Difyとは？ノーコードでAIアプリ・RAG・AIエージェントを開発する方法を解説

生成AI（ジェネレーティブAI）の活用が広まる中で、AIアプリを開発するプラットフォームも増えています。なかでもDifyは、ノーコード・ローコードのインターフェースを使って、専門的なプログラミング知識が少ないユーザーでもAIアプリやAIワークフローを構築しやすいプラットフォームとして注目されています。

実際に、SNSやテック系掲示板等を見るとDifyを活用して作ったアプリケーションの紹介が多数掲載されています。

この記事では、Difyの特徴や使い方、活用事例について解説していきます。AIアプリ開発ツールを使ったことがない方でも、DifyでのAI開発を理解できる内容となっていますので、興味のある方はぜひ最後までご覧ください。

AIアプリ開発の基礎となる「LLM（大規模言語モデル）」について、基本的な仕組みと重要性をこちらの記事で解説していますので併せてご覧ください。

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Difyとは？

Difyは、生成AIアプリケーション、AIワークフロー、AIエージェント、RAGなどを構築・運用できるLLMアプリケーション開発プラットフォームです。

ノーコード・ローコードのGUIに加え、APIやプラグイン、外部ツールとの連携にも対応しており、ビジネスユーザーから開発者まで幅広く利用できます。

コーディングスキルが不要な直感的なインターフェースを備えており、ビジネスユーザーからエンジニアまで幅広い層が利用可能です。

また、Difyは多様なAIモデルに対応しており、さまざまな種類のアプリケーションを商用目的で開発できます。

Difyはソースコードが公開されており、自社環境へのセルフホストや機能のカスタマイズが可能です。ただし、Dify Open Source LicenseにはApache License 2.0に加えて独自条件が設定されているため、利用方法によっては商用ライセンスが必要になります。

インターフェースが日本語化されているので、日本語での開発もスムーズに開始可能なのも人気のポイントです。

これにより、Difyはさまざまな業界で商用利用を前提としたAIアプリケーションの開発において有用なプラットフォームとされています。n8nのような汎用的なワークフロー自動化プラットフォームもありますが、DifyはLLMアプリ、RAG、AIエージェントなど生成AI開発に必要な機能を一体的に備えている点が特徴です。

関連記事：「AI開発プラットフォームとは？」

Difyで作成できるAIアプリケーション

Difyを利用することで、以下のようなAIアプリケーションを簡単に作成できます。

• チャットボット・Chatflow
• テキスト生成アプリ
• RAG・社内ナレッジ検索
• AIエージェント
• 業務自動化ワークフロー
• 外部API・ツールと連携したAIアプリ
• データ処理・分析支援アプリ

Difyが提供するこれらのツールは、幅広い業務やプロジェクトに対応でき、ユーザーのニーズに応じてカスタマイズ可能です。これにより、効率的で柔軟なAIソリューションの開発が実現します。

Difyの料金

Difyには、クラウド版の「Sandbox」「Professional」「Team」に加え、セルフホスト向けの「Community」、企業向けの「Enterprise」があります。

Dify Cloudでは、Sandboxから無料で利用を開始できます。Professionalは本番環境でAIアプリを開発する個人や小規模チーム、Teamは複数人での共同開発やより大規模な運用に適しています。

また、ProfessionalとTeamにはOpenAI、Anthropic、Gemini、xAI、DeepSeek、Tongyiなどのモデルを試すためのメッセージクレジットが付与されます。クレジットを使い切った場合は、自社で契約した各モデルプロバイダーのAPIキーを設定して利用することも可能です。

Enterpriseは、高度なセキュリティ、コンプライアンス、ガバナンス、SSO、複数ワークスペース管理などを必要とする企業向けのプランで、料金は個別見積もりとなります。

Difyを利用する際は、AIアプリの開発頻度や予算、サポートシステムなどを比較しながら最適なプランを選択しましょう。

参照：Dify Plans and Pricing

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Difyの7つの特徴

Difyには、AIアプリの開発に適した特徴を備えています。それぞれの特徴について解説します。

直感的なインターフェースを備えている

Difyではユーザーが直感的に操作できるノーコード/ローコード開発のインターフェースを備えており、技術的な知識が少なくても簡単にAIアプリケーションを開発できます。このインターフェースは視覚的に分かりやすく設計されており、ドラッグ&ドロップや簡単なクリック操作で複雑な処理や条件分岐を視覚的に組み立てることが可能です。

