Difyの次はこれ!“AIオーケストラ”を指揮する「Genspark」入門 | はてなベース株式会社

Difyの次はこれ!
“AIオーケストラ”を指揮する「Genspark」入門

Difyとの違いと驚愕の活用事例 by はてなベース株式会社

はじめに:「Difyで、社内のFAQチャットボットを作ってみた。これは、すごい…!」

あなたも今、AIチャットボットの驚くべき手軽さと、その効果を実感している一人かもしれません。そして、同時に、こうも感じているのではないでしょうか。

  • 「でも、AIの力は、こんなものじゃないはずだ」
  • 「チャットボットだけでなく、もっと複雑な、日々の業務プロセスそのものを、AIに自動化させることはできないだろうか?」
  • 「例えば、Webサイトの情報を自動で集めてきて、それを要約し、さらにSNSに投稿する…といった、複数のAIが連携するような、夢の仕組みは作れないものか…」

もし、あなたがDifyの便利さに感動し、その一歩先にある、より広大で、パワフルなAI活用の世界に足を踏み入れたいと考えているなら、この記事は、そのための「新しい地図」です。

今回ご紹介するのは、Difyの次に学ぶべき、次世代のノーコードAIアプリケーション開発プラットフォーム**「Genspark」**です。

Difyが、特定の質問に完璧に答える**「AI専門家」を育てるツールだとすれば、Gensparkは、様々な能力を持つAIたちを組み合わせ、一つの目的のために協業させる「AIオーケストラの指揮者」**になるためのツールです。

さあ、AIチャットボットの、その先へ。あなた自身の“AIオーケストラ”を編成し、複雑な業務を自動化する、壮大なシンフォニーを奏でましょう。

シナリオのご紹介:今日の主人公は、“次のAI活用”を模索するDX推進担当者

この物語は、AIの可能性に気づき、自社の業務改革をさらに推し進めたいと願う、すべての先進的なビジネスパーソンの物語です。

【登場人物】

  • 石川さん: 中堅企業のDX推進室に所属するリーダー。30代後半。

【石川さんの課題】

Difyのナレッジベース型チャットボットの有用性は実感したが、次に何をすべきか、壁にぶつかっていた。彼が本当に自動化したいのは、「毎朝、競合他社のWebサイトを巡回し、新着情報があれば、その内容を要約して、関係部署のSlackチャンネルに自動で投稿する」といった、より複雑な業務プロセス。Difyだけでは、この複雑なワークフローを実現するのは難しいと感じていた。

今回は、この石川さんが、Difyの次に学ぶべきツールとして「Genspark」を調査し、その概念を理解し、基本的な使い方をマスター。そして、自社のより高度な業務自動化への道を切り拓いていくプロセスを、一緒に追体験します。

第1章:Gensparkとは何か? Difyと何が“決定的に”違うのか?

まず、GensparkとDifyの、似ているようで全く異なる「思想(コンセプト)」を理解することが、すべての始まりです。

Difyは「特化型のAI職人」

Difyの最大の強みは、**ナレッジベース(知識源)に基づいた、高精度な「AIチャットボット」**を、驚くほど簡単に作れる点にあります。特定の知識を深く学習させ、その範囲内の質問に対して、人間のように自然な対話で、正確に答えさせる。「対話」が中心となるタスクで、絶大な力を発揮します。

Gensparkは「万能型のAIオーケストラ指揮者」

一方、Gensparkの思想は、**「AIエージェント(自律型AI)」**の構築にあります。これは、チャットボットのように、人間の問いかけを待つのではなく、与えられた目的を達成するために、複数のツールやAIを、自ら判断して使いこなし、一連のタスクを自律的に実行する、という考え方です。

Gensparkは、多様な能力を持つ楽団員たち(各種AIモデル、外部ツール)を、あなたの指示(ワークフロー)通りに連携させ、一つの壮大な交響曲(複雑な業務プロセス)を奏でさせることができるのです。

Dify vs Genspark 比較まとめ

観点 Dify Genspark
思想 AIチャットボットの構築 自律型AIエージェントの構築
得意なこと ナレッジベース型の高精度な対話AIの作成 複数のAIやツールを連携させた業務ワークフローの自動化
アプローチ チャットボット中心(LLMに特化) ワークフロー中心(多様なAIやツールを連携)
コア機能 ナレッジベース、プロンプトデバッグ ビジュアルなワークフロービルダー、多様なAI/ツールの統合
難易度 初心者向け。すぐに始められる。 中級者〜向け。概念の理解と試行錯誤が必要。
たとえるなら 最高の専門店(ラーメン屋、寿司屋) 何でも揃う総合レストラン(巨大フードコート)

結論: 「対話型のAIアシスタントが欲しい」ならDifyを、「業務プロセスそのものを自動化したい」ならGensparkを、というように、あなたの目的によって使い分けるのが、最も賢い選択です。

第2章:Gensparkでできること|その驚くべき機能と魅力

Gensparkが「AIオーケストラ」である理由を、その具体的な機能から、さらに深く見ていきましょう。

  • 【魅力①】ビジュアルなワークフロービルダー: プログラミングコードを一行も書くことなく、画面上でノード(処理の単位)をドラッグ&ドロップし、線で繋ぐだけで、複雑な処理の流れを直感的に設計できます。
  • 【魅力②】豊富なAIモデルの統合: GPT-4o, Claude 3, Gemini 1.5 Proといった世界最高峰のLLMを、まるで楽器を持ち替えるように、自由に切り替えたり、組み合わせたりできます。
  • 【魅力③】圧倒的なマルチモーダル対応: テキスト(LLM)以外のAI(画像生成、音声認識、動画生成など)も、同じワークフローの中でシームレスに扱えます。
  • 【魅力④】強力な外部ツール・API連携: Web検索、Webサイトのスクレイピング、あらゆる外部サービスのAPIを、ワークフローの一つの部品として、自由に組み込むことができます。

