株式会社SapeetにおけるDifyの活用事例

ツール導入前の課題

株式会社Sapeetのソリューション事業部では、受託開発の中で生成AIを活用する機会が増えており、当初はワークフローをPython+LangChainで構築していましたが下記のような課題がありました。

• 頻繁に発生するプロンプトやワークフローの修正に対して、都度コード修正とデプロイを行う必要があった
• 顧客と直接話す機会が多いプロジェクトマネージャ(以降PMと呼ぶ)の方がエンジニアよりも顧客課題を深く理解しているが、PMがプロンプトを閲覧したり修正することができない

どのような状態を目指していたか

• PMのような非エンジニアでもプロンプトやワークフローを閲覧し簡単に修正できる
• 顧客のニーズに合わせ素早く改善のサイクルを回すことができる

• プロンプトやワークフローの変更容易性
• Pythonのコードとの連携
• 運用コスト

• ノーコードツールであるため、エンジニア以外がプロンプトやワークフローの修正をGUI上で簡単に行える点
• API呼び出し機能を使うことでPythonのコードと連携できる点
• セルフホスト運用により安定した動作と低コストを実現できた点（ミニマム構成だとAWS上で月額約30USD）
• 構造化出力/コスト取得/ワークフローエクスポートといった開発の実務に即した機能が備わっていた点

改善したかった課題はどれくらい解決されたか

• 変更の度にPythonのコードを修正する必要がなくなり、修正やデプロイ工数を削減
• PMもDify上で設定を直接変更でき、開発スピードと柔軟性が向上

どのような成果が得られたか

• 顧客の要望をスピーディに反映し改善を繰り返すことで、結果的に顧客にマッチしたサービスとなり、喜びの声を頂けた
• 顧客にプロンプトを確認してもらったり、Pythonのコードと結合する前にDify上のワークフローを使ってもらうことで、開発内容に納得頂きながらプロジェクトを進めることができた

導入初期はクラウド版を使っていたが、PythonからのAPI呼び出し時にCloudflareによるアクセスブロックが発生したり、ワークフローの実行が失敗(おそらくサーバ側の負荷によるもの)することがあり、挙動が不安定であった。そのため、セルフホスト版を検討し、これらの不安定な挙動が改善されることを確認した。

Difyは特にPoC案件にて生成AIを活用したサービスをスピーディに構築したい場合に非常に有効なツールです。生成AIを用いたサービス開発においてはプロンプト、ワークフローやモデルの変更が頻繁に発生しますが、これらに柔軟に対応することができます。 ノーコードツールであるためDify単体では複雑なUIやロジックの実装が難しいものの、Pythonと組み合わせることでより高度なシステムを構築できます。また、セルフホスト構成を採用することで、安定性やコストを考慮しながら運用することが可能です。

• 他案件への横展開と開発効率化推進