適切な Dify 導入会社を選定することは重要な第一歩です。しかし、それだけで成功が保証されるわけではありません。実際、多くのDifyプロジェクトは優れたパートナーを選んだにもかかわらず、途中で停滞・失敗に至っています。原因は、ベンダーの能力だけでなく、導入プロセスにおける双方の連携体制にあります。
Dify は、企業がチャットボット、RAG（検索拡張生成）システム、AIワークフローを迅速に構築できる強力なローコードAIプラットフォームです。しかし、「簡単に始められる」という特性ゆえに、「デモが動く状態」と「社員が日常業務で継続的に活用する状態」との間にある大きなギャップが過小評価されがちです。
本記事は、すでに Dify 導入会社 を選定済みの経営層・管理職の方向けに、プロジェクトを途中で失敗させないために何を管理・監督すべきかを解説します。
※ まだベンダー選定段階にいる方へ：Difyベンダー選定ガイド
Difyプロジェクトはどの段階で失敗しやすいのか？
具体的な失敗要因に入る前に、企業側はまず Dify導入プロジェクトのライフサイクル全体を理解し、リスクがどこに集中しやすいのかを把握する必要があります。
多くの場合、問題は技術そのものではなく、各フェーズにおける認識のズレと運用設計の不足にあります。
フェーズ1：要件定義
「何を作るのか」「誰のために」「どの課題を解決するのか」を双方で合意する段階です。
最大のリスクは、プロジェクトスコープが曖昧なまま進行することです。
双方が異なる前提で理解していても、それが明文化されず、後工程で大きな手戻りにつながります。
フェーズ2：PoCおよび開発
ベンダーが実際にソリューション構築を開始する段階です。
ここでの典型的なリスクは「期待値の乖離」です。
PoCはサンプルデータではスムーズに動作しても、実際の業務データや複雑な運用環境を十分に反映できていないケースが少なくありません。
その結果、本番適用時にパフォーマンスや精度の課題が顕在化します。
フェーズ3：テストおよび受入
完成したプロダクトをエンドユーザーが実際に使用する段階です。最も多いリスクは、ユーザーの関与不足です。
十分なテスト参加やフィードバックが得られず、修正が期限直前に集中することで、品質とスケジュールの双方に影響が出ます。
フェーズ4：運用・保守
本番導入は成功したものの、1〜2か月後には利用者が減少し、保守体制も曖昧になるケースがあります。
実はこのフェーズこそ、最も失敗率が高いにもかかわらず見落とされがちな段階です。
プロジェクトは「崩壊」するのではなく、徐々に使われなくなり、静かに形骸化していきます。
特に、Dify 導入会社 と導入企業の間で運用KPIや改善プロセスが設計されていない場合、このリスクはさらに高まります。
重要なポイント
まず認識すべきことは、ほとんどのDifyプロジェクトは「ある瞬間に突然失敗する」のではないという点です。
多くの場合、各フェーズで小さな課題や認識ズレが蓄積され、いわば「見えない負債」が積み上がっていきます。そして最終的に、修正不能な状態へと至ります。
つまり、失敗は一度のミスによって起きるのではなく、管理不足が段階的に積み重なった結果なのです。
そのため、企業側はプロジェクト終盤だけをチェックするのではなく、各フェーズで継続的にモニタリングと軌道修正を行う必要があります。
Dify導入が失敗する7つの原因
① 要件が曖昧：ベンダーの「推測」に依存してしまう
背景
キックオフ後、ベンダーが「具体的に、どのような問い合わせをチャットボットに対応させたいですか？」と確認します。
企業側は「顧客からの質問に自動回答できるようにしたい」と抽象的に回答。
ベンダーはその意図を推測し、開発を開始します。
しかしデモ段階になって、企業側から「技術サポートではなく、製品に関する質問のみを対象にしたい」と修正が入る。
結果として、設計のやり直しが発生します。
原因
