Dify 資料作成 自動化：企業向け多言語翻訳ツール構築ガイド

こんにちは、スクーティー代表のかけやと申します。
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弊社は生成AIを強みとするベトナムオフショア開発・ラボ型開発や、生成AIコンサルティングなどのサービスを提供しており、最近はありがたいことに生成AIと連携したシステム開発のご依頼を数多く頂いています。

Difyを活用して資料作成を自動化する方法を探しているあなたへ。資料作成は、企業にとって重要なプロセスであり、特に多言語対応が求められる現代のグローバル市場において翻訳作業も大きな負担となります。Difyは、視覚的なワークフロー設計やモジュール式アーキテクチャにより、最小限のコーディングで高度なAI機能を統合でき、迅速な多言語ドキュメント翻訳ツールの構築を可能にします。

以下の記事では、DifyとDeepSeek R1を組み合わせたシステムの構築方法、資料作成の課題解決策、具体的な実装手順など、実務に直結する情報を提供します。

資料作成自動化と多言語翻訳ツールの全体像

まず、DifyでSEO記事作成を試してみるについて知りたいという方は、ぜひこちらの記事を先にご覧ください。
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次に、DifyでRAGを爆速で構築するについて知りたいという方は、ぜひこちらの記事を先にご覧ください。
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次に、Difyのワークフローを使って今度こそSEO記事を作成する【2024年6月更新】について知りたいという方は、ぜひこちらの記事を先にご覧ください。
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入札シーズンにおける大規模書類作成の課題と背景

年末に近づく入札シーズンでは、入札書類の作成が企業にとって大きな負担となります。会社概要、品質保証対策、技術開発能力、アフターサービス保証など、各項目ごとに専門知識とコピーライティングが求められ、手作業で一字一句作成する作業は時間と労力を著しく消費します。

• 情報の正確性と専門性の維持が難しい
• 各項目に必要な専門的な文言が多岐にわたる
• 手作業によるミスや抜け漏れのリスクが高い
• 企業独自の強みを効果的に表現する工夫が必要

このような課題に対し、Difyの自動化ソリューションは、自然言語による文書解析、修正、新規作成、さらに概要や要点の自動抽出を実現し、作業効率を大幅に向上させます。

Difyフレームワークによる効率化ソリューションと自動化ワークフロー

Difyフレームワークは、複雑なAIワークフローを直感的な視覚構築ツールとモジュール式アーキテクチャで実現する画期的なプラットフォームです。特にDify-Chatflowを活用することで、自然言語インタラクションを通じたデータベースへの読み書きが自動化され、文書の呼び出し、修正、拡張、保存、概要と要点の自動生成をシームレスに実現できます。

ノード名	機能
分類器ノード	ユーザー入力を解析し、クエリ・修正・保存などのタスクに振り分ける
条件分岐ノード	入力条件に基づいて処理フローを制御
コード実行ノード	データベース問い合わせやテキスト処理を実行
大規模モデルノード	ユーザー要求に基づく文書生成・修正を担当
直接応答ノード	生成結果をユーザーに提示し、アクションを促す
変数割り当てノード	セッション内の変数管理により処理のスムーズな実行を保証

Dify Chatflowを利用した具体的な資料作成ワークフロー

文書の分割・整理およびデータベースへの保存プロセス

Difyを利用した自動化ワークフローの第一ステップは、大規模な文書を複数のテキストブロックに分割し、体系的に整理することです。例えば、入札書類に含まれる会社概要、品質保証対策、技術開発能力、アフターサービス保証などの各情報を個別のテキストブロックとして抽出し、ID、タイトル、カテゴリ、概要、要点、コンテンツ、記録時間といったフィールドで管理します。

• 大規模文書を独立したテキストブロックに分割
• 各ブロックをデータベースに構造化された形式で保存
• 自動更新により修正後の概要や要点が生成される
• 文書の整合性と信頼性が向上

自然言語インタラクションによる既存文書の修正と新規作成

DifyのChatflow構築アプリケーションでは、ユーザーが自然言語で文書ブロックのIDを入力すると、データベースから対象の文書が呼び出され、修正要求に基づいて自動的に改変案が生成されます。ユーザーはその内容を確認し、承認後に自動保存されるとともに、概要および要点が更新されます。また、リセット操作により新規文書の作成も可能で、タイトルの提案から最終保存までがシームレスに行われます。

