生成AI基盤活用の一環として、ローコード開発ツール「Dify」を用いた
バックエンド構築の効率化に向けた技術検証・ワークフロー開発を支援。
プロジェクト課題
株式会社NTT東日本様は、Difyを用いた 業務アプリのバックエンド構築において 、
実装範囲や技術的制約を体系的に明確化する必要があった。
NTT東日本様では、生成AIを活用した業務アプリケーション開発を進める中で、
ローコードツール「Dify」を利用した効率的なバックエンド構築の可能性を検証する取り組みを開始。
ただし、Dify は汎用的な開発基盤で あり 、業務要件に応じた柔軟な構成や外部API連携、
セキュリティ要件などにどこまで対応できるかが不明確でした。
そのため、実際に複数ユースケースを構築しながら、技術的制約や最適な設計パターンを明らかに する必要がありました。
支援内容
Difyの調査、設計、構築、試験、レポートのプロセス全体を伴走。
計7種類のユースケースについての共同構築を通して、Difyの技術検証を一気通貫で支援。
計7種類のユースケースについて共同で構築・検証を行いました。
本プロジェクトでは、技術領域に応じて以下の通り役割を分担し、検証プロセスを効率化しました。
LeapWellの担当領域：Difyの標準機能を活用したワークフローの実装および検証を担当。
ツール本来の機能範囲内で実現可能な挙動を検証し、テスト計画の策定を主導しました。
NTT東日本様の担当領域：Difyの標準機能外となる、基盤改変（コードインタープリターの実装など）
や 、インフラ層のセキュリティ検証を担当されました。
成果物：
終的に計7種類のユースケースを共同構築し、検証テストまで実行。
機能評価や機能制約を「技術検証レポート」として共同でまとめ、納品しました。
結果
計7種類のユースケースを共同構築し、機能評価や機能制約を検証テストで検証。
最終的にDifyの 現状の実装可能範囲の明確化、今後の技術的制約や論点の明確化に貢献。
[ 関連技術キーワード ]
#Dify
※Dify環境
お客様の声
実際に手を動かしながら複数ユースケースのDifyワークフロー構築・技術検証を伴走いただくことで、Difyの適用領域と課題が整理できた。
「バックエンド構築を効率化するために、Difyを実際の開発環境で検証できるパートナーを探していました。
LeapWellさんには、初期の技術要件整理から検証設計、ユースケース実装まで一貫して伴走いただきました。
特に印象的だったのは、検証方針を固める段階で、抽象的な課題を整理しながら、すぐに動く形に落とし込んでくれたことです。
Difyの制約や強みを短期間で体系的にまとめていただき、私たちの想定を超えるスピード感で成果を出していただきました。
また、7つのユースケースを並行して検証する中で、技術的な論点を一つずつ丁寧に可視化していただき、ツールの理解だけでなく、今後の活用方針を具体的に描くことができました。
今回の技術検証は、開発効率化の方向性を見極める重要な一歩になりました。
今後もLeapWellさん と共に、業務開発の新しい形を探っていきたいと考えています。」
今後の展望
今後は、今回の技術要件整理から検証設計、ユースケース実装の知見をもとに、
Difyを活用した効率的な、現場で得たユーザーの声を反映しながら、
生成AI技術の活用可能性教育領域における新たな価値創出を目指してまいります。
LeapWellは引き続き、技術検証やプロトタイプ開発などを通じて、お客様とともに実践的なAI活用のあり方を探求してまいります。