「AIアプリを作ってみたいけど、プログラミングは苦手…」とお悩みではありませんか？
そんなあなたにおすすめなのがDifyです！
プログラミングの知識がなくても、直感的な操作で本格的なAIアプリケーションを開発できる画期的なプラットフォームです。
この記事では、Difyの基本知識から具体的な使い方、実際の活用事例まで、初心者の方にもわかりやすく解説します。
AIの力を活かしたアプリ開発の第一歩を踏み出すための情報が満載です。
より詳しい活用法を知りたい方向けの特別な情報も記事の最後で紹介していますので、ぜひ最後までお読みください！
Difyとは？AIアプリケーション開発プラットフォームの基礎知識
Dify （ディファイ）は LangGenius（ラングジーニアス）社が開発したオープンソース*の生成AIアプリ開発プラットフォームです。
「Define＋Modify」－アプリを定義し、改善し続けるという意味が名称の由来で、AIアプリ開発の新しい形を提案しています。
従来のAI開発では専門知識が必要でしたが、Difyは直感的な操作で誰でも使えるよう設計されています。
特に以下の方々に最適です。
- プログラミング未経験でもAIアプリを作りたい方
- 自社データを活用したAIチャットボットを構築したい企業
- 短期間でAIソリューションを開発したいビジネスパーソン
Difyは初心者向けの使いやすさと、API連携やプラグイン開発などの高度な拡張性も兼ね備えています。
基本から応用まで、幅広いニーズに対応できるのが強みです。
*オープンソース
プログラムの中身（ソースコード）を、ユーザーに公開しているもの。誰でもそのコードを見て、勉強して、必要なら改良・改造できる
運営会社LangGenius, Inc.について
LangGenius社は、元Tencent Cloud社のDevOpsエンジニアである張露煜（ルーユー・ジャン）氏によって2023年に設立されました。
大規模言語モデルの活用を簡素化し、AIの民主化を目指すビジョンのもと、LLMアプリ開発基盤「Dify」を展開しています。
DifyはオープンソースとしてGitHub *で公開され、急成長するスター数と活発なコミュニティ貢献により高い透明性と信頼を得ております。
AI業界のみならずDelian Capital社などの投資企業からの評判も高く、将来的な事業の継続性と成長性が期待されています。
*GitHub
プログラムやドキュメントのデータをクラウド上で管理・共有できるサービス。チームで共同作業や、他のユーザーの便利なプログラムを探すなどが可能
Difyの特徴
Difyが数あるAI開発ツールの中でも特に注目されている理由は、従来のAI開発ツールが専門知識を前提としていたのに対し、Difyは「誰でも」「すぐに」「本格的な」AIアプリケーションを開発できる環境を提供しているからです。
オープンソースでありながら高機能、複数のAIモデルに対応しながらもシンプルな操作性を維持するなど、一見相反する要素をバランス良く両立させているのがDifyの大きな強みです。
以下では、Difyが選ばれる主な理由を3つの観点から詳しく見ていきましょう。
オープンソースプラットフォームで誰でも利用できる
Difyはオープンソースプラットフォームとして提供されており、Apacheライセンス2.0をベースにした独自のライセンスの下で公開されています。
個人利用だけでなく商用利用も含め、ほぼ制限なく使用・改変・配布が可能です。
DifyのソースコードはすべてGitHubで公開されており、誰でも閲覧やダウンロードが可能です。
このリポジトリ（プロジェクトのフォルダ）には90,000以上のスターが付けられ、活発なコミュニティによって継続的に改善されています。
オープンソースである最大のメリットは、自社のニーズに合わせたカスタマイズが可能な点です。
また、コードが公開されているため、セキュリティ面でも多くの目によってチェックされ、脆弱性が発見されやすい環境となっています。
企業にとっては長期的な視点でAIアプリを運用できる安心感があります。
将来的な拡張や他システムとの連携も柔軟に対応できるため、ビジネス活用においても大きなアドバンテージとなるでしょう。
LLMに依存しないマルチモデル対応