1. 既存文書ブロックを呼び出すためのクエリ処理
2. 修正ブランチによる自動改変提案と内容確認
3. ユーザー承認後、データベースに更新情報を保存
4. 新規作成の場合は、リセット操作後にタイトルと内容が自動生成される

主要機能とシステムノードの詳細解説

システムの各ノードは、高い柔軟性と安定性で資料作成プロセスを支えています。分類器ノードはユーザー入力を解析し、条件分岐ノードで処理フローを制御、コード実行ノードでデータベース問い合わせやテキスト処理を行い、大規模モデルノードが文章生成や修正を担当します。さらに、直接応答ノードが生成結果を提示し、変数割り当てノードがセッション内の変数を管理します。下記の表に各ノードの名称と機能をまとめています。

ノード名	主な機能
分類器ノード	ユーザー入力の解析とタスク振り分け
条件分岐ノード	入力内容に基づく処理フローの制御
コード実行ノード	データベース問い合わせやテキスト処理の実行
大規模モデルノード	文章生成及び修正の実施
直接応答ノード	生成結果の提示とユーザーへのアクション促進
変数割り当てノード	セッション内変数の管理と処理の最適化

Difyで構築する多言語ドキュメント翻訳ツール

前提条件およびDeepSeek APIキーの取得とDifyアカウント登録

多言語ドキュメント翻訳ツールを構築するためには、まずDeepSeek APIキーの取得とDifyアカウントの登録が必要です。DeepSeekのオープンプラットフォームまたはサードパーティ経由でAPIキーを申請し、Dify公式サイトでアカウント登録を行います。取得したAPIキーは、Difyプラットフォーム内の設定画面から「モデルプロバイダー」でDeepSeekを選択し、キーを入力することで連携が完了します。

• DeepSeek APIキーの申請
• Difyアカウントの登録
• DeepSeek APIキーのDifyへの接続
• 新規Workflowアプリケーションの作成

Difyを利用したワークフロー構築と翻訳プロセスの実装

Dify Studio上でのワークフロー構築は、ドラッグ＆ドロップでノードを追加し直感的に処理の流れを組み立てることができます。まず、スタートノードでファイルリストとしてドキュメントファイルと翻訳スタイルの変数を設定し、イテレーションノードを利用して各文書ファイルを個別に処理します。ドキュメントエクストラクターでファイルをテキストに変換し、LLMノードがシステムプロンプトに従って翻訳を実施、生成された翻訳結果はイテレーションノードにより各文書に反映され、最終的にデータベースへ保存されます。

1. スタートノードでファイルリストと翻訳スタイル変数の設定
2. イテレーションノードで各ファイルの個別処理
3. ドキュメントエクストラクターによるテキスト変換
4. LLMノードでシステムプロンプトに基づく翻訳実施
5. イテレーションノードで翻訳結果の出力とデータベース反映

テスト、公開、パフォーマンス最適化とテンプレート利用の具体的手法

ワークフロー構築後は、必ずテストを実施し、各ノード間の連携や条件分岐が正確に機能しているか確認します。テスト実行時は、デバッグモードで実行履歴を確認し、必要に応じてイテレーションノードの並列モードを有効にすることで、処理速度が向上します。公開後は、APIキーの管理やフロントエンドインターフェースの整備を行い、既存テンプレートを利用することで迅速なシステム導入が可能となります。

• 各ノードの連携と条件分岐の正確な確認
• 並列モードの活用によるタスク同時処理設定
• 公開後のAPIキー管理とフロントエンド整備
• 既存テンプレートの利用による迅速な構築

まとめ

本記事では、DifyとDeepSeek R1を活用した自動化資料作成および多言語翻訳ツールの構築方法について、主要なプロセス、各ノードの役割、具体的な実装手順を解説しました。システム導入により、手作業によるミスや作業負荷が大幅に削減され、効率的な文書管理と高精度な翻訳が実現されます。これにより、企業はグローバル市場へ迅速に対応でき、業務効率の大幅な向上が期待できます。