30秒でわかるこの記事のポイント
- 市民開発とは、プログラミング知識を持たない現場担当者が自らAIアプリを作ること
- Difyのビジュアルフロー設計で「何が、どこを経由して、どこに行くか」が直感的に理解できる
- テンプレートとDSLの組み合わせで「ゼロから作らない」「社内で共有・展開できる」仕組みが整う
- 実際に現場主導で数百のAIアプリが生まれ、年間数千時間の業務削減を実現した企業も
「AIを活用したい。でも、うちにはエンジニアがいない」
中小企業の経営者や現場担当者から、こうした声をよく耳にします。AIの可能性は理解しているものの、実際に動くアプリを作るには専門的なプログラミング知識が必要だと思われがちです。
しかし、Difyを使えば、その前提は覆ります。ビジュアルフロー設計・テンプレート・DSLという3つの武器で、エンジニアがいなくても現場の課題を自動化するAIアプリを作れるのです。
この記事では、**「市民開発」**という考え方と、Difyでそれを実現する具体的な方法を解説します。
Data Insightでは、AIを単なる効率化ツールではなく、人間の創造性を支援し、現場の知恵を形にするパートナーとして定義しています。市民開発は、その考え方を体現するアプローチです。
§ 1. 「市民開発」とは ─ 中小企業のコンテキストで考える
§ ITスキルは「Excelとメール」で十分という事実
「市民開発（Citizen Development）」とは、プログラミングの専門知識を持たない人が、自分の業務に必要なアプリケーションを自ら作ることを指します。
「プログラミングができなければアプリは作れない」という常識は、もはや過去のものです。必要なのは：
- 自分の業務課題を理解していること
- 「こうなったら便利」というアイデアを持っていること
- ExcelやWebアプリを日常的に使っていること
つまり、現場で働くほとんどの人が、市民開発者になれる素質を持っているのです。
§ なぜ中小企業にとって重要なのか
中小企業が直面する現実を考えてみましょう：
- エンジニア採用は困難：大手企業との競争で、優秀なエンジニアを採用するのは難しい
- 外注コストは高い：システム開発を外注すると、小さな改善でも数十万円単位の費用がかかる
- 課題は山積み：日々の業務の中で「これを自動化できたら」という場面は無数にある
市民開発は、この3つの課題を同時に解決します。現場を最も理解している人が、自分で解決策を作れるからです。
§ 2. Difyのビジュアルフロー設計の仕組み
§ キャンバス上でノードを組み合わせる
Difyの**Studio（スタジオ）**は、AIアプリを設計するためのビジュアルエディタです。
操作は驚くほどシンプルです：
- ノードをドラッグ＆ドロップ：画面左のパネルから必要な機能（ノード）を選んでキャンバスに配置
- 矢印で接続：ノード同士を線でつなげて、データの流れを定義
- 完成：保存ボタンを押せば、すぐに動作するAIアプリになる
コードは一行も書きません。
§ 基本構成「Start → LLM → End」
どんなに複雑なAIアプリも、最小構成は3つのノードで成り立っています：
- Start：ユーザーからの入力を受け取る
- LLM：AIモデル（GPT、Claude等）が処理を行う
- End：結果を出力する
たとえば「問い合わせ内容を要約するアプリ」なら：
[Start: 問い合わせ文を入力] → [LLM: 内容を要約] → [End: 要約結果を表示]
これだけで、実際に動くAIアプリが完成します。
§ 「何が、どこを経由して、どこに行くか」が一目でわかる
ビジュアルフロー設計の最大のメリットは、データの流れが視覚的に理解できることです。
- 入力されたテキストがどこで処理されるか
- 分岐があるならどの条件でどちらに進むか
- 最終的にどんな形で出力されるか
これらがすべて「フロー図」として見えるため、非エンジニアでも全体像を把握できます。また、問題が起きたときも「どこで止まっているか」が一目瞭然です。
§ 3. テンプレートの活用 ─ ゼロから始めないでよい
§ 公式テンプレートで「動くもの」から始める
Difyには、すぐに使えるテンプレートが豊富に用意されています：
- チャットボット：社内FAQに答えるアシスタント
- 要約ジェネレーター：長文を自動で要約
- データ抽出ツール：非構造化テキストから情報を抽出
- 翻訳アシスタント：多言語対応の翻訳ワークフロー
テンプレートを選択すれば、すでに動作するアプリがキャンバス上に展開されます。
§ テンプレートからカスタマイズへ
テンプレートはそのまま使うこともできますが、真価はカスタマイズの起点として使うことにあります：
- テンプレートを選択：目的に近いものを選ぶ