Difyの大きな強みの一つは、複数のAIモデルと柔軟に連携できる点です。
Difyは多数の主要なLLM（大規模言語モデル）プロバイダーに対応しており、OpenAIのGPTシリーズ、Anthropicのclaudeシリーズ、Google Geminiなど、数十ものモデルプロバイダーと連携可能です。
また、Hugging FaceやReplicateなどのプラットフォームでホストされているオープンソースモデル（Llama2、ChatGLM、Baichuanなど）も簡単に利用できます。
これらのモデルを使用するには、単にDify上でAPIキーを入力するだけで済みます。
このマルチモデル対応には大きなメリットがあります。
- コスト最適化
└ 予算や用途に応じて最適なモデルを選択できる - 用途別の選択
└ タスクの複雑さに合わせて適切なモデルを使い分けられる - リスク分散
└ 特定のベンダーに依存せず、いつでも別のモデルに切り替え可能
加えて、Difyでは異なるモデル間の素早い切り替えが可能で、数分以内に特定のシナリオにおける各モデルのパフォーマンスを評価できます。
これにより、初心者が簡単なモデルから始めて、徐々に高度なモデル活用へステップアップができます。
ノーコード・ローコードでAIアプリケーションを開発できる
Difyの最大の魅力は、プログラミング知識がなくても直感的な操作でAIアプリケーションを開発できる点です。
視覚的なUIでAIワークフローを構築でき、自然言語処理や画像生成、データ分析などのタスク用に事前構築されたコンポーネントを接続できます。
テンプレートを活用すれば、わずか数分でチャットボットやAIアシスタントを作成することも可能です。
初心者の方は、まずは用意されたテンプレートから始め、徐々に機能をカスタマイズしていくことで、段階的にスキルを向上させられます。
知識が増えるにつれて、APIの連携や独自プラグインの開発など、より高度な活用法にもチャレンジできるのがDifyの強みです。
Difyで何ができる？用途と機能の全体像
Difyは単なるAI開発ツールではなく、オープンソースのAIアプリケーション開発プラットフォームとして、開発者から非技術者まで幅広いユーザーに対応しています。
その可能性は無限大と言えるでしょう。
起業家であれば新サービスのプロトタイプ開発に、企業担当者なら社内ナレッジを活用したQ&Aシステム構築に、個人の副業ではカスタムAIサービスの提供に活用できます。
以下では、Difyの主要な3つの機能を紹介します。
知識ベース連携アプリケーション
Difyの知識ベース機能はRAG（検索拡張生成）パイプラインを視覚化し、個人やチームの知識を簡単に管理・AIアプリケーションに統合できます。
使い方は非常にシンプルで、PDFやテキストファイルなどの文書をアップロードするだけで、AIが参照できる知識ベースが構築できます。
システムは自動的に文書を「チャンク」と呼ばれる小さな断片に分割してベクトル化し、ユーザーの質問に対して関連性の高い情報を検索できるようにします。
これにより、AIモデルは事前学習データだけでなく、最新かつ専門的な知識に基づいた回答が可能になります。
基本的な知識ベースはデバッグ後、公開ボタンをクリックするだけで完成するほど簡単ですが、チャンクサイズの調整やリランク設定などの詳細を学ぶことで、より精度の高い検索結果を得ることができます。
AIエージェントの作成と自動化
Difyでは、インターネット検索、画像生成などのツールを追加して、LLMの能力を強化することが可能です。
Difyのエージェント機能の特徴は、設計のしやすさにあります。
直感的なUIを通じてAIに特定の目標や役割を与え、必要なツールを選択するだけで、複雑なタスクを自動的に実行できるエージェントが完成します。
基本的なエージェント作成には専門知識は不要で、用意されたテンプレートを活用すれば短時間で構築できます。
例えば、カスタマーサポート自動化、営業提案書作成、データ分析レポート生成などのワークフロー自動化が可能です。
これらは小売業、金融、医療、教育など様々な業界で活用できます。
Difyには50以上の組み込みツール（Google検索、画像生成ツールなど）が用意されています。
カスタムAPIの提供
