“Difyで作る”
だけでは
終わらせない。
業務で本当に使われるAIアプリを、
要件定義から運用定着まで伴走支援。
Dify導入の問題
Difyを実務で
“使える”ものにするのは
簡単ではない
Difyを活用したAI導入プロジェクトの進め方が分からない
DifyでRAGを構築したが回答精度が低い
DifyでAIアプリを作ったが現場で使われていない
頻出する問題【フェーズ別整理】
設計・構築フェーズ
ユースケース・要件が曖昧
AIに何をやらせ、どのような成功条件を達成できればよいのだろう？
データ・ナレッジ設計が難しい
将来的な運用を見越して、データをどのように整備したらよいだろう？
環境設定が複雑
セキュリティ要件を満たすための設定が分からない…
導入フェーズ
現場で使える精度が出ない
一応動くものはできたが、現場からは的外れな回答が多いとの評価が…
現場受入がスムーズに進まない
既存の業務プロセスやシステムとうまく連携できない…
定着しない
結局現場の期待を満たすものにならず、誰も使ってくれていない…
運用・改善フェーズ
精度評価のノウハウがない
どの数値をどれくらいの頻度で監視すればよいのだろう？
改善サイクルが回らない
いつも単発の改善になってしまいサイクルが回らない…
運用・改善が属人化してしまう
社内にナレッジもなく、特定の人しか担当できない…
Dify活用支援サービスとは
“始める” 導入支援
“使える状態にする”改善支援
2つをご提供
これからDifyを導入する方
Difyの導入を検討中
導入したDifyを改善したい方
改善を検討中
導入支援
Difyを活用した
AI導入プロジェクトを
「成功」まで伴走
1からAIアプリ構築を支援。貴社の“やりたいこと”の言語化から構築・テストまで行い、イメージを形にします
STEP
1
ヒアリング
ユースケースの解像度を高める言語化を実施
STEP
2
要件定義
言語化したユースケースをもとにアプリの要件を定義し、設計図を描く
STEP
3
構築
監視・評価設計を組み込み、お客様自身で理解・運用・カスタマイズできるアプリを構築
STEP
4
テスト
サンプルデータを用いて、実際に動くか、精度は問題ないかを検証
これからDifyを導入する方
Difyの導入を検討中
導入したDifyを改善したい方
改善を検討中
改善支援
既存のAIアプリの
改善を支援
問題の特定から改善・改善サイクル定着まで伴走支援し、アプリを“使える”状態にします
STEP
1
アセスメント
ヒアリングと実際のアプリの分析を通じて問題箇所を特定し、改善ロードマップを提示
STEP
2
品質改善
問題箇所を改善し、検証を行った上で納品
STEP
3
改善サイクル設計
ヒアリングを通じて最適な評価指標を定義し、評価~改善~再評価の運用フローを設計
レトリバが選ばれる理由
Difyを実務に定着させる
AI・自然言語処理の知見
独自のメソッド「期待駆動開発」によるユースケースの明確化
研究開発チームを有する10年間の技術研鑽をベースとした構築
独自の精度改善ロードマップによる体系化した精度改善の実施
他社との比較
業務理解・要件定義
アプリ構築
精度改善
レトリバ
A社
Dify販売代理店
B社
大手SIer
C社
大手ITコンサル
支援事例
“導入”支援例
企業概要
■
業界：ソフトウェア開発企業
■
売上：約100億円
■
上場：東証プライム
テーマ
■
社内規定等の文書や機密性の高い文書参照のためのローカルLLM環境でのRAG構築
支援背景
■
検索スキルがない人でも情報を取得しやすくし、新人への知識継承を行うため
支援ポイント
Difyの標準機能では対応が難しい専門用語・社内独自用語・略語への
対応精度向上に向けたデータ前処理および検索チューニングの支援
“改善”支援例
企業概要
■
業界：部品メーカー企業
■
売上：数兆円
■
上場：非上場
テーマ
■
法務部門ナレッジ（規約・FAQ等）を対象とした問い合わせ対応のエージェント＋RAG構築
支援背景
■
法務へのQA対応の工数削減や回答遅延による契約機会の損失を防止するため
支援ポイント
回答精度が出ない原因の特定とDifyの標準機能では対応が難しい
AIフレンドリーではない社内データの前処理およびプロンプトやガードレール設計と適用
Difyを活用したAI導入プロジェクトを成功へ
Difyは誰でも作れる時代になりました。
だからこそ重要なのは作ることではなく、「成果につなげる」ことです。
レトリバは「10年来のAIプロジェクトの実践知」を武器に
貴社のAI導入プロジェクトを成功に導きます。
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