第3章:実践編|Gensparkを始めてみよう!最初のAIエージェント構築ステップ

百聞は一見に如かず。石川さんと一緒に、Gensparkで簡単なAIエージェントを構築してみましょう。ここでのゴールは、「Gensparkの基本的な考え方と操作感」を掴むことです。

お題:指定した会社のWebサイトを読み込み、事業内容を要約し、Slackに通知するAIエージェント

  1. アカウント作成と画面の見方: Genspark公式サイトからサインアップし、「Create New Agent」で新しいエージェントの作成画面(キャンバス)を開きます。
  2. 最初のAIエージェント(ワークフロー)を設計する:
    • 【トリガーの設定】: 「Trigger」で「Manually(手動実行)」を選択します。
    • 【ノードの配置と接続】:
      • a. User Inputノード: ユーザーがURLを入力する箱(変数名: company_url)を配置。
      • b. Fetch Websiteノード: User Inputで入力されたURLを読み込むノードを配置。
      • c. LLMノード: AIモデル(例: Gemini 1.5 Flash)を選択し、プロンプトに「添付されたWebサイトの本文({{本文の変数}})を読み込み、事業内容を300字以内で要約してください。」と指示。Fetch Websiteの出力をこのノードの入力に接続します。
      • d. Slackノード: Slackと連携設定し、LLMノードの出力結果({{LLMの出力結果}})を指定したチャンネルに投稿するように設定。
  3. 実行と結果の確認: 「Run」ボタンを押し、URLを入力して実行します。数秒後、指定したSlackチャンネルに、AIが要約した事業内容が、自動で投稿されれば成功です!

「すごい…こんなに簡単に、一連の流れが作れてしまうのか…!」石川さんは、Gensparkの持つ、無限の可能性を確信した瞬間でした。

第4章:活用事例|Gensparkが可能にする、一歩先の“インテリジェント”な業務自動化3選

基本的な使い方が分かったところで、Gensparkが、いかにして私たちの業務を、より高度で、知的なレベルで自動化できるか、その具体的な活用事例を見ていきましょう。

事例①:【自律型AIリサーチャー】競合のプレスリリースを24時間自動監視&要約

1時間ごとに競合サイトを巡回し、新しい情報があればその内容をAIが要約・分類し、関係部署のSlackチャンネルに自動投稿するワークフローです。

事例②:【AI採用アシスタント】応募者の職務経歴書をAIが“一次面接”する

Google Driveに新しい職務経歴書がアップされたら起動。AIが採用要件と照らし合わせて候補者を評価し、「強み」「懸念点」「面接での質問リスト」を生成して、人事担当者にメールで自動送信するワークフローです。

事例③:【AIコンテンツ・ファクトリー】一つのテーマから、ブログ記事・SNS投稿・画像を“全自動”で一括生成

人間が「ブログ記事のテーマ」を入力するだけで、AIがWebリサーチ、ブログ執筆、SNS投稿文生成、アイキャッチ画像生成までを一気に行い、Google Driveにすべてを保存するワークフローです。

第5章:注意点と今後の展望

  • 学習コスト: Difyに比べて、できることが多い分、その概念(エージェント、ワークフロー、ノードなど)を理解し、使いこなすには、ある程度の学習と試行錯誤が必要です。
  • 実行コスト(クレジット): 複雑なワークフローや高性能なAIモデルを頻繁に呼び出すと、クレジットを消費します。コストを意識した設計が重要になります。
  • 日本語情報の少なさ: まだ比較的新しいツールのため、日本語のドキュメントやコミュニティは充実していません。フロンティア精神が求められます。

まとめ:専門家から、AIを操る“指揮者”へ

Difyが、一つのタスクをこなす「専門家」を育てるツールだとすれば、Gensparkは、それら無数の専門家たちを束ね、より大きな目的を達成させるための「プロジェクトチーム」を、自分自身の手で編成するようなものだと、彼は理解しました。

これからのビジネスの世界で求められるのは、個別のタスクをこなす能力だけではありません。様々な能力を持つAIやツールを、いかにして賢く組み合わせ、自社の課題を解決する「仕組み(ワークフロー)」を設計し、指揮できるか。そんな**「AIオーケストラの指揮者」**としての能力こそが、あなたの、そしてあなたの会社の未来を、決定づけるのかもしれません。

DifyでAI活用の第一歩を踏み出したあなた。次は、Gensparkという指揮棒を手に、あなただけのシンフォニーを奏でてみませんか?

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今回ご紹介したGensparkのようなAIエージェントプラットフォームの活用は、DX推進の、まさに最先端です。「自社の、どの業務が、AIエージェントによって自動化できるのか、専門家と一緒に洗い出したい」「DifyやGensparkのようなノーコード/ローコードAIプラットフォームを使いこなし、社内でAIソリューションを内製できる“DX推進人材”を育成したい」「AIの活用だけでなく、その際のセキュリティポリシーや、コスト管理、そして組織全体の文化醸成まで、包括的なサポートが欲しい」

このような、より高度で、経営の根幹に関わる「AI主導の業務改革」にご興味はありませんか?

はてなベース株式会社では、DifyやGensparkを活用した業務プロセスの自動化コンサルティングから、社内でのAI活用を推進する人材育成研修まで、貴社のDX推進を強力にサポートいたします。ぜひお気軽にご相談ください。

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