DifyのDeep Researchとは？　構築方法や導入のメリット、活用例を解説

リサーチ業務では、必要な情報を集めるまでに多くの時間と手間がかかります。
検索結果を一つずつ確認してレポートにまとめる作業は、担当者にとって大きな負担となるでしょう。

このような課題を解決できるのが、Difyを活用したDeep Research機能です。
Deep ResearchをDifyで構築すれば、従来の手作業でのリサーチ業務を効率化できます。

本記事では、DifyのDeep Researchの仕組みや構築方法、導入のメリット、活用例を解説します。

【この記事で分かること】

• Dify・Deep Researchの基礎知識
• Deep Researchの機能・メリット
• DifyでDeep Researchを構築する方法・手順
• ビジネスシーンにおけるDeep Researchの活用例

Difyとはノーコードで高性能なAIアプリを開発できるツール

Difyとは、コーディングやプログラミングの知識がない人でも高性能なAIアプリを開発できるツールです。
ドラッグ＆ドロップで直感的に開発でき、日本語にも対応しているため、効率的にアプリ開発を進められます。

OpenAIやAnthropicなどの多様なLLM（大規模言語モデル）と連携できるため、幅広いビジネスシーンで活用できます。
また、Google検索やSlackなどの外部ツールとも連携できるため、情報収集や通知の自動化といった業務効率化にも活用可能です。

Deep ResearchとはAIが複数の情報源から情報を集約する機能

Deep Researchとは、AIがインターネットや外部データベースなど複数の情報源を自動で検索し、その情報を整理・分析する機能です。

検索エンジンでは、一つずつWebサイトにアクセスして内容を確認する必要があるため、情報収集には時間と手間がかかります。

Deep Researchを活用すれば、AIが検索・要約・分析作業まで自動で行ってくれるため、短時間で必要な情報を集めることが可能です。
調査したいテーマに関する情報を幅広い視点から集められるだけでなく、業務効率化や意思決定のスピード向上にもつながります。

Difyで構築するDeep Researchの機能とは？

Difyはアプリ開発の経験がない人でも使用できるツールで、ドラッグ＆ドロップで直感的にDeep Researchのワークフローを作成できます。

具体的には、Difyのテンプレートから「Deep Research」を選択し、ワークフロー上で主要ノードを設定するだけで開発可能です。
イテレーション（検索を繰り返す回数）や各ノードの動作を指定すると、AIが複数の情報源を検索し、検索結果から情報を整理・要約・分析までしてくれます。

DifyでDeep Researchを構築（有効化）する方法・手順

DifyでDeep Researchを構築（有効化）する方法・手順は、以下の5STEPです。

• STEP1｜Difyのアカウントを作成する
• STEP2｜「探索」から「DeepResearch」を選択する
• STEP3｜アプリのアイコン・名前・説明を設定して「作成」をクリックする
• STEP4｜主要ノードを配置する
• STEP5｜「プレビュー」で検索回数・調べたいテーマを入力して動作確認する

STEP1｜Difyのアカウントを作成する

まずは、Difyの公式Webサイトからアカウント作成を行いましょう。
Webサイトにアクセスしたら、画面右上の「始める」をクリックします。

ログイン方法は、メールアドレスまたはGoogle・GitHubのアカウントです。
いずれかを選んで認証を済ませると、Difyのダッシュボードにアクセスできるようになります。

STEP2｜「探索」から「DeepResearch」を選択する

アカウント作成後、Difyのダッシュボードにアクセスします。
画面上部のメニューから「探索」をクリックすると、利用できるテンプレートの一覧が表示されます。
その中から「DeepResearch」にカーソルを当て「＋ワークスペースに追加」をクリックしましょう。

STEP3｜アプリのアイコン・名前・説明を設定して「作成」をクリックする

次に、アプリのアイコンと名前、説明を設定し「作成」をクリックします。
特に希望がなければ、今回は「DeepResearch」にします。

説明には、アプリの概要や紹介文を任意で入力してください。

STEP4｜主要ノードを配置する

画面がワークフローの設定画面になったら、主要ノードを配置します。
ノードとは、ワークフロー内で特定の処理を行うために必要なブロックです。

Difyの主要ノードは、以下の通りです。

ノードの名前	概要
開始	ワークフローのスタート地点 ユーザーが調査したいテーマ（トピック）・検索回数の上限を入力する
イテレーション	指定した回数または条件に応じて検索を繰り返すループ処理を行う
LLM	次の検索キーワードをChat-GPTなどのLLMで生成する
Web検索ツール	指定キーワードでWeb検索や外部API検索を行い、情報を取得する
変数代入・条件分岐	取得した情報をリストに追加する他、条件に応じて処理を継続するかどうかの判断を行う
最終LLM	収集した情報を整理・要約して生成する
終了	ワークフローの最終ステップ。 出力結果をユーザーに返す

これらのノードを設定すると、AIは複数回検索を自動で行い、必要な情報を出力してくれます。

STEP5｜「プレビュー」で検索回数・調べたいテーマを入力して動作確認する

最後に画面右上の「プレビュー」をクリックし、depthに検索回数、topicに検索したい内容を入力しましょう。
入力後に実行すると、設定したワークフローが作動し、質問に対する回答が出力されます。

問題なく結果が出力されれば、Deep Researchの基本的な構築ステップは完了です。

DifyでDeep Researchを構築するメリット

DifyでDeep Researchを構築すると、正確な情報を短時間で集められるようになり、分析作業が効率的に進みます。

一からリサーチしてレポートをまとめるのは時間がかかりますが、Deep ResearchならAIが自動的に検索から分析までしてくれます。
そのため、リサーチにかかる時間の短縮が可能です。

また、調査時間の短縮により、人件費の削減にもつながります。
分析力向上と業務効率化を同時に実現できるツールとして、導入する価値は十分にあるでしょう。

Dify Deep Researchのビジネスシーンにおける活用例

Dify Deep Researchは、以下のような業務で活用できます。

• レポートのデータ分析・生成
• 社内のナレッジを活用した検索ツール
• 外部ツールを経由した情報通知ツール

例えば、Slackやメールと連携させることで、特定のキーワードに基づいた最新情報の自動収集・通知が可能です。
情報の見逃しを防ぎ、チームで素早く共有できます。

また、社内のマニュアルや議事録、FAQなどを検索対象に設定すれば、従業員が知りたい情報を抽出できるツールとして活用できます。
ナレッジ共有が浸透すれば、業務の属人化を防ぎやすくなるでしょう。

DifyでDeep Researchを構築して情報収集を効率化しよう

Difyを使えば、複数の情報源を検索し、結果を自動で整理・要約するDeep Researchを効率的に構築できます。
手作業での情報収集にかかる時間を短縮できるだけでなく、正確な情報の提供や人件費の削減にもつながります。

Difyの導入を検討している企業担当者の方は、ぜひTDSE株式会社にご相談ください。
Difyの環境構築やワークフロー開発代行、操作方法に関する研修など、導入から運用まで一貫したサポートをご提供します。
ぜひお気軽にご相談ください。

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