監修

原田 博植

株式会社グラフ CEO

シンクタンク、外資ITベンチャー、リクルートにて、データベースの収益化に貢献。データサイエンス組織の立ち上げを成功させ、リクルート初のチーフデータサイエンティストに就任。多数の成長事業のデータベース改良やアルゴリズム開発施策を歴任。

日経データサイエンティスト・オブ・ザ・イヤー 受賞
経済産業省 競争政策研究会 委員
著者：データサイエンティスト養成読本

Difyとは？特徴・できること・使い方・業務活用までわかりやすく解説

AI活用による業務効率化に関心を持ちつつも、「プログラミングのハードルが高い」と感じるビジネスパーソンは少なくありません。AIは知的業務の自動化・省力化に強力な武器となりますが、実装や運用の壁は依然として高いものがあります。この課題感の中で、近年急速に注目を集めているプラットフォームが「Dify」です。

Difyとは、まるでブロックを組み合わせるような直感的なインターフェースで、AIチャットボットやナレッジ活用型エージェントなど、業務を加速する独自AIアプリを誰でも簡単に作成・公開できる革新的なオープンソース基盤です。その実力は、専門職やIT部門だけでなく、現場のビジネスプロフェッショナルにも十分に届いています。

ChatGPTをはじめとした複数の最新大規模言語モデル（LLM）が選べる柔軟性、FAQデータや社内マニュアルといった独自ドキュメントを「RAG技術（検索拡張生成）」で直接活用できる高度な検索能力。さらに、業務用AIエージェントによる本格的なプロセス自動化にも拡張でき、単なるAIチャットツールの枠を超えた存在感を見せています。

本記事では、Difyとはなにかという基本概念から、Dify できること（コア機能・導入効果）、Dify 使い方（画面操作～アプリ公開ステップ）、Dify 業務活用（部門別シナリオとKPI）、ビジネス導入に不可欠なセキュリティ・料金・運用上の注意点まで、幅広く、かつ具体的に解説します。AIの民主化が加速しつつある現在、AIツール活用の第一歩として、Difyはなぜ有力なのか。その理由を徹底的にひもといていきます。

Difyとは（基本機能・コンセプトと他ツールとの違い）

Difyとは、単なるAIチャットツールではなく、生成AIアプリ・エージェントのビルダーであり、その中核となるのは「ノーコードによるカスタムAIアプリの設計・運用」にあります。Difyを通じて、業種や部門・規模を問わず、AIによる生産性向上と知識資産活用を誰もが実現できるようになりました。

このプラットフォームの最大の特徴は、主要な大規模言語モデルであるGPTシリーズ（OpenAI）、Claudeシリーズ（Anthropic）、Geminiシリーズ（Google）など複数のAIモデルを“用途ごとに”自由に選択できる点です。従来、AIチャットサービスは個別仕様・閉じた環境が多かったのに対し、Difyは「オープンソース型基盤」と「主要AIエンジンの横断的連携」を両立。つまり
「AIサービスの“作り手”が現場に拡がる社会」を現実のものにしています。

ノーコードの可視化インターフェースでは、入力（ユーザーからの質問）、LLM（AIモデル）、ツール（RAG検索や外部API連携）、出力（チャット返信やファイル生成）など各種機能ブロックを線でつなげてAIフローをデザインできます。標準搭載されているテンプレート（FAQ、カスタマーサポート等）も豊富なため、最初からアプリ構築の敷居が格段に下がっているのです。

またDifyは、

「AIの専門家やシステム部門でなくても、業務課題に合わせたAIツールを独自運用できる」

というパラダイムシフトをもたらしました。大中小さまざまな企業のカスタマーサポート自動化やQ&A業務の省力化、社内教育の自己解決率向上…こうしたシーンで“自分たちの手でAIを活用する”手軽さが大きな共感を呼んでいます。

他ツールとDifyの決定的な違い

従来のAIチャットサービスは「1つの定型チャット画面」を顧客や社員に提供する形が主流でした。一方Difyは「AIアプリを作る作業台（プラットフォーム）」を現場に提供します。ビジュアルエディタで自由に業務フローや役割設計ができるだけでなく、複数モデルの最適選択やAPI連携、RAGで社内知識を安全活用するなど発展性がきわめて高いのです。

とくに注目すべきはRAG（検索拡張生成）と呼ばれる独自ナレッジ活用の仕組み。これは自社のPDF、Word、Wiki、Webなどあらゆる文書を「知識ベース」としてDifyにアップロードし、「根拠の明示された高精度応答」をAIが返す技術です。AIのハルシネーション（事実無根な回答）対策としても、ビジネス実務では不可欠となっています。

