AIチャットボットおよびGenAIアプリケーションの導入は、いまや多くの企業にとって最優先テーマとなっています。しかし、自社単独での導入が必ずしも成功するとは限りません。NTTデータのレポートによると、AIチャットボットの自社導入プロジェクトの失敗率は70〜85％に達し、約73％が当初の目標を達成できていないとされています。
こうした背景のもと、LLMOpsプラットフォームであるDifyを活用し、迅速かつ柔軟にAIアプリケーションを構築する企業が増えています。しかし、明確な導入戦略や実務経験が不足している場合、コスト超過・スケジュール遅延・期待効果未達といったリスクは依然として残ります。
そのため、Dify 導入コンサルティングおよびDify導入・定着支援は、プロジェクト成功確率を高める現実的な選択肢として注目されています。
本記事では、Dify 導入コンサルティングの標準プロセス、パートナー選定のポイント、そしてコンサルティング会社と協働する際の重要な留意点を解説します。
Difyとは？Dify 導入コンサルティングを理解する前に
Difyは、企業がAIアプリケーションを迅速に構築・運用できるオープンソースのLLMOpsプラットフォームです。ローコード／ノーコードモデルを採用し、単なるQ&A型チャットボット作成ツールではなく、PoC（概念実証）から本番環境（Production）までを一気通貫で支援する包括的なAIアプリケーション開発基盤として設計されています。
Difyの特長は、AIアプリケーション開発、ワークフロー管理、大規模言語モデル（LLM）運用を単一プラットフォーム上で統合できる点にあります。これにより、企業は基盤をゼロから構築することなく、多様なAIアプリケーションを効率的に開発できます。
企業から選ばれる主な理由は、以下の3点です。
- マルチモデル連携
OpenAI、Anthropic、Google、さらにはオープンソースモデルまで柔軟に統合可能。ユースケースごとにコストと性能を最適化できます。
- RAG（Retrieval-Augmented Generation）構築
社内データを参照しながら回答を生成する仕組みを実装可能。モデルの一般知識に依存せず、精度の高い回答を実現します。
- ワークフロー自動化
文書処理から業務自動化まで、AIワークフローを設計可能。実運用を前提としたAI活用を支援します。
企業におけるDifyの主な活用例
実務において、企業はさまざまな目的でDifyを活用しています。中でも代表的なユースケースは以下の通りです。
- 社内向けチャットボット
HR、IT、営業部門などでの情報検索を迅速化。資料探索や定型的な問い合わせ対応にかかる時間を削減し、生産性を向上させます。
- カスタマーサポート向けAIアシスタント
Webサイトやアプリ、各種メッセージングプラットフォーム上で24時間自動応答を実現。
- AIワークフローによる業務自動化
チケット分類、受注処理、文書からのデータ抽出、定型業務の自動実行など、多段階プロセスの自動化を支援します。
- AIナレッジベース
分散している社内ナレッジを統合・活用。社員教育の効率化や迅速な情報共有を可能にします。
※参考記事：Dify 社内FAQ チャットボット構築ガイド：設定からデプロイまでの6ステップ
どのような場合にDify 導入コンサルティングを活用すべきか
Difyは直感的なUIと迅速な構築性を備えていますが、AIアプリケーションを実運用（Production）レベルで安定稼働させるには、システムアーキテクチャ、データ設計、運用設計に関する専門的な知見が不可欠です。
以下のようなケースでは、Dify 導入コンサルティングおよびDify導入・定着支援の活用を検討すべきです。
- AI専門人材が不足している場合
- 複雑なユースケースやシステム連携が必要な場合
- 高可用性が求められる本番導入の場合
Dify 導入コンサルティングサービスとは
Dify 導入コンサルティングは、単なるプラットフォームのインストール支援や要件通りにチャットボットを構築するサービスではありません。本質的には、戦略策定、アーキテクチャ設計、アプリケーション開発から、安定稼働後に社内チームへ引き継げる状態に至るまで、企業と伴走する包括的な支援プロセスです。
要件通りに実装するだけの開発アウトソースとは異なり、コンサルティングでは「最初から正しい方向で設計する」ことを重視します。これにより、技術的負債を最小限に抑え、運用コストを最適化する基盤を構築します。
Dify 導入コンサルティングの支援範囲
