Difyの概要や使い方、機能、メリット・デメリット、活用例をまとめてみた

Difyを使えば、プログラミングスキルがなくても、ドラッグ&ドロップの簡単な操作でAIアプリを作成できます。チャットボットやAIエージェントの開発、複雑なワークフローの構築も可能です。

この記事では、Difyの概要や機能、メリット・デメリット、そして具体的な活用例を詳しく解説します。「AIを活用したビジネス改善を検討している方」「ノーコードでAIアプリを開発したい方」はぜひ参考にしてください。

Difyとは

画像出典：Dify公式（https://dify.ai/jp）

Dify（ディファイ）は、ノーコードでLLM（大規模言語モデル）アプリを開発できるプラットフォームです。AI版Zapierのような位置づけで、複雑なコーディングなしでAIアプリを作成できる点が特徴です。

ユーザーは「LLM」や「IF分岐」などの機能を持つノードを接続するだけで、裏側の処理を簡単に構築できます。LangChain（LLMを用いたアプリ開発を効率的に行うためのライブラリ）のような類似プラットフォームがコーディングを必要とするのに対し、Difyはコードを書かずに使用できる点が大きな強みです。

弊社がDifyの運営チームへのインタビューをまとめたnoteも、ぜひ参考にしてください。

NOVEL運営のNOTE：話題のDify運営メンバーと面会したので、色々質問してみた！｜岡田徹

何ができる？Difyのできること一覧

Difyのできることは、以下の3つです。いずれもテンプレートから作成でき、ゼロから作成しなくてもすぐ使えます。

• ワークフロー作成

• チャットボット作成

• AIエージェント作成

ワークフロー作成

Difyでは、作業を自動化するワークフローを作成できます。起きる→顔を洗う→朝ごはんを食べる→歯を磨く→服を着る→かばんを持つ→靴を履く→出発する、というように、「やることの順番」を決めて自動化できます。

チャットボット作成

Difyを使って、特定の領域に特化するといった独自のチャットボットも作ることができます。社内だけで使うプライベートな環境構築から、FAQに対応できるものまでアレンジは幅広いです。

AIエージェント作成

Difyでは、通常のチャットボットより賢く、自ら考え、必要な情報を探し、計算しながら回答するAIエージェントも作成可能です。「明日の天気」を尋ねると、AIエージェントが天気予報を調べて教えてくれるといった具合です。前述のワークフローを呼びだすこともでき、複雑な作業も簡単に依頼できます。

Difyや生成AI導入で少しでも悩みや疑問があればお気軽にお問い合わせください。貴社の業務に合わせた生成AIの導入を「検討段階」からサポートいたします。

Difyの機能一覧

Difyで利用できる主要な機能は、以下のとおりです。この機能を使うと、AIを使ったアプリを簡単に作ることができます。

• ノードをつなげる編集画面

• プレビュー機能

• 実行ログ確認

• RAG機能

• API機能

ノードをつなげる編集画面

Difyで使えるノードは小さな機能単位で、以下のようなものがあります。

• AIのこと（LLM）

• 分岐（IF文）

• 繰り返し（イテレーション）

• 外部情報（RAG）

編集画面は直感的に操作できるよう設計されており、ノードを接続することで、様々な処理を実現できます。ノードの種類については、後述します。

プレビュー機能

Difyのプレビュー機能は、作成した処理をテストできる機能です。実行中のノードが緑色で表示されるため、動作状況が一目で分かります。この機能により、自作のワークフローの動作確認を簡単に行えます。

実行ログ確認

Difyでは、過去の実行記録をすべて閲覧できます。パフォーマンス向上や問題特定に役つほか、不具合の箇所を特定して修正できるため、デバッグ作業も効率化できます。

RAG機能

RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、外部データを取り込んでAIに新たな知識を与え、回答の精度を向上させる技術です。現在ではRAGは一般化しており、多くのLLMアプリでは必須の技術です。

Difyでは、以下のソースから情報を取得できます。どのデータを使うケースでも、きれいに整形されたデータを使うほど、より正確で役立つ情報が得られる可能性も高くなります。

• テキスト

• Notion

• Webサイト

例えば、https://sakubun.ai/ の情報を読み込ませた場合、Firecrawlという外部ツールを使用すると、トップページからリンクをたどって下層ページも探索できます。

また、Rerankという機能もあり、RAGで取得した情報を再度並び替えて優先順位をつけることでさらなる精度向上も見込めます。

関連記事：RAGとは？文書生成AIの課題を軽減する技術のメリットわかりやすい活用イメージ

API機能

Difyでは、作成したワークフローをAPIとして外部に公開できます。自社システムとの連携や他のアプリケーションでの利用も可能です。

APIとは「アプリケーション・プログラミング・インターフェース」の略で、ソフトウェア同士が通信するための仕組みです。異なるプログラムやサービス間でデータやリソースを安全かつ効率的に共有・交換できます。