また、インターフェースはユーザーの作業効率を最大化するよう最適化されており、短時間でのアプリ開発の手助けとなります。これにより、初心者からプロフェッショナルまで幅広いユーザーが開発プロセスを進めることができます。

ワークフローに沿って開発を進められる

Difyは、ユーザーがワークフローに沿って開発を進められる設計となっています。Difyにはさまざまなテンプレートやコンポーネントが用意されており、ユーザーは自然な流れでAIアプリケーションの構築を進めることが可能です。

テンプレートやコンポーネントを活用しながら開発を進めることで、コーディングの知識がなくてもスムーズに構築できます。これによって素早くAIアプリを開発し、現場で活用することが可能です。

さまざまなAIモデルに対応できる

Difyは、さまざまなAIモデルに対応できるのが特徴です。Difyで利用できるAIモデルは以下の通りです。

• GPTシリーズ（OpenAI）
• Claudeシリーズ（Anthropic）
• Google Gemini
• Azure OpenAI（Microsoft）
• Llamaシリーズ（Meta）
• Mistral AI
• DeepSeek
• xAI
• その他、プラグインやカスタム連携に対応するモデルプロバイダー

Difyは主要なAIフレームワークやモデルとの互換性を持っており、自然言語処理、画像認識、データ分析など、幅広い用途に対応できる点が大きな強みです。また、既存のAIモデルをそのまま使用するだけでなく、ユーザー自身がカスタマイズしたモデルを導入することも可能です。

これにより、プロジェクトに特化したAIアプリケーションを開発できます。

RAGエンジンで独自のアプリケーションが開発可能

Difyでは、RAGエンジンを活用することで独自のアプリケーション開発を可能にしています。RAGエンジンは、外部データソースから必要な情報を効果的に取り込み、それを基に高度な生成タスクを行う技術です。

RAG（Retrieval Augmented Generation）についてはこちらの記事で詳しく解説していますので、併せてご覧ください。

RAGを活用することで、社内文書や製品情報など外部データを検索し、その内容を参照した回答を生成できるAIアプリケーションを構築できます。

ユーザーはさまざまなデータを組み合わせて、よりカスタマイズされたアプリケーションを開発でき、特定の業務に最適化されたAIソリューションを構築することが可能です。

ソースコードを利用したセルフホスト・カスタマイズが可能

DifyはDify Open Source Licenseのもとでソースコードが公開されており、自社環境へのセルフホストや機能のカスタマイズが可能です。

一方で、Apache License 2.0をベースとしつつ独自の追加条件があり、マルチテナント環境の提供やDifyのロゴ・著作権表示を削除・変更する場合には商用ライセンスが必要です。

セルフホストに対応し、自社要件に合わせた運用が可能

Difyはクラウド版だけでなく、Dockerなどを利用したセルフホストにも対応しています。

自社のクラウド環境やオンプレミス環境に構築できるため、データ管理、ネットワーク、アクセス制御などを自社のセキュリティ要件に合わせて設計できます。

商用利用可能

Difyはオープンソースソフトウェア(OSS)として提供されており、基本的には商用利用が可能です。

ただし、以下の場合には、商用ライセンスの取得が必要となります:

• マルチテナントSaaSサービスの提供：複数の企業や組織が共有して利用するクラウドサービスを運営する場合
• ロゴや著作権情報の削除・変更：Difyコンソールに表示されるロゴや著作権情報を削除または変更する場合

上記の制限に該当する場合は、Difyのビジネスチームに問い合わせて、商用ライセンスを取得する必要があります。

Difyの利用方法｜Cloud版とセルフホスト

Difyの利用方法は、大きくDify Cloudを利用する方法と、自社環境へセルフホストする方法に分けられます。

Dify Cloudはアカウントを作成すればすぐに利用を開始できる一方、セルフホストではDockerなどを利用して自社環境へ構築でき、セキュリティやカスタマイズ要件に応じた運用が可能です。

1. Dify Cloudまたはセルフホストを選択する
2. 作成するアプリ・ワークフローの種類を選択する
3. 利用するAIモデルを設定する
4. ワークフローやエージェントを構築する
5. Knowledge、外部ツール、APIなどを連携する
6. プレビューでテスト・評価する
7. アプリやAPIとして公開する