Difyで作成したAIアプリは簡単にAPI化できます。
APIキーを発行すれば、自社のウェブサイト、業務システム、モバイルアプリなどから、作成したAIアプリを呼び出せるようになります。
さらに、ウェブフック機能を使用すると、アプリケーション内のイベントに関するリアルタイム通知を受け取り、他のサービスとシームレスに統合できます。
プラグインシステムによって、カスタムHTTPリクエスト処理やOpenAI互換APIなどの拡張機能も実現可能です。
基本的なAPI連携は簡単に設定できますが、高度な自動化やプラグイン開発には、API仕様やHTTPリクエストの知識が必要になります。
まずは基本から始めて徐々にスキルアップしていくことをおすすめします。
Difyの使い方を解説！初心者でもわかりやすい画像付き
いよいよDifyの使い方を紹介していきます。
以下の手順は最短ルートです。
まずはとにかくDifyに触れてみるところから始めてみましょう！
スタート方法やアプリの作成方法を画像付きで解説します。
インストール方法については、以下の記事で詳しく解説していますので、そちらも参考にしてください。
Difyアカウントの作成と初期設定
メールアドレスで登録するか、Googleアカウントなどを使用して登録することもできます。
「設定」メニューから、チャットボットに使用するモデルプロバイダーをインストールしていきます。
ここではGeminiを例に進めていきます。
新しいモデルプロバイダーをインストールする際、APIキーの取得を求められます。
Difyはあくまでプラットフォームですので、モデルプロバイダーを利用する際には、外部接続するための許可が必要になります。
それがAPIキーです。
インストール画面で、APIキーを取得するためのリンクがあることがほとんどですので、リンクに入りAPIキーを取得します。
取得したAPIキーをコピーし、インストール画面にペーストし、「保存」をクリックします。
※APIキーは個人情報と同じように大事な情報です。適切に管理し、決して外部に公開しないように注意してください。
ワークスペースの作成と管理方法
ワークスペースとは、プロジェクト単位の作業エリアです。
左メニューから「ワークスペース」を選び「ワークスペース作成」で作成します。
複数案件を切り替えながら管理でき、チームメンバーに権限を割り当てることも可能です。
これにより、アプリ・モデルプロバイダー・APIキーなどをチームや用途ごとに分けて管理することができます。
例えば開発用・本番用で別の設定をする、といった使い分けが可能になります。
※ワークスペースの追加は有料プラン限定の機能です。プランに応じて追加出来るワークスペースの数が変わります。
AIアプリケーション開発の基本ステップ
下準備が整ったので、いよいよアプリを作成していきます。
ここではチャットボットを選択します。
アプリの名前や説明を記入し、「作成する」をクリックします。
プロンプトを記入していきます。
プロンプトはAIに生成してもらうこともできます。
必要に応じて変数を設定します。
変数とは、チャットボットのパーソナライズや動的応答を実現するために使用します。
たとえば「ユーザー名」「契約プラン」「担当者名」など、会話内で個別に差し込みたい情報を管理できます。
これにより、変数で入力された情報に応じて回答を制御することが可能になります。
アプリを公開する前に、画面右側の「デバッグとプレビュー」画面でアプリの動作チェックを行えます。
デバッグで問題なければ、右上の「公開する」ボタンで公開できます。
たったこれだけでチャットボットアプリが完成しました。自動プロンプトも活用することで、約5分ほどで作成することが出来ます。
知識ベースの構築と連携手順
画面上部の「ナレッジ」タブから「ナレッジベース作成」をクリックします。
ここではPDFファイルをアップロードします。
チャンクについて解説します。
チャンクとは、知識ベースに登録する文章を意味のある単位ごとに自動分割したものです。
大量のテキストをそのまま使うと、検索時に関連箇所を特定しづらく、回答の品質が落ちることにつながります。
チャンクごとに意味のある纏まりを保持することで、長文でも適切に検索・回答を生成できるようになります。
この画面では、チャンクの最大サイズを設定できます。
