Bit Blend

初心者でもできる！DifyでRAGを構築する方法を徹底解説

2025-04-19

生成AIへの興味はあるけれど、「難しそう…」「自社でやるのは無理かも」と感じていませんか？

実は、中小企業の現場でもDifyを使えば**高度なAI活用（しかも自社データ連携！）**が、エンジニアでなくても驚くほど簡単に始められる時代になりました。

この記事では、**DifyとRAG（Retrieval-Augmented Generation）**の基礎から導入・運用・トラブル対応まで、「これを見れば迷わない」完全ロードマップをやさしく、具体的にまとめます。

自社特有の知識・マニュアル・FAQを“生成AIチャットボット”で活用したい方、必見です！

集客できる記事をAIで自動作成！seo月100時間の工数を5時間に
国内初のDeep Research機能を搭載！
オウンドメディア用AIライター
マーケティング担当がいない中小企業にもオススメ！

目次

1. DifyとRAGとは何か？基礎から学ぶ生成AI技術

Difyとは？

Dify（ディファイ）は、「ノーコード」で生成AIアプリやボットを構築できるプラットフォームです。

最大の特徴はデータベースやクラウドデータ、PDF、Officeファイル等を“AIの知識”として追加し、独自のAIチャットやナレッジ検索システムを作れる点です。

難しいプログラミング知識は不要。まさに「誰でもはじめられる」生成AI体験の入り口として人気が拡大しています。

類似記事：dify時代のRAG攻略法 ─ 精度を引き上げる最前線

RAG（Retrieval-Augmented Generation）とは？

RAGの正式名称は「リトリーバル・オーグメンテッド・ジェネレーション」。
日本語ではよく「検索拡張生成AI」と訳されます。

どういう仕組みか、ざっくり言うと—

  1. 質問を受け取る
  2. 事前に用意した自社データや知識ベースから関連情報を探す（検索）
  3. その検索結果を材料に、大規模言語モデル（ChatGPT的なAI）が最適な文章を“生成”して答える

という「検索×生成」のハイブリッドなAI応答技術なのです。

どんな場面で役立つ？

  • 社内のFAQ、マニュアル、契約書、議事録、製品カタログ、研修資料…
  • これら“自社だけの情報”の活用が難しかった現場でも、AIが自然な会話でサポートしてくれる

使い方次第で「社内サポートボット・ドキュメントナビゲーター・カスタマー対応の時短」など様々に応用できます。

もう、「ChatGPTに固有の自社情報を答えさせるのは無理」と諦める時代は終わりです！

類似記事：AIに仕事を任せる時代へ。ChatGPTができること・できないことをわかりやすく解説

Dify＋RAGの魅力

  • 自社独自の情報だけをベースにAIが回答→誤答や幻覚を減らせる
  • PDF、Excel、社内Wiki、クラウドなど色々な形式をナレッジとして使える
  • ノーコードで導入できるので、ITが得意な担当がいなくても始めやすい

これまでの「汎用AI」ではできなかった、“あなただけのAI”、本格的に始めてみませんか？

集客できる記事をAIで自動作成！seo月100時間の工数を5時間に
国内初のDeep Research機能を搭載！
オウンドメディア用AIライター
マーケティング担当がいない中小企業にもオススメ！

2. なぜ今、中小企業にもRAG導入が必要なのか

大企業だけのもの…と思っていませんか？

「AI活用なんてリソースがない中小企業では無理」と思いがちですが、**今やRAGこそ中小企業向き！**と言われる理由があります。

中小企業こそ“自社の知識の活用”が肝

  • 少人数の現場ゆえに“誰が何を知っているか”が属人化しやすい
  • 情報共有・業務マニュアルの未整備で「新人育成」「バックオフィスのQ&A対応」が手間
  • 顧客対応や営業資料のナレッジがバラバラ

こうした**“情報のバラバラ問題”を一発で解決し、誰でも「AIで即答できる」**しくみがRAGなのです。

実際にあった現場の効果（事例）

企業導入前の課題RAG導入後の変化
製造業（50名）マニュアルが散在し新人質問多発AIチャットが一括回答、業務時短
ITサービス（20名）FAQ担当者への質問負担大8割の“よくある質問”をAIが解決
観光業（30名）製品説明資料が煩雑・人依存顧客質問の初期受付をAIで省力化

