これから、しばらくの間、生成ＡＩを使うことを目的にするのではなく、
各種課題を達成するのに生成ＡＩを如何に有効活用したらよいかを
検討することにしました。
市役所でも、時々、生成ＡＩを使って業務遂行をしていますが、
自分が如何に頭でっかちで実務に則した技術を持っていないことを
思い知らされています。
さて、今回の課題は
Ⅴ．業務改善や顧客対応の情報をまとめるデータベース（今後、自社でSaaS開発をする際に利用したい）
【結論】
１．自社SaaS開発はDifyを使用
２．補完的にデータベースはExcel 365を使用
Microsoft 365 Copilotの機能を活用してDifyで開発したSaaSを拡張する
３．継続的にはDifyのコアな機能を支える固有データベースが必要
エックスサーバーVPSを利用する場合、4GBプランで月額1,700円〜2,200円程度
【詳細】
◆SaaSとは
SaaSとは、「Software as a Service」の略で、「サービスとしてのソフトウェア」を意味します。
読み方は「サース」または「サーズ」です。
簡単に言えば、SaaSは以下のような特徴を持つサービスです
インターネットを通じて利用できるソフトウェア
インストール不要で、すぐに使い始められる
月額や年額の定額制で利用できることが多い
パソコンやスマートフォンなど、様々な端末から利用可能
常に最新版のソフトウェアを使える
身近な例を挙げると、以下のようなサービスがSaaSに該当します
Gmail（メールサービス）
Microsoft 365（オフィスソフト）
Dropbox（オンラインストレージ）
Zoom（Web会議システム）
SaaSの大きなメリットは、高価なソフトウェアを購入せずに、必要な機能だけを利用できることです。また、インターネットさえあればどこからでもアクセスできるため、在宅勤務やリモートワークにも適しています。
一方で、インターネットに接続できない環境では利用できないことや、サービス提供者側の都合でサービスが停止してしまう可能性があるなどのデメリットもあります。
SaaSは、現代のビジネスや日常生活で広く利用されており、クラウドサービスの普及ととも
◆Difyを活用してSaaSを自社開発する方法
・アイデア立案と要件定義
Difyの直感的なUIを使って、SaaSのコンセプトと主要機能を整理する
チャットボットやコンテンツ生成ツールなど、目的に合わせたアプリケーションタイプを選択する
・AIモデルの選択
OpenAI、Anthropic、Azure OpenAIなど、Difyがサポートする多様なAIモデルから最適なものを選ぶ
必要に応じて複数のモデルを組み合わせる
・ナレッジベースの構築
RAG(Retrieval-Augmented Generation)機能を活用し、自社の独自データや文書をアプリに組み込む
これにより、SaaSに特化した回答や機能を実現する
・外部ツールとの連携
Google検索、Slack、画像生成AIなど、Difyの外部ツール統合機能を活用する
APIを通じて自社の既存システムと連携させる
・UIデザインとワークフロー構築
ドラッグ&ドロップでUIを設計し、直感的な操作フローを作成する
提供されているテンプレートやコンポーネントを活用し、開発を効率化する
・テストと改善
Difyの実行機能を使って、開発中のアプリをリアルタイムでテストする
フィードバックを基に迅速に改善を行う
・デプロイと運用
完成したアプリをDifyのプラットフォーム上で公開する
必要に応じて、APIとして他のシステムと連携させる
・継続的な改善
ユーザーフィードバックを基に、AIモデルの調整や機能の追加を行う
Difyの更新を活用し、最新のAI技術を取り入れる
このアプローチにより、プログラミングスキルがなくても、高度なAI機能を備えたSaaSを効率的に開発することが可能です。
Difyの直感的なインターフェースと豊富な機能を活用することで、開発コストを抑えつつ、迅速にサービスを立ち上げることができます。
◆データベースはマイクロソフト365コパイロットが使えるか？
・DifyでSaaSを自社開発する際に、Microsoft 365 Copilotを直接データベースとして使用することはできません。
Difyは現在、PostgreSQL、Redis、Weaviate、Qdrant、Milvus、pgvectorなどの特定のデータベース技術をサポートしています。
・ただし、Microsoft 365 Copilotの機能を活用してDifyで開発したSaaSを拡張することは可能です。
例えば：Copilotのプラグイン機能を使用して、Difyで開発したSaaSとMicrosoft 365環境のデータを統合することができます。
・Microsoft Copilot Studioを使用して、Difyで開発したSaaSに対応するカスタムプラグインを作成し、Microsoft 365環境との連携を強化できます。
・Microsoft Graph connectorsを活用して、DifyのSaaSとMicrosoft 365環境間でデータ連携を行うことが可能です。
・これらの方法を組み合わせることで、DifyでのSaaS開発とMicrosoft 365 Copilotの機能を効果的に連携させることができます。
ただし、直接的なデータベースとしての使用ではなく、あくまでも補完的な機能として活用することになります。
◆補完的でない継続的に使用するデータベース
・DifyでSaaS開発を行う際に、継続的に使用できる主要なデータベースオプションは以下の通りです
PostgreSQL
PostgreSQLはDifyの主要なデータベースとして推奨されています。メタデータの保存や、pgvector を使用したベクトル検索機能の提供が可能です。
MyScaleDB
MyScaleDBはDifyに統合された唯一のSQLベクトルデータベースです。ベクトル検索、全文検索、ハイブリッド検索をサポートし、大規模データ処理において優れたパフォーマンスを発揮します。
TiDB
TiDBはDifyと統合可能なサーバーレスベクトル検索機能を提供しています。動的なスケーラビリティと、トランザクション処理と分析処理の両方をサポートするHybrid Transaction/Analytical Processing (HTAP) 機能を備えています。
これらのデータベースは、Difyを使用したSaaS開発において、継続的かつ直接的に使用できる堅牢なオプションです。
Microsoft 365 Copilotとは異なり、これらはDifyのコアな機能を支える主要なデータベースとして機能します。
自社でホスティングする場合は、サーバーの運用コストやデータストレージ費用が別途必要になります。エックスサーバーVPSを利用する場合、4GBプランで月額1,700円〜2,200円程度かかります。
コスト面では、クラウド版は初期コストが低く、従量課金制で利用できるため、特に中小企業や成長中の企業にとって魅力的な選択肢となっています。
やべえ。生成ＡＩ技術だけではだめですね。
いよいよ、エンジニアとしての仕事の進め方の本領発揮せねば！
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