サイズが大きすぎると精度が落ち、小さすぎると情報が分断されすぎます。
適切なチャンクサイズを設定できるようになることが、回答の精度を上げることにつながります。
コンテキストの「+追加」ボタンから、アプリにナレッジを連携できます。
プロンプトにも、どのナレッジをどのように活用するのかを明記することで回答の精度が上がります。
チャットボットの時と同様にデバッグを行い、問題なければ「公開する」をクリックします。
ここまで説明した通り、基本的な知識ベースの構築方法は非常にシンプルです。
ただし、精度向上やパフォーマンスの最適化には、最適なチャンクサイズの設定やプロンプトの設定など深い知識が必要です。
Difyの料金プランと利用条件は？
Dify には無料で利用できる代わりに自身で環境の構築を行うセルフホスト版と、有料のクラウド版（Sandbox / Professional / Team）があります。
違いを把握して最適な形を選びましょう。
Difyの無料版の機能と制限事項
Difyのセルフホスト版は無償で利用可能ですが、自身でCPUリソースの確保やサーバーの構築・運用が必要です。
その一方で、有料版と同様にワークフロー、RAG、エージェントなど、ほとんどの機能が制限なく利用できます。
モデルプロバイダーやベクトルデータベースも自由に選択できるため、カスタマイズ性が高く、企業内利用や独自開発にも適しています。
無料でも十分に活用可能ですが、運用や拡張の知識が必要だと言えるでしょう。
無料版と有料版は何が違う？
無料版（セルフホスト版）と有料版（クラウド版）の主な違いは以下の通りです。
| 項目 | 有料版 | 無料版 |
|---|---|---|
| 導入・運用負担 | 低い（すぐに利用可能） | 自社でインフラ準備・保守が必要 |
| アップデート | 自動（常に最新機能） | 手動（バージョン管理が必要） |
| セキュリティ | Dify社の管理下 | 自社ポリシーに沿って運用可能 |
| 拡張性・ カスタマイズ | 制限あり（プランによる） | フルカスタマイズ可能（OSSライセンス） |
| サポート体制 | 優先サポート | コミュニティサポート中心 |
有料版独自の機能としては、以下のようなものがあります。
- 高性能な RAG 機能（外部データ連携）
外部データソース（PDF、ウェブページ、ドキュメントなど）をアップロードし、埋め込みベクトルDBに保存し検索できる機能。 - ユーザー管理・課金・利用量制限機能
クラウド版ではユーザーごとの利用制限、課金設定、APIキーの管理が可能。
また、有料版のプランの違いは以下の通りです。
| プラン | 月額 | メッセージ数 | 知識ベース容量 | サポート体制 |
|---|---|---|---|---|
| Sandbox | 無料 | 200 | 50MB | なし |
| Professional | $59 | 5,000 | 5GB | 優先サポート |
| Team | $159 | 10,000 | 20GB | プレミアムサポート |
| ※補足 セルフホスト版 | 無料 | 無制限 （自前サーバー依存） | 自由 | コミュニティサポートのみ |
例えば、下記のようなケースでは有料版の利用を検討したほうがよいでしょう。
- すぐに利用を始めたい場合
- ビジネスで 本番利用 したい場合
- サービスレベル保証（SLA） が必要な場合
- ユーザー規模が増えてきて 自動スケール
- 監視機能 がほしい場合
- モデル使用量の課金管理が必要な場合
- サポートチームへの 迅速な問い合わせ対応 が必要な場合
- すぐに利用を始めたい場合
用途によって最適な利用方法やプランが異なります。
自分にあった利用方法を見つけることが大切です。
▼参考
| 用途 | 推奨バージョン | 理由 |
|---|---|---|
| 個人の試作 学習目的 | セルフホスト（無料） | 自由に試せる・コストゼロ |
| スタートアップのMVP開発 | クラウド（無料〜有料） | すぐ始められる・保守不要 |
| 企業内の社内PoC （試験導入） | クラウド（有料）またはセルフホスト | 要件次第：PoC規模ならクラウド、セキュリティ重視ならセルフホスト |
