DeveloperLv4UC-DEV-005
Dify 連携エージェント（ビジネス向け）
LangChain 前提の構成を、ビジネスユーザー向けに Dify の画面操作とワークフロー設計へ言い換えた実践ガイド。
元の開発者向けページでは LangChain 連携が中心ですが、ビジネスユーザーに必要なのは Python の枠組みではありません。必要なのは、Dify 上で検索、本文確認、構造化取得を使い分けるエージェント設計です。このページでは、その観点に置き換えて説明します。
こんな業務に効く
- 社内向けの調査 AI をチーム共有したい
- 検索だけでなく、URL の中身も見て答えさせたい
- Amazon や特定ドメインは構造化データを優先したい
- AI 推進担当が現場向けテンプレートを作りたい
AI に直接聞くだけと比べて何が変わるか
| 比較項目 | AI に直接聞く | Bright Data をつなぐ |
|---|---|---|
| 検索 | 一般的な回答になりやすい | 最新の公開 Web を見やすい |
| 本文確認 | 弱い | 対象 URL の要点抽出に向く |
| 構造化取得 | 苦手 | 対応ドメインは表で扱いやすい |
| チーム共有 | 個人依存 | Dify アプリで共有しやすい |
どう実現するか
メインは Dify です。チームで運用する前提に最も向いているからです。
- Dify でワークフローアプリを作ります。
- 入口の質問に応じて、検索結果を取るか、本文を見るか、既製データを見るかを分岐させます。
- Bright Data の HTTP ノードを複数用意し、用途別に使い分けます。
- 最後に AI ノードで、表、箇条書き、推奨アクションの形に整えます。
使い分けの基本は次の 3 つです。
- 候補探し: 検索結果を使う
- ページ理解: 本文取得を使う
- 定形情報: 構造化データを使う
これを Dify で 1 つのワークフローにまとめると、現場は「どの API を使うか」を意識せずに済みます。
用意するもの
- Bright Data アカウント
- API キー
- Dify
- 想定ユースケース 2 から 3 個
- 出力テンプレート
ざっくりの予算感
- 小規模 PoC: 月 5,000 円から 20,000 円程度
- 部門向けワークフロー運用: 月 2 万円から 10 万円程度
- コスト差の主因: 検索件数、本文取得量、対象ドメイン数
最初から万能エージェントを目指さず、1 業務 1 ワークフローで始めるほうが定着します。
法務・運用の注意
- どの質問でどの取得方法を使うかを決めておきます
- 出典 URL を残し、AI の結論だけを保存しないようにします
- 商品情報、企業情報、ニュース要約を同じワークフローに詰め込みすぎないほうが安全です
- 編集権限は AI 推進担当に絞ると運用が安定します