ファインチューニングの効果を、キャラクターという体験で届けるチャットボット。性能の差は、数値より会話で感じてもらう。
PERSONA
営業担当（AI-Bot@大阪人）を仮採用中
現在は試用期間
働きがよければ本採用
「関西弁・体育会系・熱血」というペルソナ設定が、プロンプト設計の精度を体感！ キャラクターデザインが設計の核心デス。」
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Live PoC ／ 開発基盤 · Dify ／ Cloud Agent : Claude Haiku 4.5 / Gemini Flash 2.5
01 課題 → アプローチ → 成果
多くのチャットボットはLLMをそのまま使っており、ドメイン知識や応答品質への最適化が不十分。しかしその差をサンプルPoCで示すのは難しく、数値での比較も直感的でない。
課題 / Why
性能差は数値では伝わらない。体験として感じてもらう手段が必要だった
アプローチ / How
「大阪人キャラ」のペルソナ設計でチューニングを可視化。一貫したキャラが精度の証明になる
成果 / Result
ユーモアを交えた会話で、ファインチューニングの効果を直感的に体感できるPoCを実現
02 技術スペック
| 開発基盤 | Dify Cloud（LLMオーケストレーション） |
| Agent LLM | Anthropic Claude Haiku 4.5 · Google Gemini Flash 2.5 |
| ナレッジベース | Notion Document · Markdown Text |
| チューニング手法 | RAG（検索拡張生成）＋ システムプロンプト設計 ＋ ペルソナ定義 |
| フロントエンド | HTML / CSS / JavaScript（ページ内実動作） |
| ナレッジ運用 | Notionベースで非エンジニアでも更新可能 |
03 技術選定の理由
PoCである以上、完成度より検証速度を優先。設計〜動作確認のサイクルを最短化できる構成を選んだ。
Dify Cloud：デザイナーがバックエンド知識なくLLM挙動を直接コントロールできる。開発スピードが最優先
Haiku 4.5：コスト・レイテンシのバランスを優先。PoCとして高速レスポンスが体験品質に直結する
Gemini Flash ：2.5長文ナレッジ処理のコンテキスト長を活用。用途別にLLMを使い分ける設計
Notion：非エンジニアがナレッジを更新できる運用設計。持続可能な情報管理を優先した
04 振り返りと学び
UIは単純だが、バックエンドの奥深さを実感。見た目のシンプルさと設計の複雑さは反比例する。
設計と活用次第で応用範囲は広い。ペルソナ軸の発想は他分野にそのまま転用できる可能性を感じた。
Dify Cloud RAG Claude Haiku 4.5 Gemini Flash 2.5 Persona Design PoC