【Dify】Lesson3-3：問い合わせ対応チャットボットを作ろう

業務の中で、こんな経験はありませんか。

Difyによる生成AIアプリを導入する大きなメリットは、こうした “繰り返し業務” を自動化できることです。

そしてその代表例が「問い合わせ対応チャットボット」です。

この記事では、個人経営の旅館を題材として、実際に使えるチャットボットを作ります。

今回扱うのは、単なる1問1答のボットではありません。
質問内容を自動で分類し、内容に応じて最適な回答を返す「一段レベルの高い」構成です。

このレッスンを通して、Difyを使って「業務で使えるアプリを設計できる」状態へ一歩前進しましょう。

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個人経営の旅館用「問い合わせ対応チャットボット」を作ろう

今回は、個人経営の旅館に届く問い合わせを自動でさばくチャットボットを作ります。

想定するのは、次のような質問です。

旅館に限らず、どの業種でも「よくある質問」は必ずあります。そして多くの場合、それらはある程度パターン化されています。

今回のアプリでは、ユーザーからの質問内容を自動で判別し、その内容に応じて最適な回答を返す仕組みを作ります。

単純な1問1答ではなく、質問の種類ごとに処理を分ける 実践的な構成です。

この考え方は、カスタマーサポート、社内問い合わせ対応、オンラインサービスのFAQ対応など、さまざまな業務に応用できます。

今回作成するアプリの最終的なノード構成は次の通りです。

質問分類器ノードとは：LLMで問い合わせカテゴリを自動判定

問い合わせ対応アプリの中核になるのが「質問分類器」ノード です。

質問分類器は、ユーザーの入力内容を読み取り、「どのカテゴリに属する質問か」を自動で判定してくれるノードです。

旅館の場合、たとえば次のようにカテゴリを定義できます。

ユーザーが「来週の土日は空いていますか？」と入力すれば「予約・空室」に分類されますし、「最寄り駅から何分ですか？」なら「アクセス」に分類されます。

つまり、AIに“質問の仕分け係”を任せるイメージです。

質問分類器の特徴：キーワード一致不要の“意味”分類

質問分類器の大きな特徴は、自然言語を理解して分類できる “LLM” であることです。

キーワードが完全一致していなくても、意味をくみ取って判定してくれます。
「料金」「値段」「いくら」など、表現が違っても同じカテゴリにまとめられます。

そのため、従来のキーワードベースの分岐よりも柔軟で、実務向きです。

IF/ELSEとの使い分け：ルール分岐 vs 意味ベース分類

Difyには「IF/ELSEノード」という条件分岐の機能もあります。

IF/ELSEノードは、次のような場合に向いています。

つまり、「明確な条件」で分岐させたいときに使います。

一方、質問分類器は「意味ベース」で分類します。

ユーザーの表現は毎回微妙に違います。そのたびにキーワード条件を増やしていくのは現実的ではありません。

問い合わせ対応のように、「質問のパターンは決まっている」「でも表現はバラバラ」というケースでは、質問分類器のほうが圧倒的に扱いやすいです。

ただし、質問分類器はLLMであるため、動かすたびにAPIの利用料が発生する 点には注意しておきましょう。

IF/ELSEノードで対応可能な場合は、IF/ELSEノードを使用した方がコストが安く、かつスピードも速くなります。

それでは、実際に質問分類器ノードを用いて「問い合わせ対応チャットボット」を作っていきましょう。

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