業務別に最適化されたAIチャットボットをDifyで22種構築し、社内外の業務効率を大幅改善
顧客対応・営業・社内FAQなど、現場で“すぐ使える”AIチャットをノーコードで実現しました。
- 業種
- 情報非公開
- 地域
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- 規模
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- 費用
- 情報非公開
Difyを活用し、業務ごとに最適化されたAIチャットボットを合計22種構築。RAG構成・UIカスタマイズ・外部連携(Zapier/n8n)を組み込み、特定業務にフィットしたボットを短期間で複数展開しました。業務効率・ユーザー体験向上に貢献する仕組みとして評価されました。
- 制作物種別
- 簡易プログラム
- 業務範囲
- 1.Difyを用いた業務特化型チャットボットの設計・開発・構築
2.Notion/Google Sheets/Web/PDFなどからのナレッジ統合・前処理
3.UIカスタマイズ(ロゴ/カラー/初回応答等)
4.Zapier/n8nとの外部連携、通知・フロー分岐設定
5.RAG構成による回答精度の最適化とLLM連携支援
6.保守・改善対応(プロンプト調整/ナレッジ追加)
- 業務の概要
- 顧客対応、営業支援、社内FAQ、申請フロー補助など、業務ごとに最適化されたAIチャットボットをDifyで22種類構築しました。各チャットボットにはRAG構成・外部ナレッジ連携・UI調整・自動通知機能を実装し、クライアントの用途に合わせた柔軟な設計・開発・導入支援を行いました。
- 開発規模・期間
- 1.ボット構築数:22種(業務別)
2.開発期間:約3ヶ月(要件整理〜運用移行)
3.担当体制:PM兼エンジニア1〜2名体制で一貫対応
4.ナレッジソース:約50ファイル+複数クラウド連携対応
- 利用技術
- Pythonソフト・アプリ設定
- 利用サーバー環境・DB
- 一般PC
- 備考
実績・事例画像
実績・事例の詳細
1.対応業務例:顧客対応、社内FAQ、申請フロー案内、営業支援、社内ナレッジ検索など
2.各ボットでRAG構成を実装(Notion/Google Sheets/PDF等のナレッジ統合)
3.UIはクライアントごとにロゴ・カラー・初期メッセージなどを調整
4.Zapierやn8nと連携し、問い合わせの通知・条件分岐・有人切り替えなど自動化を実現
5.保守性も重視し、ナレッジの差し替えやプロンプト修正が容易な構成に設計
成果・結果
RAGを用いた正確な応答により社内問い合わせ件数が40%以上削減
回答品質の均一化によって業務の属人性が改善
多様な部署で活用され、全社的なAI活用基盤として定着
新人研修や営業支援でも活用され、導入先企業の業務フロー効率が向上
お客様の声
「社内の問い合わせ対応が激減し、本来の業務に集中できるようになりました。UIの柔軟さや保守のしやすさも含めて、とても実用的な仕上がりでした。」
業務内容
実績・事例
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Gemma、LlamaなどローカルLLMの導入支援
—— 自社データ × ローカルLLMで、機密も守るAI活用を。- 業種
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- 規模
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セキュリティ要件やコスト面を考慮した企業に対し、GemmaやLLaMAを活用したローカル大規模言語モデル(LLM)導入を支援。 PoCから実装・推論環境構築まで、一貫してサポートしました。
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業務別に最適化されたAIチャットボットをDifyで22種構築し、社内外の業務効率を大幅改善
—— 顧客対応・営業・社内FAQなど、現場で“すぐ使える”AIチャットをノーコードで実現しました。- 業種
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RAGとAIを活用したStreamlit製チャットボット作成
—— 講座音声を文字起こしRAGを作成。streamlitでフロント作成・fastAPIでバックエンドを作成デプロイまで- 業種
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今回は講座内容をRAG(Retrieval-Augmented Generation)技術を組み合わせた大規模チャットボットで質問対応botを構築しました。ユーザーインターフェースにはStreamlitを用いて、誰でも直感的に使えるよう設計し …
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決済・ファイル連携・ChatGPT搭載のカスタマイズ型チャットボットを構築
—— React×FastAPIで柔軟に拡張できるチャットボットを短期間で開発、SaaSへの組み込みにも対応。- 業種
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Reactを用いたフロントエンド、FastAPIによるバックエンド、ChatGPT APIを活用したチャットボットを構築。 さらに、Stripe連携による決済機能、Google Drive連携によるファイル操作を組み込み、柔軟性・拡張性・デ …