Difyとは、AIエージェントやチャットボット、AIを組み込んだワークフローを、画面上の操作で作れるオープンソースのプラットフォームです。作ったアプリは、Webアプリとして公開したり、APIとして社内システムから呼び出したりできます。社内文書を読み込ませて回答させる「ナレッジ（RAG）」の機能も備えています。
プログラミングの経験が少なくても生成AIのアプリを作れることから、社内の問い合わせ対応や文書作成の効率化の手段として注目されています。本記事では、Difyの公式ドキュメントをもとに、できること、使い方の流れ、導入時の注意点、ワークフロー自動化ツールのn8nとの使い分けを業務目線で解説します。
Difyとは
Difyの公式ドキュメントでは、Difyを「AIアプリケーションを構築するためのオープンソースのプラットフォーム」と説明しています。エージェント、AIワークフロー、チャットボットを作成し、Webアプリとして公開したり、APIで呼び出したりできます。
GitHubのREADMEでは、主な機能として次のものが挙げられています。
| 機能 | 内容（READMEの説明の要約） |
|---|---|
| ワークフロー | 画面上のキャンバスでAIワークフローを構築・テスト |
| モデルへの対応 | 数百の商用・オープンソースのLLMと連携 |
| RAGパイプライン | 文書の取り込みから検索まで幅広く対応 |
| エージェント | 自律的に動作するエージェント |
| LLMOps | アプリのログや性能を継続的に監視・分析 |
| Backend-as-a-Service | すべての機能に対応するAPIを提供 |
Difyで作れるアプリの種類
公式ドキュメントでは、次のような種類のアプリが説明されています。
| 種類 | 公式ドキュメントの説明の要約 | 業務での使い方の例 |
|---|---|---|
| Chatbot | モデルとプロンプトで作る最もシンプルな会話アプリ | 社内向けの質問窓口 |
| Agent | モデルが推論・判断し、ツールを使う会話アプリ | 情報を調べて回答するアシスタント |
| Chatflow | 会話の中で複数の処理を組み合わせる | 問い合わせ内容に応じて回答方法を変える窓口 |
| Workflow | AIモデル・ツール・ロジックを組み合わせた処理 | 文書の要約、分類、データの抽出 |
| Text Generator | 入力から文章を1回で生成する | メール文や商品説明の下書き |
ナレッジ（RAG）
Difyには、社内の文書を取り込んでアプリの回答の根拠にする「ナレッジ」の機能があります。マニュアルや社内規程を取り込み、その内容に基づいて回答する社内問い合わせボットなどを作れます。RAGの仕組みについてはRAGとはで詳しく解説しています。
公開の方法
作ったアプリは、Webアプリとして公開したり、APIで社内システムから呼び出したりできます。公式ドキュメントでは、DifyのアプリをMCPサーバーとして公開し、MCPに対応したAIツールから利用する方法も案内されています。MCPについてはMCPとはをご覧ください。
クラウド版とセルフホスト版の違い
Difyには、提供元が運用するクラウド版と、自社の環境で運用するセルフホスト版（Community Edition）があります。
| 項目 | クラウド版（Dify Cloud） | セルフホスト版（Community Edition） |
|---|---|---|
| 始め方 | アカウントを作成してすぐに使える | Docker Composeで自社の環境に構築 |
| 運用 | 提供元が運用 | 自社でサーバーの運用・更新を行う |
| データの置き場所 | 提供元の環境 | 自社が管理する環境 |
| 向いている企業 | まず試したい、運用の手間を減らしたい | データを自社環境に置きたい、技術者がいる |
公式ドキュメントでは、クラウド版には無料のSandboxプランがあると案内されています。プランごとの料金や上限は変わる可能性があるため、公式の料金ページで確認してください。セルフホスト版について、GitHubのREADMEでは最低要件としてCPU 2コア以上、メモリ4GiB以上が示されています。
業務での活用例
| 部署 | 活用例 | 使うアプリの種類 |
|---|---|---|
| 総務・情報システム | 社内規程やITの使い方に答える問い合わせボット | Chatbot＋ナレッジ |
| カスタマーサポート | 問い合わせの分類と回答案の作成 | Workflow |
| 営業 | 商談メモから提案書の骨子を作成 | Workflow |
| マーケティング | 商品情報から説明文やSNS投稿の下書きを作成 | Text Generator |
| 経理 | 請求書の内容からデータを抽出 | Workflow |
問い合わせ対応の自動化の全体像は問い合わせ対応のAI活用で解説しています。
Difyの使い方の流れ
- 目的を決める誰の・どの業務を楽にするか
- モデルを設定利用するLLMのAPIキーを登録
- ナレッジを登録マニュアルや規程を取り込む
- アプリを作成・テスト実際の質問で回答を確認
