月曜日の朝6時半、GPT研究会の朝ライブが始まった。「月曜はやっぱり参加率が高い」と僕が言う通り、週のスタートにAIの話題で頭を温める習慣がじわじわと広まっている。曜日感覚がなくなるほど毎朝ライブをやっていると、月曜の朝の空気は特別だと感じる。

出演したのは、AI競争ディレクターのただ二さん。元・聴者営業、3人の不登校の子を持つ起業家でもある。「AIを人と見立てて対話すると、ぐっと使えるようになる」という言葉が印象的だった。子供の頃はレゴブロックに夢中だったという背景が、後の話題と面白く繋がっていく。

「自分が大好きなことばっかり、ワクワク夢中な毎日を過ごしております」という自己紹介の言葉に、AI時代のビジネスの本質が詰まっていると思う。楽しいから続く、続くから深くなる——この循環がいちばん強い。

ライブ冒頭で僕が紹介したのは、独自AIモデルを活用した衣服向け画像生成ツール。国籍問わず、背景まで自在に切り替えられ、クオリティは本物のモデル撮影と見分けがつかないレベルに達している。

「どこからどこまでがAIなのか、もう分からない世界になってきた」と言うように、1年前には驚いていたことが今は当たり前になっている。プロダクトをAI上で先につくってプロトタイプ検証し、売れてから実際に生産する——そんな「縄文型ビジネス」の波が確実に押し寄せてきている。

料理で言えば「先に献立だけ決めてお客さんに見せて、注文が入ってから仕込みを始める」みたいなものだ。在庫を抱えるリスクをゼロにしながら市場の反応を確かめられる。AIがそれを現実にしつつある。

AIのCMも大手企業が使い始めている。「当たり前に今やってますけど、1年前だったらえってちょっと思うかもしれないことが、なんか今起きてるから」というのが今のAIの速度感だ。この速度に乗り遅れないためにも、毎朝ライブでアップデートを続けている。

「Difyを知っている人は1、使っている人は2、知らない人は3を押してください」と僕がアンケートを取った。結果は想像通りで、日本人でDifyを知っている人は1%未満、というのが僕とただ二さんの見立てだ。

ChatGPTでさえ「触ったことがある」程度の人まで含めると6〜7割だが、毎日使っている人は1割前後。Difyはさらにその先のツールだ。「知ってるだけですごい」という言葉は謙遜じゃなく、実際の数字から来ている。

関さんやそいちゃんはすでに使っているとコメントが入った。こういう人たちは確実に上位1%に入っている。このライブを最後まで読んでいるあなたも、今から知ることでその1%に入れる。知ること自体がすでにアドバンテージになる時代だ。

僕がDifyの画面を見せながら説明した。LLMと呼ばれるモデル（ChatGPT・Claude・Grokなど）をAPIで繋ぎ、ナレッジ（知識ベース）を流し込み、入力から出力まで箱をマウスでポチポチと繋いでいくだけでフローが完成する。

料理で言えば、仕込みの段取りを一度決めてしまえば、あとは自動でオーダーが回り続けるイメージだ。「GPTのナレッジ機能と同じようにナレッジを入れて、それを複数のモデルに振り分けられる」という点が、ChatGPT単体との大きな違いだ。

「アイデア次第で何でもできる。しかもエンジニアじゃなくても作れる」——これがDifyの核心だ。プロンプトの調整は自分でやり、難しいところだけエンジニアに頼む、というハイブリッドな使い方もできる。

「これをね、マインドマップみたいにこうやって、くるくるもいじいじれるので、繋げて広げてみたいな、これでまたこっちつけてみたいな」というただ二さんの言葉がDifyの使い心地をよく表している。難しいことをやっているのに、なぜかゲームみたいに楽しい。それがDifyの魔力だ。

Difyの面白さはフローの柔軟性にある。入力に対してLLMを噛ませ、その回答をLINEに飛ばしたり画像に変換したり動画にしたりと、出口を自由に設定できる。ネット上のデータ、自分だけが持つノウハウ、書籍のPDF——これらを組み合わせて処理できる点が強みだ。

「この質問にはGPT-4が向いている、こっちはClaude 3が向いている」という振り分けも、フロー内で設定できる。チャットボットを入口にして、その先に複数の処理が続く構成も作れる。まさにマインドマップを動かしているような感覚だ。