企業側が「ビジネス課題」を「具体的なシステム要件」に落とし込めていないことが主因です。
同時に、ベンダー側も十分に深掘りせず、要件を明文化する前に開発へ進んでしまうケースがあります。
早期に見抜くサイン
- 1〜2スプリント経過後も「要件確認」に時間を費やしている
- 成果物の評価ではなく、前提条件のすり合わせを続けている
- 要件定義書に具体的なユースケースがない
- 入力例／出力例（サンプル）が明記されていない
企業側が取るべき対応
開発着手前に、要件定義書を双方で完成させ、正式に合意・承認することが必須です。
そのドキュメントには以下を含める必要があります。
- 具体的なユースケース一覧
- 各ケースの入力例／期待出力例
- 「スコープ内」と「スコープ外」の明確な境界定義
もし Dify 導入会社 側からこのドキュメント作成を求められない場合、それ自体がリスクシグナルと考えるべきです。
② エンドユーザーの「本質的な体験」不足による失敗
背景
社内IT部門がベンダーと連携し、AIチャットボットを構築。
営業部門へ展開したところ、次のような反応が返ってきます。
- 「UIが使いにくい」
- 「業務文脈に合っていない回答が多い」
- 「日常業務のフローと合わない」
結果として、システムの約40％を再設計する事態になります。
原因
技術チーム（IT＋ベンダー）と業務部門（エンドユーザー）との断絶が主因です。
IT部門は技術には精通していますが、日々の業務プロセスの細部まで把握しているとは限りません。
また、ベンダー側は現場ユーザーと直接接点を持たなければ、実際の業務文脈を正確に理解することは困難です。
早期に見抜くサイン
- エンドユーザーが初めて製品を見るのが受入テスト段階になっている
- スプリントレビューに業務部門の代表者が参加していない
- フィードバックが定量的ではなく、抽象的な感想レベルに留まっている
企業側が取るべき対応
実際に利用する部門から、最低1〜2名の代表者を要件定義段階から参加させることが不可欠です。
少なくとも、各スプリント終了時のプロトタイプを確認・評価してもらう体制を整えるべきです。
③ PoCの成功・失敗を判断する明確な基準がない
背景
ベンダーがチャットボットのPoCをデモ。
「回答できている」「問題なさそう」という印象で、本番導入へ進むことを決定。
しかし実運用では、
- 正答率は60％程度
- 応答速度が遅い
- 現場社員が失望し、従来の方法へ逆戻り
という結果になります。
そもそも最初の段階で「PoC成功とは何か」が定義されていなかったため、問題を早期に検知できなかったのです。
原因
PoCが定量評価ではなく、感覚的に判断されていることが最大の原因です。
「動けばOK」という基準では、品質保証にはなりません。
「合格ライン」と「未達ライン」の境界が曖昧なまま進行してしまいます。
早期に見抜くサイン
- PoC開始前に評価基準の文書が存在しない
- 受入がデモ形式のみで、スコアリングや指標評価が行われていない
- KPIや数値目標が設定されていない
企業側が取るべき対応
PoC開始前に、必ず書面で以下を合意する必要があります。
- 目標正答率（例：○％以上）
- 最大応答時間
- 改善すべき具体的な業務KPI（例：対応時間削減率、問い合わせ削減率など）
測定基準のないPoCは、結論のない実験と同じです。明確な評価軸を持たないまま進めれば、本番移行後のリスクは確実に高まります。
④ プロンプト設計が不十分、実運用で破綻する
背景
基本的な質問には問題なく回答できるチャットボット。
しかし、より複雑な質問や特定の業務文脈、例外ケースに直面すると、
- 誤った回答をする
- 不要に冗長な回答を返す
- 事実と異なる内容を生成する（ハルシネーション）
といった問題が発生します。
ユーザーは2〜3回誤回答を経験しただけで信頼を失い、その後は一切利用しなくなります。
原因
