なぜ今「Dify × 日本語特化モデル」で社内AIツールを作るのか

生成AIが一気に広がったこの数年、「とりあえずChatGPTを使ってみた」「英語モデルをそのまま社内AIツールに組み込んでみた」という動きは、多くの企業ですでに一巡しています。しかし、その次のフェーズである「実務に耐える社内AIツールを作り、継続運用する」段階に進めている企業は、まだそれほど多くありません。そのボトルネックになっているのが、日本語の精度と、ガバナンスを含めた運用設計です。ここで有効になるのが、Difyを中核に据えたプラットフォーム設計と、日本語特化モデルの組み合わせです。

一般的な汎用LLMは英語での学習データが中心で、日本語の社内文書や日本ならではの敬語、業界特有の略語を扱うと精度が落ちがちです。その結果、担当者が毎回「AIが出した回答を読み替えて社員に伝える」という、余計な翻訳レイヤーが発生します。日本語特化モデルを採用し、Dify上で社内向けに最適化したプロンプトやナレッジを組み合わせることで、このギャップをかなり小さくできます。単に翻訳精度が上がるだけでなく、「日本の商習慣」「日本語ならではの曖昧表現」「社内メールや稟議書独特の言い回し」などを前提にした社内AIツールを作れる点が大きな価値です。

一方で、Difyはモデルの差し替えやRAG構成、ワークフロー、ログ管理をまとめて扱えるため、「PoCで試して終わり」になりがちなAIプロジェクトを、現場で使い続けられる社内AIツールへと引き上げる役割を担えます。Difyを使えば、複数の日本語特化モデルを並行して試しながら、同じ画面上でプロンプトやナレッジを比較できますし、特定業務に特化した社内AIツールをいくつも作り、組織横断で展開することも可能です。

この記事では、Difyと日本語特化モデルを組み合わせて社内AIツールを内製したい開発チームに向けて、アーキテクチャ設計から実装手順、RAGの設計、評価・運用、そしてPoCから全社展開までのロードマップを、できるだけ実務目線で整理していきます。単に「こうすると精度が上がります」というレベルではなく、「どう設計すれば現場が安心して社内AIツールを使い続けられるか」「どこでDifyの機能を活かすとコストと手間が下がるか」という観点でご紹介していきます。

社内AIツールの全体像：Difyで押さえるべき3レイヤー設計

日本語特化モデルを選ぶ前に、まずは社内AIツール全体のアーキテクチャを「モデル層」「ナレッジ層」「運用層」の3つに分けて考えると整理しやすくなります。Difyはこの3レイヤーを一つのプラットフォーム上で管理することを想定しているため、最初にここを設計しておくと、後から社内AIツールを追加するときもスムーズです。

モデル層では、どの日本語特化モデルをどの用途に使うかを決めます。たとえば、「高精度だがコストが高い日本語特化モデル」「軽量で応答はやや粗いがオンプレで動かせる日本語LLM」といった複数モデルをDifyに登録し、用途によって使い分ける構成が考えられます。社内AIツールの中でも、顧客向けに連携する部分や経営レポート生成などは高精度な日本語特化モデルを使い、社内での草案生成やメモ要約などは軽量モデルを使う、といった戦略です。Difyのモデル管理機能を使えば、これらを一元管理し、将来モデルを差し替えるときも最小限の変更で済みます。

ナレッジ層は、RAGに使う社内ドキュメントやFAQ、規程、仕様書などをどう整理するかがポイントになります。日本語文書は、1文が長く、敬語や婉曲表現、箇条書きが入り混じるため、そのままベクトル検索に投げると意図した情報にヒットしにくくなります。Difyのナレッジ機能では、文書をチャンクと呼ばれる単位に分割して登録しますが、このとき「見出し＋数段落」程度のサイズにしておくと、日本語特化モデルが回答を組み立てやすくなります。また、部署名や文書種別、改訂日などをメタデータとして付けておけば、「人事が公開している最新の制度だけ」「営業資料のうち直近1年分だけ」といった形で、社内AIツール側からフィルタ条件を指定しやすくなります。

