ある大手製薬グループは、複数地域での IT 評価を経て、Dify Enterprise を基盤に社内 AI アプリ開発プラットフォームを構築しました。
このプラットフォームは同社の専門家向け AI 環境として、Microsoft Copilot と並行して稼働しており、両者の引き継ぎは明快です。日常は Copilot が担い、ある人がその限界を超えた瞬間——たとえば HTTP リクエストが必要になったとき——専門家環境へとステップアップします。
2026 年初頭には 1,000 名超のアクティブな専門家ユーザーが 40 のモデルから選べる状態になりました。社内の AI アカデミーは 15,000 名という目標に向けて、すでに 4,000 名の研修を完了しています。
1,000+
名のアクティブな専門家ユーザー（Dify 基盤のプラットフォーム）
40
のモデルから用途ごとに選択
4,000
名の従業員がプラットフォームの活用研修を修了
15,000
名24 か月の習得目標
出典：ある大手製薬グループにおける Dify Enterprise 導入事例、2026 年
“Microsoft Copilot は社内の初心者向け、Dify は専門家向けです。初心者のニーズが Copilot にできることを超えたとき——たとえば HTTP リクエストが必要になったとき——その人は専門家側へとステップアップします。”
製薬・ライフサイエンスは、いくつかの厳しい前提の上に成り立ちます。研究開発のサイクルは数十年に及び、一つの重要な発見がわずかでも早まれば、その価値は数十億ドル規模になりますAI を正しく使えたときの見返りは計り知れません。臨床、患者、知的財産、製造品質まで、データは全工程で規制下にあり、AI 環境は初日からガバナンスと監査に耐えるものでなければなりません。後付けでは間に合いません。そして最も恩恵を受けるのは一般の事務職ではなく、科学者、生物統計の専門家、薬事・メディカルアフェアーズの責任者、製造エンジニア、研究 IT です。汎用チャットボットは、彼らの業務が専門的になった瞬間に行き詰まります。
だからこの業界では、AI は全社共通のチャットボットをもう一つ増やすことではありません。論点は、専門ユーザーが必要なアプリを自ら作れるかどうかです社内データの上で、用途ごとに最適なモデルを選び、規制が求める統制の中で。Dify 上で AI が担うのは三つです。専門家にガバナンスの効いた構築の場を渡し、ワークフローを組み、社内データをつなぎ、本番へ送り出すこと。モデル非依存を保ち、各アプリに最適なモデルを書き換えなしで載せること。そして日常のアシスタントで手に負えなくなったとき、人が上がっていく専門家層になることです。