さらにDifyでは「AIエージェント」の本格構築も可能です。AIエージェントは、たとえば「競合調査レポートを自動で作成」「Webを検索し、指定ルールで要約してアウトプット」など、複数業務ステップを横断的につなぐ自律型AIプロセスを設計できます。これはAI活用の到達点とも呼べる進化です。

総じてDifyは、「チャットボット」→「RAGナレッジ活用」→「プロセス自動化AIアプリ」へと発展でき、他ツールにはない柔軟性・カスタマイズ性を備えています。
クラウド・セルフホスト両対応の導入体系、業務現場のための利便性、オープンソースの安全性まで、ビジネス向けに最適化された基盤といえるでしょう。

Dify できること：コア機能と導入効果

次に、Difyの強力な機能と導入によって得られるビジネス効果について、具体例を交えて解説します。Dify できることは、現場の想像をはるかに上回る多彩さと奥深さが特徴です。

ノーコードでのAIアプリ・チャットボット構築

プログラミング不要の直感的なUIが、Difyをビジネス現場に広く普及させた最大の理由です。たとえば、FAQ応答ボットや社内問い合わせサポートなど、ひな型（テンプレート）から短時間で独自AIアプリを作成可能。画面上で機能ブロックを線でつなぐだけなので、IT部門のリソースに頼らず現場主導で回せる「非エンジニアのためのAI開発基盤」とも言えるでしょう。

こうしたノーコードAIアプリは、窓口対応の工数削減だけでなく「回答品質の均一化」「ナレッジの標準化」「24時間サポート体制の実現」といった幅広い成果をもたらします。Em>
たとえばカスタマーサポートでは、同一内容の問い合わせが激減し、担当者の生産性が大きく向上したという事例も増えています。

ワークフローの自動化とAIエージェント

Difyは単なる一問一答型ボットの域を超え、複数工程の業務自動化（ワークフロー化）や「AIエージェント」にまで発展が可能です。たとえば「指定キーワードでWeb調査し、要約レポートをPDF化する」といった一連作業をAIが自律的に遂行します。

また、社内外のAPIや外部サービス、既存の業務ツールとも連携可能なため、データ連携→分析→アウトプットまで「人に代わって回る」本格的な業務自動化基盤としても活躍しています。プロセス自動化は「属人化解消」「抜け漏れ防止」「リードタイム短縮」など、経営課題の解決にも直結します。

マルチモデルへの対応

Difyが他のプラットフォームと異なる点のひとつが「主要LLM（AIモデル）の柔軟選択・切り替え」。用途やコストに応じ、GPT-4o、Claude 3 Opus、Geminiなどから最適なモデルを選べます。業務ごとに「パフォーマンス重視のGPT」「コスト重視の他LLM」など戦略的な使い分けが可能なのです。

たとえば外部向けチャットボットには高性能なモデル、社内QAや要約にはコスト効率型モデルという使い方が広がっています。Difyのモデル選択性は、AI利活用の継続性・ローコスト実装という観点でも大きな武器となります。

RAGによる社内データの安全な活用

機密情報や独自ノウハウを安全・高精度にAI活用できる点もDifyの大きな魅力です。社内規定、FAQ集、ナレッジマニュアルを「知識ベース」としてPDFやWordファイルで登録すれば、AIが質問の都度これらの社内情報を優先して参照し、正確で根拠のある回答を出力します。

RAG（検索拡張生成）により、「インターネットの不確かな情報ではなく、自社固有の正しい情報」に基づくAI活用を徹底できます。
業務ナレッジの属人化リスクや新人教育の手間削減は、多くの日本企業で強く求められていた課題であり、Difyはそこに一石を投じています。

アプリの公開・アクセス制御・ログ分析

Difyで構築したAIアプリは、生成されたWebページURLや、既存サイトへのチャット埋め込み、小規模用途ならAPI連携でも公開可能です。利用者別のアクセス設定や、利活用状況のログ取得・応答履歴分析も標準搭載されているため、事後的な活用改善・品質向上サイクルが実現します。

これらの機能群が連動することで、DifyはAI活用業務全体の知的生産性を底上げする「パートナー」としてのポジションを確立しつつあります。

Dify 使い方：アカウント作成からFAQボット公開まで

「Difyを使ってみたいが、どこから始めれば良いのか分からない」という方も安心してください。ここでは、一番基本的なFAQボット作成の流れを通して、初心者でも迷わないDify 使い方のポイントを解説します。