運用層では、権限設計やログ・監査、セキュリティルールをどう設計するかが重要です。社内AIツールは、一度使われ始めると「思った以上に機密寄りの質問」が飛んでくることが多く、誰がどの情報にアクセスできるのか、どこまで回答してよいのかを事前に決めておく必要があります。Difyはワークスペース単位で権限を分けたり、ログを蓄積したりできるため、「人事系社内AIツール」「開発系社内AIツール」など用途ごとにワークスペースを分けることで、権限とナレッジを切り分けることができます。さらに、プロンプトの変更履歴やモデル切り替えの履歴を残しておくことで、「いつから回答が変わったのか」「どのタイミングでトラブルが起きたのか」をあとから振り返りやすくなり、日本語特化モデルを入れ替える際にも安心です。

実践ステップ1：日本語特化モデルをDifyに接続し、社内利用前提で設計する

具体的な構築手順に入る前に、最初のステップとして「Dify上で日本語特化モデルが安定して動く状態」を作ります。まずはDifyのワークスペースを準備し、利用するLLMのAPIキーやエンドポイントを登録します。OpenAIやAzureの日本語対応モデルを使う場合もあれば、国産の日本語特化モデルを自前のサーバーやクラウド上でホストし、DifyからHTTPエンドポイント経由で呼び出す構成もあります。この段階で、社内の情報システム部門やセキュリティ担当と連携し、「どのリージョンのデータセンターで処理されるのか」「プロンプトやログはどこまで保存されるのか」といったポリシーを整理しておくと、後の社内説明がスムーズになります。

次に、代表的な1ユースケースを選び、Difyでシンプルな社内AIツールを作ります。例えば「総務への問い合わせを一次対応するチャットボット」「開発ドキュメントを横断検索する社内AIツール」「社内マニュアルを元にQ&Aを返すヘルプデスク」などです。Difyのチャットボットテンプレートを使えば、画面構成はほぼ自動で用意されるので、開発チームは主にプロンプト設計とナレッジの用意に集中できます。ここで意識したいのは、「社員が入力する情報の粒度を制御すること」です。問い合わせカテゴリや対象システム、緊急度などを入力フォームとして用意し、Difyのワークフローでそれを日本語特化モデルへの指示に変換することで、社内AIツールの回答がぶれにくくなります。

プロンプト設計では、日本語特化モデルに対して「どのような専門家として振る舞うか」「どのような敬語で話すか」「回答をどこまで断定してよいか」「根拠となる社内文書を必ず示すこと」などを明示します。Difyのシステムプロンプトに、これらを日本語で丁寧に書き込むことで、社内AIツールのキャラクターと回答スタイルを統一できます。また、「ナレッジから十分な根拠文書が取れなかった場合は、推測せずに『わからない』と回答し、人間へのエスカレーションを促す」といったルールを組み込むことも重要です。これにより、日本語特化モデルが持つ一般知識よりも、社内ナレッジに基づく回答を優先させることができます。

実践ステップ2：日本語RAGとナレッジ設計で社内AIツールの精度を底上げ

Difyと日本語特化モデルの接続ができたら、次の焦点はRAGとナレッジ設計です。ほとんどの社内AIツールは、会社ごとに異なる制度やシステム仕様、業務フローに答える必要があり、日本語特化モデルだけではカバーしきれません。ここを補うのが、Dify Knowledgeに登録する社内ドキュメント群です。ただし、ドキュメントを「とりあえず全部突っ込む」だけでは、求める回答にはたどり着けません。

まず、ナレッジ投入前に最低限の整備を行います。古い規程や廃止済みの手順書は明示的にアーカイブし、最新版だけをRAGに使うフォルダにまとめます。WordやPDFをそのままアップロードする場合も、ファイル名やフォルダ名に「部署」「対象システム」「改訂日」を含めておくと、Dify側で自動的につけるメタデータと合わせて管理しやすくなります。社内AIツールの誤回答の多くは、「昔の資料を参照している」「別部署向けの手順を引いている」といったナレッジ側の問題であることが多いため、この段階の整理は地味ですが非常に効果的です。

