この企業は、複数の比較・レビュープラットフォームを運営しています。AI・データプラットフォームチームは Dify Enterprise を Google Kubernetes Engine 上に展開し、Azure AD / Okta SSO と連携させ、全社への展開を完了させました。
最も説得力があるのは、現場チームの実際の成果です。あるプラットフォームでは、エンジニアが自動コンテンツ生成により「Dify でコンテンツ制作コストが大幅に下がった」と述べています。
別のプラットフォームでは、マーケティングチームが約 3 時間で自動製品情報システムを構築しました。そのシステムは現在、マーケティングチームが自ら運営しており、エンジニアの継続的な介入は不要です。
30%
の社員が約 1 か月で登録（Dify）
70
個のアプリを Dify 上で構築
5
つのアクティブなワークスペース
80%
のユーザーが毎週 Dify を利用
出典：デジタルコンテンツと価格比較を手がける大手プラットフォーム運営企業での Dify 導入事例、2025 年
インターネット・メディア事業は、要求の厳しい交差点に立っています。コンテンツを大量に出し続け、ユーザーは速さと質を同時に求め、競争は新機能をどれだけ早く出せるかで決まります。一方で、過去記事・ユーザー行動・商品データ・社内トンマナといった豊富な独自データを抱えていても、それは実際に活用されて初めて差別化につながります。だから「AI をやるか」はもはや論点ではなく、PoC は誰もが回してきました。難しいのはデモのあとです。大半の試作は社内に広がらず、広がった数少ないものも、やがて保守負担に変わります。
ここで突破口になるのは、より賢いモデルではありません。所有権を、業務に最も近い人へ移すことです。Dify では、プラットフォームチームが統一・ガバナンス済みの環境を一つ運用し、業務チームがその上に自ら構築します。AI は写真や取引データといった素材から、公開できる水準の記事・タイトル・メタデータを生成し、過去に伸びたコンテンツから学習します。さらにオーケストレーション層として外部ソースを収集し、データを整え、カタログをリアルタイムで更新します。そしてページチェック・議事録・文書作成といった日々の小さな効率化が積み重なり、実際に取り戻せる工数になります。
