「AIを業務に活用したいけれど、何から手をつければいいかわからない」「プログラミングの専門知識がないと難しいのでは？」このような悩みを抱えるビジネスパーソンは少なくないでしょう。しかし、AI技術の進化は目覚ましく、現在では専門家で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プラットフォームが登場しています。その代表格が、今回ご紹介する「Dify（ディファイ）」です。

Difyは、オープンソースのLLM（大規模言語モデル）アプリ開発プラットフォームであり、GUI操作を基本としているため、プログラミング経験が浅い方でもオリジナルのAIチャットボットやワークフローを構築できます。本記事では、AI開発の知識がない初心者の方でも安心して学べるよう、Difyの基本的な概念から、実際に簡単なAIアプリケーションを作成する手順までを、弊社代表の岡田とエンジニアの秋月の対話形式で分かりやすく解説します。

この記事を読み終える頃には、あなたもDifyを使ったAI開発の第一歩を踏み出せているはずです。

Difyとは？直感操作でAIアプリを開発できる新時代のプラットフォーム

https://dify.ai/jp

岡田：最近、お客様から「手軽に始められるAI開発ツールはないか」と聞かれることが増えてきました。そこで注目しているのが「Dify」なんですが、まずはこのツールがどういうものなのか、秋月さんから簡単に解説してもらえますか？

秋月：はい。Difyは、一言で言うと「LLM（大規模言語モデル）を活用したAIアプリケーションを、ノーコードまたはローコードで開発できるプラットフォーム」です。最大の魅力は、プログラミングをせずとも、画面上でブロック（ノード）を繋ぎ合わせるだけで、複雑な処理を行うAIワークフローを構築できる点にあります。

Difyの主な特徴

秋月：Difyには、ビジネスで活用する上で嬉しい特徴がいくつかあります。

岡田：なるほど。特に、自社データに基づいた回答ができるRAG機能が簡単に使えるのは大きいですね。これまでのAIチャットボットは一般的な知識しか答えられませんでしたが、Difyを使えば、専門的な問い合わせに対応する「社内エキスパートAI」のようなものも作れるわけですね。

【実践チュートリアル】Difyで簡単な翻訳AIアプリを作ってみよう

岡田：では早速、Difyの基本的な使い方を体験してみましょう。今回は、初心者向けに簡単なワークフローを組んでみるのが良さそうですね。

秋月：そうですね。今回は「ユーザーの入力が『挨拶』か『質問』かをAIに判断させ、それぞれ異なる言語に翻訳して返す」という簡単なAIアプリケーションを作成してみましょう。このチュートリアルを通して、Difyの基本的な操作方法をマスターできるはずです。

STEP1: ワークフローの全体像を設計する

秋月：まず、Difyの「スタジオ」から「ワークフローを作成」を選びます。今回は、以下のような流れの処理を作成します。

1. 開始: ユーザーからの入力を受け取る

2. LLM（分類）: 入力内容が「挨拶」か「質問」か「その他」かを判断する

3. IF/ELSE: 判断結果に応じて処理を3つに分岐させる

4. LLM（翻訳）: 分岐先でそれぞれ「英語」「韓国語」「フランス語」に翻訳する

5. 変数集約機: 3つの分岐の結果を1つにまとめる

6. 終了: 翻訳結果を出力する

岡田：視覚的に処理の流れが分かっていいですね。まさにこれがDifyの強みですね。

STEP2: 基本的なノードを配置する（開始・終了）

秋月：ワークフローを作成すると、最初に「開始」ノードが配置されています。ここが全ての処理の入り口です。ユーザーが入力したテキストは、このノードの content という変数に格納されます。今回は、まず「終了」ノードを配置して、開始ノードと線で繋いでみましょう。これで「入力をそのまま出力する」という最もシンプルなワークフローが完成します。