- 動作を確認：まず「動くもの」を体験する
- カスタマイズ：自社の業務に合わせてプロンプトやフローを調整
- 公開：社内で使えるようにする
この流れで、**最短30分で「自社専用AIアプリ」**を作ることも可能です。
§ 「動く成功体験」が自信につながる
市民開発で最も重要なのは、早い段階で「動くものを見る」体験です。
「自分にはできない」と思っていた人が、テンプレートから始めて実際に動くアプリを作ると、その瞬間に意識が変わります。「これなら自分にもできる」という自信が、次の挑戦への原動力になるのです。
§ 4. DSLとの組み合わせ ─ 共有・複製・社内展開
§ DSL（YAML形式）でアプリを「持ち運べる」
Difyで作成したワークフローは、**DSL（Domain Specific Language）**という形式でエクスポートできます。
DSLはYAML形式のテキストファイルで、ワークフローの構成（ノード、接続、設定）がすべて記述されています。これにより：
- バックアップ：アプリの設計をファイルとして保存
- 共有：他のDify環境にインポートして再現
- バージョン管理：Gitなどで変更履歴を追跡
§ エンジニアが作った「お手本」を現場が活用
DSLの真価は、「作る人」と「使う人」の分業を可能にすることです。
- エンジニア（または得意な人）がお手本を作成：ベストプラクティスを盛り込んだワークフローを設計
- DSLとしてエクスポート：社内共有フォルダに保存
- 現場担当者がインポート：自分のDify環境に取り込む
- カスタマイズして使用：自分の業務に合わせて微調整
これにより、「車輪の再発明」を防ぎながら、各現場の要件に合わせた最適化ができます。
§ 「自社の型」を蓄積していく
時間が経つにつれ、社内には**「自社で使えるワークフローのライブラリ」**が蓄積されていきます。
- 営業部門が作った「商談議事録の要約フロー」
- カスタマーサポートが作った「問い合わせ分類フロー」
- 経理部門が作った「請求書データ抽出フロー」
これらが社内資産として共有されることで、新しいメンバーも既存の「型」を活用して、すぐに生産性の高い仕事ができるようになります。
§ 5. 複雑なロジックも視覚的に実装
§ If-Else（条件分岐）で「場合分け」を表現
現実の業務には、「条件によって処理を変える」場面が頻繁にあります。
たとえば、問い合わせ対応フローで：
- 緊急の場合：即座に担当者に通知
- 通常の場合：チケットを作成して後で対応
DifyのIf-Elseノードを使えば、こうした分岐を視覚的に描けます。フロー図上で「ここで分岐する」「この条件ならこっち」が見えるため、ロジックの全体像が把握しやすくなります。
§ Iteration・Loopで「繰り返し」を表現
複数の項目を順番に処理する場面もあります。
- 10件のメールを1件ずつ要約する
- リストの各項目についてAIにチェックさせる
Iterationノードを使えば、「このリストの各要素に対して、この処理を繰り返す」というパターンをノーコードで実装できます。
また、Loopノードを使えば、「条件を満たすまで推敲を繰り返す」といったサイクル処理も可能です。
§ 変数アグリゲーターで「合流」を整理
条件分岐で分かれた流れを、最終的に一本にまとめたい場合は変数アグリゲーターを使います。
分岐先ごとに異なる結果が出ても、最後は統一されたフォーマットで出力できるため、複雑なフローでも整理された結果を得られます。
§ 6. 事例 ─ 市民開発で成果を出した企業
実際に市民開発を導入し、成果を上げている企業の事例をご紹介します。
§ カカクコム：社内問い合わせAIボットで大幅な工数削減
価格比較サイト「価格.com」を運営するカカクコムでは、Difyを活用して社内問い合わせ対応のAIボットを構築。従来は人手で対応していた問い合わせをAIが自動で処理することで、年間18,000時間相当の業務削減を実現したと報告されています。
参考：Dify公式ユーザー事例
§ リコー：テンプレート化と社内展開で標準化を推進
複合機メーカーのリコーでは、Difyで作成したツールをテンプレート化し、社内の各部門に展開。「作る→複製→展開」のサイクルを回すことで、部門ごとにバラバラだったツールを標準化し、効率的な運用を実現しています。
参考：Dify公式ユーザー事例
§ リンクアンドモチベーション：現場主導で数百のAIアプリを開発
組織コンサルティングを手がけるリンクアンドモチベーションでは、市民開発の文化を組織全体に浸透させることで、現場の担当者が主体となって数百のAIアプリを開発。IT部門に頼らず、各部署が自分たちの課題を自分たちで解決する体制を構築しています。
参考：Dify公式ユーザー事例