| 大規模本番運用 | クラウド有料（エンタープライズ） | SLA、スケーラビリティ、サポート完備 |
Difyの実践的な活用事例と成功例
ここからは実企業のDify導入例や、実際にどのようなアプリが開発可能かの例を挙げていきます。
これらの活用事例から現場でどう役立つかをイメージしましょう。
より詳しい事例や作成のノウハウは他で学ぶことも可能です。
業種別の導入事例（リコーなど）
製造業：リコー社が社内でDifyを導入
社内でDifyアカウントを配布し、各社員が業務専用のAIエージェントやチャットボットを自作することで、各々が業務効率を向上させています。
広告業：SO Technologies社が広告文（コピー）生成の自動化ツールをDifyで開発
商品ページのURLを入力するだけで、AIが商品特徴の調査とフィード情報の調査を行い、複数のコピー案を自動生成するシステムを作成しています。
企業支援サービス：ライトアップ社が、中小企業向けにDifyを活用した業務自動化サービス「D放題」を開始
月額定額でDifyの設定ファイル（DSL）を無制限に利用可能なサブスクリプションサービスを提供しています。あらかじめ用意されたDSLファイルを読み込むことで、簡単に様々な業務の自動化が可能になります。
いずれも、繰り返し発生する定型業務や膨大な情報処理が発生する業務をAIエージェントに肩代わりさせ、業務効率化を図っています。
チャットボット構築の成功例
チャットボット構築をどのように業務に活かせるか、その活用事例を見ていきましょう。
カスタマーサポートを自動化し、対応時間を短縮
営業時間外も含め、FAQ対応や問い合わせ一次対応を行えます。
通販サイトでのレコメンド
ユーザーがAIの質問に答えることで、ユーザーに最適な商品を自動で提案できます。
教育や研修のサポート
学習補助のためのボットや進捗管理などで、Eラーニングでの学習や社内研修をサポートできます。
知識ベース連携による質問応答システム事例
続いて、知識ベース連携による自動応答システムの活用事例を見ていきましょう。
社内マニュアル質問応答システム
社内マニュアルを知識ベースとして連携することで、社内情報システム部門などへのよくある質問（パスワードリセット、VPN接続方法など）に自動応答できます。
これにより、応答にかかる工数を大幅に削減できます。
製品マニュアルQ＆A
製品マニュアルを知識ベース化することで、複雑な製品の使い方やトラブルシューティングをサポートできます。
膨大なマニュアルを読み込むことなく、必要な情報を瞬時に探し出すことができます。
AIエージェントによる業務自動化事例
最後に、ワークフローを活用したAIエージェントによる業務自動化の事例を見ていきましょう。
売上データから月次レポート生成
- SQL データベースへの接続ツールをエージェントに設定
- 月次で必要なクエリを実行し、結果を取得
- 結果データをグラフ付きで説明するプロンプトを設計
- レポート形式（PDFなど）で出力
このワークフローで、月次の情報収集を自動化できます。
ブログ記事のリサーチから文章作成を自動化
- 必要な情報・サジェストキーワードをリサーチ
- SEOに沿った見出しの作成
- 作成した見出しを元に下書きを生成
このワークフローで、編集者は校正のみに集中することができます。
業界ニュースの毎朝サマリー配信
- 1.WebPilotなどのWebスクレイピング系ツールと連携
- 2.指定URLの最新記事を収集
- 3.タグやキーワードで絞り込み、1記事100字以内で要約
- Slackやメールに自動送信
このワークフローで、自動的に毎朝のニュースを配信できます。
Difyについてよくある質問
初心者から上級者まで寄せられる代表的な疑問にQ&A形式で答えます。
Difyのまとめ
Difyとは、オープンソース・マルチモデル対応・ノーコード開発がそろった次世代のAIアプリケーション開発基盤です。
初心者でも今日から無料で試せ、上級者はプラグインやAPIで自在に拡張できます。
オンラインスクールでは、この記事で触れきれなかった実践ノウハウや高度な設計方法を体系的に学べます。
まずは本記事で紹介した方法で体験し、さらにスクールでレベルアップしてみてはいかがでしょうか。