Dify 導入コンサルティングは、戦略策定から構築、教育、運用後の最適化までをカバーします。各フェーズは、プロジェクトの効果最大化と長期的な拡張性確保に直結します。
1. ユースケース選定および導入戦略策定
コンサルタントは、優先度の高い課題を特定し、短期間で成果が見込めるユースケースを選定します。
初期段階から大規模展開するのではなく、
- 小さく始める
- 効果を定量的に測定する
- 明確なロードマップに沿って段階的に拡張する
というアプローチを採用します。
2. AIおよびシステムアーキテクチャ設計
本フェーズは専門性が最も求められ、長期的な成功を左右する重要工程です。
主な設計項目：
- 導入形態の選定（Cloud型／Self-host型）
- タスク別に最適なAIモデルを選定し、コストと品質を両立
- RAGアーキテクチャ設計（データ分割、Embedding設計、検索最適化）
- ユーザー数・データ増加を見据えたスケーラビリティ設計
3. 環境構築およびインフラ設計
初期段階から、セキュリティ・性能・コスト管理を前提に構成します。
- アクセス権限および認証設定
- モニタリング／ログ管理の構築
- バックアップおよび障害復旧設計
- 運用コスト可視化の仕組み構築
4. チャットボット／AIアプリケーション開発
設計済みアーキテクチャに基づき、コンサルタントが以下を支援します。
- 回答精度およびトーンを向上させるプロンプト最適化
- 多段階AIワークフローの構築
- 企業要件に応じたUIカスタマイズ
- 基本機能から外部システム連携までのテスト
単なる実装ではなく、実運用を前提とした品質確保を重視します。
5. 社内チームへの教育・移管
プロジェクト終了後も自社で安定運用できる体制構築は、Dify導入・定着支援における重要フェーズです。
- 運用・保守手順のトレーニング
- 詳細な操作マニュアルの提供
- 実践形式のハンズオンセッション
- トレーニング後のフォローアップ支援
6. Go-Live後の運用支援・最適化
AIアプリケーションはリリースして終わりではありません。実データに基づく継続的改善が不可欠です。
- 不具合対応およびパフォーマンス最適化
- プロンプトおよびワークフローの継続的改善
- 新たな業務要件への機能追加
- 運用コストのモニタリングおよび最適化
Dify 導入コンサルティングの主な3つの種類
予算規模や社内技術力に応じて、企業は最適なDify 導入コンサルティングモデルを選択できます。各モデルは、社内チームの関与度と導入目的に応じて適しています。
1. パッケージ型コンサルティング
コンサルティング会社が、戦略策定・アーキテクチャ設計・構築・初期運用支援までを包括的に担当します。企業側は方針決定と承認を中心に関与します。
- 技術チームが未整備、または短期間で導入したい企業に最適
- 初期段階から品質を担保し、リスクを最小化
- 導入スピードが最も速い
- コンサルタントの関与範囲が広いため費用は比較的高額
2. 伴走型コンサルティング
コンサルタントは技術顧問として関与し、実装は社内チームが主体となって行います。
アーキテクチャ設計支援、設計レビュー、ベストプラクティス提案、技術課題対応などを提供します。
- 開発者はいるが、DifyやLLMOpsの実務経験が不足している企業に適する
- 実装を通じて社内ノウハウを蓄積可能
- フルパッケージ型よりコストを抑えられる
- 一定水準以上の社内技術力が前提
3. ハイブリッド型コンサルティング
設計・重要コンポーネント構築はコンサルタントが担当し、その後の開発を社内チームが引き継ぐモデルです。例えば、RAG基盤設計やセキュリティ構成などの中核部分を外部が構築し、残りを内製化します。
- 導入スピード・コスト・知識移転のバランスを確保
- 早期成果を得ながら社内能力を強化
- 成長途上の技術チームを持つ中小企業に適する
自社構築か、Dify 導入コンサルティングを活用すべきか
最初に検討すべきは「どのコンサルタントを選ぶか」ではなく、「外部支援が本当に必要か」という点です。判断基準は主に以下の3要素です。
- 社内の技術力
- プロジェクトの複雑度
- 希望する導入スケジュール
自社で導入すべきケース
以下の条件を満たす場合、自社構築も現実的な選択肢となります。
- API連携、チャットボット開発、OpenAIなどのLLMプラットフォームに経験のある開発者が在籍
- Difyの深い知識は不要だが、プロンプト設計、バックエンド連携、システムアーキテクチャの基礎理解がある
- スケジュールに柔軟性がある（通常3〜6か月）
