Difyとは？特徴・使い方・事例を解説

更新日： by Heysho

Difyとは？LLMOpsプラットフォームの特徴・使い方・事例を徹底解説

この記事では、Difyとは何なのか、初心者にも分かりやすく解説します。

例えば「ChatGPTのような対話AIを自社用にカスタマイズしたい」と思ったとき、Difyがその解決策になります。

Dify AIの基本的な使い方から応用テクニック、具体的な導入手順まで、LLMOps（大規模言語モデル運用）プラットフォームとして注目を集めるDifyの全てをご紹介します。

ChatGPTとの違いや、日本語での使いやすさ、無料プランから有料プランまでの料金体系についても詳しく説明するので、Difyの導入を検討している方は、ぜひ参考にしてください。

目次

Difyとは？初心者でも分かるAIアプリ作成ツール

Dify（ディファイ）は、AIアプリケーションを簡単に作れるオープンソースのプラットフォームです。例えば、「社内専用のChatGPTを作りたい」と思ったとき、Difyを使えば技術的な知識がなくても実現できます。

通常、AIシステムを開発するには、モデルの選択や調整、サーバー構築、データ管理など多くの専門知識が必要です。Difyはこれらの複雑な作業をシンプルにまとめ、ノーコードでも本格的なAIアプリが作れる環境を提供しています。

なぜDifyが生まれたのか？

ChatGPTの登場により、「自社の製品やサービスにもAIを取り入れたい」というニーズが急増しました。しかし、多くの企業では「どうやってAIを業務に活用すればいいのか」という壁にぶつかっていました。

例えば、カスタマーサポート部門が「よくある質問に自動で答えるAI」を導入したくても、技術的なハードルが高すぎたのです。Difyはそんな課題を解決するために生まれました。

AIアプリ開発を簡単にする仕組み

LLMOpsとは「大規模言語モデル（ChatGPTのような AI）の運用管理」のことです。Difyはこの分野に特化し、AIモデルの選択から、プロンプト（AIへの指示）の設計、アプリの公開まで一貫して行えるツールです。

例えるなら、WordPressがウェブサイト制作を簡単にしたように、DifyはAIアプリ開発を誰でも取り組めるものにしています。

誰が作って、どんな人が使っているの？

Difyはオープンソースとして公開されており、世界中の開発者が機能改善に貢献しています。無料で使えるクラウド版と、自社サーバーにインストールできるセルフホスト版があり、個人開発者から大企業まで幅広く利用されています。

例えば、スタートアップ企業が顧客向けチャットボットを作ったり、大企業が社内文書を検索できるAIアシスタントを構築したりする際に活用されています。

Difyでできること：プログラミング不要でAIアプリを作る

誰でも無料で使える・改良できる

DifyはMITライセンスで提供されるオープンソースプロジェクトです。つまり、誰でも自由に使えるだけでなく、コードを見たり改良したりできます。

例えば、「自社の業務に合わせて機能を追加したい」という場合でも、コミュニティの力を借りたり、自分たちでカスタマイズしたりすることが可能です。

マウス操作だけでAIアプリが作れる

Difyは、プログラミングの知識がなくても使える分かりやすい画面設計になっています。

例えば、「ドラッグ＆ドロップ」で要素を配置したり、視覚的にAIとの会話の流れを設計したりできるので、マーケティング担当者や企画者でも自分でAIアプリを作れます。

AIへの指示を簡単に設計できる

AIに適切な指示を出す「プロンプト」の設計が簡単にできるのがDifyの強みです。

例えば、「このAIは営業担当として顧客の質問に答えてください」といった指示を細かく設定し、テストしながら改善できるので、AIの回答品質を高められます。

自社の情報をAIに覚えさせられる

Difyでは、AIに覚えさせたい情報を簡単に登録・管理できます。

例えば、「自社の製品マニュアルをアップロードして、それに基づいて質問に答えるAI」を作りたい場合、PDFやテキストファイルをアップロードするだけで、AIがその内容を学習してくれます。