§ 共通するパターン
これらの事例に共通するのは、以下のパターンです：
- エンジニアが「型」を作る：最初のベストプラクティスを設計
- 現場が「活用・カスタマイズ」する：自分の業務に合わせて調整
- 成功事例が横展開される：他部門・他業務にも広がる
市民開発は「エンジニアがすべてを作る」モデルから、「エンジニアと現場が協働する」モデルへの転換です。
§ 7. 市民開発を成功させるためのポイント
§ 最初は「小さい課題」から始める
市民開発を始めるなら、まずは小さな課題から取り組むことをおすすめします：
- 社内FAQへの回答を自動化する
- マニュアルの検索を効率化する
- 定型的なレポート作成を補助する
大きなプロジェクトではなく、「1時間で形になる」レベルの課題を選ぶことで、成功体験を早く積めます。
§ 「動く成功体験」を早期に積む
市民開発で最も大切なのは、「自分にもできた」という実感です。
完璧なものを目指すのではなく、まず「動くもの」を作ること。動いた瞬間の達成感が、次の挑戦へのモチベーションになります。
§ エンジニアとの分担を明確にする
市民開発は「エンジニアが不要になる」ことを意味しません。むしろ、役割分担を最適化することがポイントです：
- エンジニアの役割：セキュリティ設計、API連携、複雑なロジック、ベストプラクティスの設計
- 現場の役割：要件定義、プロンプト調整、運用、改善提案
お互いの強みを活かすことで、開発効率と品質の両方が向上します。
§ 継続的に「型」を蓄積する
市民開発を一時的なイベントで終わらせないためには、組織として「型」を蓄積していく仕組みが必要です：
- DSLをテンプレートとして社内共有
- 成功事例をドキュメント化
- 定期的な勉強会やナレッジ共有
これにより、市民開発の文化が組織に定着し、持続的な改善サイクルが回るようになります。
§ まとめ
この記事では、Difyを活用した「市民開発」の実現方法について解説しました。
- ビジュアルフロー設計で、プログラミングなしで複雑なAIアプリが作れる
- テンプレートとDSLの組み合わせで、社内展開と標準化が可能
- 実際の事例が証明：現場主導で、年間数千時間の業務削減は「理想」ではなくなった
「エンジニアがいないから」は、もはやAI活用を諦める理由にはなりません。現場の課題を最も理解しているのは、現場で働く人々自身です。Difyは、その知恵を形にするための道具を提供します。
§ よくある質問（FAQ）
§ Q1: プログラミング経験がゼロでも本当に使えますか？
A: はい、使えます。Difyのビジュアルフロー設計は、ExcelやPowerPointを使える方なら直感的に操作できます。実際に、ITとは無関係の部署（営業、総務、人事など）の方々が、研修を受けて自分でAIアプリを作っている事例が多数あります。
§ Q2: 市民開発で作ったアプリは業務で本当に使えるレベルですか？
A: テンプレートをベースにした定型的な処理であれば、十分に業務で使えるレベルのアプリが作れます。ただし、機密データを扱う処理やシステム連携が必要な場合は、IT部門との連携をおすすめします。
§ Q3: セキュリティは大丈夫ですか？
A: Difyはオンプレミス（自社サーバー）でも運用できるため、データを外部に出さない構成が可能です。また、APIキーの管理やアクセス制御の仕組みも備えています。具体的なセキュリティ要件については、導入時にIT部門と相談することをおすすめします。
§ Q4: 社内展開するには何から始めればよいですか？
A: まずは「小さく始める」ことをおすすめします。1つの部署で1つの課題を解決するところから始め、成功事例ができたら横展開するというアプローチが効果的です。Data Insightでは、市民開発の導入支援も行っています。
§ Q5: どのくらいのコストがかかりますか？
A: Dify自体はオープンソースで無料で利用できます。コストがかかるのは主に（1）AIモデルのAPI利用料、（2）サーバー費用（クラウドまたはオンプレミス）、（3）導入・教育支援（必要な場合）です。小規模から始めれば、月額数千円程度から運用可能です。
§ 次のステップ
市民開発の可能性に興味を持たれた方は、まずテンプレートから始めることをおすすめします。
Difyの導入や市民開発の社内展開についてお悩みでしたら、Data InsightのDify伴走支援をご活用ください。「何から始めればよいかわからない」という段階からでも、一緒に最適な進め方を設計します。
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次の記事では、Difyのアノテーション・継続学習─AIの回答を「育てる」─の仕組みを解説します。