Dify Meetup Tokyo #4 Difyの実務活用から考える、これからのAI人材に求められるスキルとは

Dify Meetup Tokyo #4 【Difyの実務活⽤から考える、これからのAI⼈材に求められるスキルとは】

⽬次 01 ⾃⼰紹介 02 Omlucについて 03 弊社事例紹介 04 Dify⼈材に求められるスキルとは 05 質疑応答 2

⾃⼰紹介 TAKASHI KISHIDA CEO/ FOUNDER 東京⼯業⼤学 物質理⼯学院修了後、味の素株式会社に⼊社。 半導体向けの材料開発に携わり、機械学習を⽤いた実験効率化をリードする。 その後フリーランスエンジニアとして独⽴し、デザインやWeb開発に携わる。 2023年2⽉に株式会社Omlucを創業。 Web開発事業や⽣成AI活⽤事業を⾏う。 Dify講座は累計1,800⼈以上が受講。 900⼈以上参加がするDifyコミュニティ「Dify Studio」コミュニティオーナー。 3

Omlucの紹介 4

会社概要 弊社は企業の課題解決に伴⾛する⽣成AIの総合⽀援企業です 会社名 株式会社Omluc 設⽴ 2023年2⽉ 所在地 東京都港区浜松町⼆丁⽬2番15号浜松町ダイヤビル2F 代表者 代表取締役 岸⽥ 崇史 会社名 ・⽣成AIに関する⼈材育成・コンサルティング事業 ・⽣成AI技術を活⽤したサービスの開発 ・Webアプリケーション開発事業 5

事業概要 株式会社Omlucでは⽣成AI領域において3つの事業を展開しております 研修事業 コンサルティング事業 受託開発事業 ⽣成AIに関する専⾨的な知識と スキルを⾝につけることができます。 ⽣成AIを⽤いたビジネス戦略や 運⽤に関する最適なソリューションを 提供します。 ニーズに合わせてカスタマイズ されたシステムやアプリケーショ ンを開発します。 6

Dify導⼊⽀援サービス AIアプリケーションを簡単に作れるノーコードツール「Dify」の法⼈向け導⼊⽀援を⾏っています 7

DifyでDeepResearch Dify公式ブログに寄稿 & Dify公式テンプレートとして登録されました

DifyでMicrosoft Word レポート作成 ⾃然⾔語で指⽰するだけで、Microsoft Word形式のレポートを出⼒することができます

DifyでMicrosoft PowerPoint スライド作成 ⾃社のデザインに合わせて、Microsoft PowerPoint形式のスライドを出⼒することができます

DifyでMicrosoft Excel ⾒積書作成 ⾃社の製品群を参照しながら、⾃然⾔語で⾒積書作成が可能 11

事例紹介 12

弊社の事例紹介 誰の︖ Meta/TikTokなどのデジタル広告を運⽤する広告代理店/運⽤者。 どんな課題︖ ⽇々発⽣するクライアントへの実績報告の業務負担が⼤きい。 どのように解決︖ Difyを利⽤したアプリケーションで、レポート作成業務を⾃動化。 13

業務の解像度を⾼くする 業務の解像度 クライアントへの実績報告 ↓ 広告データダウンロード ↓ 指標計算 ↓ 仮説構築と検証 ↓ レポート化 ↓ メール送付 ↓ ↓ 広告データ取得 ↓ ⽣データから変化率などの指標を算出 ↓ 指標に想定との乖離があるかを確認 ↓ データを元に仮説構築 ↓ ↑ 仮説に基づいて分析・検証 ↓ ⽰唆・打ち⼿を整理 ↓ レポート化 ↓ クライアントに送付 ↓ 業務の解像度を⾼くすることで、実⾏可能なタスクに分解する 14

業務のワークフロー化 業務のフローをDifyで図⽰し、ビジネスサイドと開発サイドの⽬線をすり合わせる

Difyでのワークフロー化と効果 置き換えたい業務の可視化 Difyアプリケーション化 可視化した業務を、実際にDifyで動作するアプリケーションに落とし込む 16

Difyアプリの精度向上に向けて ノウハウをさらに図⽰化することで、精度向上を実施中 17

Dify⼈材に求められるスキルとは 18

Dify活⽤⼈材のスキルの定義 マッチング Difyスキル 業務の⾔語化スキル l ⻑所と短所の理解 l 業務課題の特定 l ワークフローを構築する⼒ l 暗黙知の形式知化 l ユースケースの知識 l 業務の可視化 ただDifyを使えるだけでは⾜りない実際の業務に寄り添ったワークフローを作る⼒が重要 記事を元に加筆: https://note.com/tc_ai/n/nac453895a994 19

• https://note.com/tc_ai/n/nac453895a994

業務の優先度づけ︓Difyで置き換えたい業務を明確にする ルーティンかつ作業時間が多い業務 優先度⾼ AIの得意分野 AIの不得意分野 作業時間が少ない業務 AIの得意不得意や、現在かかっている作業時間を踏まえて、 AIで置き換えるべき業務の優先順位を明確にすることが重要 20

業務の可視化 例︓分析資料作成業務 デ * タ 整 形 プ ロ ン プ ト ⼊ ⼒ 分 析 プ ロ ン プ ト ⼊ ⼒ 改 善 案 書 き 出 し Word 分 析 資 料 作 成 業 務 DL 社 内 ツ * ル か ら デ * タ な ど に 資 料 化 業務⼿順を可視化できるスキルセットが必要 21

暗黙知の形式知化とは 例︓分析資料作成業務 分 析 どの観点で︖ プ ロ ン プ ト ⼊ ⼒ 改 善 案 書 き 出 し Word デ * タ 整 形 プ ロ ン プ ト ⼊ ⼒ DL 社 内 ツ * ル か ら デ * タ な ど に 資 料 化 どんな構成で︖ ⼈間が⾔語化せずに思考・⾏動している業務ノウハウを⾔語化し、Difyに落とし込むことが重要。 22

暗黙知の形式知化 形式知 ⾔語化されているスキル・ナレッジ = Difyに落とし込むことができる 暗黙知 ⾔語化されていないスキル・ナレッジ = Difyに落とし込むことができない 優れた⼈材の暗黙知（業務ノウハウ）を形式知化し、 AI/Difyアプリケーションに落とし込めるようにすることが重要 形式知の拡⼤

Dify活⽤⼈材のスキルの定義 マッチング Difyスキル 業務の⾔語化スキル l ⻑所と短所の理解 l 業務の可視化 l ワークフローを構築する⼒ l 暗黙知の形式知化 l ユースケースの知識 l 業務課題の特定 「Difyを使える⼈が業務を理解する」 or 「業務を理解している⼈がDifyを理解する」ことが重要 24

Thank you︕

おわりに ご相談はHPまたはXのDMよりご連絡いただけると嬉しいです︕ コーポレートサイト Xアカウント 26