なぜ“初心者でも始めた方がよい”のか？

  • ノーコード実装なので、トライ＆エラーが簡単（失敗コストが低い）
  • 小規模な範囲から始めて「役立つ！」と感じたら全社展開しやすい
  • “1人AI担当”でも運用可能。将来的には自動化や外部連携も柔軟

将来の業務効率UP・人件費削減・会社の知の蓄積。その一歩目としてRAGは最高の選択肢ですよ。

類似記事：生成AIでマーケも業務も爆速化！経営者のための「伝わるプロンプト術」入門

ChatGPTで効率向上

3. 準備するもの一覧と導入前の注意点

“DifyでRAG”に必要なものは？

まずは導入ハードルを明確にしましょう！

設備・ツール編

  • 【必須】パソコン（Windows/MacどちらでもOK・Chrome推奨）
  • 【必須】インターネット環境
  • 【WEB版】Dify公式サイトアカウント登録（無料プランあり）
  • 【API利用する場合】OpenAI等のAPIキー（有料。$5～/月でも運用可）
  • 【推奨】社内データ（PDF・Excel・テキスト・マニュアル等）
  • 【カスタマイズ派】Dockerが動くサーバ（ローカルで構築したい・社内運用したい場合）

スキル・知識編

  • エクセルやインターネット基本操作
  • APIキー取得（説明通りに進めれば迷いません）
  • 社内ファイルの扱い方

これだけ！
プログラミング経験や高レベルなAI知識はいりません。

よくあるトラブル・注意点

  • APIキー（例: OpenAI）作成には支払いカードが必要な場合がある
  • 社内機密情報をアップする前に「部門責任者」や「情シス」と連携しよう
  • データファイル（特にPDFやExcel）の整理整頓は必須。誤ったデータは誤答の温床
  • 無料プランでは一部制限あり、商用利用や大規模なデータ登録は有料プランやセルフホスティング推奨

事前にチェック！導入時のQ&A

Q: 英語のマニュアルでも大丈夫？
A: ChatGPT系AIはマルチランゲージ対応なのでOK（ただし、質問者と同じ言語のデータが推奨）

Q: ファイルはどんな形式でもいい？
A: PDF・TXT・Excel・CSV・HTML等多数サポート。特殊な社内システムのデータは一度CSV化するとベター

【まとめ】準備段階でやること

  • 社内マニュアルや過去のQA・FAQを整理
  • 関連メンバーで「どこまでAI活用するか」用途イメージ擦り合わせ
  • 試験的にDifyへ1-2ファイルだけ取り込んでみる→「まずは試す！」
  • APIキーなど外部連携の初期設定を確認

集客できる記事をAIで自動作成！seo月100時間の工数を5時間に
国内初のDeep Research機能を搭載！
オウンドメディア用AIライター
マーケティング担当がいない中小企業にもオススメ！

4. 実践！DifyでRAGシステムを構築してみよう

ステップ1：アカウント作成＆初期設定

  1. Dify公式サイト（https://dify.ai/）で「Sign up」ボタンから登録
  2. ダッシュボードに入り、「Settings」→「Provider Settings」へ
  3. 利用するLLM（ChatGPT・GPT-4・Claude3など）のAPIキーを入力
    例：OpenAIの場合→OpenAI公式ダッシュボードから取得したキーをコピペ
  4. 「Create New Application」→「Assistant」タイプを選択しアプリ作成

ステップ2：ナレッジ（情報データ）の登録

  1. 左メニュー「Knowledge」タブをクリック
  2. 「Create Dataset」（または「新しいナレッジ」）ボタン→データセット名を入力
  3. 「Upload Files」または「Import from URL」でPDF・TXT・Excel等をアップロード
    複数ファイル・形式登録OK！
  4. 【重要】「チャンク分割」タイプとサイズを選択（
    日本語：2000トークン／重なり500が目安。英語：500/125等）
    • 1トークンは日本語1文字換算、GPT-4o等のモデル仕様参照
  5. 「Process（処理）」実行で、AIがデータを分割＋ベクトル化しナレッジベース構築

ステップ3：RAGワークフローの設定

  1. 「Prompt Engineering」→「Context」セクションで、
    先ほど作成したナレッジデータセットを選択
  2. 検索設定：
    • 「K=3～5」…1回答あたり参照する最大数
    • 「スコア閾値」→0.7（高め推奨）
    • 検索モード「Hybrid（ハイブリッド）」が最も精度高い＝
      ベクトル検索（意味的）とキーワード検索（全文）を自動併用
  3. [必要に応じて]
    • チャンク分割やオーバーラップ、データセットごとの特殊設定も可
    • Rerankモデル（Cohere Rerank等）APIキー入力で結果再ランキング（精度さらにUP!）

