リアルタイムで寄せられる質問への回答案をDifyが即座に提示。Web講演会のQ&AタイムをAIがサポート。
Dify RAGが実現するWeb講演会Q&Aの革命
Web講演会（ウェビナー）のQ&Aセッションは、参加者のエンゲージメントを高める重要な機会である一方、「質問が殺到して時間が足りない」「専門性の高い質問に即座に正確な回答ができない」という課題が常に存在します。特に医療・技術分野のウェビナーでは、情報の正確性と迅速性が生命線です。この課題を解決するのが、AIアプリ開発プラットフォームDifyのRAG（検索拡張生成）機能です。本記事では、Difyを活用し、講演資料に基づいた回答案をリアルタイムで生成することで、Q&Aタイムの質と効率を劇的に向上させる具体的な方法と、その核となる技術的メカニズムを、プロフェッショナルな視点から徹底的に解説します。
1. Difyが実現する即時・高精度なQ&Aサポートの結論
DifyのRAG（Retrieval-Augmented Generation）エンジンを活用することで、Web講演会中に参加者から寄せられる質問に対し、講演者が提供した資料や専門文書に基づいた「回答案」をAIが即座に生成し、ファシリテーターや演者の手元に提示することが可能です。これにより、Q&Aセッションで最も重要な「正確性」と「迅速性」を両立させます。従来のQ&Aでは、質問の意図を理解し、資料を検索し、回答を構築するプロセスに数分を要していましたが、Difyのシステムではこのプロセスを数秒に短縮できます。この技術は、AIに特定の知識ベースを持たせることで、大規模言語モデル（LLM）が持つ一般的な知識だけでなく、講演内容に特化した専門的な文脈に基づいた、ハルシネーション（誤情報生成）リスクの低い回答を可能にするものです。この仕組みにより、ウェビナーの質疑応答時間を約40%削減できたという試算もあります。
DifyのRAGは、講演資料（PDF、PPT資料など）をナレッジベースとしてAIに組み込むことで、即時かつ講演内容に完全に準拠した回答案を生成します。これにより、未公開のデータや独自の研究結果に関する質問にも、その場を離れることなく対応可能となります。
2. Web講演会Q&Aタイムが抱える3つの深刻な課題
Web講演会のQ&Aタイムは、以下の3つの構造的な課題を抱えています。これらの課題は、特に専門性の高いテーマにおいて、参加者の満足度を低下させる主要因となります。
- 時間制約による未回答の発生: 質疑応答に割り当てられる時間は、通常10〜20分程度と短く、寄せられた質問の約70%が未回答のまま終了してしまうケースも少なくありません。これにより、参加者の疑問が解消されず、フォローアップの負担が増加します。
- 質問の重複と非効率な対応: 複数の参加者から同じような質問が寄せられた場合、演者はその都度同じ説明を繰り返す必要があり、貴重な時間を非効率に消費してしまいます。
- 専門的な質問への即時対応の難しさ: 演者が発表内容以外の詳細なデータや、関連する過去の論文・症例に関する質問を受けた際、手元の資料から該当箇所を即座に探し出すのは困難です。従来のLLMでは、この「自社固有のナレッジ」に弱いため、正確な回答ができません。
RAG技術は、LLMの追加学習（ファインチューニング）を行うことなく、外部の独自データ（ナレッジベース）を参照させることを可能にするため、これらの課題をコスト効率良く解決する手段として注目されています。
3. Difyの核となる技術: RAGエンジンとナレッジベースの構築
DifyのAIサポートの核となるのが、RAG（検索拡張生成）の仕組みです。この技術は、LLMが持つ汎用的な知識に、企業や講演会独自の「ナレッジベース」を組み合わせて回答の精度を高めます。RAGは以下の3つのステップで動作します。
ユーザーから質問が寄せられると、AIはまず、講演資料や専門文書を格納したナレッジベースの中から、質問と意味的に類似性の高い情報（チャンク）を高速で検索・抽出します。
抽出された関連情報は、ユーザーの質問文と組み合わされ、「拡張されたコンテキスト」としてLLMに渡されます。これにより、LLMは質問の背景にある専門的な文脈を理解します。
LLMは、この拡張されたコンテキストに基づき、事実にもとづいた正確な回答案を生成します。Difyでは、PDF、Word、Excel、HTMLなど多様なドキュメント形式をナレッジベースとして利用できます。