他のシステムと連携できる

DifyはさまざまなシステムやサービスとつなげられるAPIを提供しています。

例えば、「社内の顧客管理システムと連携して、顧客情報に基づいた回答ができるAI」といった高度な連携も可能です。

様々なAIエンジンを選べる

DifyはOpenAIのGPT-4やGPT-3.5、MetaのLlamaなど、様々なAIモデルを使えます。

例えば、「コスト重視なら安価なGPT-3.5、精度重視ならGPT-4」というように、目的に合わせてモデルを選べるので、予算と性能のバランスを取りやすくなっています。

安全性と日本語での使いやすさ

安全性では、自社サーバーにインストールして使える「セルフホスト版」があるため、機密情報を含む業務でも安心して利用できます。

例えば、「個人情報を含む顧客データを扱うAI」も、外部にデータを送信せずに運用可能です。

日本語対応については、AIモデル自体は日本語を十分理解できますが、Difyの管理画面は一部英語表記があります。ただ、基本的な操作は直感的にできるので、英語が苦手でも使いこなせるでしょう。

Difyと他のAIツールの違い：どう選べばいい？

ChatGPTとDifyの違い：何が違って、どう使い分ける？

  • 主な目的: ChatGPTは誰でも使える一般的な会話AIですが、Difyは企業が自社専用のAIアプリを作るためのツールです。例えば、ChatGPTは質問に答えるだけですが、Difyでは「自社製品についてだけ答える社内用AI」が作れます。
  • カスタマイズ性: ChatGPTはプラグインで機能拡張できますが、Difyではデザイン、会話の流れ、セキュリティなど細部まで自由に調整できます。例えば、自社ブランドカラーに合わせたチャットボットや、特定の手順で会話を進めるAIが作れます。
  • 用途: 個人的な質問や簡単な調査にはChatGPT、「社内文書を検索できるAI」や「顧客向け製品案内AI」など特定目的のシステム構築にはDifyが適しています。

他のAI開発ツールとの比較：Difyの特徴は？

Hugging FaceやLangChainなどの専門的なAIツールと比べて、Difyは「画面デザイン」「データ管理」「AIへの指示設計」までをオールインワンで提供します。

例えば、他のツールでは技術者がプログラミングを駆使して複数のシステムを連携させる必要があります。

一方、Difyなら1つのプラットフォームで全ての作業が完結するため、専門的なIT部門がなくても企業が簡単にAIを導入できます。

具体的には、マーケティング担当者が顧客向けFAQボットを作ったり、人事部が採用情報を案内するAIチャットを構築したりすることが、技術者の助けなしで可能になります。

Difyが特に役立つ場面：こんなときに使うと便利

  • 自社ブランドのデザインに合わせたAIチャットボットを公開したい場合（例：企業サイトに組み込む製品サポート用AI）
  • 社内マニュアルや製品資料などの独自データを活用したAIを構築したい場合（例：新入社員向けの研修支援AI）
  • 複数の部署や担当者でAIを共同開発・運用する必要がある場合（例：営業部と技術部が共同で使うAIアシスタント）
  • プログラミングなしで始めつつ、将来的には高度なカスタマイズもできる柔軟性が必要な場合（例：まずは簡単なFAQボットから始め、徐々に機能を拡張していく）

Difyを始める方法：初めての設定ガイド

アカウント作成とセットアップ：最初の一歩

クラウド版なら、公式サイトでアカウントを登録するだけですぐに使い始められます。

セルフホスト版の場合は、以下の手順で自分のサーバーに設定します。

クラウド版とセルフホスト版の選び方：どちらが自分に合う？

  • クラウド版: サーバー管理の知識がなくても、すぐに始められます。例えば、Webサイトにログインするだけで、最新バージョンが自動的に適用されるので便利です。
  • セルフホスト版: 自社のサーバーで運用するため、データを完全に自社内で管理できます。例えば、銀行や医療機関など、顧客情報を厳重に管理する必要がある組織に適しています。