次に、チャンク設計と検索チューニングです。日本語文書は1文が長く、見出しや箇条書きごとに意味の塊ができていることが多いので、「見出し＋その直後の数段落」や「箇条書き単位」でチャンク化すると、社内AIツールが使いやすい形になります。Difyはチャンクサイズやオーバーラップを設定できるため、まずはデフォルト設定でインデックスし、実際の問い合わせログを見ながら「肝心の一文がチャンクから切り落とされていないか」「似たようなチャンクが多すぎないか」を確認するとよいでしょう。また、社内でよく使われる略語や製品名、プロジェクト名をまとめた用語集を作り、日本語特化モデルのプロンプトやナレッジに併用すると、曖昧な問い合わせに対しても安定した回答が出やすくなります。

検索の質を上げるには、Difyが使うベクトル埋め込みモデルも重要です。可能であれば、日本語特化モデルと相性の良い日本語向け埋め込みを選び、意味ベースの検索で日本語のニュアンスをうまく拾えるようにします。その上で、「部署＝人事」「文書種別＝規程」「更新日＝直近1年」といったメタデータフィルタを組み合わせると、社内AIツールは「人事が公開している最新の制度だけを読む」といった行動を取れるようになります。最後に、小さくてもよいので評価用の質問セット（ゴールデンセット）を作り、「この質問に対して、Difyと日本語特化モデルの組み合わせがどのチャンクを引いてきて、どんな回答を返したか」を定期的にチェックする仕組みを用意しておくと、ナレッジ更新時のリグレッションを防ぎやすくなります。

実践ステップ3：評価・監視・ガードレールでDify運用を回し続ける

社内AIツールが一度ローンチされると、「作るフェーズ」から「運用するフェーズ」へと関心が移ります。このフェーズでは、日本語特化モデルやRAGのチューニングに加え、「どうやって品質を測り続けるか」「どうやって安全性を担保するか」が主なテーマになります。Difyは問い合わせログやモデルの応答履歴を確認できるため、これを起点にしたモニタリングの仕組みを作ると便利です。

まず、評価指標を整理します。代表的なものとしては、一次回答率（人間を介さずに完結した件数の割合）、ユーザー満足度（簡易な5段階評価など）、再質問率（回答後にさらに聞き直される頻度）、根拠一致率（回答が参照ドキュメントと整合している割合）、1問い合わせあたりのトークン数とコストなどがあります。これらを月次で振り返ることで、「最近、社内AIツールの回答が長くなりすぎていないか」「日本語特化モデルを差し替えた後にどの指標が改善したか」「RAGの調整が本当に効いているか」といった点を把握できます。Difyの評価機能や、外部のLLM評価ツールを併用して、自動テスト用の質問セットを定期的に流す運用も有効です。

次に、ガードレールとセキュリティです。社内AIツールは、一見 harmless な問い合わせから機密情報に近づいていくケースがあり、「どこまで回答するか」の線引きを作っておく必要があります。Difyのプロンプト側で、「個人情報や給与情報、特定の社員の評価に関する質問には答えない」「アクセス権限がない情報は参照しない」といったルールを明示しつつ、前段または後段に専用のガードレールコンポーネントを挟む構成がよく使われます。また、ユーザーごとの権限とRAGの範囲を連動させ、「営業部のメンバーは営業系ナレッジのみ」「人事部は人事系＋全社規程のみ」といった形で、社内AIツールの回答範囲を動的に制御することも検討したいポイントです。

最後に、組織としての運用プロセスを明確にします。「プロンプトの変更は誰がレビューするか」「日本語特化モデルをバージョンアップする際のテスト項目は何か」「障害や誤回答が発生したときのエスカレーションフローはどうするか」といったルールを決め、Difyの設定やドキュメントに残します。これにより、担当者が変わっても社内AIツールの品質が維持され、日本語特化モデルを差し替えるときも同じ手順で検証とリリースが行えるようになります。