それぞれの手順を理解し、Difyの使い方を把握しましょう。

1.Dify Cloudまたはセルフホストを選択する

まず、Difyをどの環境で利用するか決めます。

手軽に始めたい場合は、アカウント作成だけで利用できるDify Cloudが適しています。一方、自社のセキュリティ要件やネットワーク構成、データ管理方針に合わせて運用したい場合は、Dockerなどを利用して自社環境へセルフホストする方法があります。

PoCや小規模利用ではDify Cloud、本番導入や高度なセキュリティ要件がある場合はセルフホストを検討するなど、利用目的に応じて選択しましょう。

2.作成するアプリ・ワークフローの種類を選択する

利用環境を決めたら、作成したいAIアプリケーションの形式を選択します。

Difyでは、対話型のアプリケーションやテキスト生成アプリに加え、複数の処理を組み合わせるWorkflowや、会話を中心に処理を構築するChatflow、AIエージェントなどを作成できます。

どの形式を選ぶかは、ユーザーとの対話が中心なのか、定型的な業務処理を自動化したいのか、AIに複数のツールを使わせたいのかなど、目的に応じて決めます。

3.利用するAIモデルを設定する

次に、アプリケーションで利用するAIモデルを設定します。

DifyはOpenAI、Anthropic、Google Gemini、Azure OpenAI、DeepSeekなど複数のモデルプロバイダーに対応しており、用途や性能、料金に応じて利用するモデルを選択できます。

モデルプロバイダーごとにAPIキーなどの認証情報を設定し、アプリケーションやワークフロー内で使用するモデルを指定します。用途によって複数のモデルを使い分けることも可能です。

4.ワークフローやエージェントを構築する

AIモデルを設定したら、実際の処理フローを構築します。

WorkflowやChatflowでは、LLM、条件分岐、コード実行、HTTPリクエスト、変数処理などのノードを組み合わせて処理を設計できます。

また、AIエージェントでは、モデルにツールやナレッジを与え、ユーザーの指示に応じて必要な処理を判断・実行させることができます。

単純なプロンプト設定だけでなく、業務フロー全体をどのようにAIへ組み込むかを設計することが重要です。

5.Knowledge、外部ツール、APIなどを連携する

必要に応じて、自社データや外部サービスをDifyと連携します。

Knowledgeを利用すると、社内文書やFAQ、マニュアルなどを登録し、RAGによって関連情報を検索しながら回答するAIアプリケーションを構築できます。

さらに、外部APIや各種ツール、プラグインなどを連携することで、データ取得、検索、業務システムへの登録など、生成AIだけでは完結しない処理もワークフローへ組み込めます。

6.プレビューでテスト・評価する

アプリケーションを構築したら、公開する前にプレビュー機能を使って動作を確認します。

実際の利用を想定した質問や入力データを使い、回答内容、処理の流れ、外部ツールとの連携、エラーの有無などをテストします。

期待した結果が得られない場合は、プロンプト、利用モデル、Knowledgeの検索設定、ワークフローの条件分岐などを見直します。

生成AIは同じ設定でも出力が変化する場合があるため、複数のテストケースを用意して評価することが重要です。

7.アプリやAPIとして公開する

テストが完了したら、作成したAIアプリケーションを公開します。

Difyでは、Webアプリとして公開する方法に加え、APIとして外部のWebサイトや業務システムから呼び出すこともできます。

公開後も利用状況やログを確認し、必要に応じてプロンプト、モデル、Knowledge、ワークフローなどを改善していきます。

AIアプリケーションは公開して終わりではなく、実際の利用データをもとに継続的に評価・改善することで、より業務に適したシステムへ育てていくことが重要です。

関連記事：「AI開発の基本からAIシステム構築の手順や流れを徹底解説！失敗しないための注意点も紹介」

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Difyについてよくある質問まとめ

まとめ

Difyは、生成AIアプリケーション、AIワークフロー、AIエージェント、RAGなどをノーコード・ローコードで構築できるLLMアプリケーション開発プラットフォームです。

Dify Cloudを利用して手軽に始めることも、自社環境へセルフホストして運用することもでき、用途やセキュリティ、カスタマイズ要件に応じた構成を選択できます。

また、複数のAIモデル、Knowledge、外部ツール、API、プラグインなどを組み合わせることで、自社業務に適したAIアプリケーションを構築できます。

本番導入では、アプリケーションを公開して終わりにするのではなく、利用状況やログを確認しながら、モデル、プロンプト、Knowledge、ワークフローなどを継続的に評価・改善することが重要です。