Difyのエージェントとは？作成方法や作成例をご紹介！
Difyは、プログラミングの知識がなくてもAIアプリを開発できるプラットフォームです。AIチャットボットやワークフローの構築などがポピュラーな使い方ですが、それに加えて注目されているのが「AIエージェント」です。テンプレートを活用することで、自律的にタスクを遂行するAIエージェントを比較的容易に構築できます。
そこで今回は、Difyの概要からDifyで作成できるAIエージェントの特徴、仕組み、具体的な活用例、作成手順までを分かりやすく解説します。
Difyとは？
Difyとは、AIアプリを誰もが手軽に専門知識をほとんど必要とせずに開発できるプラットフォームです。プログラミングを行うことなく、直感的な操作で手軽に作業を行えるのが特徴です。またオープンソースのため、無料で利用できる点もメリットです。
Difyでできること
Difyを用いれば、AIチャットボットやテキスト生成ツール、ワークフローの自動化機能、RAGによる社内FAQ、AIエージェントなどの高度な開発を容易に行えます。
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DifyのAIエージェントとは？
先にご紹介したDifyのAIエージェントについて、詳しく見ていきましょう。
AIエージェントとは？
まずは一般的な「AIエージェント」について解説します。AIエージェントとは、与えられた目標を達成するために、自ら計画し、複数のAIモデルや機能、ツールを利用して、データを学習しながら、目標達成に向けて自律的に業務を進めていくソフトウェア・システムです。
大きな特徴は、自ら考え、最適なタスクを計画し、実行することにあります。従来のAIではできなかったタスクも柔軟に実施することができます。
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DifyのAIエージェントとは？
DifyではAIエージェントを作成できますが、一般的なAIエージェント開発と比べ、プログラミングコードや専門知識がなくとも、直感的な操作で容易に作成できます。また外部ツールや社内のデータベースと連携させながら、高度な機能を持つAIエージェントを実装できます。
・チャットボットとの違い
Difyではチャットボットの開発も可能ですが、AIエージェントとは似ているようで異なります。
チャットボットは、あらかじめ定めたルールやシナリオに基づいて応答する仕組みで、FAQ対応や定型的な問い合わせ処理に適しています。 一方、AIエージェントはユーザーの目的や意図を理解し、自律的に行動します。外部ツールと連携しながら情報を収集・整理し、状況に応じた最適な提案や解決策を導き出します。複数のステップを伴うタスクや、状況に応じた柔軟な判断が求められる場面において、その真価を発揮します。
・ワークフローとの違い
Difyには、タスクを自動化するための「ワークフロー」という機能があります。ワークフローは、あらかじめ定義した処理の流れに沿ってタスクを実行する仕組みで、業務プロセスの定型化や繰り返し作業の自動化に適しています。
一方、AIエージェントは、ユーザーの目的や状況を理解した上で、どの処理が最適かを判断しながら実行します。社内データの参照で十分なのか、外部検索が必要なのかといった判断を自律的に行い、必要に応じてツールや情報源を使い分けます。
Difyでアプリを開発する際には、
・定型的で再現性の高い処理には「チャットボット」や「ワークフロー」
・判断や試行錯誤を伴うタスクには「AIエージェント」
といったように、それぞれの特性を理解したうえで最適な方式を選定することが重要です。
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DifyのAIエージェントの仕組み
続いて、DifyのAIエージェントの仕組みと機能を見ていきましょう。
大規模言語モデル（LLM）活用による自然言語処理
DifyのAIエージェントは、大規模言語モデル（LLM/Large Language Models）を備えており、このLLMを中心にタスクをこなしていきます。LLMは人間の言語を理解して、自然な日本語での回答生成や文章作成、要約などのタスクを実行できます。単なるルールベースの一問一答ツールとは異なり、多少複雑な表現や曖昧な指示にも対応できるため、実務レベルでの活用が可能です。
タスクの自動化
AIエージェントはワークフローと同様にタスクを自動化できます。定型的な業務を効率よく処理できるだけでなく、状況に応じて処理内容を判断しながら実行できる点が特徴です。
アプリケーション経由の各種ツール呼び出し
AIエージェントは、ワークフロー、RAG、AIモデル、外部ツールなどあらゆる機能やツールを呼び出し、連携させながら目的とケースに応じて最適な処理を実行します。