Difyや生成AI導入で少しでも悩みや疑問があればお気軽にお問い合わせください。貴社の業務に合わせた生成AIの導入を「検討段階」からサポートいたします。

Difyでよく使うノード一覧

Difyで利用できるよく使うノードは、以下のとおりです。このノードだけでも覚えておくと、自分だけのAIアシスタントや便利なシステムを作ることができます。

• 入力

• LLM（AI）

• ナレッジ検索

• 分類

• IF文

• イテレーション（繰り返し処理）

• Pythonコード

• 終了

Difyのノード一覧は、下記ページでまとめられているため、『何か欲しい機能』があれば調べてみると意外に見つかります。

Dify公式：ノードの説明

入力

入力ノードは、ワークフローの始まりを決める役割があります。ユーザーがチャットやワークフローを使い始めるときに、どのような情報を入れてもらうかを決められます。

LLM（AI）

LLMノードは、GPTやClaudeなどの大きな言語モデル（AI）を使うための場所です。AIに何をしてほしいか、どのようなふうに答えてほしいか（プロンプトの定義）を指示します。

ナレッジ検索

ナレッジ検索ノードは、前もって用意した情報の中から必要なものを探し出す役割があります。例えば、会社の規則や製品の説明など、よく聞かれる質問の答えを素早く見つけることができます。

分類

分類ノードは、文章を読んで、それがどのような種類のものかを判断します。単純なパターンマッチではなく、LLMを使えば「AIに判断を委ねて」柔軟に分類できます。

例えば、お客さんの質問が「商品について」なのか「配送について」なのかを見わけるなどに利用可能です。

IF文

IF文ノードは簡単な条件分岐、「もし〜なら、こうする」というような判断をワークフローの中に組み込めます。例えば、「もし年齢が20歳以上なら、こちらの情報を見せる」といった使い方ができます。

イテレーション（繰り返し処理）

イテレーションノードは、同じ作業を何回も繰り返すノードです。商品情報をまとめて処理したり、リストの中の項目を1つずつ確認したりするのに使え、AIエージェントでも組み込まれます。

Pythonコード

Pythonコードノードは、Pythonを使ってより複雑な処理を入れられるノードです。データの計算や整理、外部のサービスとのやりとりなど、細かい作業を自由に設定できます。

終了

終了ノードは、ワークフローの最後に置きます。ここで、ユーザーにどのような答えを返すか、どのような結果を示すかを決めます。

Difyや生成AI導入で少しでも悩みや疑問があればお気軽にお問い合わせください。貴社の業務に合わせた生成AIの導入を「検討段階」からサポートいたします。

Difyのツールとは？

Difyのツールは、Difyの機能をもっと便利にする外部のプラグインのことです。Webサイトの情報を集めたり、きれいな画像を作ったりできます。

主に、クローラー系、画像生成系が多い印象です。一定の技術は必要となりますが、自分でプラグインの開発もできます。

Dify公式（プラグイン開発）：高度統合ツール

Tavily

例えば、DifyのツールにあるTavilyは、インターネットの最新情報を使ってAIエージェントを作るのに使えるツールです。ニュースを要約したり、最新のトレンドを分析したりするAIを作るのに役立ちます。

Stability（Stable Diffusion）

Stability（Stable Diffusion）は、入力値（プロンプト）から画像を作り出すツールです。思い描いた場面を文章で伝えると、それに合った画像を生み出してくれます。

アイデアを視覚化したいときや、独自のイラストが欲しいときに便利です。

Difyや生成AI導入で少しでも悩みや疑問があればお気軽にお問い合わせください。貴社の業務に合わせた生成AIの導入を「検討段階」からサポートいたします。

Difyを使う3つのメリット

Difyを使うメリットは、以下の3つです。

• 非エンジニアでも利用できる

• すぐに仮説検証できる

• 精度改善が簡単にできる

非エンジニアでも利用できるDify

通常のアプリ開発では複雑なプログラミング言語が必要ですが、Difyでは画面上の簡単な操作だけでAIアプリを作成できます。

AIへの指示文である「プロンプト」の書き方や、Dify内の「ノード」という部品の使い方については多少の学習が必要ですが、従来のプログラミングよりも習得が容易です。

すぐに仮説検証できるDify

従来のプログラミングでは時間がかかる実装も、Difyなら思いついたアイデアをすぐに具現化できるため、素早く仮説検証できます。また、うまくいかない場合も迅速に修正できるため、多くのアイデアを効率的に検証できます。