適したユースケース
- 単一データソースを用いた基本的なFAQボット／RAG構成
- 少人数向けのPoCや社内ツール
- 技術習得および内製化を主目的とするプロジェクト
メリット
- 初期コンサルティング費用を抑制
- 社内技術力の向上
- アーキテクチャおよびコードベースを完全にコントロール可能
課題
- RAG設計やプロンプト最適化における学習コストが高い
- 初期設計ミスによる大規模リファクタリングのリスク
- 想定よりもスケジュールが延びやすい
実務上、自社構築プロジェクトが本番環境レベルに到達するまでには3〜6か月を要するケースが一般的です。
十分な経験がない場合、成功率はおよそ60〜70％程度にとどまる傾向があります。
どのような場合にDify 導入コンサルティングを活用すべきか
導入スピードが求められる場合や、プロジェクトが複雑である場合、あるいはDifyやLLMOpsの実務経験が不足している場合、Dify 導入コンサルティングの活用は有効な選択肢です。
コンサルティング活用が適しているケース：
- 1〜2か月以内にGo-Liveが必要
- CRMやERPなどの基幹システムとの統合が必要
- 多段階ワークフローの構築や機密データ処理を伴う
- 大規模展開または高いセキュリティ要件がある
主なメリット
- Time-to-Marketを大幅に短縮
- RAG設計、プロンプト最適化、セキュリティ構成における典型的な設計ミスを回避
- 初期段階からベストプラクティスを適用
- 早期稼働によりROIを迅速に実現
例えば、チャットボット導入によって月40時間の業務削減が実現できる場合、初期のコンサルティング費用は6〜12か月以内に回収できる可能性があります。
ハイブリッド型：コンサルティングと内製の組み合わせ
多くの中小企業（SME）は、コストと品質のバランスを取るためにハイブリッドモデルを選択します。
コンサルタントがアーキテクチャ設計および重要コンポーネントを担当し、その後は社内チームが指導のもとで開発を継続します。
このモデルが適しているケース：
- 社内に開発者はいるが、LLMOpsの実務経験が不足している
- 長期的に内製化能力を構築したい
- 予算は中程度だが、リスクは抑えたい
一般的な進め方
- コンサルタントが全体アーキテクチャを設計し、初期環境を構築
- 社内チームが残りの機能を開発（定期レビューを実施）
- Go-Live前にコンサルタントが本番適合性（Production Readiness）を最終確認
主なメリット
- 実践を通じて学習しながら、専門家の指導を受けられる
- 完全内製よりも短期間で導入可能
- リスクを抑えつつ、コストもコントロール可能
Dify 導入コンサルティング会社を選定するための6つの評価基準
Dify導入パートナーを選定する際は、単なる見積金額や初期デモだけで判断すべきではありません。
※詳細はこちら: Dify導入ベンダー選定の6つの基準（無料RFPテンプレート付）
| # | 評価基準 | 企業が確認すべき質問 | 注意すべき兆候 |
| ① | ROI設計能力 | 導入前にROIや成功指標（KPI）を共に定義できるか。 | 「まず構築してから考える」という姿勢で、効果測定設計を軽視している。 |
| ② | 実績・導入経験 | 具体的な数値（業務効率改善率、コスト削減効果など）を伴うケーススタディがあるか。 | NDAを理由に、定量的な成果を一切共有できない。 |
| ③ | PoC支援能力 | 小規模なPoCから開始し、価値検証後に段階的拡張が可能か。 | 初期段階から大規模契約のみを強く求める。 |
| ④ | 導入後の継続支援 | Go-Live後も最適化・改善を継続的に支援する体制があるか。 | 「納品＝終了」という考え方で、運用改善を想定していない。 |
| ⑤ | セキュリティ・コンプライアンス体制 | 情報セキュリティ方針やコンプライアンス手順が文書化されているか。 | 具体的なセキュリティポリシーや運用プロセスが提示できない。 |
| ⑥ | システム連携実績 | ERP、CRM、LINEなどの既存システムと統合した実績があるか。 | 単体チャットボットのデモのみで、実運用レベルのインテグレーション経験がない。 |
Dify 導入コンサルティング費用：詳細ブレークダウン
Dify 導入コンサルティングの費用とは
Dify 導入コンサルティングの費用は、アーキテクチャ設計、ソリューション構築、導入伴走支援に対して企業が支払う対価です。料金は固定ではなく、以下の要素によって変動します。