STEP3: LLMノードでユーザーの入力を分類する

岡田：次に、ユーザーの入力内容をAIに判断させる部分ですね。

秋月：はい。左側のツールボックスから「LLM」ノードをドラッグ＆ドロップで配置します。そして、開始ノードとこのLLMノードを繋ぎます。このLLMノードの役割は、入力された文章が「挨拶」「質問」「その他」のどれに該当するかを分類することです。

秋月：ノードをクリックして、プロンプト欄に以下のように指示を入力します。

コンテンツを、あいさつ or 質問 or その他に分類してください。
質問は、「？」が付いた文章を質問と定義します。

■ 注意事項
- 余計な挨拶文は不要です。
- 分類結果のみを出力してください。

入力：{{content#}}

{{content#}}の部分に、開始ノードで受け取ったユーザーの入力が自動的に挿入されます。

STEP4: IF/ELSEノードで処理を分岐させる

岡田：AIの分類結果を使って、処理を分けるわけですね。

秋月：その通りです。ここで「IF/ELSE」ノードを使います。このノードは、条件に応じて処理の流れを分岐させるためのものです。先ほどのLLMノードの出力を、このIF/ELSEノードに接続します。

秋月：IF/ELSEノードには、3つのケース（分岐）を設定します。

• ケース1: 前のLLMノードの出力（分類結果）に「あいさつ」という単語が含まれる場合

• ケース2: 前のLLMノードの出力に「質問」という単語が含まれる場合

• ELSE（それ以外）: 上記のどちらでもない場合

STEP5: 分岐先でそれぞれ翻訳処理を行う（LLMノード）

岡田：分岐した先で、それぞれ翻訳をさせるんですね。

秋月：はい。各分岐の先に、新しいLLMノードを3つ配置します。そして、それぞれのLLMノードに、異なる言語への翻訳を指示します。

• 挨拶（ケース1）の分岐先LLM: 以下の文章を英語に翻訳してください：{{content#}}

• 質問（ケース2）の分岐先LLM: 以下の文章を韓国語に翻訳してください：{{content#}}

• その他（ELSE）の分岐先LLM: 以下の文章をフランス語に翻訳してください：{{content#}}

重要なのは、ここでの入力が分類結果ではなく、一番最初のユーザー入力 {{content#}} である点です。

STEP6: 変数集約機で出力を一つにまとめる

岡田：3つに分かれた処理を、最後はまた一つにまとめないといけないんですね。

秋月：その通りです。そのままでは出力がバラバラになってしまうので、「変数集約機」というノードを使って、3つのLLM（翻訳）ノードからの出力を1つの変数にまとめます。3つの翻訳LLMノードを、すべてこの変数集約機ノードに接続します。これにより、どの分岐を通ったとしても、結果は一つの流れに合流します。

秋月：最後に、この変数集約機ノードを「終了」ノードに接続すれば、ワークフローの完成です。

STEP7: 実行とテスト

岡田：では、実際に動かしてみましょう。

秋月：画面右上の「実行」ボタンを押します。まず、「こんにちは」と入力してみましょう。

岡田：「Hello」と返ってきましたね！ちゃんと「挨拶」だと判断されて、英語に翻訳されています。

秋月：次に、「りんごは美味しいですか？」と入力してみます。

岡田：「사과는 맛있나요?」と韓国語で返ってきました。これも「質問」だと正しく認識されていますね。

秋月：最後に、「今日は天気が良い」と入力してみましょう。

岡田：「Aujourd'hui, il fait beau.」とフランス語になりました。「その他」の分岐もしっかり機能していますね。こんなに簡単に、条件分岐を含むAIアプリが作れてしまうとは驚きです。

Difyを使いこなすための次のステップ

岡田：今回のチュートリアルで基本はよく分かりました。ここからさらに高度なことをするには、どうすればいいでしょうか？

秋月：Difyには、今回使用しなかった便利なノードがまだまだたくさんあります。例えば、「知識（ナレッジ）」ノードを使えば、PDFやテキストファイルを読み込ませて、社内データに基づいた回答を生成できますし、「HTTPリクエスト」ノードを使えば、外部のAPIと連携して天気予報を取得したり、CRMにデータを登録したりすることも可能です。

