【Dify入門】問い合わせ対応を完全自動化!意図分類と条件分岐の使い方

IT未経験の49歳店主(Yasu)が、Difyの「意図分類」と「条件分岐」を活用して、届いたメールを「企業・営業関連(Business)」「お客様質問(Q&A)」「迷惑メール(Spam)」の3つに自動仕分けする仕組みを解説したブログ第104話のアイキャッチ画像。夜景の見える横浜のカフェで、笑顔の男性がノートパソコンを操作し、メールアイコンから各カテゴリーのフォルダへとデータが分岐していくイメージ図。 Uncategorized

現場仕事お疲れ様です! 横浜で清掃業を営むYasu(49)です。

前回は名刺から営業メールを自動生成する時短術のアプリを作りましたね!

ブログやサイトのお問い合わせフォーム、毎日チェックして一件一件返信していませんか?「清掃の依頼」なら嬉しいですが、「AIの質問」や「しつこい営業メール(スパム)」まで混ざっていると、疲れた体には堪えますよね。

本記事では、Difyの「質問分類」機能を使い、届いたメッセージの内容をAIが理解して勝手に仕分けてくれる「超・自動受付システム」の作り方を徹底解説します。

同世代の清掃業主である私が、中学生でも分かるように丁寧に紹介しますので、これを読めば面倒なメールの振り分け作業から完全に解放されますよ!


結論:Difyで作る「全自動の郵便仕分け機」

今回作るのは、Difyの「条件分岐&意図分類」を使ったシステムです。難しそうに聞こえますが、要するに郵便局の**「自動仕分け機」**を作るようなものです!

メッセージを読んで、「これは清掃の見積もり依頼だな」「これはAIの質問だな」「これはただのスパムだ」とAIが勝手に判断し、それぞれ別の担当者(別のAI)にパスを回す仕組みです。プログラミングのコードは一切不要、画面上のブロックを線で繋ぐだけで完成します。あなたもすぐに使いこなせるようになります!


手順:コピペ不要!ブロックを繋ぐだけの3ステップ

それでは、具体的な作り方を3つのステップで解説します。

STEP 1:開始ノード(ポスト)を作る

まず、読者からのメッセージを受け取る「ポスト(箱)」を用意します。

  1. Difyで新しい「ワークフロー」を作成します。
  2. 一番左の「開始ノード」に、テキスト型の変数 message(お問い合わせ内容)を作ります。

STEP 2:「質問分類ノード」(仕分け機)を繋ぐ

Difyワークフローの「質問分類器(Question Classifier)」ノードの設定画面。入力された問い合わせメッセージ((x) message)を、AI(gpt-4o)が「クラス1:清掃の依頼」「クラス2:ブログ・AIの質問」「クラス3:その他・スパム」の3つに自動判別し、それぞれの内容に応じた最適な返信プロセス(LLMノード等)へ分岐させるためのカテゴリー定義とフローの構成。

ここが今回の主役です!AIに「届いた手紙をこの3つのどれかに分けてね」とルールを教えます。(質問分類ノードとは、文章の意味を理解して行き先を決める賢い仕分け機のことです。)

  1. 開始ノードの右側の「+」を押し、**「質問分類(Question Classifier)」**というノードを選んで繋ぎます。
  2. 入力変数に、さっき作った message をセットします。
  3. その下に「クラス(分類のルール)」を作る画面があるので、以下の3つを作ります。
    • クラス1:清掃の依頼 (例:料金が知りたい、掃除を頼みたい等)
    • クラス2:ブログ・AIの質問 (例:Difyの使い方、プログラミングの質問等)
    • クラス3:その他・スパム (例:しつこい営業、意味不明な言葉等)

STEP 3:行き先(それぞれの担当AI)を繋ぐ

質問分類ノードの右側を見ると、さっき作った3つの「出口(ポッチ)」ができています。それぞれに別の処理(担当のAI)を繋いでいきます!

  • ▶ 出口1(清掃の依頼)には: 新しく「LLMノード(考える頭脳)」を繋ぎ、プロンプトに「あなたは清掃業の営業マンです。丁寧に見積もり案内のメールを書いてください」と指示します。
  • ▶ 出口2(ブログ・AIの質問)には: 別の「LLMノード」を繋ぎ、プロンプトに「あなたは親切なAIの先生です。質問に分かりやすく答えてください」と指示します。
  • ▶ 出口3(その他・スパム)には: 何も繋がず、直接「終了ノード」に繋ぎます。(=無視してゴミ箱に捨てる、ということです!)

最後に、2つのLLMノードもそれぞれ「終了ノード」に繋げば完成です!

Difyで構築した「問い合わせ対応自動化システム」のテスト実行(Test Run)結果画面。入力されたメッセージを「質問分類器」ノードが「清掃の依頼」と正しく判断し、下流のLLMノード(gpt-4)が自動で見積もりを含む丁寧な返信メール文面を生成している。右側のコンソールには、定期清掃のプラン提示やミッションの提示など、実戦的なメール下書きが完成している様子が表示されている。

まとめ

いかがだったでしょうか。テスト画面で「お風呂のカビ取りはいくらですか?」と入力すると営業マンのAIが動き、「GASのエラーが直りません」と入力するとAIの先生が動きます。線が枝分かれしていく画面を見ているだけで、凄腕のシステムエンジニアになった気分になれて最高に面白いですよ!

同世代の皆さん、IT未経験でもやればできます!諦めずに一緒に挑戦しましょう!

今回は割と簡単なアプリでした少しづつ色々なアプリを作れるようになったので

これからも便利なアプリを作れるように頑張ります!

次回も是非お楽しみに!

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