- プロジェクトのスコープ（範囲）
- 技術的複雑度
- 協業モデル（フルパッケージ／アドバイザリー／ハイブリッド）
重要なのは、コンサルティング費用はあくまで総予算の一部であるという点です。
以下のコストは通常別途発生します。
- Difyプラットフォーム利用料
- クラウド／サーバーなどのインフラ費用
- AIモデルAPI利用料
そのため、予算を検討する際は、単純なサービス見積額の比較ではなく、導入から運用までのライフサイクル全体コスト（TCO）を視野に入れる必要があります。
※詳細はこちら：Difyチャットボット料金ガイド | 導入から運用まで徹底解説
Dify 導入コンサルティングにおける主な料金モデル
| 概要 | 適したケース | 主なメリット | 重要な注意点 | |
| プロジェクト固定価格型 | 事前に合意したスコープに基づき、プロジェクト全体を一括見積で契約。 | 本番導入を前提とした完成型プロジェクト 目的・要件・範囲が明確 | 予算計画が立てやすい 追加費用リスクを抑制 Production導入に適する | スコープ変更は追加費用が発生しやすい 開始前に要件を十分に定義する必要がある |
| 時間単価型 | 実際の作業時間に応じて費用を支払うモデル。 | 戦略コンサルティング段階 PoCやスコープが未確定の実験的プロジェクト | 高い柔軟性 状況に応じて方向修正が可能 | スコープ変動が多いと総額予測が困難 市場相場は概ね100〜300USD／時間 |
| 月額顧問型 | 月額固定費を支払い、継続的な支援を受けるモデル。 | 長期運用フェーズ 継続的な最適化・改善 コンテンツ更新や性能向上対応 | 予算が安定 継続的な専門支援 追加要望への柔軟対応 | 月次サポート範囲を明確化し、期待値のズレを防ぐ必要がある |
Dify 導入コンサルティング費用に影響する主な要因
Dify 導入コンサルティングの費用は、単純な作業時間ではなく、戦略設計への関与度や設計の深度によって大きく変動します。同じDifyプラットフォームを活用する場合でも、支援範囲と専門的関与のレベルによって、費用は大きく異なります。
1. ビジネス課題の複雑度
最も大きな影響要因は、解決すべきビジネス課題の複雑さです。
- 基本的なFAQチャットボットの場合
主な支援内容は、コンテンツ構造設計や応答フロー整理が中心となり、比較的シンプルです。
- 複数ワークフローを伴う業務自動化や基幹業務統合の場合
業務分析、全体アーキテクチャ設計、長期的リスク評価まで踏み込む必要があります。
変数が多く、業務への影響範囲が広いほど、分析・設計工数は増加し、結果としてコンサルティング費用も上昇します。
2. コンサルティング支援の範囲
一般的なコンサルティングが「提案まで」にとどまるのに対し、Dify 導入コンサルティングは、実装支援・効果測定・継続的改善までを含みます。
さらに、以下の領域まで関与するケースも少なくありません。
- フェーズ別導入ロードマップの策定
- ROI試算および投資回収シナリオ設計
- KPI設計と効果測定フレームワーク構築
- 社内AI運用体制（ガバナンスモデル）の提案
支援範囲が戦略設計やチェンジマネジメント領域にまで拡大する場合、純粋な技術支援よりも費用は高くなります。
一方で、支援範囲が包括的であるほど、リスク管理が強化され、結果としてプロジェクト全体の総コスト最適化につながります。
3. データおよび社内プロセスの成熟度
Dify 導入コンサルティングの費用は、企業側の準備状況にも大きく左右されます。
- データが整理され、業務プロセスが明確化され、関連ドキュメントが整備されている場合
→ 調査・分析・設計フェーズは短期間で完了し、導入もスムーズに進行します。
- データが分散し、構造化されていない、あるいは業務プロセスが曖昧な場合
→ データ統合・構造化、業務フロー整理などに追加工数が発生します。
実務では、「課題を解決する」だけでなく、「そもそもの課題を明確化する」工程を含む場合、コンサルティング費用は増加する傾向があります。
そのため、Dify導入・定着支援を効率的に進めるには、事前にデータ整備や業務整理を行うことが、コスト最適化の重要なポイントとなります。
Difyコンサルタントと協働する際の重要ポイント
優秀なコンサルタントと契約しても、成果は企業側の準備状況と協働体制に大きく左右されます。
Dify 導入コンサルティングの価値を最大化し、遅延や想定外コストを防ぐためには、以下の原則が重要です。
1. ビジネス課題・目標・重要要件を初期段階で明確化する
