月5,000円以下でここまでできる！Difyで始める社内向け生成AIチャット構築ガイド

なぜ今「社内向け生成AIチャット」が求められているのか

ここ数年でChatGPTをはじめとした生成AIは一気に一般化しましたが、多くの企業で起きているのは「一部の人だけが個人アカウントで試している」状態です。このままでは、バラバラに行われる試行錯誤が知見として蓄積されず、全社的な生産性向上にもつながりません。そこで必要になるのが、社内のナレッジをふまえて社員の質問に答える社内向け生成AIチャットを「仕組みとして」用意することです。単なる雑談ボットではなく、業務マニュアルや社内規程、過去のFAQをもとに現場の疑問に答える業務チャットAIとして設計することで、問い合わせ対応や情報検索の時間を大きく削減できます。

典型的な課題は、総務・人事・情報システム部に同じ問い合わせが何度も来ることです。「有給の申請締め切りは？」「新入社員のアカウント発行手順は？」「VPNがつながらないときどうすれば？」といった質問に、何度もメールやチャットで返信している担当者は少なくありません。こうした繰り返しの問い合わせを、社内向け生成AIチャットに一次対応させるだけでも、担当者の時間は大きく浮きます。また、マニュアルや社内ポータルが整備されていても、検索性が悪く「どこに書いてあるか分からない」ために結局人に聞いてしまう、という状況もよくあります。ここでも、自然文で質問できる業務チャットAIが有効です。

一方で、パブリックなChatGPTに社内資料をそのまま貼り付ける運用は、情報漏えいの懸念が強く、ルールを厳しくすると今度は誰も使えなくなりがちです。だからこそ、アクセス権と取り扱う情報をコントロールしながら、安全に運用できる社内向け生成AIチャットの環境を整えることが、PMやDX推進担当に求められています。ノーコードで構築できるDifyのような基盤を使えば、専任エンジニアがいない組織でも、一定のルールのもとで業務チャットAIを段階的に立ち上げていくことが可能です。

本記事では、月5,000円以下という現実的なコスト感を前提に、Difyを用いて社内向け生成AIチャットを構築するための考え方と手順を、「そのまま社内企画書に流用できるレベル」を意識して解説します。DX担当として上長や現場を説得する際のストーリー作りにもそのまま使える内容を目指します。

Difyで実現するノーコード基盤と社内向け生成AIチャットの全体像

Difyは、生成AIアプリケーションをノーコードで組み立てられるプラットフォームです。プロンプトやワークフロー、ツール連携、ナレッジベース（RAG）などをGUIで設定できるため、「PythonでAPIを叩くところから始める」のに比べると、社内向け生成AIチャットの立ち上げハードルが大きく下がります。さらに、Difyはオープンソース版とクラウド版の両方があり、自社のセキュリティポリシーに合わせて選べる点も、PMやDX推進担当にとって重要なポイントです。

全体像としては、社員が使うインターフェース（SlackやTeams、社内ポータルなど）と、背後で動く業務チャットAIアプリ、その裏にあるナレッジベースとLLMという四層構造になります。社員は普段使っているチャットツールから質問を送り、そのメッセージがDify上のアプリに渡されます。アプリは、まずRAGの仕組みで関連する社内ドキュメントを検索し、その内容をもとにLLMが回答文を生成します。この一連の処理をテンプレートとして用意し、必要に応じてプロンプトや検索条件をカスタマイズすることで、用途ごとに異なる社内向け生成AIチャットを複数用意することも可能です。

コスト面では、「どのモデルを、どのくらいの頻度で呼び出すか」をあらかじめ想定しておくことが重要です。月5,000円以下という条件であれば、対象部署を1〜2部門に絞ったPoCから始め、FAQやマニュアルを中心に回答するシンプルな業務チャットAIとして設計するのが現実的です。社内利用のピークが想定される時間帯や、一人あたりの質問回数を見積もり、Dify側のワークスペース設定とモデルの料金体系を組み合わせることで、概算コストを算出できます。「まずはこの範囲であれば月5,000円前後に収まる」というラインを作り、利用が広がってきたら段階的に拡張していくのがよいでしょう。

社内向け生成AIチャットの価値は、「社内のどこにあるか分からない情報へ、自然文でアクセスできる窓口を提供すること」にあります。その意味で、Difyは単なるチャットUIツールではなく、社内のドキュメント構造を可視化し、整理しなおすきっかけを与えてくれる業務チャットAI基盤と考えるとイメージしやすくなります。

実務で使える社内向け生成AIチャット／業務チャットAIの構築ステップ

実際に社内向け生成AIチャットを立ち上げるとき、いきなり技術構成から考えるのではなく、まず「どの部署の、どの問い合わせを楽にしたいか」を明確にするところから始めます。例えば、総務部であれば勤怠・休暇・福利厚生、人事であれば評価制度や給与明細、情報システム部であればアカウント発行やPCトラブル対応など、テーマを絞るほど業務チャットAIの効果測定がしやすくなります。最初のPoCでは、「問い合わせ件数が多く、回答がある程度パターン化できるテーマ」を1〜2つ選ぶのがおすすめです。