1. 初期セットアップ（アカウント作成とAPIキー設定）

まずは、Dify公式サイトでアカウントを新規作成しましょう。メールアドレスやパスワードを入力し、「ワークスペース」を立ち上げます。次に、使いたいAIモデル（例：GPT-4o）のAPIキーを各プロバイダ（OpenAIなど）で取得し、Dify側に設定します。これで外部LLMとの連携準備は完了です。

APIキーが正しく設定されていない場合、モデルが利用できませんので注意してください。モデルやAPI連携は設定画面から後で変更も可能です。

2. 新規アプリ作成とテンプレート利用

ワークスペースが用意できたら、「New Application」から新規アプリ作成画面へ進みます。DifyにはFAQボットをはじめ便利なテンプレートが多数用意されているため、ゼロから構築する必要はありません。「FAQ/Customer Support」等を選択すれば、主要な機能ブロックが自動で並びます。

キャンバス上に配置された各種ブロック（入力、LLM、出力など）を業務用にカスタマイズし、必要に応じ新ブロックの追加も自由です。業務に直結したアプリを最短でローンチ可能なのは、Dify自体が「現場主導」を重視した設計であるからにほかなりません。

3. モデル選択・プロンプト設計

AIの「頭脳」となるモデルを選択（例：精度重視のClaude 3 Opusやコスト重視のGeminiなど）。続いて「プロンプト」と呼ばれる指示文を設定します。プロンプトには例えば「親切なカスタマーサポート担当として丁寧に回答せよ」「製品マニュアル内容を分かりやすく説明せよ」など、具体的な口調・ルール・役割を明記するほど回答品質が安定します。

明確・詳細なプロンプト設定が、Difyアプリの品質を大きく左右します。

4. ナレッジ（RAG）の追加

独自FAQやマニュアルPDFを「ナレッジベース」として追加すれば、RAG（検索拡張生成）機能をフルに活用できます。アップロードした資料は自動的にインデックス化され、AIは必要な時にその内容を参照して根拠のある質問回答を生成します。

社内ドキュメント活用時は、セキュリティや個人情報漏洩への配慮も欠かさずに。Difyは、このような文書のアップロード・管理も極めて簡単な設計となっています。

5. テスト・公開・運用のコツ

設計が済んだら「Preview/Test」機能でテストを繰り返しましょう。適切なナレッジ参照や想定問答ができているか、複数の入力パターンを試して検証します。不十分な場合はプロンプトや文書内容の見直しを繰り返します。

満足できれば「Publish」でアプリ公開。共有URLや埋め込みコード活用、アクセス制御設定、公開後の応答ログ分析等、運用面でもビジネス実装に必要な機能が網羅されています。

よくある設定時の注意点

モデル選定時は「精度とコストのバランス」を見極めること。RAGはファイル形式や情報の網羅性によって検索品質が左右されるため、事前のテスト質問で十分に動作確認をおすすめします。「文書がうまく参照されない」場合は、アップロード済み資料の管理画面から索引化状態を再確認するとよいでしょう。APIキーが原因の場合は利用上限や入力ミスにも気を付けてください。

Dify 業務活用：部門別シナリオ、導入フロー、KPI

Difyを導入した企業がどのような業務で成果を上げているのか、実際の部門別活用シナリオと導入フロー、そしてKPI設計についてまとめます。「どこに活かせるのか」「何を成果指標にすべきか」に悩む方はぜひ参考にしてください。

部門ごとの活用イメージとアウトカム

• カスタマーサポート
  よくある質問やトラブル対応の自動化FAQボットを設置。今まで手動対応していた約8割の基本問い合わせを自動解決することも可能です。担当者は難易度の高いケースやCS向上施策に集中できるようになります。
• 営業・マーケティング
  提案書テンプレートや成功事例をナレッジ化し、顧客別の提案草案を自動生成。またWeb巡回・競合分析AIエージェントで、情報収集～要約までを一気通貫で自動化できます。
• 人事・総務
  就業規則・経費申請等、日常的な制度問い合わせに24時間対応する内部FAQボット。新人教育・社内ヘルプデスクの負荷も大きく軽減します。
• 開発・IT
  技術系ドキュメントや過去障害対応履歴をAI検索できるQ&Aボット。要望相談をもとに技術サポート案内やログ解析結果まで自動提示できます。

