中小企業のAIエージェント構築にDifyを選ぶ理由｜ローカルLLM（Ollama）で運用している現場から解説

▲現在、弊社のDify環境で稼働している16個のAIアプリ（ワークフロー10／チャットボット4／エージェント1／テキスト生成1）

「AIエージェントを自社で構築したい」。そう考えて調べ始めると、まず壁になるのが「何から手をつければいいか分からない」「月額費用がいくらかかるのか不安」という2点ではないでしょうか。

この記事では、Dify（オープンソースのAIアプリ開発プラットフォーム）を社内で実際に運用している現場の立場から、構築の進め方・ローカルLLM（Ollama）運用の実態・費用感を、宣伝抜きで解説します。

1. Difyで何ができるのか

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Difyは「ノーコード／ローコードでAIアプリが作れる」ツールです。画面上でブロック（ノード）をつなぐだけで、次のようなアプリが作れます。

・チャットボット：社内規程やマニュアルを参照して答えるFAQボット 

・ワークフロー：メールの分類・要約・通知を自動で行う処理パイプライン

・エージェント：調べ物をして報告するAIアシスタント

「チャットで聞けるだけのAI」で終わらせず、システム同士をつなぐ自動化まで作れるのがDifyの強みです。

2. 実例①：メール仕分けの自動化パイプライン

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最も効果が分かりやすいのが、受信メールを自動で仕分けるワークフローです。

▲メール仕分けパイプラインの全体図。左から右へ処理が流れる

処理の流れはシンプルです。

（1）Gmail受信：新着メールを検知して起動（本文・差出人・件名を入力にする）

（2）メール分類（AI）：ローカルLLM（qwen2.5:3b）がJSON形式で分類・要約・次のアクションを判断

（3）ラベル決定・メッセージ生成：Gmailのラベル付けと、Discord通知用のメッセージを作る

（4）営業メールか判定：IF分岐で「営業」か「通常」かを振り分ける

（5）Discord送信：担当チャンネルへ通知（失敗時は3回リトライ）

このワークフローは完全にローカルで動き、API利用料はゼロです。メールという機密情報を外部のクラウドAIに送らずに済む点が、社内導入での大きな安心材料になります。

3. ローカルLLM（Ollama）運用の実際

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「AIというとAPI課金が心配」という声をよく聞きます。弊社の構成では、DifyにOllama（ローカルLLM実行環境）を接続して、すべて自社サーバー内で完結させています。

▲モデル設定画面。OllamaプラグインでLLM・埋め込み・リランクをローカルで使える状態

▲ワークフローのAIノード設定。qwen2.5:3bに「JSON形式で分類・要約・次のアクションを出力」と指示している

実際に使ってみて分かった、モデルサイズの使い分けの目安です。

・分類・タグ付け・判定：小型（1.5〜3B）で十分（例：qwen2.5:3b）

・社内FAQの要約回答：小型〜中型（1.5B〜7B） 

・長文の生成・複雑な推論：中型以上、またはクラウドLLMと併用

正直なところ、小型モデルは「長い文章を書かせる」のは苦手です。しかし「これは営業メールか？」「次のアクションは何か？」のような分類・判断タスクなら、小型モデルでも実用十分な精度が出ます。全部ローカルにこだわらず、機密データはローカル・一般データはクラウドというハイブリッド構成が現実解と考えています。

4. 実例②：社内FAQボット（RAG＋出典表示）

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社内で評判が良いのが、社内規程を参照して答えるFAQボットです。

▲「貴社の強みは何ですか？」への回答例。文書の断片を出典（CITATIONS）として表示している

ポイントは回答に出典（引用文書）が付くことです。RAG（検索拡張生成）で社内文書を参照させ、どの文書のどこから答えたかを表示するため、担当者は回答を鵜呑みにせず確認できます。この「出典付き回答」があれば、社内展開時の不安が大きく減ります。

5. 構築の進め方：いきなり本番を作らない

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失敗しない進め方の結論は「小さく作って、使わせて、育てる」です。

（1）現場の業務を1つ選ぶ（繰り返し発生する・判断基準が明確なものが最適）

（2）PoC（試作）を1〜3週間で作る：ワークフロー1本、実データを使用 

（3）実際の現場で2週間試す：誤判定の事例を集めてプロンプトや分岐を修正する

（4）本番運用へ：通知先の追加・例外処理・ログ確認の仕組みを足す

よくあるつまずきは3つです。

・プロンプトだけで精度を上げようとする → 判断基準を分岐（IFノード）に逃がすと安定する

・例外ケースを想定していない → 「分類できなかった」経路を必ず作る

・現場が使わない → 通知は「普段見ている場所」（Discord・LINE）へ届けるのが効く

6. 費用感

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・Dify本体（Community版）：無料‼️（オープンソース）

・サーバー：LAN内の既存PCやMac miniでも運用可能。専用機を用いる場合も小型ミニPC程度から

・API利用料：ローカルLLM構成ならゼロ（クラウドLLMを併用する場合のみ従量課金）

・構築にかかる工数：これが最大の費用。ワークフロー1本のPoCでも「ノードのつなぎ方・プロンプト設計・例外処理」の設計経験が必要になります

つまり「ツール代」ではなく「設計の知見」が費用の中心です。自社で試す場合はまず無料で始められ、うまくいかなかったときのやり直しコストが小さいのがDify構成の利点です。

7. まとめ

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・Difyは「チャットボット」で終わらせない、業務パイプライン型のAI自動化に向いたプラットフォーム 

・Ollamaとの組み合わせで、機密データを外に出さない・API費用ゼロの運用が現実的にできる 

・進め方は「小さなPoC → 現場で2週間 → 本番」。分類・判断タスクから始めるのが成功しやすい

弊社（株式会社シャイオス）では、この記事で紹介した構成をそのまま提供しています。Dify＋OllamaでのAIエージェント構築は、要件のヒアリングからPoC、社内運用の立ち上げまで一括で支援します（Dify Marketplaceへのプラグイン公開実績あり）。

まずは無料相談で「どの業務から始めると効果が出るか」を一緒に見極めませんか。