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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

1. ChatGPTにログイン（有料プラン）
2. 左メニューから「Explore GPTs（GPTを探す）」をクリック
3. 「Create a GPT（GPTを作る）」をクリック
4. チャット形式のビルダーが起動し、案内に従って設定
5. 「名前・プロンプト・知識ファイル（PDFなど）・ツール接続」を構成
6. 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）

1. Dify公式 にアクセスし、アカウント登録
2. ダッシュボードにて「New App（新規アプリ）」を選択
3. 対話型（Chatbot）またはツール型アプリを選択
4. プロンプト設定・ツール設定・ナレッジベース設定を行う
5. 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。

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