初期設定で押さえておくポイント：スムーズに始めるために

  • APIキーの設定: GPT-4などを使う場合は、OpenAIのAPIキーが必要です。例えば、OpenAIの公式サイトでキーを取得し、Difyの設定画面に貼り付けます。
  • データベース接続: データを保存するために、PostgreSQLなどのデータベースを準備します。例えば、設定ファイルにデータベースのアドレスやパスワードを記入します。
  • ユーザー権限: チームで使う場合は、メンバーごとに権限を設定しましょう。例えば、「閲覧のみ」「編集可能」「管理者」など役割に応じた権限を割り当てられます。

料金プランと無料枠：コストを抑えて始めるには

クラウド版には「無料プラン」があり、小規模なプロジェクトや試験的な利用に最適です。

例えば、月に数百回程度の利用なら無料枠で十分かもしれません。

より大規模な利用には「プロフェッショナルプラン」などの有料プランがあります。

料金は変更される可能性があるので、最新情報は公式サイトで確認してください。

Difyの使い方ガイド：初めてでも簡単に始められる

操作画面の基本：何がどこにあるの？

ログイン後、ダッシュボードには作成したAIアプリの一覧が表示されます。

また、プロンプトテンプレートやデータセットの管理状況なども一目で確認できるので、プロジェクト全体の進捗を簡単に把握できます。

例えば、「最近作成したアプリ」「よく使うテンプレート」などが上部に表示されるため、すぐに作業を再開できます。

AIアプリを作る手順：5つの簡単ステップ

  1. 「新規プロジェクト作成」ボタンをクリックして、チャットボットかアシスタント型を選択
  2. 使用するAIモデル（例: GPT-3.5は無料枠で使いやすく、GPT-4はより高度な応答が可能）を選択
  3. 「こんにちは、私はあなたの製品について案内するアシスタントです」などのプロンプトテンプレートを設定
  4. 「製品の特徴を教えて」などの質問でテスト実行し、AIの回答が期待通りか確認
  5. 必要に応じて、ボタンの色や配置などのUIデザインをカスタマイズ

AIへの指示文の作り方：より良い回答を得るコツ

Difyでは、AIへの指示文（プロンプト）に変数を組み込むことができます。

例えば、「{{ユーザー名}}さん、ご質問ありがとうございます」のように、実際の利用者名を自動的に挿入できます。

また、「{{製品カテゴリ}}に関する情報を提供してください」といった形で、ユーザーの選択に応じた内容を表示することも可能です。

自社の情報をAIに覚えさせる方法：文書のアップロード

自社の製品マニュアルやFAQ、社内規定などの文書をアップロードすると、AIがそれらを参照して回答できるようになります。

例えば、PDFやWord形式の取扱説明書をアップロードすれば、「製品の電源が入らない」という質問に対して、該当ページの情報を基に回答できます。

文書にタグ付け（「初心者向け」「技術仕様」など）をしておくと、より適切な情報をAIが選択できるようになります。

自社のWebサイトにAIを組み込む方法：連携の基本

DifyのAIをWebサイトや他のアプリケーションに組み込むには、APIキーを使います。

ダッシュボードの「設定」から「APIキー発行」を選択すると、独自のキーが生成されます。

例えば、自社のWebサイトにチャットボットを埋め込む場合、このキーとDifyが提供するコードをHTMLに追加するだけで連携が完了します。

AIへの指示文の書き方：Difyでのプロンプト設計

効果的な指示文を作るための基本ステップ

プロンプトエンジニアリングの基本は「何を、どのように、どの順序で伝えるか」です。

Difyでは、テンプレート画面で以下の要素を簡単に設定できます:

  • 背景・前提情報: モデルに役割を与えるための指示。例えば「あなたは金融アドバイザーとして質問に答えてください」など。
  • 入力変数: ユーザーやシステムからの情報を組み込む。例えば、ユーザー名や選択した商品カテゴリなど。
  • 期待する出力形式: 要約、箇条書き、JSON形式など。例えば「回答は3つの箇条書きで、各項目は100字以内にしてください」など。

個別対応を可能にする変数の活用法

テンプレート内で {{ユーザー入力}} のような変数を利用することで、実行時に動的な応答生成が可能になります。

例えば、「こんにちは、{{ユーザー名}}さん。{{商品名}}についてどのようなことをお知りになりたいですか？」というテンプレートを作成すれば、各ユーザーに合わせた対応ができます。

AIの回答を改善するための試行錯誤の方法

実際にテストを重ね、出力結果を評価して微調整を行うことで、高品質なAIアプリの開発を実現します。

Difyでは各テストリクエストの変更履歴を管理できるので、「この表現に変えたらAIの回答が改善した」といった記録が残せます。

例えば、最初は「情報を提供してください」という指示だったものを「具体例を2つ含めて説明してください」に変更した結果、より分かりやすい回答になったことが確認できます。

段階的な処理を組み合わせた高度なAI応答の作り方

複数のプロンプトを連鎖させることで、より高度なAIアプリケーションが作れます。

例えば、ユーザーからの問い合わせを最初に「技術的質問」「料金に関する質問」「その他」に分類し、それぞれ専用のプロンプトで回答を生成するといった流れを作れます。

Difyのワークフロービルダーを使えば、このような複雑な処理も視覚的に設計できるので、プログラミングの知識がなくても実装可能です。

実際の現場で活躍：Difyの具体的な活用例

問い合わせ対応の自動化：カスタマーサポートの事例

課題: 製品問い合わせの増加に伴い、担当者の負担が増大。

導入: FAQデータやマニュアルを知識ベースとして取り込み、ユーザーの問い合わせに最適な回答を自動生成するチャットボットを構築。

効果: 問い合わせ対応の自動化率が向上し、人的コストが削減されました。

例えば、「商品の返品方法を教えてください」という質問に対して、返品ポリシーから適切な手順を自動で回答できるようになりました。

社内情報の簡単検索：ナレッジベースシステムの事例

課題: 社内ドキュメントが複数のシステムに分散し、情報検索に時間がかかる。

導入: 統合ナレッジベースを構築し、自然言語検索でドキュメント横断検索を実現。

効果: 社員が求める情報に迅速にアクセスでき、業務効率が向上。

例えば、「有給休暇の申請方法は？」と質問するだけで、人事規定から該当する手続きを即座に表示できるようになりました。

広告文章の自動作成：マーケティング業務の効率化事例

課題: SNS投稿や広告コピーの作成に手間がかかる。

導入: ブランドガイドラインを組み込んだプロンプトテンプレートを利用し、入力フォームに製品特徴を入力するだけで自動的に文案を生成。

効果: マーケティング担当者の作業工数が大幅に削減され、生産性が向上。

例えば、「新商品A」の特徴を入力するだけで、Twitterやインスタグラム向けの投稿文が自社のトーンに合わせて自動生成されるようになりました。

学習サポートAI：教育分野での活用事例

課題: 学習者ごとに最適な質問対応が難しい。

導入: 教科書や過去問題集をデータセットとしてアップロードし、リアルタイムで質問に応答するチューター型AIを構築。

効果: 学習環境が向上し、教員の負担も軽減。

例えば、「二次方程式の解き方がわかりません」という質問に対して、基本概念の説明から具体的な例題まで段階的に解説できるようになりました。

開発書類のチェック支援：製品開発プロセスの改善事例

課題: 要件定義や仕様書作成、設計書レビューが属人的である。

導入: プロジェクトの要件定義書や仕様書を分析し、追加項目や曖昧な点を自動で指摘するアプリを開発。

効果: ドキュメントレビューの抜け漏れが減少し、開発品質とスピードが向上。

