
AIセミナーで感じた“壁”と、その先の世界──GPTsやDifyの作り方を自力で掘ってみた話
はじめに
昨日、某AIセミナーに参加してきました。
テーマは「生成AIの業務活用(基本編)」。
会場にはスーツ姿の企業人、スタートアップ系、フリーランス、学生、さまざまな立場の人が集まり、熱気に満ちた空間でした。
が――
肝心な「具体的な作り方」になると、講師陣の口は急に重くなる。
期待していた「GPTsの構築法」や「Difyの設計構造」には少ししか触れず、表層的な解説だけで終わる場面が目立ちました。
私はふと、**“これは教えてもらえないやつだな”**と察しました。
■「教えてくれない」の裏にある“知的財産の壁”
思えば当然のことかもしれません。
セミナーで紹介されるような事例は、多くが企業の独自ノウハウを含みます。
特に、GPTsのナレッジ設計やAPI連携、Difyでの業務フロー自動化などは、まさに収益源の核。
「どうやって作っているのか」は、
つまり「どうやって儲けているか」を意味します。
著作権というより、むしろ営業秘密・差別化戦略に属する部分。
だからこそ、詳細な設計思想や具体コード、実際の画面構成などは語られなかったのだと思います。
■それでも、知りたい。だから、自分で掘ってみた。
セミナーが終わったあと、私はこう決めました。
「だったら、自分で掘り起こしてみよう」
以下では、私が独自に調査し、実際に試してみた「GPTs」「Dify」の作り方を簡単にレポートします。
【1】GPTs(ChatGPTのカスタムバージョン)の作り方
GPTsとは、ChatGPTに独自プロンプト、ツール、知識ファイルを組み込んで作る“自分専用AI”です。
■ステップ概要
- ChatGPTにログイン(有料プラン)
- 左メニューから「Explore GPTs(GPTを探す)」をクリック
- 「Create a GPT(GPTを作る)」をクリック
- チャット形式のビルダーが起動し、案内に従って設定
- 「名前・プロンプト・知識ファイル(PDFなど)・ツール接続」を構成
- 完了後、独自URLで公開 or 非公開設定
■できることの例
- 特定マニュアルを読み込んだ社内ヘルプボット
- 英文添削専用AI(英語PDFをインジェクト)
- 商品説明文を日本語と英語で自動生成するボット など
■注意点
- PDFやテキストファイルを“ナレッジ”として追加できる
- APIやプラグインとの連携も可能(Python実行、ブラウザ操作など)
- ただし、現在のところ外部の独自データベース連携は限定的
【2】Dify(オープンソースのAIアプリ構築プラットフォーム)
Difyは、GPT-4などの大規模言語モデルを活用したアプリをGUIで構築できるOSSです。
■Difyの強み
- GUIでノーコード設計可能
- 複数のデータソースを統合(テキスト、ウェブ、PDF等)
- OpenAI以外のモデルも利用可能(Claude, Gemini, Qwen等)
- 外部API連携(Webhook, Zapier, Notion等)も可能
- セルフホスティング or クラウド(https://dify.ai/)
■基本的な作成手順(クラウド版)
- Dify公式 にアクセスし、アカウント登録
- ダッシュボードにて「New App(新規アプリ)」を選択
- 対話型(Chatbot)またはツール型アプリを選択
- プロンプト設定・ツール設定・ナレッジベース設定を行う
- Web上で実行してテスト → 公開可
■ナレッジベース構成例
- 製品マニュアル(PDF)
- 社内ドキュメント(.docx, .txt)
- CSVのFAQデータ
- ウェブサイト情報(RSSやスクレイピング)
■実用例
- 顧客対応チャットボット(FAQ+商品知識)
- 内部業務マニュアルBot(社員教育)
- 見積もりサポートBot(条件入力→自動提案)
■難点とポイント
- 無料版では機能制限がある
- 日本語チュートリアルが少ない
- セルフホストの場合、DockerやMongoDB、Redisの知識が必要
■セミナーの本当の学びは「与えられないこと」
話をセミナーに戻しましょう。
今回のAIセミナー、正直に言えば、物足りなかったです。
でも、それは悪いことではない。
なぜなら、「与えられないこと」こそが、最大の学びだったからです。
「ここから先は自分で掘れ」
そう言われているような気がしました。
むしろ、すべてを教えてくれるセミナーなんて、AI時代には存在しないのかもしれません。
■まとめ:AI時代の学び方は“能動的パズル”
GPTsやDifyに限らず、これからの時代は
- 誰かが作った教材を待っていては遅い
- “検索+試行錯誤”で組み立てる学びが必要
- 情報の“断片”から意味を抽出する力が問われる
と、私は感じました。
そして私自身、これからもGPTsやDifyの実装を深掘りしていきます。
その過程やエラーとの格闘、活用事例なども、このブログで共有していく予定です。
















