AI活用をどうやって実現するか？

ここまでの回で、AIを「仕事を引き取る同僚」として使うイメージは掴めたはずです。

・調べてまとめる仕事を引き取る
・文章のたたき台を先に作る
・同じ質問への一次対応をする
・考え始める前の論点を整える

ただ、多くの人がここで次の疑問を持ちます。

「それって、結局どうやってやるの？」
「ChatGPTに聞けばいいの？毎回？」
「毎回同じように動かすのは無理じゃない？」

この“実現の壁”を越えるために登場するのが、Difyです。

Difyを一言でいうと「AIの同僚の配属係」

難しい説明は一旦やめて、業務の言葉で言います。

Difyは、AIに仕事を任せるときに必要な

・同じ頼み方を毎回しなくていい
・出力の形を揃えられる
・「この仕事はここまで」という線引きを守らせやすい

そういう「仕組み」を作るための道具です。

例えるなら、AIの同僚を雇ったあとに、

・担当業務を決める
・報告のフォーマットを決める
・困ったときのエスカレーション先を決める

こういう“配属”をやる役割です。

「ChatGPTに毎回頼む」と何が違うの？

もちろん、ChatGPTに直接頼むだけでも仕事は進みます。

でも業務で回すと、こうなりがちです。

・頼み方が人によってバラバラ
・出力の形式が毎回変わる
・任せていい範囲が曖昧になって不安になる

結果として、現場ではこうなります。

「便利だけど、毎回調整が必要」
「人によって使い方が違って、共有しにくい」

Difyは、この“バラつき問題”を減らすために使うと理解すると、かなり腹落ちします。

AIの同僚が働く流れ（業務の目線で）

AIの同僚が働くイメージは、とても単純です。

・あなたが依頼する
・AIの同僚が下準備して返す
・あなたが確認して使う

図１：AIの同僚が働く流れ（依頼→下準備→たたき台→人が確認→提出/共有）

ここで重要なのは、Difyを「AIそのもの」だと思わないことです。

Difyは、AIの同僚に

・どう振る舞うか
・何を返すか
・何を返さないか

を“業務ルールとして固定”するための道具、と捉えるのが一番わかりやすいです。

「AIの同僚」を作るときは、まず“設計シート”を書く

いきなり設定を触ると、初心者ほど迷子になります。

先に、紙に書く感覚で「設計シート」を作るのが一番確実です。

図２：AIの同僚“設計シート”（役割・任せる範囲・入力・出力・確認ポイント）

設計シートに書くこと（これだけ）

・同僚の役割（例：調査の下準備担当）
・任せる仕事（例：市場動向を3点に整理）
・任せない仕事（例：結論の決定、社外への送信）
・入力情報（例：テーマ、対象業界、目的、期限）
・出力形式（例：見出し＋3点要約＋参考リンク）
・人の確認ポイント（例：事実確認、社内ルールに合うか）

これが決まると、「AIに任せる」が一気に業務になります。

最初に作るのにおすすめの同僚AIは、第2回の“調べてまとめる係”

Difyで最初に作るなら、シリーズ第2回の仕事がおすすめです。

・失敗しても致命傷になりにくい
・成果物が目に見えやすい
・出力フォーマットを固定しやすい

そして何より、チームで共有しやすい。

「このテーマを入れれば、同じ形式でまとめが返ってくる」
この状態を作れると、Difyの価値が一発で伝わります。

次回予告

次回は、実務で一番使われやすい例として、
「調べてまとめる同僚」を“業務仕様書っぽく”作る手順を、超具体で紹介します。

難しい用語の説明は最小限。
「この項目を埋めれば同僚ができる」というレベルまで落とし込みます。

<文/岡崎 凌>