API連携による情報取得
特にAPIを利用して、社内にある外部ツールと連携することにより、情報取得や外部ツールへの情報提供など、相互のやりとりを可能にします。これにより、AIエージェントを業務システムの一部として組み込み、より実践的な活用が実現できます。
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DifyのAIエージェントの作成例
DifyのAIエージェントの作成例をご紹介します。
社内向けチャットボット
チャットボットに従業員が問い合わせを入力すると、RAGという、検索と生成AIを組み合わせた機能が、社内ナレッジデータから情報を検索し、回答を見つけ出します。
AIエージェントとして構築することで、質問内容に応じて参照すべき情報を判断した上で、回答を生成します。
カスタマーサポート用FAQの自動生成
カスタマーサポートの担当者が、顧客からの問い合わせの際に参照するFAQを、過去の問い合わせログやマニュアルから自動生成するAIエージェントです。この場合もRAGを実装することができますが、ユーザーが任意でアップロードしたデータを元にFAQを作成するタイプもあります。
議事録自動作成
会議の音声データを文字起こしし、テキスト化した上で議事録フォーマットに自動でまとめるツールです。議事録作成の下書きにすることができるので、議事録作成の手間を大幅に削減します。また必要なメンバーへの共有やSlack連携なども可能です。
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IR情報の競合リサーチ
競合他社のIR関連の情報を、Web上の公開データやニュース記事などから収集し、要約して示したり、競合他社と自社との比較を行ったりする機能を持たせることができます。
DifyのAIエージェントの作成手順
DifyのAIエージェントの作成手順をご紹介します。
すでにクラウド環境やローカル環境でDifyを利用できるようになっている前提で解説します。環境構築の方法は、下記のコラムで解説しておりますので、あわせてご覧ください。
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1.Difyにログインする
あらかじめ取得していたDifyのアカウントを使ってログインします。
2.新規アプリの作成
ダッシュボードが表示されるため、「最初から作成」を選択します。
3.「Agent」の選択
AIエージェントのアプリを作るため、「Agent」を選択します。
4.プロンプトの設計
AIエージェントのアプリの開発を進めていきます。
主にAIエージェントを自律的に動かすためのプロンプト（指示文）を設定します。
AIエージェントの役割や背景、目標、制約などを定め、ベースの設定を行うとともに、具体的な動作も指示します。
●具体的な動作の指示例
「あなたは社内ナレッジを検索する有能なエージェントです。ユーザーからの問い合わせに対して社内データを検索し、以下の手順に沿って回答してください。
1）ユーザーからの質問の意図を分析してください。
2）回答に必要な情報を社内データを検索して取得してください。
3）取得した情報は要約・箇条書きにするなどしてユーザーにとって見やすく提示してください。専門用語はわかりやすく解説してください。
4）情報不足で適切な回答ができない場合は、「情報が不足しています」などと回答してください。
5.ツール設定
必要に応じてAIエージェントのツールを設定します。
ツール例として、検索ツールの「Bing」やWeb情報を自動収集する「Webscraper」などがあります。
6.動作テスト
アプリ設定が終わったらテストを行い、問題なく動作するかを確認します。問題があれば改善して、本稼働できるようにしましょう。
7.公開
問題がすべて解消されれば、公開へと進みます。実際にユーザーに使用してもらい、フィードバックを受けましょう。その都度、改善を重ねていけば、より良いAIエージェントアプリにブラッシュアップしていけます。
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DifyのAIエージェントを作成・活用する際のよくある失敗と解決策
Difyのエージェント機能は非常に強力ですが、AIに自律的な判断を任せるという性質上、設定によっては意図しない挙動を引き起こすことがあります。ここでは、実務でエージェントを構築する際につまずきやすい3つの失敗例と、その解決策について説明します。
失敗例1：AIが延々と悩み続けて答えを出さない
エージェントが複数のツールを繰り返し呼び出し、いつまでも最終的な回答を出力せずに処理がループしてしまうケースです。
原因：
AIに対して「どこまで調べたら終了するか」が明確に定義されていないため、完璧な答えを求めて探索を続けてしまいます。
解決策：