ステップ4：プロンプトと応答設計

プロンプトとはAIへの“お題”や指示文です。
Difyでは「System Prompt」にベース方針、「User Prompt」には実際の質問内容が入る構成が主流。

例：System Prompt

あなたはナレッジベースを元に質問に正確に回答するAIです。  
もし関連情報が見つからない時は「その情報は持ち合わせていません」と伝えてください。  
回答の最後に参照情報またはリンク先を明記してください。

例：User Prompt

「契約更新の手順について教えてください」

Difyの“プロンプト設計”はテンプレート化と変数（{{変数名}}）の利用が柔軟。
担当者ごとに微調整や応答追加が超簡単なのも嬉しいポイントです。

ステップ5：AIチャットボットの動作確認

  1. アプリ詳細画面で「Preview（プレビュー）」をクリック
  2. 実際の社内データを使った質問を入力
  3. 正しく回答されれば完成！
    • 想定外の回答が出たら、プロンプトやデータ分割設定を微調整

困った時は？

  • 画面上部（やヘルプページ）から「ドキュメント」参照
  • 社内IT担当やDifyコミュニティのQAを積極活用

“自分で組むのは難しい”と感じた方へ

  • テンプレート活用
    Difyには「Question Classifier + Knowledge + Chatbot」といったRAG向けワークフローテンプレートが色々用意されています。 テンプレ枠で作りはじめて、慣れたらカスタマイズしていくパターンもオススメです！

  • 外部データ自動連携
    GoogleDrive/Dropboxの自動同期、定期バッチ処理なども拡張できます（簡単なGASやZapier等ノーコード・ローコード自動化レシピも豊富）。

ChatGPTで効率向上

5. 導入後に効果を最大化する運用・改善のコツ

作って「終わり」ではもったいない！

せっかく社内データを活用したRAGを作っても、「一度作ったきり」で誰も使わない、精度が落ちる、質問への誤答が混じる…など失敗例も多いです。

せっかくのAIを “ずっと賢く使い倒す” には工夫と工夫の地道な積み重ねが大事！

“使えるRAG”に進化させる運用Tips

1. フィードバックループを作る

  • チャットで「役立った・役立たなかった」の評価ボタン→使い手の声を収集
  • 評価データを元にプロンプト改善やデータ追加のサイクルを回す

2. 定期的なデータ更新・不要データの削除

  • 新しいマニュアル、FAQをどんどん追加
  • 期限切れや古くなった情報は削除や上書き。古い回答が混じる“幻覚”防止に効果大

3. ソース明記・根拠をAIに出させる

  • 「どのPDF・どの章を参考にしたか？」を必ずAI回答に含めるようにsystem promptを調整
  • これで“ChatGPTの作り話的な誤答”問題も激減します！

“精度向上”のための追加テクニック

やりかたメリット
ハイブリッド検索＋Rerank連携用語の揺れや曖昧表現でも高精度検索
条件分岐プロンプト質問に応じて知識ベースや応答トーンを切り替えられる
会話履歴オプションON文脈を“数ターン”保持、複雑な質問にも強くなる
chunk分割とオーバーラップ最適化回答の根拠抜けや誤爆表示を減らす

よくある“つまずき”を即解決

つまずき例1：データ更新したのにAIが古い情報を答えてしまう
→ 原因：再インデックスや「Process」ボタン押し忘れ・キャッシュ更新未実施の場合が多い

つまずき例2：抽象的な質問（例：この件、去年と変わった？）への誤答が多い
→ 解決策：プロンプトで「明確な根拠がナレッジ内に存在しなければ“その情報はありません”と必ず返す」と指定

つまずき例3：同音異義語や類似ワードで検索が誤動作する
→ コツ：キーワード登録・検索モード微調整、チャンク分割設計の見直し

セキュリティ・取り扱いにも注意

  • 部門ごと・役職ごとの「アクセス権限」「ナレッジの分割運用」で情報漏洩リスクを軽減
  • 機密ファイルアップ前後は社内で必ず承認を得る

これらのコツは、実際のDifyユーザー事例から生まれた“現場目線”のノウハウです。

集客できる記事をAIで自動作成！seo月100時間の工数を5時間に
国内初のDeep Research機能を搭載！
オウンドメディア用AIライター
マーケティング担当がいない中小企業にもオススメ！

