この記事はこんな人におすすめ
- ChatGPTやClaudeを自社アプリに組み込みたい方
- ノーコードでAIエージェントやチャットボットを構築したい方
- 社内ナレッジ検索や業務自動化を進めたい担当者
- オープンソースAIプラットフォームに興味があるエンジニア
記事の概要
Dify（ディファイ）は、オープンソースで提供されているAIアプリ開発プラットフォームです。
ノーコード/ローコードでAIアプリを構築できるため、非エンジニアでも直感的にAIを業務に導入できます。特に、OpenAIのChatGPT、AnthropicのClaude、Google Geminiなど複数のAIモデルを接続して利用できる点が特徴です。
この記事を読むと変わること（Before / After）
| Before（読む前） | After（読んだ後） |
|---|---|
| AIアプリ開発には高度なプログラミングが必要だと思っている | ノーコードでAIアプリを作れることを理解できる |
| ChatGPT単体しか使えないと思っている | 複数のモデルをDifyで使い分けできると知る |
| 自社データとAIをつなげる方法が分からない | DifyでRAG（検索拡張生成）を簡単に実装できる |
Difyとは？（定義）
Difyとは、AIアプリをノーコード/ローコードで構築できるオープンソースのプラットフォームです。Backend-as-a-ServiceとLLMOpsを組み合わせることで、生成型AIソリューションの開発を効率化し、開発者だけでなく、技術に詳しくないイノベーターにも利用できるようにします。
- オープンソース：無料で利用でき、自社環境にセルフホスト可能
- マルチモデル対応：ChatGPT、Claude、Geminiなど複数のAIを選択して利用可能
- RAG（検索拡張生成）対応：社内文書やナレッジベースをAIに統合
- エージェント構築機能：外部APIやツールを組み合わせて自律型AIを作成可能
※Difyという名前は『DoIt ForYou』（日本語訳：あなたのために行う） に由来しています。
Difyの特徴
- ノーコードでAIアプリ開発
- GUIベースでAIアプリを作成可能。
- マルチAIモデル連携
- OpenAI、Anthropic、Googleなどのモデルを統合して利用できる。
- セルフホスト対応
- 自社サーバーで運用できるためセキュリティを担保可能。
- ワークフロー自動化
- 複数の処理を組み合わせて自動化フローを構築できる。
Difyで作成できるアプリの種類
Dify は次の 5 種類のアプリケーションを提供しています。
ワークフロー
自動化やバッチ処理などの単一ラウンドタスクのためのワークフローオーケストレーション
チャットフロー
メモリ機能を備えた、複数ラウンドの複雑な対話タスクのためのワークフローオーケストレーション
チャットボット
LLM上に構築された会話型アシスタント
エージェント
タスクの分解、推論、ツールの呼び出しが可能な会話型インテリジェントアシスタント
テキスト ジェネレーター
ストーリーの作成、テキストの分類、翻訳などのテキスト生成タスクのアシスタント
テキストジェネレーターとチャットボットの違い
| テキストジェネレーター | チャットボット | |
|---|---|---|
| Webアプリインターフェース | フォーム + 結果 | チャットベース |
| WebAPIエンドポイント | completion-messages | chat-messages |
| インタラクションモード | 一つの質問、一つの答え | マルチターン会話 |
| ストリーミング結果 | サポートされている | サポートされている |
| コンテキストの保存 | セッションごと | 連続 |
| ユーザー入力フォーム | サポートされている | サポートされている |
| データセットとプラグイン | サポートされている | サポートされている |
| AI 開会の辞 | サポートされていません | サポートされている |
| シナリオ例 | 翻訳、判断、索引作成 | チャット |
公式サイトより引用
Difyのモデル
Dify は、用途に応じてモデルを 4 つのタイプに分類します。
- システム推論モデル:
