生成AIアプリ「Dify」と連携し、AI回答システムを構築した事例のご紹介

当社では、自社製品のユーザー向けに、製品の活用ノウハウや質問を共有できるコミュニティサイト「Asteria Park」を運営しています。ユーザー同士が知見を共有し、学び合える場として活用される一方で、コミュニティ運営を続ける中で、いくつかの課題も見えてきました。

コミュニティ運営における課題

Asteria Parkには「ちょっと質問はコチラまで」という質問投稿カテゴリーがあり、ユーザーが気軽に質問できる仕組みを用意しています。ただ、投稿された質問が埋もれないように内容を確認したり、必要に応じてフォローしたりと、運営側の手作業が一定量発生していました。

また、質問の整理や転記といった定型的な運用作業にも時間がかかっており、過去の質問や回答を十分に活用しきれていない点も課題でした。「LLMを活用してみたい」という思いはあったものの、システム連携や運用コストのハードルも気になっていました。

RAG対応のAI回答システム「ParkAI」を構築

そこで今回、RAG（検索拡張生成）に対応したLLMアプリケーション開発基盤「Dify」を使い、AI回答システム「ParkAI」を構築しました。ASTERIA Warpを連携基盤として活用し、以下の流れを自動化しています。

• Asteria Parkへの質問投稿を検知
• 質問内容をAIへ送信
• マニュアルや過去の質問・回答を参照した回答生成（RAG）
• 回答をコミュニティへ自動投稿

質問の検知から回答までを自動化することで、運営負荷を抑えつつ、コミュニティとしての価値を高める仕組みを目指しました。

ASTERIA Warpを活用した取り組み

今回の取り組みでは、ASTERIA Warpを連携・自動化の基盤として活用しました。ノーコードで質問検知からAIへの連携、回答の投稿までを一連の処理として構築できたことで、実装のハードルを大きく下げることができました。

また、REST連携を通じてDifyや生成AIモデルとスムーズに接続でき、AI連携に必要な処理を柔軟に組み込めた点も大きなポイントです。定期的なポーリングや分岐処理といった運用ロジックも、ASTERIA Warpだけで実装できたため、外部開発に頼らずに対応できました。

実際には、検討を始めてから約2週間で実装まで進めることができ、「まずは試してみる」取り組みをスピーディに形にできた点は、今回の事例ならではの成果だと感じています。

実際に使ってみた効果

ParkAIを導入したことで、質問対応に関わる作業は大きく変わりました。質問投稿から回答生成、投稿までが自動化され、夜間を含めていつでも質問できる環境が整いました。

また、過去の質問・回答データを活用することで、回答の一貫性や精度も向上しています。運用負荷やコストを抑えながら、安定してAIによる回答を提供できるようになった点は、大きな成果だと感じています。

おわりに

今回の取り組みは、コミュニティ運営を楽にするだけでなく、ユーザー同士がより学び合える場をつくるための一歩でもあります。今後もASTERIA Warpや生成AIを活用しながら、Asteria Parkをより使いやすいコミュニティにしていきたいと考えています。