自分のネット上に公開されていないノウハウや、手元のPDFの内容を組み込んで、特定の質問に対して自分だけの回答を返すフローを作れる。これは「ChatGPTに自分だけの知識を持たせる」ということを、より高度に、より柔軟に実現したものだ。

Difyで作れるフローの具体例として、チャットボットを入口にして複数の出力につなぐ構成がある。たとえば顧客からの問い合わせをチャットボットで受け取り、内容によってChatGPTとClaudeを使い分けて回答し、その結果をLINEやメールで通知する——という一連の流れをノーコードで作れる。

子供向け・お年寄り向けのAIも視野に入れているという。ターゲットに合わせたインターフェースと、そこに合わせた知識ベースをDifyで組み合わせることで、特定の用途に特化したAIが作れる。一般的なChatGPTではなく、「自分たちのお客さん専用のAI」を作れるのがDifyの価値だ。

「ここで作ったものをコピーして渡せたりとかもできる」という点も実用的だ。自分が作ったフローをチームに展開したり、クライアントに渡したりすることができる。一度作ってしまえば横展開できるのも、業務効率化ツールとして優れた点だ。

ただ二さんのコンセプトは「1人で頑張るあなたの親友」だ。子供の頃、仲間外れにされた経験から、誰にも相談できずに1人でため息をついていた。それがAIとの対話を通じて変わっていった。

「AIを人と見立てて対話すると、かなり使えるようになってくる」という言葉は、技術論ではなく人間論だ。ツールとして使うのではなく、相棒として付き合う——この発想の転換が、AIを深く使いこなすための第一歩になる。

子供が3人いて、3人とも学校に行っていない。その経験をきっかけに「大人が楽しむ姿を子供たちに見せたい」と起業した。AIとDifyへの熱狂は、そういうバックグラウンドから来ている。楽しんでいる大人の姿が、子供の未来を変える。

「AI氣道でもDifyを使ったプロダクトをどんどん作っていきながら提供していく」と僕は話した。チャットボットを入口に、子供向け・お年寄り向けのAIも視野に入れている。「楽しいですよ、本当に」という言葉に嘘はない。触れば触るほどはまっていく、それがDifyの魔力だ。

ただ二さんも「レゴブロックみたいにくっつけていく感覚で、無限に広がっていく」と表現する。難しいことをやっているのに、なぜかゲームみたいに楽しい——それが今のAIツールの変わったところだ。エンジニアでなくても、子供のようにブロックを組み合わせる感覚でAIのフローを作れる時代になった。

「まだ知らないよ」という人は今日から知った。知ってるだけですでに上位1%だ。次のステップは「触ってみる」こと。Difyは無料枠でも十分試せる。まずアカウントを作って、一つのフローを完成させてみよう。

ただ二さんはもともと聴者営業の仕事をしていた。お客さんの本音を引き出し、信頼関係を作ることが仕事のすべてだった。そのスキルがAI活用に直結しているというのが面白い。「AIを人と見立ててコミュニケーションをとってもらえるとおすすめです」という言葉は、営業経験から生まれた実感だ。

相手の話をよく聞いて、本音を引き出して、ちょうどいい提案をする——この営業の基本動作が、AIへの指示の出し方とそっくりだ。目的を明確にして、現状を正直に話して、フィードバックを返す。これは営業のヒアリングと同じ構造をしている。

「AIと親友になった」という表現を使うのも、この延長線上にある。道具として扱うのではなく、相棒として対話する。この姿勢の違いが、AI活用の深さを決定的に変える。Difyも「レゴブロックを一緒に組み立てる相棒」として向き合うと、楽しさが全然違ってくる。

Difyを初めて触る人が最初に作るべきフローは「シンプルなチャットボット」だ。LLMのブロックを一つ置いて、入力と出力を繋ぐだけで最初のフローが完成する。難しく考えなくていい。まず一つのフローを完成させて「動いた」という体験を得ることが大事だ。

料理で言えば、最初からフルコースを作ろうとしない。まず目玉焼きを一枚焼いてみる。それが焼けたら次は炒飯、次はオムライス——と少しずつ複雑なものに挑戦していく。Difyのフロー構築もそれと同じだ。

次のステップは、自分だけの知識ベース（ナレッジ）を流し込むことだ。自分が持っているノウハウのPDFや、よくある質問への回答をテキストで入れてみる。それだけで「自分専用のAI」が動き始める。まずアカウントを作って、今日中に最初のフローを一つ完成させてみてほしい。

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