Difyとは何か｜「AIを使う」から、「AIワークフローを作る」へ変わり始めている
前回の記事「Claude Coworkとは何か」では、「AIと協働する」という考え方を紹介しました。今回は視点を少し変えて、「AIを業務プロセスへ組み込む」という方向から見ていきます。
生成AIを触り始めると、多くの人はまずChatGPTなどのPrompt型（チャット型）の生成AIを使います。ただ、実務で使い込むほど、あることに気づきます。それは、「毎回同じことをやっている」ということです。
たとえば、
・会議メモを整理する
・情報を要約する
・分類する
・レポート化する
・Slackへ通知する
など、“AIを単発利用している”状態です。ここで登場するのが、DifyのようなAIワークフローを実現するためのツールです。
Difyは、AIを1回使うのではなく、AIを仕事の流れへ組み込むことを強く意識したツールです。
今回は、
・Difyとは何か
・ChatGPTと何が違うのか
・なぜ注目されているのか
・仕事はどう変わるのか
を前回までと同じ流れで整理してみます。
Difyとは何か
Difyを一言でいうと、「AIワークフローを作るための基盤」です。
特徴は、ノーコード／ローコードで、
・AIチャット
・RAG
・Workflow型AI
・Agent的処理
などを組み合わせられることです。
AIを使うだけではなく、AIを使う流れを設計することができるようになります。「Difyは、AIそのものではなく、AIワークフローを構築するためのプラットフォーム」と考えると分かりやすいでしょう。
ChatGPTとの違い
ChatGPTは、基本的に、人とAIとの1対1の対話です。動作でいうと、質問する→回答を得る、が中心。
一方、Difyは、仕事の流れそのものを設計します。
たとえば、
問い合わせ受付
↓
要約・カテゴリ分類
↓
ナレッジ検索
↓
回答案生成
↓
Slack通知
のように、複数工程をつなげることができます。ここが大きな違いです。
なぜDifyは注目されているのか
Difyは、AIワークフローを構築することを目的としたツールです。以前の記事「AIワークフローの４類型」で整理したように、
AI活用は、
Prompt型
↓
RAG型
↓
Workflow型
↓
Agent型
という流れで進んでいきます。
Difyは、中でも特に、Workflow型AIを構築するプラットフォームとして注目されています。改めて整理すると、Operator・Computer Use・Coworkが「AIそのものの進化」を示すなら、Difyは「AIを業務へ組み込む方法」を示しています。
なぜ今、Workflow型なのか
現在、多くの人は、AIを単発利用しています。しかし現実の仕事は、情報収集→要約→分類→通知→記録など、連続した流れです。そのため実務では、「AIが賢いか」だけでは足りません。重要なのは業務プロセスへどう入れるかです。そこで登場するのがWorkflow型です。
Workflow型を構築することで、仕事の流れにAIを組み込むことができます。すると今後は、AIの性能競争だけではなく、AIを業務プロセスへ組み込む際のAIワークフロー設計が重要になってきます。
RAGとの組み合わせで価値が上がる
DifyでWorkflow型AIを構築する際には、RAGと組み合わせるケースも多くあります。具体的には、社内資料、FAQ、マニュアル、過去データなどを検索しながら、AIワークフローを回す。
こうすることによって、AIが社内知識を使いながら仕事をする場面が増えていきます。ここまで来ると、AIは単なるチャットではありません。業務システムの一部へ近づいていきます。
AIワークフロー構築には業務理解が必要
DifyでAIワークフローを作る際には、単にAIを知っているだけでは不十分です。
重要なのは、
・現場で何が起きているか
・どこがボトルネックか
・どこを自動化できるか
・どこを人間判断に残すか
を理解すること。
必要なのは、AI知識だけではなく、現場を理解した上での業務設計力です。
Difyが中小企業と相性が良い理由
中小企業にとってもDIfyは、競争力をもたらしてくれる存在になりえます。
一般的に、本格的なAIシステム開発には、
・開発費
・エンジニア
・API設計
・運用管理
などが必要になります。
しかしDifyのようなツールでは、比較的少ない開発負荷で、AIワークフローを作りやすい。これは特に、DX人材不足、小規模組織、属人業務といった課題を抱える中小企業と相性が良いと言えます。なぜなら、大規模AI開発ではなく、小さな業務改善から始めやすいからです。
変わるのはホワイトカラー業務
Workflow型AIが広がると、特に変わりやすいのは、ホワイトカラー業務です。たとえば、問い合わせ対応、会議準備・議事録、レポート作成、データ整理、社内共有など、これまで人間が細かくつないでいた作業が、自動化され始めます。
AIは、考える補助から、知的業務プロセスの一部へ進出し始めているのです。
AI導入はチャット導入では終わらない
現在は、ChatGPTなどの生成AIを効率化のために使っている段階の企業も多いと思います。しかし今後は、AIを業務プロセスへ組み込む、AIワークフロー構築に重心が移るでしょう。
具体的には、
AIを質問に使う
↓
AIを業務に入れる
↓
AIが業務プロセスを回す
↓
AIがAgent化する
という流れです。
Difyは、AIを業務プロセスへ組み込むAIワークフロー構築を具体的に進める存在と言えるでしょう。
人間側に残る役割
Workflow型AIが広がると、人間側の役割も変わります。
これまでは、
・人が全部処理する
・AIが部分補助する
でした。
しかし今後は、
・AIが定型処理をする
・人が設計・判断する
働き方へ近づきます。
人は、作業者から、「設計者」になります。
実務家メモ
Difyの本質は、「AIを使えること」ではなく、「AIを業務プロセスへ組み込めること」である。
生成AIの世界では、AIが賢いか、に注目が集まりがちです。ですが実務では、どの業務へ、どの順番で、どこまでどう組み込むかが重要になってきます。今後は、AIワークフロー設計の価値が高まっていくでしょう。
次回は、「AIで仮説思考はどう変わるか」として、AI時代の仕事術について考えてみます。
これまで見てきたように、AIは単なるチャットツールではなく、業務プロセスへ組み込まれ、AIワークフローとして仕事の一部を担い始めています。では、人間に残る役割は何でしょうか。
特に重要になるのが、「何を調べるか」ではなく、「何を考えるか」です。AIが情報収集や整理を担うようになると、私たちの仮説の立て方や問題の捉え方も変わり始めます。
AI時代の知的労働は、どのように変わっていくのか。その入口となる「仮説思考」を整理してみましょう。
