組織で使うDifyについて
組織でAIを使う方法を、DifyのWorkflowと実例から考える。
組織でAIを使う方法を、実例から考える
Difyの機能より先に、仕事の境界を決める。
AIを組織の仕事にするには、業務の選び方、入力と根拠、人に残す判断、例外、公開後の改善まで決める必要があります。このメディアは、その設計をDifyのWorkflowと実例から説明します。
このメディアの役割
選ぶ・組む・試す・運用するまで扱う。
選ぶ
成果物と人の判断から逆算し、AIへ渡す業務の範囲を具体的にします。
組む
入力、根拠、分岐、AIの処理、人の確認を、DifyのWorkflowへ対応づけます。
試す
正しい例だけでなく、欠損、矛盾、対象外の入力で止める条件まで説明します。
運用する
権限、データ、公開、ログ、計測、更新責任を、導入後の仕事として扱います。
編集方針
事実、実例、解釈を混ぜない。
- Difyの機能とプランは、公式ドキュメントと公式GitHubで確認できた事実として扱います。
- Omlucが作ったWorkflowの実例と、そこから導く組織運用上の解釈を分けて書きます。
- As is、対象範囲、To be、例外、計測、導入条件を示し、自動化を目的化しません。
情報の確かめ方
変わる機能は、確認日と条件を残す。
一次情報
Difyの機能、API、権限、提供プランは、公式ドキュメント、公式GitHub、公式のプラン情報を起点に確認します。
確認日
提供プラン、権限、ログ保持、Enterprise機能など変更されやすい情報は、記事公開時に再確認します。
言い切らない
Human Inputを正式な監査と同一視せず、セルフホストだけで外部送信がなくなるとも断定しません。
安全とプライバシー
説明用の図と、操作して使う外部デモを区別します。
表示中の工程図は説明用で、AI処理を実行しません。外部Difyチャットは、説明を確認して開始ボタンを押した場合に限り読み込みます。入力した内容は外部サービスへ送信されるため、個人情報や機密情報は入力しないでください。アクセス計測はOmluc公式サイトと同じ同意管理に従います。
Omluc全体の個人情報の取り扱いは、公開中のプライバシーポリシーで確認できます。
運営
Omluc Inc.
AIを、個人の工夫から組織の仕事へ。