精度改善が簡単にできるDify

AIアプリの精度、つまり正確性は非常に大切ですが、DifyではAIへの指示文（プロンプト）やアプリの動作（ワークフロー）を即座に変更できます。

例えば、

• AIの回答が不十分な場合、プロンプトを微調整

• アプリの動作に問題がある場合、ワークフローを修正

などのように、AIアプリの精度を継続的に向上できます。

Difyを使う際に気になるデメリット

Difyを使う際に気になるデメリットは、以下の3つです。

• 権限周りの設定が不足する

• 大規模な処理に弱い

• アップデートが大変（オンプレミスの場合）

権限周りの設定が不足する

Difyはユーザー権限の設定が不足してしまいやすく、大規模な組織で使うときには以下の使いにくさを感じるかもしれません。

• 作成したテンプレートを誰でも消せてしまう

• 誰でもテンプレートを使えてしまう

• 実行ログが見られてしまう

• テンプレートが一般公開されてしまう

• 使用量の制限などができない

機密情報の漏えいやリソースの無駄遣いにつながります。有料の「エンタープライズプラン」であれば、より詳細な権限設定が可能となり、大規模組織でも安全に使用できます。

大規模な処理に弱い

Difyでは、大量の処理を同時に実行しようとすると問題が発生することもあります。弊社でも数千件の処理を一度に実行しようとした際に、うまくいきませんでした。

動いたとしても安定性が失われるため、Difyを自前のコンピューターやサーバーにインストールして使用する「セルフホスト」方式が良いかもしれません。

アップデートが大変（オンプレミスの場合）

オンプレミス環境でDifyを使用する場合、頻繁にアップデートされるため、新バージョンへの更新作業が大変です。技術があれば良いですが、頻繁なアップデートにより思った以上に時間がかかります。更新作業が大変であれば、クラウド版Difyが無難です。

Dify公式（リポジトリ）：https://github.com/langgenius/dify

Difyの活用例

Difyを使うと、難しそうなことも簡単にできます。以下では、具体的な活用例を5つ紹介します。

カスタマーサポートチャットボット

カスタマーサポートチャットボットは、顧客の質問に答える自動応答システムです。Difyを使用すると、複雑な分岐にも対応できるほか、事前知識をインプットして対応内容ごとに引っ張ってくるようなチャットボットを作成できます。

ニュース要約システム

弊社（NOVEL）でも利用しているのが、Difyを使った長文の記事を簡潔にまとめるニュース要約システムです。記事を投入すると、日本語で要約を得られるように作り上げており、海外のニュースでも対応可能です。

企業調査

Difyを用いると、企業情報を効率的に収集するシステムを作成できます。会社名を入力するだけで、以下のような情報を自動的にまとめます。

• 事業内容

• 企業規模

• 最新のニュース

記事作成ワークフロー

Difyは、定型的な記事を大量に作成する際にも利用できます。例えば、商品紹介記事であれば、商品名、特徴、価格などの基本情報を入力すると、記事の下書きを自動生成します。

個人に最適な研修内容の作成

Difyを使用して、個人の特性に合わせたカスタマイズされた学習プランも作成できます。学習目標、経験レベル、学習スタイルの好みなどの情報を入力すると、最適な学習計画を提案します。

そのほか、詳しい活用事例については下記ページもご覧ください。

関連記事：Difyの活用事例15選｜実際に利用した企業の貴重な実例も解説

Difyや生成AI導入で少しでも悩みや疑問があればお気軽にお問い合わせください。貴社の業務に合わせた生成AIの導入を「検討段階」からサポートいたします。

Difyの基本的な使い方

Difyの使い方は大きくわけて2つあります。1つはブラウザを使う方法、もう1つはローカル環境で使う方法です。以下で簡単に解説します。

ブラウザ

1. Difyの公式サイトにアクセス

2. アカウント作成

3. ホーム画面でアプリ作成方法を選択

4. アプリのタイプ、名前、説明を設定

5. 必要事項を記入

6. デバッグとプレビューでテスト実行

7. 保存と公開

Difyの公式サイトにアクセスして、アカウントを作ります。そのあと、「アプリを作成する」ボタンをクリックして、好きなテンプレートを選ぶか、最初から作るかを決めます。アプリの名前や説明を入れたら、あとは画面の指示にしたがって進めるだけです。

ローカル

1. GitHubからDifyのリポジトリをクローン

2. Dockerディレクトリに移動してDockerを起動

3. 正しく実行されているか確認

4. Difyをアップグレード

5. ローカル環境を立ち上げてサインアップ

上記は、Dockerを使った方法です。自分のコンピューター上で動くので、インターネットに接続していなくても使えます。

また、自分で細かい設定ができるので、より高度な使い方も可能です。ただし、技術的な知識が必要となることから非エンジニアの人にはおすすめできません。

まとめ

Difyでは、プログラミングの知識がなくても、マウス操作だけでチャットボットやAIエージェント、複雑なワークフローを作れます。ノードを組み合わせて、入力から処理、出力までを自由に設計できるのが特徴です。

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Difyに関するよくある質問

Difyの運営会社は？

Difyの運営会社は、LangGenieです。作ったのは中国のTencent Cloud CODING DevOpsチームのようです。Tencentや政府機関とは一切関係がなく、純粋に市場主導型だと公式で公開しています。

出典：https://x.com/dify_ai/status/1788815851145314809

Difyのワークスペースとは何ですか？

Difyのワークスペースは、Difyを使うときの作業場所のようなものです。ここですべての作業を行い、AIアプリの管理ができます。

Difyは商用利用可能？

Difyは、以下の条件に該当しない場合に限り、商用利用が可能です。

• マルチテナントSaaSを提供する場合（許可が必要）

• ロゴや著作権情報の削除・変更（明確な禁止）

詳しくは下記ページをご覧ください。

関連記事：【企業向け】Difyは商用利用可能！無料で使える範囲と有料ライセンスの境界線

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