Dify導入支援
AIワークフローでDX
Difyで業務を自動化し、AIをもっと身近に 現場に最適なDify導入を伴走支援いたします
こんな課題はありませんか？
生成AIの活用に興味はあるものの、実際の導入には多くの課題があります
どう始めればいいかわからない
生成AIを業務に活用したいが、専門知識がなく、どこから手をつければいいかわからない状況。
実験止まりで業務に根付かない
実験で苦労して成功しても、社内全体への展開や日常業務への活用につながらないケースが多い。
コストやセキュリティが不安
導入コストの見積もりが困難で、さらにセキュリティ面での不安から導入に踏み切れない状況。
これらの課題をDifyを導入し、解決まで伴走します
解決策を相談するサービス内容
3ステップでDify導入から定着まで完全サポート
ヒアリング・要件整理
御社の業務課題を詳しくヒアリングし、最適なAI活用方法を提案いたします。現状分析から導入目標、ワークフローの定義まで明確に整理します。
Dify環境構築
御社の要件に最適なDify環境を構築します。AWS/GCP/VPSなど状況にあせて対応致します。セキュリティ要件も考慮した安全な環境を提供します。
カスタマイズ・研修支援
御社の業務・オペレーションに合わせカスタマイズし、社員向けの研修やDifyApp作成サポートも提供。導入後の定着まで責任を持ってサポートします。
ParseTreeが選ばれる理由
MVP開発・業務システム開発の豊富な実績
ParseTreeはMVP開発や業務システム開発に強い会社として、多くの企業様の課題解決をサポートしてきました。
AI + 業務システムの両方に知見
「導入して終わり」ではなく、実際の業務に定着させるためのノウハウを持っています。
AIワークフローのノウハウ
御社のオペレーションに併せたワークフローをを定義し、AIやRPAを併用し、業務効率を向上させる事が可能です。
Difyという選択肢
なぜ、Difyを使用すると業務効率化できるのか？
なぜ、Difyを推薦するのか？
AI同士をつなげるワークフロー
AI技術を業務プロセスに組み込み、データ処理、判断、文章生成などを自動化・最適化する仕組みです。従来のルールベースのワークフローやRPAよりも柔軟で、状況に応じた判断や非構造データの処理も可能です。これにより、人が行っていた判断を伴う業務も自動化の対象となり、業務全体の効率化と高度化に貢献します。
複数のAIモデルの対応
ChatGPTやClaude、Geminiをはじめとした大規模言語モデル（LLM）をサポートしており、ユーザー自身のニーズや予算に合わせて最適なモデルを選択できます。
外部ツール連携
Google検索やメール、Slackなどの一般的なサービスから、MidjourneyやStableDiffusionなどの画像生成AIなど、幅広い外部ツールを簡単に組み込めます。これらの統合機能によって、Difyは単なるAIアプリ開発プラットフォームを超え、多様なサービスやデータソースを活用した高度な機能を持つソリューションの構築が可能です。
RAGエンジンを搭載
RAG（Retrieval Augmented Generation）。RAGエンジンの搭載により、ユーザーは自社独自のデータベースや社内ドキュメント、Webサイトなどといった外部情報を参照して、AIアプリケーションを簡単にカスタマイズできます。
Difyアプリ
Difyを使用してLLMやRAGを使って組んだワークフローは、Difyアプリとして作成し、使用することができます。自社の仕様で、自社のオペレーションに合わせたオリジナルをAIアプリケーションをノーコードで作成することができます。
Saas型とオンプレミス型
DifyはSaasでの提供の他に、オンプレミスにも対応しています。自社のセキュアなネットワーク内に設置する事が可能です。クラウドサービスに依存することなく、自社内で安全に生成AI技術を活用できるため、機密性の高いデータや個人情報が外部に流出するリスクを大幅に抑えられます。
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AI導入で失敗？ それ、「羅針盤」が無かっただけ
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【Stage 3】 AIを現場の武器に！「自社専用AI」最短構築術
読んで得られること・賢いPoCとシステム化の最短距離 ・セキュリティと著作権、法務部門の「壁」を乗り越える ・AIは「道具」ではなく「最強の社内知識システム」へ
【Stage 2】 脱・叩き台 自社データ学習の「AIシステム化」戦略
読んで得られること・汎用AIが「真の専門家」になれない理由 ・セキュリティと品質を両立する「戦略的隔離」 ・ツールの利用から「システムの構築」へ
【Stage 1】AI迷子に告ぐ。生成AI「品質とセキュリティ」の両立
読んで得られること・市販の生成AIツールに潜む「セキュリティの落とし穴」 ・「高品質な叩き台」を出力するための本質的な課題 ・「汎用」では解決できない問題がある
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