それぞれのペースでやっていく Bet AI / Bet AI at Your Own Pace

2025/01/22 組織に​AIを​実装する​ ─ n8n / Dify 運用実践知LT
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1. それぞれのペースでやっていく Bet AI 2025/01/22 組織に​AIを​実装する​ ─ n8n / Dify 運用実践知LT 株式会社 LayerX 竹山 雄也 (@yuya-takeyama)
2. 自己紹介 © LayerX Inc. 竹山 雄也 (@yuya-takeyama) 株式会社 LayerX コーポレートエンジニアリング室 コーポレートエンジニア 趣味は浅草で飲み歩き n8n は個人でもクラウド版を契約しています 2
3. おうちSlack bot: pome © LayerX Inc. ジェネラルなチャットボットとして活用 スレッド内のコンテキストを読んであらゆる質問に回答 GPT-5.2 with Search 画像入力にも対応 Google Calendar への予定登録 画像入力と組み合わせると、スクリーンショットやイベントのフライヤー写真からカレンダー登録 が可能に 会話の文脈に合わせて一句詠んでくれる 3
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7. 本日お伝えしたいこと © LayerX Inc. n8n も Dify も素晴らしいツール でも、みんながみんな同じツールを使う必要はない 使う人々のケイパビリティや業務に合わせて選ぶべき 推進・運用する立場のケイパビリティも含めて考える 7
8. 社内に n8n/Dify を導入した成果 © LayerX Inc. 社内でさまざまな事例が生まれ、毎月のように関連する月次表彰が現れた 上半期だけで 9 件の表彰 結果的に竹山自身も上半期の全社 MVP にノミネート MVP 受賞は逃したが、CTO 特別賞を受賞 ブログ等の社外発表も複数出て、AI 分野における LayerX のプレゼンス向上に寄与 (でき てたらいいな) 8
9. LayerX における n8n 事例 (1) 社内チャットボット 参考: バクラクの AI-BPO を支える AI エージェント 〜とそれを支える Bet AI Guild〜 / https://speakerdeck.com/tomoaki25/bakurakuno-ai-bpo-wozhi- eru-ai-eziento-tosorewozhi-eru-bet-ai-guild © LayerX Inc. バクラク事業部内の各チームの 統合 RAG 基盤 Notion, Google Drive, Zendesk などあらゆるデータソースから同期 新入社員にも古参社員にも頼られる存在 1日400回以上の利用 9
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11. LayerX における n8n 事例 (2) 初回商談のAI活用準備 © LayerX Inc. SlackでAIエージェントにメンションしてSalesforceの商談URLを投げる 商談サマリー、商談資料、Nano Bananaによるフロー図を返答 商談サマリーにはヒアリングなどに基づくお客様課題、導入事例、類似企業などを記載 毎日40件程度生成、1件につき15分の工数削減、月200時間削減見込み 11
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13. でも、会社で広く使ってもらうには... n8n/Dify のハードル 参考: コーポレート部門のAI化は「施策数をゴール」に。手段の目的化を許容せよ / https://note.com/willow_partners/n/nda9775441ae7 © LayerX Inc. ChatGPT や Gemini と比べると、使いこなせるようになるまでのハードルが高い 特に、各事業部のメンバーと、コーポレート部門のメンバーとで活用度合いに顕著に差 があった コーポレート部門での AI 活用を推進することに まずは具体的なアウトカムよりも、成果の数を生み出すことを重視 13
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15. なぜコーポレート部門も Bet AI なのか？ © LayerX Inc. 会社の急激な成長 1年で社員数を 500 名から 1000 名に倍増予定 従業員1名あたりの業務量で見て倍増 入社に伴うオンボーディング業務でいえばもっと増える バクラクはバックオフィス業務を圧倒的にラクにするプロダクト バクラクのカバー範囲はもちろん、それ以外の業務もラクにしたい これをやれない会社のプロダクトに説得力があるのか これをやれない会社にタレントが集まってくれるのか この辺はぶっちゃけ私のエゴ 15
16. AI 活用推進の取り組み (1) 各グループで AI 活用リーダーを選定 © LayerX Inc. 部署ごとに自薦・他薦で選定 チーム内の相談窓口、積極的な改善提案 上長からもそのような期待をもってコミュニケーションしてもらう 16
