社内FAQチャットボットの作り方｜Dify×RAGで構築する手順ガイド

「社内の問い合わせ対応に毎日追われている」「同じ質問に何度も答えている」——そんな課題を抱える企業に最適なのが、社内FAQチャットボットです。この記事では、ノーコードAIプラットフォーム「Dify」とRAG（Retrieval-Augmented Generation）技術を使い、低コストで実用的なFAQボットを構築する手順を解説します。

RAGとは何か

RAG（Retrieval-Augmented Generation）とは、社内文書やFAQデータを検索し、その内容を元にAIが回答を生成する仕組みです。AIが学習していない社内固有の情報でも、正確に回答できるのが最大のメリットです。

一般的なChatGPTに社内の質問をしても「わかりません」と返されますが、RAGを組み合わせれば「就業規則によると、有給休暇は入社6ヶ月後に10日付与されます」といった具体的な回答が可能になります。

なぜDifyなのか

• ノーコードで構築可能：GUI上でフローを組むだけ。プログラミング不要
• RAG機能を標準搭載：文書をアップロードするだけでベクトル検索が有効に
• 複数のLLMに対応：OpenAI、Claude、Geminiなど好みのモデルを選択可能
• オープンソース版あり：セルフホストすればデータを社外に出さずに運用可能
• API/Webアプリ公開：作成したボットをSlackやWebサイトに埋め込める

構築の全体ステップ

Step 1：FAQデータの準備

まず、チャットボットに回答させたい情報を整理します。

• 既存のFAQドキュメント（Word、PDF、Excel）
• 就業規則・社内規程
• 製品マニュアル・操作手順書
• 過去の問い合わせ履歴（メール、チャットログ）

Step 2：Difyアカウントの作成とセットアップ

Dify（dify.ai）にアクセスし、アカウントを作成。クラウド版なら数分でスタートできます。データを社外に出したくない場合は、Docker環境でのセルフホストも可能です。

Step 3：ナレッジベースの作成

Difyの「Knowledge」セクションで新しいナレッジベースを作成し、Step 1で準備した文書をアップロード。Difyが自動的に文書をチャンク分割し、ベクトルインデックスを作成します。

Step 4：チャットボットアプリの作成

「Studio」でチャットボットアプリを新規作成し、ナレッジベースを接続。システムプロンプトで「社内の問い合わせに日本語で丁寧に回答してください。ナレッジベースにない情報は『担当部署にお問い合わせください』と案内してください」のように指示を設定します。

Step 5：テストと公開

プレビュー画面でテストを行い、回答精度を確認。問題なければWebアプリとして公開するか、APIキーを発行してSlackやTeamsに統合します。

運用の注意点

• 定期的なデータ更新：社内規程の変更、新しいFAQの追加を月1回程度反映
• 回答できなかった質問の記録：AIが回答できなかった質問を蓄積し、ナレッジを拡充
• 機密情報の管理：アクセス権限を設定し、全社員に公開すべき情報とそうでない情報を分離

費用の目安