Dify質問分類器とは？AIチャットボットを高度化する活用方法を徹底解説

2025年5月30日

krap

質問分類器とは？【Dify】～AIチャットボットをレベルアップさせるための第一歩～

Dify質問分類器って名称からすると難しそうだなっておもったりしませんでしたか？

LLM（AI）に質問する前に、きちんと質問を分野ごとにわけて相談するための仕組みです。

営業の質問は営業用のLLm(AI)に、

テクニカルサポートの質問はテクニカルサポート専門のLLm(AI)にするといった形にわけてあげます。

質問を分野ごとに分けることにより回答の精度をあげることができます。

Dify質問分類器の使い方３STEP～初心者でも簡単！設定方法を解説～

質問分類器の使い方とは

Dify質問分類器の使い方は非常に簡単です。ここでは、３つのステップで基本的な設定方法を解説します。

STEP１：質問分類器ブロックの配置と設定

まず、Difyのワークフローエディターを開き、画面左側のノードリストから「質問分類器」ブロックをクリックして配置します。

次に、配置した質問分類器ブロックをクリックし、設定画面を開きます。

設定画面では、以下の項目を設定します。

名前: 質問分類器ブロックの名前を設定します。（例：問い合わせ分類器）
説明: 質問分類器の説明を入力します。（任意）
入力変数: 質問分類器への入力となる変数を指定します。（通常はユーザーの発言テキスト）
推論モデル: 使用するLLMモデルを選択します。（GPT-3.5、GPT-4など）
メモリウィンドウサイズ: チャット履歴の伝達量を設定します。（必要に応じて調整）

STEP２：分類条件とカテゴリーの定義

次に、質問を分類するための条件とカテゴリーを定義します。

設定画面の「分類ラベル/説明」セクションで、以下の操作を行います。

カテゴリー名を入力: 分類したいクラスの名前を入力します。（例：製品に関する質問、料金に関する質問、その他）

注意　dify上でクラスと書かれているものはカテゴリのことを指します。

分類条件を記述: 各クラスに対応する分類条件を自然言語で記述します。（例：「製品」「機能」「スペック」など製品に関するキーワードを含む場合、「料金」「価格」「費用」など料金に関するキーワードを含む場合など）
クラスを追加: 必要に応じてクラスを追加します。

STEP３：下流ノードとの連携と実行

最後に、質問分類器ブロックの下流に、分類結果に応じた処理を行うノードを接続します。

例えば、

「製品に関する質問」 カテゴリーの場合 → 製品FAQを検索する「LLM」ブロックに接続
「料金に関する質問」 カテゴリーの場合 → 料金プランのRAGをもつ「知識取得」ブロックに接続

ワークフロー全体を実行すると、ユーザーからの質問が質問分類器ブロックで分類され、設定したクラスに応じて下流ノードが実行されます。

Tom

たった３ステップで質問分類器が完成！Difyって本当に簡単だね

Dify質問分類器の特徴３選を徹底比較～

Dify質問分類器は、どのような特徴があるのでしょうか？ここでは、Dify質問分類器の３つの特徴を詳しく解説します。

特徴1：直感的な操作性と導入の容易さ

Dify質問分類器は、直感的な操作性と導入の容易さも魅力です。

GUIベースのエディター: Difyは、GUIベースのワークフローエディターを提供しており、ドラッグ＆ドロップの操作で簡単に質問分類器を構築できます。
テンプレートの活用: Difyには、様々なユースケースに対応したテンプレートが用意されています。テンプレートを活用することで、質問分類器の構築を大幅に効率化できます。
日本語ドキュメントの充実: Difyは、日本語ドキュメントも充実しており、導入から運用まで安心して利用できます。
無料プランの提供: Difyは、無料プランも提供しており、クレジットカード登録なしでOpenAIのAPIを200回まで無料で利用できます。まず無料で試してみたいという方にもおすすめです。

特徴2：柔軟な分類条件と高度なカスタマイズ性

Dify質問分類器の最大の特徴は、その柔軟な分類条件と高度なカスタマイズ性です。

キーワード、フレーズ、正規表現: Dify質問分類器では、キーワードやフレーズだけでなく、正規表現を用いた複雑な条件設定も可能です。これにより、「〇〇を含む質問」「〇〇から始まる質問」など、多様な質問パターンに対応できます。
自然言語での条件記述: 分類条件は自然言語で記述できるため、プログラミングの専門知識がない方でも容易に設定できます。直感的な操作で、誰でも高度な質問分類器を構築できます。
複数カテゴリーへの分類: 質問を複数のカテゴリーに分類し、それぞれのカテゴリーに応じた処理を定義できます。例えば、「製品に関する質問」かつ「技術的な問題」というように、多角的な分類が可能です。
プロンプトによるルール設定: プロンプトを活用することで、分類ルールを細かく設定し、分類精度を向上させることができます。例えば、「〇〇に関する質問の場合は、〇〇と分類する」といった具体的な指示を与えることができます。

Tom

自然言語で条件設定できるのがマジで便利！プログラミング知識なくても高度な分類ができるのはすごい。

特徴3：豊富なモデル選択肢と高い拡張性

Dify質問分類器は、豊富なモデル選択肢と高い拡張性も兼ね備えています。

多様なLLMモデル: GPT-3、GPT-4、Claudeなど、様々な大規模言語モデル（LLM）から、目的に最適なモデルを選択できます。これにより、用途や予算に応じて最適な質問分類器を構築できます。
外部API連携: Difyは、外部APIとの連携も容易に行えます。例えば、CRMやSFAなどの既存システムと連携することで、質問分類の結果を業務システムに反映させることができます。
RAGとの連携: Difyは、RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術との連携も可能です。質問分類器とRAGを組み合わせることで、より高度なFAQシステムやナレッジ検索システムを構築できます。
画像分析機能: 画像認識機能を備えたLLMと組み合わせることで、画像の内容に基づいた質問分類も可能です。例えば、ユーザーから送信された製品の画像を分析し、不良品に関する問い合わせかどうかを分類できます。

Dify質問分類器を使ってみた！カスタマーサービスのチャットボット使ってみる

実際にDify質問分類器を使ってみると、その効果を実感できます。ここでは、Dify質問分類器を使ったカスタマーサービスのチャットボットをご紹介します。

事例：Difyが提供しているサンプルの顧客対応チャットボット

今回はDfyが標準で提供しているサンプルをもとに質問分類器を使ったカスタマーサービスの使い方をご紹介します。

①Difyにログインした状態で「探索」をクリックします。

②GPT-Researcher ENをクリックします。

開始ブロックのすぐ次に質問分類器ブロックが使われています。ここで顧客の質問ごとに処理を分けています。

Tom

Difyがこんな分かりやすいサンプルを用意してくれるのは本当に嬉しい限りですね。

分けているクラスは下記のように分けています。

そしてQuestion related to after sales(アフターセールスに関する質問)、Questions about how to use products(アフターサービスに関する質問)は個別のRAG（あらかじめ登録された会社の情報）を確認した後LLMを使って回答を行うようにしています。この二つに該当しないものは「ごめんなさい。その質問にはお答えできません」という対応になっています。

コンピューターも人間も同じです。問い合わせをするなら専門家のほうがいいはずです。Difyも同様にいきなりLLMに問い合わせをするのではなく、