6. よくある質問とトラブルシュート事例集

ビギナーさんから現場まで、問い合わせの多かった内容を“Q&A形式”でまとめてみました！

Q1. アップロードしたPDFやExcelが反映されません…

A：

  • ファイル名や形式を確認（文字化けや対応外形式だと失敗しやすい）
  • アップ直後は「Process」や「インデックス」作業が終わるまでAIが見ることはできません
  • 【裏ワザ】PDF→テキスト（txt）化してアップし直すとトラブル減少

Q2. 似たような質問でも答えにブレがある

A：

  • ベクトル検索だけに頼ると微妙な表現の違いで回答精度が下がることも。
  • 検索モードを「Hybrid」に、TopK=5、スコア閾値高め(0.7〜0.9)推奨
  • Rerankモデル（例えばCohere Rerank）を追加導入して再ランキングすると精度が一気に向上

Q3. Google DriveやDropboxのデータを自動で同期したい

A：

  • Google Apps Script（GAS）やZapier等で日次・週次同期バッチを自動化する実践例が豊富です
  • GASサンプル（Google Drive→Dify Knowledge Base API）を活用、本ブログ参考記事のコード例もおすすめ

Q4. 社内で複数の部署・役職でデータを分けたい

A：

  • Difyの「Knowledge Base」は複数作成可。部門別・権限別でアクセスコントロールOK
  • 共同編集や権限制御もUIから楽々設定可能

Q5. APIキーやクレジット情報の安全管理は？

A：

  • 個人アカウントや担当者にキーを紐づけず、会社の管理アドレスで一括管理
  • セルフホスト型構築ならAPIキーも社内のみで完結し、セキュリティリスクを下げられる

Q6. 無料プラン・セルフホスティングの違いは？

A：

  • Web版は一部機能・データ件数に制限、商用や大規模運用には有料プランやDocker構築推奨
  • セルフホスト（オンプレ設置）は自社サーバで全データ一括管理可能。情シスやITベンダーと連携してDocker Compose等で丸ごとセットアップできます

Q7. AIが参照した根拠を明記させるには？

A：

  • プロンプトに「回答の最後に必ず出典やファイル名、セクションなど情報源を一行添える」と書き込む
  • Difyのプロンプトエンジニアリングで「参照元強調」テンプレートを活用

他にも初期設定・プロンプト作成・ナレッジの増減などでつまづいた場合は、「Dify　○○　トラブル」等で検索すると大抵何らかのコミュニティQAや実例がヒットします！

ChatGPTで効率向上

7. まとめ：AI活用をさらに広げたい方へ

ここまで「DifyでRAGを構築する方法」を、超初心者目線で具体的にお届けしました。

大事なのは**「初めの一歩は小さく、でも早く」**。1本の社内マニュアルやFAQでも、AIチャットで確実に業務効率は上がります。

この記事のまとめ

  • Dify＋RAGなら「自社特有の知識が活用できるAIチャットボット」が簡単に作れる
  • ノーコード！誰でもはじめられる運用＆改善ノウハウを現場ベースで体系化
  • 運用しながら“賢く”活用するためのコツ・つまずきポイントも完全網羅
  • 無料トライアルやセルフホストも可能で、規模や用途に応じて拡張の幅が広い

もっと業務効率化したいあなたへ

弊社では、AIを使った業務効率化やスタートアップ向けSaaS開発・自社マーケティングAIツール開発まで、
現場目線で一緒に並走しています。

「自社の知識やナレッジ、どう活用したらいいか分からない…」
「うちでも生成AIボットを使いこなしたい！」
そう悩む方は、まずはお気軽に無料相談をどうぞ！
ご要望に合わせて、導入だけでなく初期の設計・改善サイクルもフルサポートします。

ぜひお問い合わせフォームから一歩を踏み出してみませんか？
あなたの業務に最適なAI活用をご提案します！

【生成AIを活用した業務効率化】にご興味がございましたらご相談ください！！

ビットブレンドは生成AIを起点とした業務効率化の支援を行っています。
AIによるコンテンツマーケティングの効率化や、紙媒体の自動データ化、 業務の自動化など、幅広いご支援が可能です。