2週間PoCから全社展開へ：社内AIツール導入ロードマップ

ここまでで、Difyと日本語特化モデルを使った社内AIツールの設計・実装・運用のポイントを見てきました。最後に、「結局、どういう段取りで進めると無理なく全社展開まで行けるのか」をロードマップとして整理します。おすすめは、「2週間PoC → 1〜2か月パイロット → 四半期単位の拡大」という三段階で計画するやり方です。

2週間PoCフェーズでは、あくまでスモールスタートを徹底します。対象は1部署、ユースケースは1〜2個に絞り、Difyと日本語特化モデルを使ってシンプルな社内AIツールを立ち上げます。この段階では、完璧な精度は求めず、「Difyの運用感」「日本語特化モデルのクセ」「社内ナレッジの現状」を把握することが目的です。PoCの結果として、「どんな種類の質問が多いか」「どの文書がよく参照されているか」「どこで誤回答が出ているか」を整理し、次のパイロットフェーズで改善する論点を洗い出します。

1〜2か月のパイロットフェーズでは、対象部署を2〜3部門に広げ、Dify上で社内AIツールを複数本並行運用します。このタイミングで、RAG用ナレッジの整備と評価セットの構築、日本語特化モデルの選定・見直しを行います。また、運用ルール（プロンプト変更フロー、障害対応、問い合わせ窓口など）を暫定的に整備し、月次で振り返りをすることで、「このまま全社展開しても大丈夫か」を検証します。ここまで来ると、現場のメンバーから具体的な要望も上がってくるため、「社内AIツールの追加要望をどうさばくか」「優先順位をどうつけるか」といったプロダクト運営の視点も必要になってきます。

四半期単位での拡大フェーズでは、PoCとパイロットで見えた成功パターンをテンプレート化し、Difyのワークスペースやワークフロー、プロンプトを再利用しながら、新しい社内AIツールを横展開していきます。同時に、日本語特化モデルの運用も「モデルカタログ化」しておくと便利です。具体的には、「高精度・高コストのモデル」「軽量・高速なモデル」「オンプレ運用向けモデル」などを社内向けに一覧化し、ユースケースごとに推奨組み合わせを提示します。これにより、新規プロジェクトが立ち上がるたびに「どのモデルを使うか」で悩む時間を削減できます。

この三段階のロードマップを通じて大事なのは、「社内AIツールの体験価値」と「運用コスト」「リスク」を定量的に見える化し、経営層や現場と共有することです。Difyのログ・ダッシュボード、日本語特化モデルの切り替え履歴、RAGのヒット率などを定期的にレポートとしてまとめることで、「投資対効果がどれくらい出ているのか」「どの領域に追加投資すべきか」を議論しやすくなります。

まとめ：Difyと日本語特化モデルで「使われ続ける社内AIツール」をつくる

Difyと日本語特化モデルの組み合わせは、単なる技術選定ではなく、「社内の日本語業務をAIでどう支えるか」という設計そのものです。モデル層・ナレッジ層・運用層という3レイヤーを意識してアーキテクチャを組み立てることで、後からユースケースを追加しても破綻しない社内AIツール基盤を構築できます。また、日本語RAGとナレッジの設計を丁寧に行うことで、「説明は流暢だが中身が違う」といった誤回答を減らし、現場が安心して社内AIツールを使える状態に近づけることができます。

一方で、Difyや日本語特化モデルを導入しただけでは、期待した成果は得られません。評価指標の設計、ログとガードレールによる運用、PoCから全社展開までのロードマップなど、「作ったあとどう運用し続けるか」の設計が不可欠です。この記事で紹介したステップやチェックポイントを、自社のシステム構成や業務プロセスに照らし合わせながら、「まず1本目の社内AIツールをDifyで立ち上げる」「次の四半期で対象部署を広げる」といった具体的な計画に落とし込んでいただければと思います。

株式会社ソフィエイトでは、システム開発・コンサルティング・UI/UXデザインの知見を組み合わせ、Difyと日本語特化モデルを活用した社内AIツールの企画・設計・実装・運用まで伴走支援しています。「すでにDifyを触っているが、社内展開に踏み切れない」「日本語特化モデルを試したいがどこから手をつけるべきか分からない」といった段階でも構いません。ぜひ、お気軽にご相談ください。