生成AIの急速な進化により、これまで専門的なプログラミング知識が必要だったAIアプリ開発は、日に日にハードルが低くなってきています。
これは、ノーコードで直感的な操作で開発できるツールが出始め、コーディング未経験の人でもAI活用に取り組めるようになってきたことも大きな要因でしょう。
その一方で、AIを実際の業務に取り入れる際には、プロンプト管理の属人化や複数モデルの運用、API連携、ワークフロー構築など、さまざまな課題に直面するケースも少なくありません。
「AIを業務に導入したいが、プロンプト管理やRAG構築が難しい…」「ノーコードでAIアプリを作りたいが、どのツールを選べばいいか分からない…」と言った悩みを持つ人も多いでしょう。
「Dify（ディフィ）」では、簡単な操作で「プロンプト管理」「RAG（検索拡張生成）」「アプリ構築」「API化」までを一貫して行えるオールインワン環境を提供します。
1つのアプリで完結してしまうことは、AI導入における前述の課題を解決する手段の1つとなります。
本記事では、Difyの基本概要をはじめ、主な機能やメリット、具体的な活用事例、さらにWeb版とGitHub版の比較を解説します。
Difyとは？特徴・できることを知ろう
AIアプリケーションを構築できるプラットフォームである「Dify」はLangGeniusが開発しています。
名称の由来は、「Define（定義する）」と「Modify（改良する）」です。
近年様々なノーコードツールが存在する中で、「Dify」は「パナソニック」「リコー」「価格.com」などの企業でも採用実績のあります。
このような企業で「Dify」が注目されて採用される理由は、その優位性にあります。
他ツールとの比較は別記事（リンク）でまとめる予定のため、ここではDifyの主な特徴を挙げていきます。
Difyの特徴①：ノーコードで、AIアプリ開発ができる
「Dify」では、コードを書くことなく、様々なAIツールを作成できます。
例えば、チャットボット、RAGアプリ、AIエージェント、業務自動化ワークフローなどです。
これらを作成する方法は、「ブロック（ノード）」と呼ばれる単機能のパーツをドラッグ＆ドロップで配置し、線でつなぐだけです。
そのため、プログラミングの知識がなくても、各々のブロックの機能を理解していれば、直感的な操作でAIツールを組み上げることができます。
この辺りは、Power Automateに近い操作性があると思います。
動作の確認も、プレビュー機能で簡単に確認ができます。
Difyの特徴②：使えるLLMが、1種類だけではない
一例として、以下のような主要AIモデルを利用できます。
- Open AI：ChatGPT系モデル
- Anthropic：Claude系モデル
- Gemini：Google系モデル
- Azure OpenAI：MicrosoftのAzureインフラストラクチャと統合されているOpenAIの開発モデル
もちろん、この他にも、100を超えるモデルから選択することができますが、初期状態で使用できるのは、OpenAI（GPT-4など）のみになります。
用途に応じてモデルを切り替えられるため、柔軟なAI設計がつながります。
Difyの特徴③：RAGを標準機能として搭載している
「RAG」とは、自社データやPDF・FAQ情報などを参照しながらAIが回答を生成する仕組みです。
ドキュメントのアップロード、ベクトルデータベースとの連携、検索設定などがGUI上で完結。高精度な情報検索と生成を組み合わせたアプリを簡単に構築できます。
独自のデータをAIに学習させる「RAG機能」により、FAQや社内マニュアルを活用したチャットボットの構築が簡単になります。
Difyの特徴④：実施結果を簡単に確認できる
作成したフローの動作確認は、作成している画面内で行うことができます。
チャットフローの場合は右上の「プレビュー」ボタンから、ワークフローの場合は右上の「テスト実行」ボタンから確認をすることができます。
そのため、いちいちビルドして確認などをする必要はありません。
Difyの特徴⑤：作成したアプリをAPIとして公開できる
