ構成を相談する
Cases

導入事例 — 自社で毎日使っているDifyを、御社に

運用して初めてわかるつまずきどころを、御社の導入では先回りします。

自社実践|コスト削減

コスト削減とセキュリティ — Difyセルフホストへの集約

当社自身、ChatGPT利用が部門ごとにバラバラだった状況から、Difyセルフホスト環境に集約し、AIコストを約70%削減しました。

AIコスト 約70%減

建築業|ナレッジ活用

大規模ナレッジ検索 — 170,000件超の社内文書をRAG化

図面・仕様書・施工記録など170,000件以上の社内ファイルをRAG化。Google Driveと自動連携し、属人化していた現場ノウハウを横断検索できるようにすることで、検索時間を大幅に短縮しました。

RAG化ファイル数 170,000+

自社実践|採用業務効率化|受賞事例

採用選考の工数削減 — Dify×Notion×Slack×AWS

Dify×Notion×Slack×AWSを連携し、書類選考・Webテスト選考の確認業務を効率化。AIは判定補助に徹し、最終判断は必ず人間が行う設計です。応募書類を扱うため、機密データを管理下に置けるセルフホスト構成(上記参照)の上で運用しています。評価基準の統一と確認負担の軽減により、選考工数を50%削減しました。

Qiita アドベントカレンダー2025 Dify 最優秀企業活用賞

選考工数 50%削減

その他の活用例: 全社向けAIチャット環境 / 展示会の名刺スキャン&来場者の即日フォローアップ(独自UI×Difyバックエンド) / RAGを使った接客チャット など

「自社でも同じような成果が出るか?」——それを確かめるのがPoCです。

業種・規模・データの状態によって、効果の出方は変わります。御社の場合どうなりそうか、事例をもとに30分でお話しします。

自社での活用可能性を相談する
Process

進め方 — 失敗を防ぐ「PoC起点」の4ステップ

いきなり完成形を目指さず、小さな検証(PoC)で効果を確かめてから投資判断ができる進め方です。各ステップに判断ポイントを置いているので、「始めたら止められない」ということがありません。

1

ヒアリング&ご提案

現状の業務フローを可視化し、AI導入効果が高いポイントを特定します。どの部門・どの業務から始めるべきかも、事例を交えてご提案します。

2
重要ステップ

概念検証(PoC)代行

約2週間でプロトタイプを作成。実際に触って「業務で使えるか」「どの程度の効果か」を判断します。費用対効果が見込めない場合は、ここで終了することも可能です。

3

本開発・実装

PoCのフィードバックを反映。AWSサーバーレス機能と連携し、権限管理も含めた実務ツールへ昇華します。

4

保守・運用支援

リリース後のQA対応、AWS環境の監視・トラブル対応、Difyのバージョンアップまで包括的にサポートします。

2週間のPoCから。合わなければ、そこで終了できます。

「PoCで終わってしまうのでは?」という不安も含めて、30分の壁打ちでお答えします。撤退の条件を先に決めてから始められるので、社内への説明もしやすくなります。

PoCの進め方を確認する
Plans

支援プラン

課題と社内体制に合わせて、3つの進め方から選べます。いずれも上記のPoC起点プロセスで進めます。

内製化支援

Difyハンズオンや技術サポートで、社内開発チームを育成します。実際のPoC案件を題材にした伴走支援も可能です。

含まれる内容の例:2〜3名の社内開発チーム向け、全2回のDifyハンズオン+設計レビューなど。将来的な自走を見据えた体制づくりをご支援します。

Dify導入支援(マネージド)

DifyをAWS上にセルフホストし、マネージドサービスとしてご利用いただけます。専用環境の設計・構築・運用までワンストップで対応します。新規構築だけでなく、自社で構築した環境・他社が構築した環境を問わず、既存Dify環境の運用引き継ぎにも対応します。