Dify におけるプロンプト設計やワークフロー構築は、「始めるのは簡単だが、完成度を高めるのは難しい」領域です。
多くのベンダーや社内チームは「デモが動く」段階で満足し、例外処理の検証やプロンプト最適化に十分な時間を投資していません。
早期に見抜くサイン
- デモでは良好だが、実データでの検証では誤回答率が30％を超える
- ベンダーが例外ケースを含むテストシナリオ一覧を提示できない
- プロンプト改善プロセスが体系化されていない
企業側が取るべき対応
以下を明確に要求すべきです。
- 通常フローと例外フローを含むテストマトリクスの提出
- 実際の業務データ・実際のケースを用いた検証
- 継続的なプロンプト改善プロセスの設計
プロンプトチューニングは一度で完了する作業ではありません。
⑤ 「スコープから少しズレているが、このまま進めてほしい」という判断
背景
各スプリントで、ベンダーは「要件通り」の成果物を納品します。
しかし企業側はレビューのたびに、「想定と少し違う」と感じる。
それでも、「大きな問題ではない」「軽微な修正で済む」と判断し、明確に指摘しないまま進行。
これが3〜4スプリント続くと、累積的なズレは無視できない規模になります。
最終段階で初めて、「これは我々が求めていたものではない」という対立が表面化します。
原因
双方の認識を上位レベルで同期する仕組みが不足していることが原因です。
- 定例会はあるが、プロジェクトマネージャー層のみが参加
- 議事録が曖昧、あるいは存在しない
- 決定事項が正式に合意・記録されていない
その結果、同じ機能を指していても、両者が異なる前提で理解している状態が続きます。
早期に見抜くサイン
- 納品物に対して毎回「軽微な修正」が発生している
- 修正内容が上位層へ共有されていない
- 議事録が存在しない、または記載が不十分
- 同一機能について双方の説明表現が異なる
企業側が取るべき対応
- 2週間ごとの進捗レビューに管理職層も参加させる
- すべての決定事項を議事録として文書化し、双方が承認する
- 小さなズレでも即時に是正する
「少しの違和感」を放置することが、後の大きな衝突につながります。
ズレは自然に解消されることはありません。管理しなければ、必ず拡大します。
⑥ 途中でセキュリティ問題が発覚し、プロジェクト停止に至る
背景
開発はほぼ完了し、受入段階へ移行する直前。
情報システム部門がレビューを実施した結果、次の問題が発覚します。
- 未承認のクラウドサービスへデータが送信されている
- 個人情報の取扱いプロセスが未整備
- システムアーキテクチャが社内セキュリティ基準を満たしていない
結果として、アーキテクチャの再設計が必要となり、2〜3か月の遅延と大幅な追加コストが発生します。
原因
セキュリティ評価がプロジェクト初期段階に組み込まれていないことが主因です。
「これはAIプロジェクトであり、インフラ案件ではない」という誤解から、情報システム部門が初期段階で関与していないケースが少なくありません。
しかし、企業データを扱うAIプロジェクトは、例外なくセキュリティポリシーの適用対象です。
早期に見抜くサイン
- 開発開始前に承認済みのセキュリティチェックリストが存在しない
- 情報システム部門が、使用クラウドやデータ保存場所を把握していない
- セキュリティ設計書が未提出、または未承認
企業側が取るべき対応
- 要件定義段階から、セキュリティ／情報システム部門の代表を参加させる
- ベンダーに対し、開発前にセキュリティ設計書の提出を求める
- データフロー、保存場所、アクセス権限設計を事前に明確化する
セキュリティは「最後に確認する項目」ではありません。
設計段階から組み込まれていなければ、後工程での修正コストは極めて高くなります。
⑦ 本番稼働後に更新・保守されず、数か月で「形骸化」する
背景
本番稼働（本番稼働）は成功。 初月は順調に稼働します。
しかし、