岡田：なるほど。つまり、Difyをハブとして、様々な社内システムや外部サービスとAIを連携させ、業務自動化の幅を大きく広げられるということですね。社内のFAQ対応チャットボットや、営業の日報作成アシスタント、市場データの自動分析ツールなど、アイデア次第で様々な応用が考えられそうです。

まとめ

今回は、ノーコードAI開発プラットフォーム「Dify」の基本的な使い方について、簡単な翻訳AIアプリの作成を通して解説しました。

本記事のポイントを改めてまとめます。

• Difyはプログラミング不要でAIアプリを開発できるプラットフォーム

• 「ノード」を繋ぐことで、直感的に処理の流れ（ワークフロー）を構築できる

• LLMノードでAIに指示を出し、IF/ELSEノードで処理を分岐させることができる

• 知識（ナレッジ）の連携や外部APIとの接続など、拡張性も高い

Difyのようなツールの登場により、AI開発のハードルは劇的に下がりました。これまで「AIは専門家の領域」と考えていた方も、まずは本記事で紹介したような簡単なアプリ開発から挑戦してみてはいかがでしょうか。自らの手でAIを動かす体験は、きっと新たなビジネスの可能性を切り拓くきっかけになるはずです。

より高度なワークフローの構築や、実際のビジネス課題に即したAIの導入をご検討の際は、ぜひ私たち専門家にご相談ください。

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注釈

• Dify: オープンソースで提供されているLLMアプリケーション開発プラットフォーム。GUIベースで直感的にAIアプリを構築できる。

• LLM (Large Language Model): 大規模言語モデル。膨大なテキストデータでトレーニングされたAIで、人間のように自然な文章を生成・理解できる。ChatGPTやGeminiなどが代表例。

• ノーコード/ローコード: ソースコードを記述することなく（ノーコード）、あるいは最小限の記述で（ローコード）、アプリケーションを開発する手法。

• API (Application Programming Interface): ソフトウェアやプログラム、Webサービス同士を繋ぐためのインターフェース。

• RAG (Retrieval-Augmented Generation): 外部の知識ベースから関連情報を検索し、その情報を基にLLMが回答を生成する技術。

FAQコンテンツ

Q1: Difyは本当に無料で使えますか？

A1: はい、Difyにはクラウド版の無料プランと、自社サーバーにインストールして使えるオープンソース版があります。クラウド版の無料プランにはいくつかの制限がありますが、基本的な機能を試すには十分です。より多くの機能や大規模な運用が必要な場合は、有料プランやセルフホスト版の利用を検討すると良いでしょう。

Q2: Difyを使うのにプログラミングの知識は必須ですか？

A2: いいえ、必須ではありません。本記事でご紹介したように、基本的な機能はプログラミングの知識がなくても、マウス操作だけで利用できます。ただし、外部APIとの連携を行う「HTTPリクエスト」ノードや、複雑なデータ処理を行う「Code」ノードなどを使いこなすには、Pythonなどの基本的なプログラミング知識があると活用の幅が大きく広がります。

Q3: DifyではどのようなLLMが使えますか？

A3: Difyは多くの主要なLLMに対応しています。OpenAIのGPTシリーズ、AnthropicのClaudeシリーズ（Opus, Sonnet, Haiku）、GoogleのGeminiシリーズなど、最新かつ高性能なモデルから選択できます。また、オープンソースのLLMをセルフホストして接続することも可能です。

Q4: Difyで作成したAIチャットボットを自社のWebサイトに埋め込むことはできますか？

A4: はい、可能です。Difyで作成したアプリケーションは、Webサイトに埋め込むためのJavaScriptコードや、スタンドアロンのWebアプリとして公開するためのURLを簡単に生成できます。これにより、専門的な知識がなくても、自社のサービスサイトにFAQチャットボットなどを設置することが可能です。

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