開発したAIアプリは、APIキーを作成することで、簡単にAPIとして公開することができます。
そのため、外部サービスや自社システムへの組み込みもスムーズに行えます。
なお、APIキーの作成については、左サイドメニューにある「APIアクセス」を押下して表示される画面の右上にある「APIキー」から実施することができます。
Difyの特徴⑥：クラウド（SaaS）とオンプレミスに対応している
Difyには、ブラウザ上で扱える「クラウド版」と「GitHub版（オンプレミス）」が用意されています。
選び方の目安としては、手軽に試したいなら「クラウド版」、使用環境に制限があるなら「GitHub版」がおすすめです。
例えば、「各々の企業に合ったセキュリティ要件を満たしたい」「機密情報を扱いたい」という場合は、「GitHub版」が最適です。
両者の違いの一例を以下にまとめます。
| 項目 | クラウド版 | GitHub版 |
| 導入の手軽さ | アカウント登録のみで利用可能 | サーバー構築が必要 |
| カスタマイズ性 | 制限あり | 自由に改変可能 |
| セキュリティ | クラウド依存 | 独自に管理可能 |
| コスト | 無料プラン サブスクリプション | 無料（オープンソース） ただし、インフラ費用が別途必要 |
Difyの活用シーン：実際のユースケースはどんなものが考えられるのか？
既述の通り、Difyは多くの企業や開発者に採用された実績があり、さまざまな成果を上げています。
「dify 企業 事例」などの検索キーワードで調べるとたくさんの事例がヒットします。
他の自動化ツールと同様で、特に「定型業務」との相性が良いと考えられますが、以下にその一例を挙げてみます。
| 分野 | 活用シーン | 期待効果 |
| 問い合わせ対応 | FAQチャットボット | 社内外からの同じような問い合わせに対する対応工数削減 24時間対応の実現 |
| ↑ | 社内ナレッジ検索AI | 社内ドキュメントをベースにした検索型AIで、調査に要する工数削減 |
| 営業 | 提案書ドラフト生成 | 資料作成の工数短縮 |
| マーケティング | SNS投稿やブログ記事の生成 | コンテンツ制作にかかる工数削減 |
| 人事・総務 | 定期的に発生する業務の対応 | ルーティンワークの軽減 |
| データ分析 | データの収集・加工・可視化 予測分析の実施 | ヒューマンエラーの削減 担当者がデータの解釈などの作業に集中できる |
| 研究・開発 | 情報検索 | 大量の文書に対する横断検索と要約で、調査時間の削減 |
| 学習支援 | 新人や導入時の教育 | 関連資料をベースにした検索型AIで、熟練者の問い合わせ対応工数の削減 |
- プロンプト設計に時間をかける
- AIを扱う上で、プロンプト（指示文）は最重要事項。
- プロンプトの内容で、全く違う出力が得られます。
- AIを扱う上で、プロンプト（指示文）は最重要事項。
- RAGのデータ整備を疎かにしない
- AIが答えを出すための材料であるデータもプロンプトに次いで非常に大事。
- 不要な情報は削除し、処理しやすい内容に整備しましょう。
- AIが答えを出すための材料であるデータもプロンプトに次いで非常に大事。
- フローの作成は、最低限のものから
- いきなり全部乗せで複雑なものを作ると、パラメータ調整にも苦労します。
- 最低限必要な機能から作り、徐々に拡張していきましょう。
- いきなり全部乗せで複雑なものを作ると、パラメータ調整にも苦労します。
まとめ：DifyでAI活用をもっと身近に
今回は、AIアプリ開発に必要な機能を一つに統合したオールインワンの開発プラットフォームである「Dify」についてまとめました。
「ノーコード」かつ「直感的な操作」でAIアプリの開発ができるため、コーディング経験に依らず、幅広いユーザーが利用できるツールです。
一見ハードルが高いAIアプリ開発を、より身近に感じさせてくれます。
テンプレートもたくさん利用できるので、まずはテンプレートの中身を見てみることから始めてみてはいかがでしょうか？