含まれる内容の例:1環境の新規構築、基本的な監視設定、標準的なセキュリティ設定などを含むパッケージ構成です。Dify環境として利用しているAWS環境の請求代行にも対応します。

※費用は、対象業務の範囲や連携システムの有無により変動します。お見積もり時に、作業範囲と内訳をあわせてご提示します。「比較検討の材料として概算だけ知りたい」というご相談も歓迎です。

FAQ

よくあるご質問

QAWS環境は自社で用意する必要がありますか?
A

ディーネットにてAWSアカウントのご用意をいたします。お客さまにてご用意いただくものはございません。

QPoC(検証)だけで終了することも可能ですか?
A

はい、可能です。PoCの結果、費用対効果が合わないと判断された場合は、そこでプロジェクトを終了できます。無理な本開発への誘導はいたしません。

Q標準的な開発期間はどのくらいですか?
A

「アウトソース」プランの場合、1サイクル(1式)は約1ヶ月です。最初の2週間で作業を行い、後半の2週間でご確認・フィードバックをいただくサイクルを基本としています。

Q情報システム部門のリソースが不足しています。それでも進められますか?
A

はい、可能です。要件定義や環境構築・運用まで、ディーネット側で代行するアウトソース型の進め方もご用意しています。定例ミーティングでの合意形成を中心に、最小限のご負担で進められるよう調整いたします。

QDifyはバージョンアップが速いと聞きます。構築後の追従はどうなりますか?
A

保守・運用支援の範囲で、Difyのバージョンアップへの追従とAWS環境の監視・トラブル対応に対応します。「構築時のバージョンのまま塩漬けになる」状態を防ぐことが、セルフホスト運用でいちばん大切なポイントだと考えています。

Q自社で構築した(または他社が構築した)Dify環境でも、運用だけお願いできますか?
A

はい、可能です。まず既存環境の構成・バージョン・運用状況を確認させていただき、お引き継ぎする範囲をすり合わせます。その上で、Difyのバージョンアップへの追従、AWS環境の監視、障害対応までを運用としてお引き受けします。「リリースしたはいいが、この先の保守をどうするか」という段階のご相談も、壁打ちからで構いません。

Q追加費用が発生するのはどんな場合ですか?
A

対象業務の範囲や連携システムの有無により金額が変動します。お見積もり時に作業範囲と内訳をご提示し、範囲を超える作業が見込まれる場合は、着手前にご相談のうえ再見積もりいたします。

その他のご質問

Qどの部門での導入実績が多いですか?
A

よくあるのは、情報システム部門、営業企画・マーケティング部門、人事・採用部門などです。まずは一部門でPoCを行い、その成果をもとに他部門へ展開していくケースが多くなっています。

Q既に他社のAIツールを使っていますが、乗り換えや併用は可能でしょうか?
A

はい、可能です。既存ツールの利用状況をヒアリングした上で、そのまま活かす部分・Dify環境に置き換える部分を整理しながら設計いたします。まずは現状の構成や課題感をお聞かせください。

QPoCで期待した効果が出なかった場合はどうなりますか?
A

その時点で終了できます。PoCの目的は「効果が出るかを、小さな投資で確かめること」です。効果が見込めないと早い段階でわかること自体が、PoCの成果のひとつだと考えています。検証結果はレポートとしてお渡しするので、社内への報告・次の打ち手の検討にお使いいただけます。

Q内製化支援を受ければ、本当に自社で自走できるようになりますか?
A

社内に担当者の稼働時間と題材となる案件があることが前提になります。ハンズオンを受けるだけでは定着しないため、実案件を題材にした伴走形式をおすすめしています。前提が揃っているかどうかも含めて、最初の壁打ちで率直にお伝えします。

まだ、要件になっていなくて大丈夫です

「Difyで何かできそうだが、何を相談すればいいかわからない」——実は、その段階のご相談がいちばん多く、いちばん歓迎です。30分の壁打ちで、御社の状況を伺いながら「何から確かめるべきか」を一緒に言葉にします。

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