- 公開Webアプリ・APIで社内に展開
特に重要なのは、テストの段階です。実際の業務で寄せられる質問を20〜30件用意し、回答が正しいか、ナレッジにない質問にどう答えるかを確認しましょう。ナレッジにない内容について「分かりません」と答えられるよう、プロンプトで指示しておくことが大切です。
n8nとの違いと使い分け
Difyとワークフロー自動化ツールのn8nは、どちらも「ワークフロー」を画面上で作れますが、得意分野が異なります。
| 観点 | Dify | n8n |
|---|---|---|
| 中心となる用途 | AIアプリ（チャット・エージェント・RAG）の構築 | システム間の連携と業務の自動化 |
| 得意なこと | ナレッジを使った回答、会話の設計、AI処理の組み立て | 多数のSaaSとの連携、定期実行、データの受け渡し |
| 利用者が触れる画面 | チャット画面やWebアプリとして公開しやすい | 主に裏側で動く自動化 |
実際の業務では、両方を組み合わせると効果的です。たとえば、n8nで問い合わせフォームの内容を受け取り、DifyのAPIで回答案を作成し、その結果をn8nでチャットツールやCRMに登録する、といった使い方です。n8nの基本はn8nの使い方、ワークフローツールの比較はn8n・Make・Zapierの比較をご覧ください。
導入時の注意点
- 入力してよい情報（個人情報・機密情報）のルールを決めたか
- 利用するLLMの提供元の、データの取り扱い条件を確認したか
- ナレッジに登録する文書は最新で、公開範囲に問題がないか
- 回答の誤りが起きたときの責任者と修正の手順を決めたか
- セルフホストの場合、更新とバックアップの担当者を決めたか
- 利用状況とログを定期的に確認する担当者を決めたか
社内でAIを使うためのルールは生成AIの社内ガイドライン、AIエージェント特有のリスクはAIエージェントのセキュリティリスクで解説しています。
FlowStack Labsの見解：Difyは「作れる」より「育てられる」かで評価する
Difyを使うと、社内問い合わせボットのようなアプリを短時間で作れます。しかし、私たちがより重要だと考えているのは、公開した後に回答の質を改善し続けられるかどうかです。
社内向けのAIアプリは、最初から完璧に答えられることはほとんどありません。ログから「答えられなかった質問」や「誤った回答」を見つけ、ナレッジやプロンプトを更新するという運用を続けることで、初めて業務で使えるレベルになります。そのため、導入時には「誰が、どのくらいの頻度でログを確認し、改善するか」まで決めておくことをおすすめしています。
また、Difyは単体で完結させるより、既存の業務システムやワークフロー自動化ツールと組み合わせたほうが効果が大きくなります。チャットで答えるだけでなく、回答の結果を記録したり、担当者へ引き継いだりする仕組みまで設計すると、業務全体の効率化につながります。
よくある質問
QDifyは無料で使えますか？
公式ドキュメントでは、クラウド版に無料のSandboxプランがあると案内されています。また、セルフホスト版（Community Edition）を自社の環境で運用することもできます。ただし、LLMの利用料は別途かかる場合があります。最新のプランと条件は公式サイトで確認してください。
Qプログラミングの知識がなくても使えますか？
画面上の操作でアプリを作れるため、簡単なチャットボットであればプログラミングの知識がなくても作成できます。ただし、社内システムとの連携やセルフホストでの運用には、技術的な知識が必要になります。
QDifyで作ったアプリを社外に公開できますか？
Webアプリとして公開できます。ただし、社外向けに公開する場合は、誤った回答への対応、個人情報の取り扱い、ライセンスの条件などを事前に確認することが重要です。
QDifyとChatGPTの違いは何ですか？
ChatGPTはAIと対話するためのサービスです。Difyは、さまざまなLLMを使って、自社の業務に合わせたAIアプリを作るためのプラットフォームです。ナレッジやワークフローを組み合わせ、特定の業務に特化したアプリを作れる点が異なります。
QDifyとn8nはどちらを選べばよいですか？
AIとの会話やナレッジを使った回答が中心ならDify、システム間の連携や定型業務の自動化が中心ならn8nが向いています。両方を組み合わせて使うことも有効です。
まとめ
- Difyは、AIエージェント、チャットボット、AIワークフローを画面上で作れるオープンソースのプラットフォームです。
- Chatbot、Agent、Chatflow、Workflow、Text Generatorなどのアプリを作れ、ナレッジ（RAG）の機能も備えています。
- 作ったアプリは、Webアプリ・API・MCPサーバーとして公開できます。
- クラウド版とセルフホスト版があり、ライセンスには追加の条件があるため確認が必要です。
- n8nなどのワークフローツールと組み合わせると、業務全体の効率化につながります。
Difyを使った社内問い合わせボットやAIワークフローの設計、既存システムとの連携は、FlowStack Labsの無料相談でご相談いただけます。