例えば、「ユーザー認証機能の仕様書」をアップロードすると、「パスワードリセット手順が未定義です」といった不足点を自動検出できるようになりました。

Difyを最大限に活用するためのポイント

より良い検索結果を得るためのデータ整理法

  • 情報の一貫性: 重複やばらつきのあるデータを整理し、統一された形式にする
  • タグ付け・メタ情報: 文書種別、日付、関連トピックなどのメタデータを設定して検索精度を向上
  • 定期的なアップデート: 知識ベースを最新情報に合わせて更新する

動作を速く、正確にするための調整方法

適切なモデルを選ぶことで、応答の質と速度のバランスを取ることができます。

例えば、簡単な質問応答には軽量モデルを使い、複雑な分析には高性能モデルを使い分けると効果的です。

同じ質問が繰り返されるケースでは、回答をキャッシュすることでコストを削減できます。

  • モデル選定: 高性能モデルは応答精度が向上する反面、コストや速度に影響があるため、目的に合ったモデルを選ぶ
  • キャッシュ活用: 同一問い合わせの繰り返しにはキャッシュを利用してコスト削減と応答速度の向上を図る
  • APIリクエスト管理: 利用拡大に伴い、リクエスト数やエラー率を監視し、必要に応じてスケールアップする

情報を安全に守るための対策

  • 権限管理: ユーザーごとにアクセス権を設定し、内部情報の漏洩を防止
  • ログ監視: ユーザーのアクセス記録を保存し、データ利用状況を追跡
  • 暗号化: HTTPS化やデータベースの暗号化により、機密データを保護

チームで協力して開発するときの心得

  • Git連携: 設定ファイルやコードをGitで管理し、変更履歴を明確にする
  • ステージング環境: 本番環境とは別にテスト環境を構築し、変更の検証を安全に行う
  • ドキュメント整備: プロンプトの意図や仕様をチーム内で共有するため、Wiki等で情報を一元管理する

Difyの将来性と今後の発展

これから追加される便利な機能

Difyのコミュニティは活発に開発を進めており、今後は以下のような機能追加が期待されています:

  • 多言語対応の強化：日本語を含むUIやドキュメントの翻訳がさらに充実し、より使いやすくなります
  • 高度なワークフローデザイナー：複雑なAI処理の流れを図で確認しながら簡単に設計できるようになります
  • プラグインエコシステム：外部サービスとの連携機能が増え、例えばSlackやGoogleカレンダーと連携したAIアプリが作れるようになります

ユーザーコミュニティの広がり

DifyのGithubでは、スター数（お気に入り登録）やフォーク数（コピーして開発）が日々増加しています。

世界中の開発者がアイデアや改善点を活発に共有するコミュニティが形成されています。

例えば、公式Discordでは初心者向けのチュートリアルや使用例が日々シェアされ、質問への回答も迅速に行われています。

企業での活用の広がり

大企業のデジタル変革（DX）や新サービス開発において、Difyの需要が高まっています。

特に自社サーバーでの運用（セルフホスト）が可能なため、機密情報を扱う企業でも安心して利用できます。

例えば、金融機関では顧客データを外部に出さずに社内専用のAIチャットボットを構築したり、製造業では技術文書を基にした社内ナレッジベースを構築したりする事例が増えています。

まとめ

Difyは、大規模言語モデル（LLM）の導入・運用を簡単にするオープンソースプラットフォームです。

プログラミング不要で簡単に始められる一方、高度なカスタマイズも可能な柔軟性を持っています。

初めて使う方は、公式サイトのチュートリアルを一通り試してみることをおすすめします。

例えば、シンプルなQ&Aボットを作成してみて、その後データセットの追加や応答調整などの機能を段階的に試していくと理解が深まります。

小さなプロジェクトから始めて徐々に機能を拡張していくアプローチが、Difyを効果的に学ぶコツです。

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