多くの企業は、プロジェクト開始時点で詳細なユースケースを持っていません。実際には、課題を具体的なユースケースへ落とし込み、最適なソリューションを設計すること自体がコンサルタントの役割の一部です。
しかし、そのプロセスを円滑に進めるためには、企業側も以下の情報を事前に整理しておく必要があります。
準備すべき主な情報
- 現在の業務運営・顧客対応・情報処理における課題
- 達成したい目標（例：業務負荷軽減、応答速度向上、UX改善など）
- セキュリティ要件、コンプライアンス条件、予算制約、連携対象システム
- 実際の運用環境や組織体制
これらの情報を基に、コンサルタントは適切なユースケースを定義し、実行可能な導入ロードマップを設計します。
課題と目標が明確であるほど、設計精度は高まり、スコープ外作業や追加コストのリスクを最小化できます。
2. 明確なコミュニケーション・フィードバック体制の構築
優秀なDifyコンサルタントと連携していても、コミュニケーションが不十分な場合、プロジェクトは想定よりも長期化し、修正回数が増えるリスクがあります。
企業側が準備すべきポイント
- 週次定例ミーティングを設定する
- 意思決定権を持つ責任者を1名指名する
- デモや資料へのフィードバックは2〜3営業日以内に行う
- 抽象的ではなく、具体的なフィードバックを行う
3. 社内リソースの確保と主体的な参画
Difyコンサルティングを依頼すれば、あとはすべて任せられる――このような認識はよくある誤解です。
実際には、プロジェクトの成果品質を左右する最大の要因は、企業側の関与度にあります。
重要な社内ロール
- 業務担当者（ドメインエキスパート）
回答内容やナレッジの正確性を確認し、実務に即したフィードバックを行います。
- ITチーム
システム連携、アクセス権限の付与、API接続など技術面のサポートを担当します。
- 営業・事業部門
実際の利用シナリオに基づくテストやUX評価を行い、実運用に耐えうる品質へブラッシュアップします。
導入フェーズでは、週5〜10時間程度を目安に、以下へ時間を確保することが望ましいとされています。
4. プロジェクト初期からのナレッジ移管準備
ナレッジ移管は、プロジェクトの最終段階まで先送りすべきではありません。
引き渡し時に集中的な研修だけを実施しても、社内チームがシステム全体を十分に理解できないケースが多くあります。
企業側が準備すべきポイント
- 運用責任者を早期に決定する
導入後の管理・改善を担う担当者を、プロジェクト初期から明確にします。
- 社内メンバーを全工程に参加させる
要件整理・設計・テストなど各フェーズへ関与することで、理解度が高まります。
- 設計判断と選定理由を記録する
なぜその構成や仕様を選んだのかを文書化することで、将来的な改修や最適化が容易になります。
- 作業中に積極的に質問する
研修日を待つのではなく、日々の進行中に疑問点を解消していくことが重要です。
最終的な目的は、単に「システムを使えるようになること」ではありません。
自社で安定運用し、継続的に最適化できる体制を構築することが本質的なゴールです。
5. 現実的な期待値の設定と導入プロセスの遵守
ナレッジ移管を最終フェーズまで先送りするのは望ましくありません。
引き渡し直前に集中的なトレーニングを実施しても、社内チームがシステム全体を十分に理解できないケースが多く見られます。
企業側が実施すべきポイント
- MVPは効果検証のための最小実行可能版であり、完成版ではない。
- 実導入の経験に基づくコンサルタントの提案を尊重する。
- 初期段階で全ユースケースを一括実装しない。
- 設計された導入プロセスの各ステップを省略しない。
成功するプロジェクトは、密な連携と柔軟な課題対応を行っている。
MiichisoftのDify導入コンサルティングサービス
企業の業務運営にAIを導入したいお客様向けに、Dify導入コンサルティングサービスを提供しています。
単なる技術提供にとどまらず、ビジネス課題の分析 → 最適なソリューション設計 → システム構築 → 本番運用後の最適化・拡張まで、一貫して伴走する長期的パートナーとなることを目指しています。
50件以上の実践的なAIチャットボット導入実績を通じて、企業環境でよく発生する課題やリスクを深く理解しており、初期段階から現実的かつ効果的な導入計画を策定します。
Dify導入の各フェーズ（PoC検証・本格導入・運用最適化）に合わせた柔軟なサービスパッケージを提供しています。各プランはスコープが明確で、費用も透明化されており、企業にとって実践的な価値創出を重視しています。