- 2か月目：新製品追加に伴いプロンプト更新が必要になるが、誰も修正方法を知らない
- 3か月目：データ変化により精度が低下するが、モニタリングされていない
- 4か月目：現場が利用を停止
- 5か月目：システムは「使われない資産」になる
プロジェクトは失敗したわけではありません。
ただ、静かに使われなくなっただけです。
原因
プロジェクトを「一度作って終わり」と捉えていることが最大の問題です。
AIシステムは継続的な改善を前提とした運用型資産です。
にもかかわらず、
- 運用引継ぎ計画がない
- 社内トレーニングが実施されていない
- 保守責任者が未定
という状態で本番稼働を迎えてしまいます。
早期に見抜くサイン
- 本番前にもかかわらず運用マニュアルが存在しない
- 保守責任者が正式に任命されていない
- 社内教育計画が策定されていない
企業側が取るべき対応
- 運用マニュアル一式の正式引き渡しを要求する
- 社内メンバー少なくとも2名に対し、以下の基礎スキルをトレーニングする
- プロンプト更新
- ナレッジベース追加
- 精度・利用状況のモニタリング
- 本番後の保守責任者を明確に定義する
- 初期フェーズでベンダーの継続支援が必要な場合は、契約に明記する
AIは「導入」で終わるものではありません。
運用設計まで含めて初めて、Difyプロジェクトは成功と言えます。
Difyプロジェクトリスク診断チェックリスト
3項目以上が未達の場合、プロジェクトは高リスク状態にあり、即時の是正対応が必要です。
要件定義フェーズ
- 要件定義書は管理職によって正式承認されているか
- 実際に利用する部門の代表者が初期段階から参加しているか
- セキュリティ要件が情報システム部門により確認・承認されているか
- 「スコープ内」と「スコープ外」が明確に定義されているか
PoCフェーズ
- PoCの評価基準が具体的な数値指標で定義されているか
- サンプルデータだけでなく、実データで検証しているか
- PoCの正式な評価レポートが文書化されているか
開発フェーズ
- 2週間ごとの進捗レビューに管理層が参加しているか
- すべての重要決定事項が議事録として双方承認されているか
- ベンダーが例外ケースを含むテストシナリオ一覧を提示しているか
- セキュリティ設計書が正式に承認されているか
受入・運用フェーズ
- エンドユーザーが実質的に受入テストへ参加しているか
- 運用マニュアルが正式に引き渡されているか
- 社内少なくとも2名が運用トレーニングを完了しているか
- 本番後の保守責任者が明確に定義されているか
- 本番稼働後の継続支援プランが合意されているか
Dify 導入会社と協働する際、企業はどこまで関与すべきか
「発注者」ではなく、共創パートナーとして関わる
最も多い誤りは、プロジェクトをIT部門に任せ、IT部門がそのままベンダーへ委託し、あとは結果を待つという構図です。
しかしAIプロジェクトは従来型のIT開発とは異なります。
業務ロジックの調整、アウトプット品質の評価、迅速な意思決定など、企業側の継続的な関与が不可欠です。
意思決定のスピードが、プロジェクトのスピードを決める
AIプロジェクトは短いフィードバックループが前提です。
小さな判断ごとに社内で3段階の承認を要する場合、プロジェクトは確実に失速します。
そのため、以下を明確に定義する必要があります。
- プロジェクトマネージャーが即決できる範囲
- 上位承認が必要な事項
- 各意思決定の最大処理時間
意思決定構造の設計は、技術設計と同じくらい重要です。
「丸投げ」の落とし穴に注意
「専門会社に依頼したのだから任せればよい」という考え方は危険です。
問題はベンダーの能力ではなく、成果が双方向の連携に依存している点にあります。
企業側は技術の詳細まで理解する必要はありませんが、最低限以下は把握すべきです。
- 現在どのフェーズにいるのか
- 何が遅延しているのか
- どのリスクが顕在化しつつあるのか
