251021登壇資料_Biz_Dify_Meetup_ノンエンジニアでもここまでできるDify実践_展開版_.pdf

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1. 株式会社ログラス 社⻑室 AIオペレーションマネージャー (AI-Ops-Mgr) 荒⽊慎平 2025年10⽉21⽇ 【Biz×Dify Meetup】ノンエンジニアでもここまでできる Dify実践 1 なぜビジネスサイドの Dify導入はうまくいかないのか？ ～Dify活用のリアルと、 "泥沼"を避けるための処方箋～
2. 経歴 好きなこと pmconf 2024 Loglass x MEDLEY ＜過去のイベント登壇＞ Cursor @MF 生成AI @ flexy しんちゃん テニス🎾・ハンバーガー🍔 ・スマブラ🎮(レート1600) 　 ◆ 慶應義塾大学 → 大学院 & Leibniz Uni 󰎲 理工学研究科 ◆ TOTO： ウォシュレット 生産本部　ハードエンジニア & PM ・グローバルIoTサービスやスマホアプリの企画開発。UXUI特許も複数取得 ・（副業）ライター&アフィリ：月刊MVP、年間新人賞、ブラックランク ◆ フリー： freee会計　PM ・個人事業主/小規模法人向けの初期体験、機能活用、事業成長など ・AIチャット、AIオンボーディングをプロダクトに導入、AIを活用した社内業務フロー改善 ・50人規模のUXライティング、生成AI活用の勉強会など ◆ ログラス： 社長室　AIオペレーションマネージャー Now！ ・社内業務プロセスの棚卸、課題抽出、AIオペレーションの設計、導入、改善 ・社内AI活用推進のナレッジ整備、教育体制づくり
3. AI-PdM AI-Ops
4. 1. Difyを使う目的を整理してますか？ 2. Dify検証は小さくできてますか？ 3. Dify未導入なんですが、どうしたらよいですか？ 4. 🏢 会社紹介 目次
5. 目指す方向性は、皆さん同じ 「AI活用で業務を効率化・高品質化したい」
6. フェーズ ステージ 主な目的 主な活動内容 主な関係者 成功のポイント 第1 ・未導入 ・試行期 / PoC ・プロトタイプ • 特定課題の解決 • 成功体験の創出 • AIツールの選定・導入 • AI推進担当がアプリを開発 • 限定的な利用と効果測定 • セキュリティチェック • AI推進担当 • 一部の現場協力 者 • 経営層 • 小さく始めて早く成功事例を作る • 費用対効果を明確にする • セキュリティ要件を満たす 第2 ・利用促進期 ・展開 ・横展開 • 成功モデルの横展開 • 利用者拡大 • 開発したアプリを他部署へ展開 • 研修やマニュアルを整備 • 利用者からのフィードバックを収 集 • AI推進担当 • 現場リーダー • 一般利用者 • 利用のハードルを下げる工夫 • 成功事例の共有とメリットの訴 求 第3 定着・改善期 （文化醸成） • 全社的なAI活用の文 化醸成と改善サイクル の確立 • フィードバックに基づくアプリ改修 • 活用状況のモニタリングと評価 • データ基盤やルールを整備 • AI推進担当 • 現場リーダー • IT部門 • 一般利用者 • 現場主導で改善サイクルを回す 仕組み • 効果測定と投資対効果（ROI） の可視化 第4 民主化・自律期 （全員参加） • 全員が自律的にAIを 活用し、継続的に業務 を改善する • 全社的なAIリテラシー教育 • 市民開発者（※）の育成 • ガバナンスルールの下での自由 な開発 • 全従業員 • AI推進担当 • IT部門 • 「自分たちで業務を良くする」文 化の醸成 • セキュリティと品質を担保する仕 組み フェーズ・立場・制約条件は、人によって『本当に バラバラ』 ＊ネットで色々な事例があるが制約条件や状況が違うので注意。特に個人利用は制約条件が少ないので別物と捉える
7. 事前アンケート結果 未導入・導入検討中が 約 70% 特に推進担当者の方は、 • 上からは「AIを進めよう」 • 現場からは「使いづらい」 • セキュリティ部門からは「安全性は？」 まさに「板挟み」の状況に陥りがちです。