4. 具体的な活用ステップとAI回答案の精度向上戦略
Difyを活用したWeb講演会Q&Aサポートの導入は、以下のシンプルなステップで実現可能です。
- ステップ1: 資料の収集とナレッジベースの作成: 講演資料（PDF、PPT資料をPDF化したもの）、関連するFAQ、補足データなどをDifyにアップロードし、ナレッジベースを構築します。この作業はノーコードで容易に行えます。
- ステップ2: AIエージェントの設定とプロンプト設計: LLM（例: GPT-4）を選択し、AIの役割（例: 「専門家として、提供された資料に基づき、客観的で簡潔な回答案を生成せよ」）をプロンプトで明確に定義します。
- ステップ3: リアルタイム連携と回答案の提示: ウェビナーのチャットシステムとDifyのAIを連携させます。質問が寄せられると、AIは即座に回答案を生成し、ファシリテーターや演者の専用画面に表示します。
この運用では、AIが生成した回答案を「最終回答」とするのではなく、「演者が最終確認・修正するための下書き」として利用することが成功の鍵です。これにより、演者はゼロから回答を構築する手間を省き、AIの回答案に約10秒の確認時間を加えるだけで、未回答質問の対応率を劇的に高めることができます。国内の先進的な企業では、RAG技術を活用した社内情報検索システムを導入し、業務変革を進めています。
5. 医療・技術分野におけるデータ管理と倫理的配慮
特に医療や先端技術の分野では、機密情報や未公開データ、患者のプライバシーに関わる可能性のある情報をナレッジベースとして扱うため、強固なセキュリティと倫理的配慮が不可欠です。
AIの回答精度が高いとはいえ、最終的な回答は必ず演者やファシリテーターが確認し、生成AIの出力が事実と異なる「ハルシネーション」のリスクをゼロに近づけることがプロフェッショナルとしての責務です。AIはあくまで「強力な検索・下書き作成ツール」と位置づけ、その回答の出典元（ナレッジベース内の資料のページ番号など）を明確に示す「引用帰属機能」を活用することで、回答の信頼性を高める運用が求められます。日立ソリューションズの解説によると、RAGは、生成AIの活用における「自社のルールに沿った回答をさせたい」というニーズに対応できるとされています。
DifyなどのRAGシステムを利用する際は、アップロードしたデータがLLMの追加学習に利用されない設定になっているか、また、ナレッジベースへのアクセス権限が適切に管理されているか（Role-Based Access Control: RBAC）を厳格に確認する必要があります。未公開の治験データや特許情報などの機密性の高い情報は、厳重なセキュリティ対策が施されたプライベートクラウド環境で運用することが推奨されます。
まとめ
Web講演会のQ&Aタイムにおける「時間不足」「専門的な質問への即時対応の難しさ」といった課題は、DifyのRAG（検索拡張生成）機能によって革新的に解決されます。講演資料をナレッジベースとしてAIに組み込むことで、参加者からの質問に対し、LLMがその資料に基づいた正確で文脈に沿った回答案をリアルタイムで生成します。これにより、演者は回答の構築時間を大幅に短縮し、より多くの質問に質の高い回答を提供することが可能となります。導入の鍵は、AIの回答を「下書き」として活用し、最終的な確認を人間が行うハイブリッドな運用体制を敷くことです。特に機密性の高い情報を扱う医療・技術分野においては、RAGの引用帰属機能と厳格なセキュリティ管理を組み合わせることで、効率化と信頼性の両立を実現できます。Difyを活用したAIサポートは、ウェビナーの参加者満足度と運営効率を同時に高める、現代のプロフェッショナルにとって不可欠なツールと言えるでしょう。
株式会社ヘルツレーベン代表 木下 渉
株式会社ヘルツレーベン 代表取締役／医療・製薬・医療機器領域に特化したDXコンサルタント／
横浜市立大学大学院 ヘルスデータサイエンス研究科 修了。
製薬・医療機器企業向けのデータ利活用支援、提案代行、営業戦略支援を中心に、医療従事者向けのデジタルスキル教育にも取り組む。AI・データ活用の専門家として、企業研修、プロジェクトPMO、生成AI導入支援など幅広く活動中。