次に行うのが、ナレッジの棚卸しと整備です。対象テーマに関するFAQ、マニュアル、ガイドライン、社内Wiki、メールテンプレートなどを集め、「いつ時点で有効な情報か」「誰が更新すべきか」といった観点で仕分けます。この段階で完璧に整備する必要はありませんが、明らかに古い情報や重複した文書は整理しておかないと、社内向け生成AIチャットが誤った回答を返しやすくなります。整理したドキュメントは、小さな単位に区切って見出しやカテゴリを付け、Difyのナレッジベースに登録します。これがRAGの土台となり、業務チャットAIが回答の根拠とする情報源になります。

そのうえで、Dify上でチャットボットアプリを作成します。ここでは、どのLLMを使うか、どのナレッジベースを参照するか、回答のトーンや形式をどうするか、といった設定をノーコードで行えます。プロンプトには、「敬体で回答する」「回答の最後に参照した文書タイトルを列挙する」「分からないときは無理に推測せず、担当部署への問い合わせ先を案内する」など、社内向け生成AIチャットとして守るべきルールを明示しておくとよいでしょう。こうすることで、PoC段階から「AIが勝手なことを言っている」という印象を避け、業務チャットAIに対する信頼感を高められます。

テストフェーズでは、実際に現場でよくある質問を30〜50件ほど集め、スプレッドシートなどに「質問例・模範回答・AIの回答」を並べて比較します。回答が期待とずれている場合、「ナレッジが足りないのか」「チャンクの切り方が悪いのか」「プロンプトの指示が曖昧なのか」を切り分けて修正していきます。このサイクルを2〜3回回すだけでも、Difyを使った社内向け生成AIチャットの回答品質は大きく向上します。最終的に、ある程度の精度が出た段階でSlackやTeamsと連携し、限定されたパイロットチームで試験運用を開始すると、現場での受け入れもスムーズです。

失敗しないための運用設計とガバナンスのポイント

多くの社内向け生成AIチャットプロジェクトがつまずくのは、「導入したら終わり」となってしまうケースです。生成AIは万能ではなく、ナレッジが増えたり業務ルールが変わったりすると、必然的にプロンプトやナレッジベースの見直しが必要になります。ここを「継続的なプロダクト運用」と捉え、定期的なチューニング体制を組むことが、業務チャットAIを成功させる鍵です。具体的には、月1回程度の改善ミーティングを設定し、ログから「AIが答えられなかった質問」「誤解を招いた回答」「よく使われている質問」をレビューするのが有効です。

また、ガバナンスの観点も欠かせません。まずは、「この社内向け生成AIチャットにはどのレベルの情報まで入れてよいのか」を決めます。一般公開しても問題のない情報だけを扱うのか、社内限定だが機微情報は含めないのか、あるいは人事・財務などのセンシティブな情報も扱うのかによって、Difyの設計やインフラの置き方も変わります。機密性の高い用途では、クラウドSaaSではなくセルフホスト版のDifyを自社クラウドやオンプレミスで運用する選択肢も検討すべきです。

さらに、「AIの回答はあくまで参考情報であり、最終判断は人が行う」という原則を社内で共有し、社内向け生成AIチャットの回答をそのまま契約・人事評価・重要な意思決定に使わないようにルール化しておく必要があります。たとえば、就業規則の解釈や法務に関する質問に対しては、「概要を説明しつつ、最終的には人事・法務に確認してください」といった文言をプロンプトに埋め込むことで、業務チャットAIとしての安全な振る舞いを担保できます。

最後に、定着のための「コミュニケーション設計」も重要です。PoC段階でうまくいっても、誰も使わなければ意味がありません。社内説明会やランチセッションでDifyを使った社内向け生成AIチャットのデモを行い、「こんな質問にも答えられる」「これだけ時間が浮く」という具体的なイメージを持ってもらいましょう。また、最初の数週間は「困ったらまず業務チャットAIに聞いてみる」ことを促すキャンペーン的なコミュニケーションも有効です。

まとめ：小さく始めて育てる社内向け生成AIチャットとソフィエイトの支援

ここまで、Difyを活用して月5,000円以下から社内向け生成AIチャットを立ち上げるための考え方とステップを整理してきました。ポイントは、最初から完璧なシステムを目指さず、「対象部署とテーマを絞った業務チャットAIのPoC」から始めることです。問い合わせ件数が多い領域で、必要なナレッジを棚卸しし、Difyに登録してRAGを構成する。プロンプトにルールを埋め込み、想定質問でテストし、ログを見ながら改善する。このサイクルを回すことで、少ないコストでも実務で役立つ社内向け生成AIチャットを現場に届けることができます。

とはいえ、PMやDX推進担当が単独でここまでの設計・実装・社内調整を担うのは負担が大きいのも事実です。そこで、株式会社ソフィエイトでは、要件整理フェーズから社内向け生成AIチャット構築、運用設計までを一気通貫で支援しています。「どの業務から着手すべきか」「月5,000円以下に収めるための構成は何か」「既存の見積もりは妥当か」といった相談に対し、単なる技術アドバイスではなく、社内稟議や上長説明にそのまま使える“発注メモ”の形に整理することも可能です。Difyベースの業務チャットAI導入に限らず、既存システムとの連携、UI/UX改善も含めたトータルな設計支援も行っています。

社内の問い合わせ対応や情報共有を一段引き上げる社内向け生成AIチャットに興味がある方は、ぜひ株式会社ソフィエイトまでご相談ください。Difyを活用した現実的な業務チャットAIの構築・運用を、一緒に設計していきましょう。