8. フェーズ ステージ 主な目的 主な活動内容 主な関係者 成功のポイント 第1 ・未導入 ・試行期 / PoC ・プロトタイプ • 特定課題の解決 • 成功体験の創出 • AIツールの選定・導入 • AI推進担当がアプリを開発 • 限定的な利用と効果測定 • セキュリティチェック • AI推進担当 • 一部の現場協力 者 • 経営層 • 小さく始めて早く成功事例を作る • 費用対効果を明確にする • セキュリティ要件を満たす 第2 ・利用促進期 ・展開 ・横展開 • 成功モデルの横展開 • 利用者拡大 • 開発したアプリを他部署へ展開 • 研修やマニュアルを整備 • 利用者からのフィードバックを収 集 • AI推進担当 • 現場リーダー • 一般利用者 • 利用のハードルを下げる工夫 • 成功事例の共有とメリットの訴 求 第3 定着・改善期 （文化醸成） • 全社的なAI活用の文 化醸成と改善サイクル の確立 • フィードバックに基づくアプリ改修 • 活用状況のモニタリングと評価 • データ基盤やルールを整備 • AI推進担当 • 現場リーダー • IT部門 • 一般利用者 • 現場主導で改善サイクルを回す 仕組み • 効果測定と投資対効果（ROI） の可視化 第4 民主化・自律期 （全員参加） • 全員が自律的にAIを 活用し、継続的に業務 を改善する • 全社的なAIリテラシー教育 • 市民開発者（※）の育成 • ガバナンスルールの下での自由 な開発 • 全従業員 • AI推進担当 • IT部門 • 「自分たちで業務を良くする」文 化の醸成 • セキュリティと品質を担保する仕 組み フェーズ・立場・制約条件は、人によって『本当に バラバラ』 ＊ネットで色々な事例があるが制約条件や状況が違うので注意。特に個人利用は制約条件が少ないので別物と捉える
9. ⚠ Difyの全社展開を阻む「 3つの壁」 コストの問題 Dify等のツールの運用コストや、大量のAPIコールによる高額な費用 が発生する懸念 セキュリティと権限管理 社内情報を扱う上での情報漏洩リスク や、大企業で求められる厳格な要件への対応の困難さ 専門知識の要求と使用感 Difyを使いこなすための高度な専門知識 の必要性。セルフホスト版ならアプデ対応も
10. ツール導入（ How）から議論を始める前に、まず立ち返るべき問い • 課題の本質は何か？ (What)：我々が解決したい、最も重要な業務課題は何か • なぜこのツールなのか？ (Why)：その課題は、既存のツールでは本当に解決できないのか • どう業務に組み込むか？ (How)：誰の・どのワークフローを・どのように変えるのか 問い：Difyを使う目的は？ 🧐
11. 1. Difyを使う目的を整理してますか？ 2. Dify検証は小さくできてますか？ 3. Dify未導入なんですが、どうしたらよいですか？ 4. 🏢 会社紹介 目次
12. なぜDifyが浸透しないのか？ 利用が進まないのには、現場とエンジニア双方に明確な理由があります 立場 浸透しない理由 結論 アプリ利用者（現 場） • 動線の問題：いつもの業務フローになく、アクセスが面倒 • UIの問題：チャット型のAIツールとUIや使用感が異なる • 価値の問題：ChatGPTで十分と感じ、専用ツールを使う必要 性を感じない • 既存のやり方を変えるほどのメリットを感じ ない • なんか抵抗感がある （エンジニアリングツールっぽいので） アプリ開発者 • iPaaS、AIワークフロー特有の知識が必要 • Difyの挙動、設定の知識が必要がある • マーケットプレイスの機能にセキュリティチェックがいる • エラーにぶつかった時、自分の問題か環境の問題か切り分け が難しい • 開発したいが、開発したいものが作れない • 時間がないから後回し
13. ポイント 具体的な内容 🚀 小さく始めて効果を見せる （PoC） • まずは部署内やチーム内など限定的な範囲で試して（PoC）、「これだけ時間が削減できた」と いう具体的な成果を出します。 • その成功事例をもって、他部署へ展開していきます。 👀 視覚的にわかりやすく説明する • 「このAIに何ができて、どう便利になるのか」を説明する際は、言葉だけでなく実際のデモ画面 や簡単な図 を使って、直感的に理解できるように工夫します。 🎯 課題をピンポイントに絞る • まずは「社内規定の問い合わせ対応」「議事録の要約」など、解決したい課題を一つだけに絞り ます。 • 範囲を広げすぎず、特定の業務の非効率を狙い撃ちするのが成功の鍵です。 🤝 現場担当者を巻き込む • アプリのアイデア出しや、元になる情報（ナレッジ）の提供、テスト段階で、実際にその業務を 行っている担当者に協力してもらいます。 • 当事者意識が生まれ、実用的なツールになります。 ⚙ Difyは「裏方（バックエンド）」に徹す る • ビジネスサイドの方には、 Difyの複雑な画面は見せません。 • 完成したAIチャットなどをSlackやTeams、社内ポータルに埋め込む形で提供し、普段使ってい るツールから簡単に使えるようにします。 Difyの社内活用の ポイント
