1

Difyの概要 / 生成AIの基礎

約2時間

Difyの役割と強みを中心に当コースで学ぶ主要テーマについて説明します。また、生成AI・LLM(大規模言語モデル)の基礎知識や生成AIが社会やビジネスに与える影響について学びます。

2

生成AIツールの比較 / Difyの立ち位置

約2時間

ChatGPT・NotebookLM・Genspark・v0.dev・HeyGen・Suno AI等の主要生成AIツールを実際に操作し、業務に合わせた選定基準を理解します。また、複数モデル対応の生成AIアプリ基盤としてのDifyの位置付けと差別化ポイントを把握します。

3

プロンプトエンジニアリング

約2時間

プロンプトエンジニアリングの基本から応用までを段階的に学びます。プロンプトの構成、作成時の注意点、各種テクニックについて解説します。

4

開発環境構築と料金プラン

約1時間

クラウド／セルフホスト等の実行環境の違いやDifyのプラン選定方法を学びます。また、Difyアカウント開設や動作確認を行い、アプリケーション開発基盤を整えます。

5

OpenAI API連携 / Dify活用の基本

約3時間

OpenAI公式サイトでAPIキーを発行し、モデル別の料金を試算するなどコスト算出方法を習得します。さらに、Difyで開発できる生成AIアプリの種類の把握、マーケットプレイスでのツール活用方法、運用時のトラブル解決法など、Difyを使いこなすうえで欠かせない知識を身に付けます。

6

チャットボットの開発から公開までの手順

約8時間

チャットボットの開発から公開までの流れを学びます。「URL共有・サイト埋め込みの公開方式の違い」「ログや統計情報の確認方法」「LangSmithによるパフォーマンス分析」など実際に本番リリースする際に必要となる仕組みを網羅的に習得します。

7

RAGを用いた社内情報の活用

約5時間

RAGの概念を押さえ、PDFやWeb等の社内情報を活用する方法を学びます。また、「チャンク設定」「インデックス方法」「検索設定」について一から学び、LLMが必要情報を瞬時に参照できる仕組みを習得します。

8

生成AIアプリ開発と外部API連携

約4時間

DifyのGUI操作で「テンプレートと変数を組み合わせてPR文を即時生成するテキストジェネレーター」と「Web検索→要約→レポート出力を自律実行する生成AIアプリ」を構築します。さらにSlack APIをカスタムツールとして登録し、ワンクリックで指定内容をチャンネルに自動投稿できる仕組みまで習得します。

9

ワークフローの基礎

約10時間

開始・終了・LLMなどのブロックを用いて、PDF要約、画像文字起こし、ナレッジ参照、自動分岐を行うフローを学びます。また、学んだ内容をもとに「セールスを支援する生成AIアプリ」「企画を立案する生成AIアプリ」を構築します。

10

ワークフローの応用

約3時間

「LLM出力をJSON形式で返す設定」「文字数チェック・計算・条件分岐を盛り込む設定方法」「例外発生時の自動リトライ設定方法」などを学びます。また、学んだ内容をもとに深い試行錯誤を繰り返す「ディープリサーチ」機能を持つワークフローを作成します。

11

中間課題①：Webサイト埋め込み型の顧客問い合わせ対応自動化チャットボット

約3時間

これまで学んだRAGやワークフローなどを総合的に活用し、顧客問い合わせ対応自動化チャットボットを作成します。また、作成したチャットボットをWebサイトに埋め込み、サイトに訪問したユーザーが利用できるようにします。

12

AIエージェントの活用

約5時間

DifyでAIエージェントを使いこなすためのブロックの使い方、プロンプトの設計方法を学びます。また、実践編ではマルチエージェント協調(役割分担した複数の AI エージェントが連携して 1 つの仕事を仕上げる仕組み)に挑戦し、リサーチ・ライター・編集・デザインのAIエージェントを用いて、「note」記事を生成するAIエージェントを作成します。

13

GASの基礎 / 業務自動化

約4時間

Google Apps Script(GAS)の基礎を体系的に習得します。変数・配列・条件分岐・反復処理・関数・JSONデータを理解し、スプレッドシート操作とDifyの双方向連携、トリガー自動化まで段階的に学び、業務効率化を実現する開発力を養います。

14

中間課題②：Googleドライブ自動連携型の社内問い合わせ対応チャットボット

約2時間

GAS ＋ Dify 連携の総仕上げとして、Google Drive連携でアップロードされたPDFや資料をGASが定期検知し、トリガーでDify APIへ送信してRAGナレッジを自動更新する仕組みを実装します。また、自動更新された最新データを活用する社内問い合わせチャットボットを構築します。

15

Difyセルフホスト運用実践

約7時間

クラウド版ではなく“独自サーバーにDifyをホスティングする方法”を習得します。Git＋Docker で導入し、環境変数の設定・カスタマイズ・バックアップ・更新・ログ管理やVPSへの公開まで演習し、本番運用を見据えたスキルを身につけます。

16

企業での実務活用 / 副業の案件獲得を見据えたスキルアップ

約4時間

企業での実務活用 / 副業の案件獲得に必須の知識となる業務フローを学びます。ヒアリングシート・要件定義書・仕様書作成、開発コスト・運用費の見積もり、提案資料の作成方法を習得します。

17

最終課題：Difyを活用した生成AIアプリ/AIエージェント開発

約5時間

Difyを用いて、以下の生成AIアプリ/AIエージェントの開発に挑戦します。
・過去の問い合わせ履歴をもとに回答内容を自動で生成する「顧客問い合わせ対応自動化チャットボット」
・RAG技術を活用し、顧客ごとに最適化された提案資料を自動生成する「提案資料生成AIエージェント」
・競合サービスの商品情報や出稿した広告を自動で収集してくれる「競合リサーチAIエージェント」
また、「生成AI英会話アプリ」のような、B2C向けプロダクトのノーコード開発に挑戦することも可能です。

18

自由課題：オリジナルLLMアプリ

約30時間

自由課題として、これまでに学んだ知識と技術を総合的に活用し、Difyを用いた大規模言語モデル（LLM）アプリケーションの開発を行います。自分のビジネスシーンや利用目的に合わせたアプリケーションを設計、開発し、本格的なLLMアプリ開発に挑戦します。