Difyで業務自動化エージェントを作る手順｜実務ガイド

「Difyで業務自動化を始めたいけれど、何をどう作ればいいのか手順がわからない」——AI導入を検討する中小企業の方から、よくいただくご相談です。Difyはプログラミングなしでも自社用のAIアプリや自動化エージェントを組み立てられる便利なツールですが、いざ画面を開くと、どこから手をつければよいか迷いがちです。

この記事では、現役Webマーケターとして中小企業のAI実装を支援してきた現場の視点から、Difyで業務自動化エージェントを作る手順を、できるだけ実務に即して順を追って解説します。この記事は中小企業のAI業務効率化・DX実装ガイドのクラスタ内にある、Dify特化の個別解説です。

Difyとは何か・何ができるのか

結論からお伝えすると、Difyは「自社専用のAIアプリや自動化エージェントを、ノーコード中心で組み立てられるツール」です。ChatGPTのような対話AIを「使う」だけでなく、自社の業務に合わせたAIの仕組みを「作る」ための土台だとイメージしてください。

Difyでできることを、ざっくり整理すると次のとおりです。

ここで押さえておきたいのが、「AIエージェント」と「ワークフロー」の違いです。ワークフローは決めた手順どおりに処理する仕組み、エージェントは状況に応じて自分で手順を判断しながら動く仕組みです。手順が固定されている定型作業はワークフロー、判断が必要な対応はエージェント、と使い分けると考えやすくなります。

Difyで自動化できる業務の例

結論として、Difyで自動化しやすいのは 「繰り返し発生する・手順がある程度決まっている定型作業」です。逆に、毎回判断が大きく変わる業務や、ミスが許されない最終確認は、AIに任せきりにせず人のチェックを残すのが現実的です。

中小企業の現場でニーズが高い自動化の例を挙げます。

Difyで業務自動化エージェントを作る手順

結論として、Difyで業務自動化を作る流れは ①対象業務を決める → ②土台を選ぶ → ③知識やプロンプトを設定する → ④処理の流れを組む → ⑤テストする → ⑥公開・組み込む の6ステップです。順番に見ていきましょう。

1自動化する業務と「任せる範囲」を決める

最初にやるべきは、ツールの操作ではなく 「どの業務の・どの作業を・どこまで任せるか」を言葉にすることです。たとえば「問い合わせ対応のうち、よくある質問への一次回答だけを任せ、判断が必要なものは人へ回す」というように、範囲をはっきりさせます。ここが曖昧なまま作り始めると、後で迷走します。

2アプリの種類（土台）を選ぶ

Difyで新しいアプリを作る際は、土台となる種類を選びます。手順が決まった定型処理なら 「ワークフロー」、対話しながら状況に応じて動かしたいなら 「チャットボット／エージェント」を選ぶのが基本です。前章の「自動化できる業務の例」で示した向き・不向きを参考にしてください。

3知識（自社データ）と指示（プロンプト）を設定する

次に、AIに参照させたい自社の資料やマニュアルを読み込ませます（ナレッジの登録）。そのうえで、AIへの指示文（プロンプト）で「どんな役割で・どんなトーンで・何をしてはいけないか」を明確に書きます。指示が具体的なほど、出力は安定します。

4処理の流れ（ノード）を組み立てる

ワークフローの場合は、「入力 → AIによる処理 → 条件分岐 → 出力」といった処理のブロック（ノード）を線でつないで流れを作ります。たとえば「問い合わせ内容を受け取る → 種類を分類する → FAQで回答できるか判定する → 回答するか担当へ回す」という具合です。必要に応じて、外部サービスとの連携もここで設定します。

5テストして出力を確認・調整する

作ったら、いきなり本番に出さず 実際の業務データに近い例で繰り返しテストします。想定どおりに動かない場合は、プロンプトの指示や処理の流れを少しずつ直して精度を上げていきます。「うまくいかなかった入力例」を集めて改善するのが、精度を上げる近道です。

6公開して業務に組み込む

テストで安定したら、公開してチームが使える状態にします。Difyは、作ったアプリをWeb上のチャット画面として公開したり、APIとして他システムから呼び出したりできます。最初は1業務・1チームに限定して運用し、問題がないことを確認してから広げるのが安全です。

作ったエージェントを既存の業務フローへ組み込む

結論として、Difyで作ったエージェントは 「単体で完結させる」より「既存の業務フローの一部に差し込む」ほうが定着します。せっかく作っても、社員が普段使う流れから外れた場所にあると、使われなくなってしまうからです。