システムプロンプトに、明確な終了条件を追記します。
【プロンプトの改善例】
「Web検索は最大3回まで実行してください。」
「必要な情報が〇〇について見つかった時点で、それ以上の検索を停止し、すぐに回答を出力してください。」
失敗例2：意図しないツール（機能）を勝手に使ってしまう
「社内データベースを検索してほしいのに、勝手にWeb検索を使って一般的な回答をしてしまった」など、AIが間違ったツールを選択してしまうケースです。
原因：
連携している各ツールに対する説明文が曖昧なため、AIがどの場面でどのツールを使うべきか判断できていません。
解決策：
ツールごとの説明文を具体的に記述し、利用シーンを明確に切り分けます。
【プロンプト・ツール設定の改善例】
ツールA（社内DB）：「自社の就業規則や社内ルールに関する質問があった場合のみ、このツールを使用すること」
ツールB（Web検索）：「最新のニュースや、一般企業の事例を調べる場合のみ使用すること」
失敗例3：単純な処理なのにレスポンスが遅すぎる・エラーになる
ユーザーからの質問に対する回答スピードが極端に遅かったり、途中で処理が強制終了してしまったりするケースです。
原因：
エージェントは「推論→ツールを使う→結果を評価する」という複雑なステップを踏むため、そもそも処理に時間がかかります。また、安価で軽量なLLMを使用していると、推論能力が追いつかずにエラーを起こしやすくなります。
解決策：
エージェントの頭脳となるLLMには、GPT-4oやClaude 3.5 Sonnetなどの推論能力が高い高性能モデルを選択してください。
また、「AのデータからBを抽出してCにまとめる」といった手順が決まっている定型業務であれば、自律思考型のエージェントではなく、Difyのワークフロー機能で構築し直すことを強くおすすめします。適材適所で機能を使い分けることが、処理速度向上のカギとなります。
DifyのAIエージェントを安全に運用するためのセキュリティ対策
AIが自律的に考え、外部ツールや社内データベースへアクセスするエージェント機能は、業務効率を向上させる一方で、企業利用においては厳格なセキュリティ対策とガバナンスが不可欠です。ここでは安全にDifyのAIエージェントを運用するための重要なポイントを解説します。
ツールに対するアクセス権限の制限
エージェントは与えられたツールを自由に使って目的を達成しようとします。万が一AIが誤作動を起こした場合の被害を防ぐため、ツールへの権限付与は最小限に留めるのが鉄則です。
読み取り専用の徹底：
社内データベースを検索させるツールを連携する場合、データの更新や削除の権限を持たせず、必ず読み取り専用の権限のみを付与してください。
利用ツールの限定：
念のためと無関係なツールを持たせると、予期せぬ外部通信を発生させるリスクがあります。
そのエージェントの目的に直結するツールだけを厳選して連携させましょう。
ログ監視とトレース機能による思考プロセスの監査
エージェントがどのような情報を元に、なぜその結論に至ったのかをブラックボックス化させないことが重要です。
Difyのログ機能の活用：
Difyには、ユーザーとAIのやり取りや、AIのバックグラウンドでの処理状況を確認できるログ・トレース機能が備わっています。
定期的な監査：
特に運用初期はシステム管理者が定期的にログを確認し、「AIが意図しない機密情報にアクセスしていないか」「不適切な外部サイトへ情報を送信していないか」を確認する必要があります。
DifyのAIエージェントは業務自動化を劇的に進化させますが、実運用には適切な設定とセキュリティ対策が欠かせません。以上のポイントを押さえ、自社に最適なセキュアな環境でのAI活用をスタートしてください。
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まとめ
DifyではAIエージェントという高度なタスクを自律的に行うアプリの開発が可能です。
社内向けチャットボットからカスタマーサポート用FAQの自動生成、議事録自動作成、IR情報の競合リサーチなど幅広い業務に対応できます。
自社の業務をアップデートするため、また高度なサービス開発のためなど、ぜひAIエージェント機能を実装したアプリ開発に挑戦してみてください。
もしDifyの導入・運用におけるセキュリティやメンテナンス、ライセンスに関するサポートが必要な場合は、リコーにおまかせください。
リコーは「Difyサービス」をご提供しており、ライセンスの購入から構築・技術伴走支援・教育支援までワンストップで支援いたします。
Difyを学びたい方から、全社展開や専用環境構築を目指したいなど、Difyを使いたいすべての方に支援が可能になっており、お客様と共に取り組み、成長していきます。AI関連サービスのご提供を通じて、貴社のお手伝いをさせていただきますので、ぜひお気軽にご相談ください。