14. AIレビューくん レビュー工数 1/10に！ Slack メッセージと LLMを連動させる
15. ⽬次 1. Difyを使う目的を整理してますか？ 2. Dify検証は小さくできてますか？ 3. Dify未導入なんですが、どうしたらよいですか？ 4. 🏢 会社紹介
16. 解決策①：身近なツールで「ワークフロー」を体験 Difyへの抵抗感をなくし、効果を実感してもらう第一歩 「 NotebookLM」 従来の課題 • 高額な運用・APIコスト • 情報漏洩リスクと権限管理の煩雑さ • 高度な専門知識が必要 • RAG精度の低下懸念 NotebookLMの利点 • 追加インフラコスト不要 、API費用も心配なし • Googleの堅牢なセキュリティ基盤 で安全 • 直感的な操作 で専門知識は不要 • 構造化データ読み込みで高い出力精度 を維持
17. 役割・アウトプット形式 端的なプロンプト 出力をメモ
18. 実践例：NotebookLMによるワークフロー構築 シナリオ：企業・業界情報を調査し、マーケティング担当者へのアプローチメールを自動作成する インプット（情報ソース） [業界情報.txt] [会社情報.txt] 処理の定義（手順書ソース） 手順書A: 会社情報を要約 手順書B: 業界動向を3点で整 理 マスター手順書 : AとBを基に10社の メール作成 チャット実行とアウトプット NotebookLMで マスター手順書を呼び出し 文脈に沿った質の高いメール 完成
19. 解決策②： 成功体験をテコに、交渉材料として次の一手を打つ 1 STEP 1：効果の実証 (NotebookLM) 身近なツールで具体的なワークフローを構築し、 「これだけ業務が改善した」という定量的な実績 を作る 2 STEP 2：交渉と説得 その実績を基に、経営層や関係部署へアプローチ。 「この仕組みを全社展開し高度化するには、Difyの導入が必要不可欠 です」と交渉する 3 STEP 3：目的を持ったツール導入 (Dify) 明確な導入目的と成功事例があるため、現場の納得感が違う。利用者は前向きに捉える
20. 【まとめ】 BizにDifyをどう浸透させていくか？ 〜 課題の見極め・AIツールの使いこなし 〜 1. 課題・制約条件を整理しよう！ 2. 小さく検証しよう！ 3. 他のツールでの代用を考えよう！
21. 1. Difyを使う目的を整理してますか？ 2. Dify検証は小さくできてますか？ 3. Dify未導入なんですが、どうしたらよいですか？ 4. 🏢 会社紹介 目次
22. 会社紹介 22
25. 参考）AI-Opsマネージャーの詳細情報 出典） 【応募殺到の新職種： AIオペレーションマネージャーとは】 消防士や市役所職員からジョブチェンジ / 経営視点でAIの司令塔が必要な理由 / この先のキャリアは無限大
27. ⚠ AI活用における「 3つの壁」 レベル1：導入する【推進担当者の壁】 コストやセキュリティ要件 をクリアし、ツールを使える環境を整える段階。経営層の巻き込みも必須 レベル2：使ってもらう【利用者の壁】 現場の従業員に、日々の業務でツールを「使いたい」と思ってもらう段階。大半はここで停滞する レベル3：作ってもらう【開発文化の壁】 利用者が自ら課題を見つけ、ツールを使って解決策を構築する段階。理想形だが、極めて難易度が高い
28. 参考）ワークフローの精度と実用性を高める 4つのポイント 手順書を構造化する 指示内容をYAMLやMarkdownで記述し、 AIの認識精度を向上 プロンプトは超簡潔に 「〜して」形式の端的かつ明確な指示 で AIの誤認を防止 専門家の思考を学習 良質な手本ドキュメントを読み込ませ、 生成物の質を向上 頻出指示をコピペ 繰り返し使うプロンプトを保存し、 ワンクリックで作業を高速化