既存業務への組み込み方には、主に次のパターンがあります。

たとえば「問い合わせフォームに入力された内容を、Difyのエージェントが一次回答し、対応が必要なものだけ担当者へ通知する」といった形にすると、人の手間を減らしながら漏れも防げます。ツール同士の連携の具体例は、兄弟記事のMakeで問い合わせ対応を自動化する方法で詳しく解説しています。なお、自動化全体の進め方の前提はAI業務効率化のやり方もあわせてご覧ください。

作るときの注意点（精度・ハルシネーション・運用）

結論として、Difyの業務自動化を安全に使うには ①精度の作り込み ②ハルシネーション対策 ③運用ルール の3点を押さえる必要があります。AIは便利ですが、任せきりにすると思わぬトラブルを招くことがあります。

精度は「指示」と「参照データ」で決まる

出力の精度は、AIモデルの性能だけでなく、指示文（プロンプト）の具体性と、参照させる自社データの質に大きく左右されます。古い情報や曖昧なマニュアルを読み込ませると、回答も不安定になります。データを整えることが、精度を上げる土台です。

ハルシネーション（もっともらしい誤り）への備え

AIは、事実でない内容を自信ありげに答えてしまうことがあります。これをハルシネーションと呼びます。対策として、「登録した資料の範囲だけで答える」「わからない場合は推測せず人へ繋ぐ」とプロンプトで明示し、価格・納期・契約など重要事項は必ず人が最終確認する運用にしておくことが大切です。

運用は「作って終わり」にしない

業務自動化は、作った後の運用で差がつきます。誰が・どのくらいの頻度で出力を点検し、改善するのかを決めておきましょう。業務内容や扱う情報は変わっていくため、定期的にプロンプトや参照データを見直す体制があると、長く安定して使えます。

自社で作るのが難しい場合｜代理構築という選択肢

ここまで手順を読んで、「やることはわかったが、自社だけで作って運用し続けるのは大変そうだ」と感じた方も多いと思います。実際、Dify自体はノーコードで扱えても、「どの業務を・どう設計し・どう精度を担保して・どう定着させるか」という判断には経験が要ります。中小企業では、ここを担える人材が社内にいないことがほとんどです。

その場合の現実的な選択肢が、外部に 代理構築（FDE伴走） を任せる方法です。レザレクでは、単なる助言にとどまらず、Dify・Make・APIで自律稼働するAI業務自動化エージェントを代理構築し、社内に定着するまで伴走する支援を行っています。集客・リード対応・分析といった売上に直結する領域を、外部のAI専属マーケティング担当（社外CMO）として一緒に仕組み化するイメージです。

費用感の目安として、AI業務診断（スポット）は¥165,000（税込）、実装まで伴走するAI導入コンサル顧問は月額¥165,000〜です。まずは「自社のどの業務がDify自動化に向くか」を知るところから始めるのも有効です。AIコンサルの費用相場や選び方はAIコンサルの費用相場と選び方もご参照ください。

よくある質問（FAQ）

関連ガイド（クラスタ内の個別解説）

この記事はDifyにフォーカスしたAI業務効率化クラスタの個別解説です。全体像や関連テーマは、以下もあわせてご覧ください。

親中小企業のAI業務効率化・DX実装ガイド
クラスタ全体の地図（ハブ記事）


9AI業務効率化のやり方｜中小企業向け完全版
狙うKW：AI 業務効率化 やり方


12Makeで問い合わせ対応を自動化する方法近日公開
狙うKW：Make 問い合わせ 自動化


16AIコンサルの費用相場と選び方近日公開
狙うKW：AIコンサル 費用 相場

まとめ｜Difyの業務自動化は「作る前の設計」で決まる

Difyで業務自動化エージェントを作る作り方は、①対象業務を決める → ②土台を選ぶ → ③知識とプロンプトを設定 → ④流れを組む → ⑤テスト → ⑥公開・組み込むという手順に整理できます。難しいのはツールの操作よりも、「どの業務の・どの作業を・どこまで任せるか」という作る前の設計です。ここを丁寧に決めることが、成果への一番の近道になります。

作った後も、精度・ハルシネーション・運用の3点を押さえ、小さく試して育てる姿勢が大切です。とはいえ、これを日常業務と並行して自社だけで進めるのは簡単ではありません。「どこから自動化すべきか」の判断にお困りでしたら、まずは現状を可視化するところから一緒に始めましょう。

※本記事の費用は2026年6月時点の税込価格です。Difyの画面構成・機能名は提供元のアップデートにより変わる場合があります。AI活用の成果は業種・業務内容・取り組み体制により異なります。