GAS × Difyで問い合わせ分類AIを作る方法｜非エンジニア向け

はじめに

最近、

• ChatGPT
• Dify
• AIエージェント

などがかなり話題になっています。

ただ実際の現場では、

「AIを導入したけど業務に組み込めない」

というケースもかなり多いです。

特に問い合わせ対応は、

• 内容確認
• 優先度判定
• 担当振り分け
• 返信作成

など、
人手で行っている会社もまだ多いと思います。

そこで今回は、

GAS × Dify

を使って、

👉 「問い合わせ分類AIエージェント」

を作ってみます。

しかも今回は、

• スプレッドシートベース
• ノーコード寄り
• 非エンジニアでも理解可能

を意識しています。

今回作るもの

今回作るのはこちら👇

Googleフォーム
↓
スプレッドシート
↓
GAS
↓
Dify
↓
AI分類
↓
結果をシートへ返却

問い合わせ内容をAIへ渡し、

• 分類
• 優先度
• 要約
• 返信案

を自動生成します。

実際の出力イメージ

これをAIが自動で判定します。

なぜIF文では限界なのか

例えば、
GASだけで分類しようとすると：

if (text.includes("届かない")) {
  category = "クレーム";
}

のような処理になります。

しかし実際には：

• まだ届いていません
• 配送状況を確認したい
• 荷物が来ない
• 発送済みでしょうか

など、
表現がバラバラです。

つまり、

“意味”を理解しないと厳しい

わけです。

ここで生成AIを使うことで、

👉 「意味ベースの分類」

ができるようになります。

Difyを使う理由

今回Difyを使う理由はかなりシンプルです。

① プロンプト管理が楽

コードに埋め込まなくていい。

② JSON出力を安定化しやすい

例えば：

{
  "category": "クレーム",
  "priority": "高",
  "summary": "配送遅延",
  "reply_draft": "申し訳ございません..."
}

のような形で返却できます。

③ ワークフローをGUIで管理できる

非エンジニアでも扱いやすいです。

また、
AI部分と業務ロジックを分離しやすいため、
後から改善・調整しやすいのも大きなメリットです。

システム構成

かなりシンプルな構成です。

実際のシート構成

今回のサンプルでは、
スプレッドシートを以下のように使用しています。

フォームから送信された問い合わせを、
AIが自動解析し、
結果を書き戻します。

今回重要なのは「AIを使うこと」ではない

今回重要なのは、

「AIをどう業務に組み込むか」

です。

ここを間違えると、

• PoC止まり
• 精度不安定
• 現場で使われない

になります。

実際、私も最初は：

• PPTをそのままRAG
• 雑なプロンプト
• データ構造未整理

などでかなり失敗しました。

ですが、

• 入力整理
• JSON化
• ワークフロー分離

を行うことで、
かなり安定するようになりました。

実務ではここが重要

実際の現場では、

• AI精度
• JSON崩れ
• エラー時処理
• API制限
• 運用方法

などもかなり重要です。

特に生成AIは、

👉 “それっぽく間違える”

ので、

「どこをAIに任せるか」

の設計がかなり大切になります。

Udemy講座ではここまでやっています

今回の記事では概要だけ紹介しましたが、
Udemy講座では実際に：

• Dify設定
• GASコード全文
• API連携
• JSON設計
• AIワークフロー
• 実務向け設計
• 精度安定化

まで、
実際に手を動かしながら構築しています。

例えば、

• フォーム送信
• AI分類
• シート反映

までを、
実際に自動化していきます。

今後のAIエージェント講座シリーズ

今後は、
「AIエージェント実務導入シリーズ」として、
段階的に講座を展開予定です。

次回は、

• Gmail
• Googleカレンダー
• FAQ

など、
Google Workspaceと連携した
AI業務自動化を予定しています。

関連記事

• AIエージェントとは何か？ChatGPTとの違い
• Difyとn8nを比較してみた
• RAGでPoCが失敗した理由
• 非エンジニア向けAI導入の考え方

👉 シリーズ全体はこちらhttps://zenn.dev/tigerone1945/articles/e0f4fcba591fb2

おわりに

最近は、

「AIを作る」

より、

「AIを運用へ組み込む」

の方が重要になってきています。

特に、

• スプレッドシート
• メール
• FAQ
• 社内業務

との組み合わせはかなり強いです。

今後も、

• AIエージェント
• Dify
• GAS
• 業務自動化

について、
実務寄りで発信していきます。

Udemy講座について

現在、

「GAS × Difyで実務AIエージェントを作る講座」

を公開準備中です。

• 問い合わせ分類
• 優先度判定
• 要約生成
• 返信案生成
• AIワークフロー

などを、
実際に構築しながら学べる内容を予定しています。

公開後は、
この記事にもリンクを追加予定です。