まとめ
Difyを活用したAIチャットボット導入は、単なる技術選定ではなく、業務効率や長期的なROIに直結する戦略的な意思決定です。重要なのは最も高度な技術を使うことではなく、自社の課題を正しく定義し、現実的な体制に合わせて段階的に導入することです。
Dify導入をご検討中であれば、実際の導入経験を持つチームと対話することで、より具体的なロードマップを描くことが可能です。Miichisoftは、検討段階からの情報共有や実践的なアドバイスを通じて、最適な意思決定をサポートいたします。
FAQ
Q1: 自社でDifyを導入すべきか、コンサルタントに依頼すべきかの判断基準は？
A1: 主な判断軸は ①社内技術力 ②ビジネスタイムライン ③ユースケースの複雑度 の3点です。
自社導入が適しているケース
- APIやLLMに精通したエンジニアがいる
- 導入までに3〜6か月程度の余裕がある
- FAQボットや基本的なRAGなど比較的シンプルな構成
→ ノウハウを内製化でき、長期的なコスト最適化につながります。
コンサルタント活用が適しているケース
- 1〜2か月以内の短期リリースが必要
- AI専門知識が不足している
- 複数システム連携や高いセキュリティ要件がある
→ リスクを抑えつつ、短期間で本番運用へ移行できます。
実務的な判断方法として、本番レベルのチャットボット構築には約300〜600時間の社内工数が必要と想定し、人件費とコンサルティング費用を比較するのが現実的です。
Q2: Dify導入コンサルティングの費用相場は？
A2: 費用はプロジェクト規模により大きく異なります。
- 簡易PoC：数百USD〜
- 中規模導入：数千〜1万USD台
- エンタープライズ構成：30,000USD以上
主な価格変動要因：
- ユースケースの複雑度
- 連携システム数
- データ整備状況
- カスタマイズ範囲
- 納期の緊急度
また、コンサル費用とは別に以下の運用コストも考慮が必要です。
- Dify Cloud利用料（SaaS利用時）
- Self-host構成時のインフラ費用
- LLM API利用料
見積もり段階で作業範囲・含まれる項目・追加費用条件を明確にすることが、想定外コストを防ぐポイントです。
Q3: Dify導入の一般的なタイムラインはどのくらいですか？
A3: 導入期間はプロジェクトのスコープによって大きく異なります。
- PoC / Quick Start：1〜2週間
- SME向け本番対応チャットボット：4〜8週間
- 大規模エンタープライズ（複数システム連携あり）：8〜16週間
主な影響要因：
- データの整備状況
- ステークホルダーの意思決定・フィードバック速度
- 連携システム数
- テストおよび品質基準の厳格さ
実務では、まずMVPを短期間で構築・検証し、その後フェーズごとに機能拡張するアプローチが一般的です。段階的に展開することで、リスクを抑えながら確実に価値を積み上げることができます。
Q4: Miichisoftと導入後、ベンダーロックインのリスクはありますか？
A4: 原則として、適切なドキュメント引き渡し・トレーニング・管理権限の移管が行われていれば、ベンダー依存になることはありません。
Miichisoftとの契約に限らず、どのベンダーと協業する場合でも、以下の点を契約段階で明確にしておくことが重要です。
- チャットボットの設定・データの所有権が自社に帰属すること
- 運用マニュアルおよびトラブルシューティング手順書の提供
- 引き渡し後のトランジションサポート期間の明示
- 技術的なロックイン（特定環境に依存する設計）がないこと
一部の企業では、パフォーマンス最適化や社内リソース削減のために、導入後も継続サポートを選択するケースがあります。しかし、これは必須ではなく、あくまで任意の選択肢であるべきです。
Q5: MiichisoftのDify導入プロセスは、一般的なコンサルティングと何が違いますか？
A5: 基本的な流れは、要件整理 → 設計 → 開発 → テスト → 引き渡しといった一般的なコンサルティングプロセスと大きくは変わりません。
ただし、Miichisoftの特徴は、実践重視のアプローチにあります。
主な違いは以下の通りです。
- 短期間で投資対効果が見込めるユースケースを優先的に特定
- 週次デモの実施
- プロジェクト全体を通じた研修とナレッジ移管
このような進め方により、企業側がより主体的に関与でき、本番公開後の自立運用に向けた準備を並行して進められる点が大きな特長です。
