Difyと生成AIでできることまとめ — マーケ・セールス・管理・プライベートまで、なぜAIで実現できるのかも解説

はじめに

生成AIは「人間がやると時間やコストがかかる作業」を高速かつ柔軟に処理できるのが強みです。本記事では、Difyや生成AIで実際に何ができるのかをユースケース別に整理しつつ、なぜAIでそれが可能なのかまで一緒に解説します。

1. 業務特化のAI活用例

マーケティング

1) レポート生成AI

• 課題：データ収集・整形・要約に時間がかかる
• 解決：Difyで「取得→整形→要約→出力」をテンプレ化し、毎週自動化

• なぜAIでできる？
• パターン抽出と要約が得意：指標定義（CTR/CVR等）を固定すると表の差分を素早く要約。
• 形式指示に従う：PREP法（結論→理由→例→結論）で出力安定。

要約プロンプト例（コピペOK）

あなたはマーケ責任者向けのレポート生成アシスタントです。
# 目的
今週の主要KPIをPREP法で1ページ要約に。
# 前提
CVR=CV/Clicks, CPO=Cost/Orders。先週比は±%表示。
# 入力
<集計表CSVや表>
# 出力
1) エグゼクティブサマリ（200字）
2) KPIサマリ表
3) インサイト（3点、根拠つき）
4) 来週アクション（3点、担当・締切）

2) 問い合わせの集計・分類

• ポイント：「不明」はあえて不明カテゴリで管理（無理推定しない）

• なぜAIでできる？
• 意味ベースの分類（NLP）：言い回しが異なっても意味が近ければ同じカテゴリへ集約。
• 信頼度の数値化：confidenceで低スコアは人が確認。

# 目的: 問い合わせをカテゴリ分類。該当なしは必ず「不明」。
# カテゴリ: 価格 / 技術 / 導入時期 / 不明
# 出力: {"category":"...", "confidence":0-1, "evidence":"根拠抜粋"}

セールス

3) インサイドセールス向けアタックリスト作成

• 出力：ターゲット条件に合う優先度つきリスト（想定ニーズ・推奨トーク付き）

• なぜAIでできる？
• 条件スクリーニング＋スコアリング：ルールと推定を同時処理し、再生成も高速。

# 目的: クリニックのアタックリストに優先度付け
# 基準: 1)製品適合度 2)直近反応 3)地域性 4)既存機器の相性
# 出力: {"name":"...", "priority":"A/B/C", "rationale":"根拠"}
# ルール: 根拠が薄い場合はpriority=C

4) 営業エリアの平均単価収集

• 課題：単価は日々変動し、手動追跡は困難
• 解決：複数ソースから数値抽出→外れ値除去→中央値を代表値化。取得日・確度タグを保存

• なぜAIでできる？
• 数値抽出＆統計処理：複数地点からの情報を要約・推定。
• 鮮度管理：取得日・推定/確定のメタ情報を自動付与。

5) 院長名の情報収集（DM/チラシ送付のため）

• 背景：美容医療ではFAX/メール経由の案内が効果的。1件の問合せ単価が高く、成約時は数百万円〜
• 課題：氏名の誤りは致命傷＝ハルシネーション対策は必須

• なぜAIでできる？
• 公式情報からの候補抽出：医院サイト、学会名簿などのパターン認識で高速列挙。
• 最終確定は人の目：AIは候補＋根拠URL提示、人が照合して確定する二段構えが安全。

管理業務

6) スライド作成／上長報告

• なぜAIでできる？
• 構造化要約が得意：見出し化・箇条書き化・要点抽出で短時間整形。
• テンプレ適用：フォーマットを事前指定すれば表現揺れが減る。

7) 引き継ぎ資料の自動下ごしらえ

• なぜAIでできる？
• 大量文書の分類・タグ付け：反復処理に強く、FAQ/連絡先/重要タスクを索引化。

プライベート

8) Alexa × AI連携（情報更新の自動化）

• なぜAIでできる？
• 音声→テキスト理解：雑談的な音声でも意図抽出が可能。
• API連携：ニュースや予定を取得・要約・読み上げまで一気通貫。

2. プロンプト設計の基本

• 曖昧を避ける：誰に／何を／どう伝えるか（目的・背景・役割・タスク・出力形式）
• 構造化して伝える：表形式・箇条書き・PREP法
• 批判的思考を与える：5 Whysや反対意見の提示を指示
• 新人にも伝わる形：例え話・会話形式での説明

5 Whysテンプレ

以下の課題について、なぜ？を5回繰り返して根本原因を特定し、
最後に「再発防止の打ち手」を3つ提案してください。
課題: <課題を記入>

3. 実装テンプレ

3-1. 進め方（アジャイル）

• 小さく作る → 使う → フィードバック → 週次で改善
• モデル更新に合わせプロンプトと評価指標を見直し

3-2. 出力の標準化（シート設計）

• 必ず蓄積：スプレッドシート／DBに保存（時系列比較・再学習の母集団）
• 共通列例：date, source, metric, value, notes, confidence

3-3. 品質管理ルール

• 不明は不明：誤推定しないで記録
• 信頼度閾値：例：<0.6は人レビュー
• 根拠の提示：URL／引用を必須化

4. まとめ

生成AIが役立つ最大の理由は、反復・分類・要約・検索を文脈理解と組み合わせて高速処理できるから。マーケ・セールス・管理・私生活まで、目的起点で小さく回して改善し続けることが、最短の成果につながります。