【第7回｜AI社員の作り方】Difyと外部ツールを連携して、業務を自動化しよう

前回は、Difyを使って、登録したFAQをもとに回答する「問い合わせ担当のAI社員」を作りました。

ここまででもAIに仕事を任せることはできますが、実際の業務では、AIだけで仕事が完結するとは限りません。

• Webサイトから情報を取得する
• Slackへ通知する
• Googleスプレッドシートへデータを保存する
• Notionへタスクを登録する

例えばこのような作業には外部サービスとの連携が必要になることがあります。

そこで今回は、Difyと外部ツールを連携し、AI社員に任せられる仕事を広げる方法を紹介します。

実践では、Webページの情報を取得できる「Firecrawl」を使い、URLを入力 → Webページを取得 → AIが内容を要約するという仕組みを作ってみましょう。

1. AI社員に外部ツールをつなぐと、何が変わる？

AI社員に外部ツールを連携すると、単純に質問へ回答するだけではなく、外部から情報を取得したり、別のサービスへデータを渡したりできるようになります。

たとえば、次のような仕事です。

• Webサイトから最新情報を取得する
• 作成した内容をSlackへ通知する
• 問い合わせ内容をスプレッドシートへ保存する
• 議事録からタスクを抽出してNotionへ登録する

つまり、「AIに考えてもらう」だけでなく、「情報を取得する」「保存する」「通知する」といった実際の業務フローまでつなげられるようになります。

今回は、この中でも基本となる、外部から情報を取得 → AIで加工するという連携を作ります。

2. Difyで外部ツールを連携すると何ができる？

Difyと外部サービスを組み合わせると、さまざまな業務を自動化できます。

たとえばリサーチ業務なら、人間がWebページを開いて文章をコピーし、それをAIに貼り付ける必要はありません。

URLを渡すだけで、Webページ取得 → 内容整理 → 要約までAI社員に任せることができます。

こうした小さな連携を増やしていくことで、手作業を少しずつ減らしていけます。

3. 外部ツールとの連携方法を知ろう

Difyから外部サービスを利用する方法はいくつかあります。

ここでは代表的な3つを簡単に押さえておきましょう。

プラグイン：用意された連携機能を使う

もっとも簡単なのが、Difyで利用できるプラグインを使う方法です。

対応するプラグインを追加し、APIキーなどの認証情報を設定すれば、ワークフローの中から外部サービスを利用できます。

今回使うFirecrawlも、この方法でDifyと連携します。

API：外部サービスの機能を直接呼び出す

APIを使って外部サービスへHTTPリクエストを送り、データを取得・送信する方法です。

プラグインが用意されていないサービスと連携したい場合などに利用できます。

プラグインより設定の自由度は高くなりますが、その分APIについての知識も必要になります。

MCP：AIと外部ツールをつなぐ共通の仕組み

MCPは、AIアプリから外部のデータやツールを利用するための共通の仕組みです。

AIがさまざまなツールを利用するための方法として広がっています。

今回は詳しく扱いませんが、「AIと外部ツールをつなぐ方法の1つ」として覚えておけば十分です。

4. 実践！DifyとFirecrawlを連携してWebページを要約しよう

ここから実際に、DifyとFirecrawlを使ったAI社員を作ってみます。

今回作るのは、Webページ要約アシスタントです。

① 今回作る仕組みを確認する

作る仕組みは非常にシンプルです。

URL入力 → Firecrawlで本文取得 → AIが要約 → 結果を表示

それぞれの役割は次のとおりです。

• Dify：処理全体をつなぐ
• Firecrawl：Webページの情報を取得する
• AIモデル：取得した文章を要約する

AIに直接Webページを読ませるのではなく、FirecrawlがWebページの情報を取得し、その結果をAIへ渡します。

② Firecrawlの利用準備をする

まずFirecrawlを利用できるようにします。

必要なのは主に次の3つです。

1. Firecrawlのアカウントを作成する
2. APIキーを取得する
3. DifyへFirecrawlプラグインを追加する

プラグインを追加したら、取得したAPIキーを設定します。

あわせて、Firecrawlの利用枠や料金についても確認しておきましょう。

③ DifyでChatflowを作る

次に、Difyで新しいChatflowを作成します。

今回は、Webページ要約アシスタントなどの名前で作ってみましょう。

ユーザーから受け取る入力には、要約したいWebページのURLを設定します。

そのURLをFirecrawlへ渡し、Webページの情報を取得します。

今回は複雑なサイト巡回は行わず、1ページを取得する「Scrape」を使います。

最初から多くのページを取得するのではなく、まずは1ページの処理を完成させるのがおすすめです。

④ 取得した本文をAIに渡す

Firecrawlで取得したWebページの本文を、次にLLMノードへ渡します。

LLMには、たとえば次のような指示を設定します。

Webページの内容を読み、重要なポイントを3つにまとめてください。
数字や固有名詞などの重要情報はできるだけ正確に残してください。

これによって、Firecrawlが取得した大量の文章から、AIが重要な情報だけを整理してくれます。

最後に回答ノードを追加し、

• Webページの要約
• 参照したURL

を表示するようにします。

これで基本的な仕組みは完成です。

⑤ URLを入力してテストする

最後に、実際のURLを入力して動作確認します。

最初は、一般公開されているサービス紹介ページやブログ記事などで試すと分かりやすいです。

確認するポイントは次の3つです。

• Webページの本文を正しく取得できているか
• 重要な情報が要約に含まれているか
• 元ページにない内容をAIが付け加えていないか

特に、料金・日付・条件・数値などは間違えると業務への影響が大きいため、元ページと比較して確認しましょう。

6. 外部連携すると、AI社員に任せられる仕事が広がる

今回作った仕組みは、URLを入力してWebページを要約する

というシンプルなものでした。

しかし、ここから少しずつ機能を追加できます。

たとえば、Webページ取得 → AIが要約 → Slackへ通知

とすれば、リサーチ結果を自動でチームへ共有できます。

さらに、Webページ取得 → AIが情報を整理 → Googleスプレッドシートへ保存

とすれば、競合調査や情報収集の仕組みにも発展させられます。

重要なのは、いきなり大きな自動化を作ろうとしないことです。

まずは、取得する → AIで処理するという小さな流れを完成させ、そこから保存や通知などの処理を追加していきましょう。

7. まとめ

今回は、Difyと外部ツールを連携して、AI社員に任せられる仕事を広げる方法を紹介しました。

AI社員を実際の仕事で活躍させるには、AI単体で考えるのではなく、「外部ツールとどう仕事をつなぐか」を考えることが重要です。

まずは今回作った、URL入力 → Webページ取得 → AIが要約というシンプルな仕組みから試してみてください。