17. AI 活用推進の取り組み (2) AI 活用ワークショップ （全3回） © LayerX Inc. 第1回: Dify でチャットボットを作ろう 第2回: Dify で RAG を作ろう 第3回: n8n で AI エージェントを作ろう 個別ツールの使い方よりも、生成 AI 活用の原則にフォーカス 生成 AI の精度を出すにはモデルの性能 x プロンプト x コンテキスト よって「コンテキストとして利用するデータの蓄積・整理」が重要 データさえ揃っていれば、仮にツールが変わっても役に立つ 17
18. AI 活用推進の取り組み (3) チームごとの課題抽出とレビュー、伴走支援 © LayerX Inc. 初めは「毎日この時間に誰でも相談できます」としていたがうまくいかなかった 全活用リーダーに対して 1on1 を入れて個別に向き合う形に変更 百人組手と呼んでいた (百人ではない) 課題の理解や、AI で解くべき課題の特定や、方針の提案・レビュー そもそもその業務が自動化されて嬉しいのか、どれぐらい嬉しいのか 18
19. 実際の課題： n8n/Dify を使うまでもないものも多かった © LayerX Inc. むしろもっとシンプルな解決策がある場合が多かった 特に、Gemini の Google Workspace 連携の進化が大きかった Gem を共有できるようになったことで使い道が増えた 19
20. 事例 1: 契約書テンプレートの自動提案 解決策 © LayerX Inc. スプレッドシートに記載された条件をナレッジとした Gem として作成 当初は Slack bot にしようという話もあった 当人の忙しさ具合なども考慮して最もシンプルな形に その代わりスプレッドシート上の条件は丁寧に整理してもらった まずは本人の力で成功体験を持ってもらうことを重視した 結果として問い合わせも減り、本人も社内の月次表彰でも表彰された 20
21. 事例 2: 同業他社の決算レポート収集 解決策 © LayerX Inc. ChatGPT に聞くだけで勝手に検索してくれる エンジニアであれば AI エージェント化するのも面白いかもしれないが、そこまでする必要はなかった GPT-5 (当時) で、Thinking を有効にし、検索させるだけ プロンプトのチューニングで公式の IR 情報に絞り込みつつ、深く検索してくれるように 21
22. 事例 3: 経理への社内問い合わせの自動返答 解決策 © LayerX Inc. これは n8n による事例 担当者は元々 Google Apps Script が得意で、n8n もすぐに使いこなせた Jira チケットの作成にトリガーして、ナレッジを元に自動返答 バックエンドのベクターストアはバクラク事業部の RAG 基盤を流用 性能の高い RAG を非エンジニアだけで作るのは、簡単ではないことも多い 会社としての既存資産があったことでスムーズに導入できた 22
23. 全員が n8n/Dify を使うのが良いか？ みんなが持つべきスキルセットにはグラデーションがある 実際には会社によって様々なので、自分の会社はどのような状態を目指したいの考えてみましょう © LayerX Inc. 全員ができるべきこと 例: 生成 AI の精度を上げるための基本的な考え方、ChatGPT や Gemini で高度な知識に素早くキャッチアップ 半分ぐらいのの人が知っていれば十分なこと 例: GPTs や Gem を使ってチーム内のみんなの業務をいい感じにする 10-20% 程度の人がカバーすれば十分なこと n8n/Dify を使った高度な自動化はおそらくこの辺 23
24. 運用者としてのツール選定 © LayerX Inc. n8n も Dify も AWS の環境内にセルフホストしている 全体を Microsoft Entra ID の SSO でガード セキュリティやバックアップの面で選択肢の広がるセルフホストを選択 竹山は元々 SRE なので、インフラ周りは得意分野 直近、n8n には複数の脆弱性が報告されており、セルフホストであることの利点を活かして柔軟な対応ができた コスト面でも既存の iPaaS ツール (クラウド利用) よりも安価に運用できている 既存の iPaaS ツールは実行ステップごとの課金なのに対して、n8n はワークフロー全体の実行回数ベース もちろん AWS 上のインフラコストも加味しての判断 24
25. まとめ ツールありきではなく、人ありき © LayerX Inc. n8n も Dify も便利だが、使う人に合わせて選ぶべき ゴールを明確にした上で道筋を立てる 徹底的な自動化を目指すのか、ほどほどの自動化でもいいからまずは成功体験を持ってもらうのか、など ChatGPT や Gemini で十分なことに Dify や n8n を使わない まずは推進者がそれぞれのツールの特性を理解することで、最適なツールを選定できるようになりましょう n8n/Dify のセルフホスト運用については、得意な人がいればぜひチャレンジを 落とし穴もあるので、詳しくは懇親会で 25
26. ご清聴ありがとうございました @yuya-takeyama © LayerX Inc. 26