導入事例・仮想ケーススタディ

某企業のサポート部門では、月間200時間以上をメール問い合わせ対応に割いていました。Difyによるサポートボット導入後、WebサイトからのFAQ自動応答だけで8割近くの簡易問い合わせが即時解決できるように。担当者の負担は半減し、応答時間も大幅短縮。顧客満足度の数字も着実に向上しています。

段階的な導入フローとKPI設計

Difyで成果を出すには、まずはPoC（実証実験）→パイロット運用→全社展開という段階的な導入が成功の王道です。最初は1部門・特定業務で効果検証し、KPI（応答速度・自己解決率・コスト削減など）を定量的に測定します。フェーズごとにPDCAを回すことで、自社ニーズへの最適化と社内浸透がスムーズに進みます。

KPI例：平均応答時間／自己解決率向上／対応工数の低減／外注コスト減少／CSスコア改善など。これらを定点観測することで、AI導入の費用対効果を明確に評価可能です。

導入時に押さえるべきセキュリティ・運用・料金のポイント

Difyは業務効率化のメリットだけでなく、導入にあたり配慮すべきポイントも多岐にわたります。ここではセキュリティ・カスタマイズ・コスト・運用ガバナンスの要点を詳しく整理します。

セキュリティ・プライバシー管理

クラウド版Difyを利用する場合、入力情報の扱いと個人情報保護に十分注意しましょう。顧客情報や機密事項を登録・送信する際は、社内の情報管理規定を明文化し、匿名化や権限限定を徹底することが求められます。万一、さらに厳格な管理が必要な場合は、「セルフホスト型Dify」を検討するとよいでしょう。

会話ログの保存期間や閲覧権限の細分化もガバナンスポイント。利用状況の定期監査やアクセス記録の管理も、業種によっては必須となります。

カスタマイズ・拡張性

現場用途の8～9割はノーコードに収まりますが、基幹システム連携や複雑業務ロジックを要する場合、Difyが提供するWebhookやAPI連携が解決策となります。Difyの豊富なAPIドキュメントは将来のスケールやサードパーティ連携も十分に備える工夫が凝らされています。

ライセンス・料金体系の把握

Dify導入コストは、プラットフォーム（Dify本体）の料金と利用LLMのAPI料金の2層構造です。とくに後者（GPT/Claude等の外部利用料）はトークン数従量課金制となるため、想定利用量の見積もり・コスト算定が最初に必須となります。

料金目安やプラン表は随時公式サイトで更新されています。高頻度用途の場合は月額利用制限・上限設定なども含めて計画しましょう。

ガバナンス・運用ルール設計

AI活用推進の成否は、統制ルールの設計にかかっています。誰がアプリ公開権限を持つのか、プロンプト改善のレビュー体制やバージョン管理の仕組み、ログ監査の頻度などを明確に定め、組織的な利用体制を築くこと。これにより「野良AIアプリ」や予期せぬ事故を予防できます。

利用分析（QAパターン・満足度・活用状況）のサイクルを定期運用し、継続的な改善・付加価値向上を目指すことがAI活用の最大化につながるでしょう。

Difyを選ぶべき状況と選定チェックリスト

世の中には無数のAIツールが次々リリースされていますが、Difyはどのような状況・要望で最も効果を発揮するのでしょうか。ここでは代表的な活用シーンと選定時のチェックポイントを体系的に解説します。

Difyが特に向いている要件

• 複数LLM（GPT/Claude/Gemini他）をタスク別に柔軟使い分けたい場合
• エンジニアに頼らず、現場のビジネス担当者が素早くAIアプリを構築・改善していきたい場合
• 独自ナレッジ（RAG）の活用を中心に、多数の社内FAQや業務資料をAIボット化したい場合
• 将来的にセキュリティやカスタマイズ性重視でセルフホスト型運用へ移行検討したい場合

これらの要件は日本企業・組織のAI導入現場で頻出する課題であり、Difyの特長とストライクゾーンが強く一致しています。

AIツール選定チェックリスト

• 主要LLMへの対応度（GPT/Claude/Gemini…）
• RAG（独自資料活用）の使いやすさと検索精度
• ノーコードUIの分かりやすさ・習熟の容易さ
• API・外部連携の柔軟性・拡張性
• セキュリティ・ガバナンス機能（権限管理・監査ログ等）
• 初期コスト・従量課金（スケール時のランニングコスト）

各チェックポイントで自社要件とのフィット感を評価しながら、複数AI基盤を比較することで、最適な選定が可能です。

よくある質問