これらを把握せずに進行すると、問題発覚は常に「手遅れ」になります。
フェーズ移行時に必ず評価する
毎週の評価会議は必須ではありません。しかし、各フェーズの移行時（要件定義 → PoC → 開発 → 運用）には、必ず次の2点を確認すべきです。
- プロジェクトは正しい方向に進んでいるか
- 次フェーズへ進む前に解消すべきリスクは何か
この確認を怠ると、小さな問題が累積し、後半で大きな修正コストとなります。
これは、Miichisoft が提唱する「AI 共創」というアプローチです。
単に要件を受け取り成果物を納品するのではなく、全フェーズを通じて企業に伴走し、適切なタイミングで適切な関係者を巻き込みながらプロジェクトを推進します。
その目的は、企業が常に十分な情報を把握し、最適なタイミングで意思決定できる状態を維持することにあります。
結論
Difyプロジェクトの失敗は、技術やベンダーの能力不足が原因であることは稀です。多くの場合、要件の曖昧さ、ユーザー不在、評価基準の欠如、設計の甘さ、認識ズレの放置、遅すぎるセキュリティ確認、そして運用準備不足といった「協働と管理の問題」から生じます。
重要なのは、コードを理解することではなく、異常の兆候を早期に察知し、適切なタイミングで介入できることです。
Dify 導入会社と成功できるかどうかは、技術力以上に、企業側の関与の質とプロジェクト管理の精度にかかっています。
よくある質問（FAQ）
Q1: Dify導入パートナーを選定した後、最初に行うべきことは何ですか？
A1: 最初に行うべき最重要事項は、経営層・現場ユーザー代表・ベンダーの三者が参加し、要件定義書を正式に確定させることです。
本書には、具体的なユースケース（入力／出力例付き）、明確なスコープ範囲、KPIに基づくPoC評価基準、そして情報システム部門が確認したセキュリティ要件を必ず含める必要があります。
本書が正式承認される前に開発を開始することは避けるべきです。
Q2: DifyのPoC（概念実証）段階で確認すべきポイントは何ですか？
PoCでは、事前に合意された定量的な成功基準を設定することが不可欠です。例えば、
- 精度目標（例：85％以上）
- 最大応答時間
- 改善すべき具体的な業務KPI
特に重要なのは、実運用データで検証することです。サンプルデータのみでの評価は十分とは言えません。
また、PoC評価は単なるデモではなく、正式なスコアリングシートに基づいて実施すべきです。
Q3: Difyプロジェクトが失敗リスクに直面している兆候を早期に見抜く方法は？
以下の5つは代表的な警告サインです。
- 最初の2スプリントを終えても、成果評価ではなく要件再確認に時間を費やしている
- エンドユーザーが検収段階まで実物を確認していない
- 「少しの修正」が繰り返されるが、正式な課題として報告されていない
- デモは良好でも、実データ検証で誤答率が30％を超えている
- 本番稼働直前にもかかわらず、運用マニュアルや保守責任者が未確定
これらが複数当てはまる場合、プロジェクトの方向性を即時見直す必要があります。
Q4: Difyを本番稼働後に定着させるために必要な準備は？
最低限、以下の3点が必要です。
- 社内に少なくとも2名の運用担当者を育成（プロンプト更新、ナレッジ追加、パフォーマンス監視など）
- 本番稼働前にベンダーから正式な運用マニュアルを受領
- 本番開始後1～3か月間の伴走支援サポート契約
いずれかが欠ける場合、システムが3～5か月以内に形骸化するリスクが高まります。
Q5: 導入ベンダーとの認識ズレを防ぐには？
以下の3つの対策が有効です。
- すべての決定事項・変更内容を議事録に記録し、双方で承認する
- 2週間ごとの進捗レビューを実施し、管理職も参加させる
- 小さなズレでも即時是正する
小さな認識の違いが3～4スプリント蓄積すると、最終段階で大きな対立へと発展する可能性があります。