- チャット、名前の生成、フォローアップの質問の提案などのタスクを実行するアプリケーションで使用されます。プロバイダーには、 OpenAI、Azure OpenAI Service、Anthropic、Hugging Face Hub、Replicate、Xinference、OpenLLM、iFLYTEK SPARK、WENXINYIYAN、TONGYI、Minimax、ZHIPU(ChatGLM)、Ollama、LocalAI、GPUStackなどがあります。
- 埋め込みモデル:
- セグメント化されたドキュメントをナレッジに埋め込み、アプリケーションでユーザークエリを処理するために使用されます。プロバイダーには、OpenAI、ZHIPU (ChatGLM)、Jina AI( Jina Embeddings ) が含まれます。
- モデルの再ランク付け:
- LLM の検索機能を強化します。プロバイダーには、Cohere、Jina AI( Jina Reranker ) が含まれます。
- 音声テキスト変換モデル:
- 会話型アプリケーションで話された言葉をテキストに変換します。プロバイダー: OpenAI。
Difyは、テクノロジーとユーザーのニーズが進化するにつれて、さらに多くの LLM プロバイダーを追加する予定と言われています。
Difyの活用事例まとめ（具体例）
1. 社内業務効率化
- ナレッジ検索システム
社内文書やマニュアルをアップロード → AIが自然言語で検索・回答。 - 議事録の要約・整理
会議の音声データを要約し、アクションアイテムを自動抽出。 - レポート作成支援
社内データを読み込ませ、定例レポートや経営資料を自動生成。
2. 顧客対応・カスタマーサポート
- FAQチャットボット
顧客からの問い合わせに、製品データやマニュアルをもとに回答。 - Eコマースサポート
商品情報を取り込み、ユーザーの購入相談に自然言語で対応。 - 多言語対応カスタマーサポート
GeminiやChatGPTと組み合わせて多言語での自動応答。
3. 教育・研修支援
- AIチューター
学習教材を読み込ませ、学習者の質問に応答する個別指導AIを構築。 - 自動テスト問題生成
教材内容から小テストや模擬試験を作成。 - トレーニング支援
社員研修資料をアップロード → AIが研修質問に答える「FAQトレーナー」。
4. 開発・マーケティング支援
- コードレビュー支援
GitHubと連携してPull Requestに対するレビューをAIが自動提案。 - マーケティング分析
SNSやレビューを解析し、消費者ニーズをまとめてレポート化。 - キャンペーン企画支援
過去の施策を基に新しいマーケティングアイデアをAIが生成。
他のユースケースは公式サイトをご確認ください
AIデジタルセールスアシスタントの構築など具体的な事例が記載されています。
Difyのメリット・デメリット
| 項目 | メリット | デメリット |
|---|---|---|
| コスト | オープンソースで無料利用可能 | クラウド利用は従量課金の可能性あり |
| 開発効率 | ノーコードで素早くAIアプリを構築できる | 複雑な要件にはカスタム開発が必要 |
| 拡張性 | 任意のモデルを使用して、アシスタント API や GPT と同様の機能を展開 | 一部高度機能はAPI知識が必要 |
| セキュリティ | 柔軟なセキュリティオプションでデータを完全に制御 | 自社運用にはサーバー管理負担がある |
Difyの始め方
- Dify公式サイトまたはGitHubから導入
- Dockerを使ってローカルやクラウドにインストール可能。
- アカウント作成・ログイン
- 管理画面からプロジェクトを作成。
- AIモデルを接続
- OpenAI APIキーやGoogle Geminiキーを設定。
- アプリやエージェントを構築
- GUIでチャットボットや検索システムを設計。
- 運用開始
- 社内利用や公開サービスにデプロイ可能。
よくある質問（FAQ）
Q1. Difyは無料で使える？
→ はい、オープンソース版は無料。クラウド版は従量課金の可能性があります。
Q2. ChatGPTとの違いは？
→ ChatGPTは単体のAI、Difyは複数のAIをまとめて利用できるプラットフォームです。
Q3. 日本語対応は？
→ UIは英語中心ですが、利用するAIモデル（ChatGPT/Geminiなど）は日本語対応しています。
まとめ
- Difyとは、オープンソースでAIアプリをノーコード開発できるプラットフォーム
- 複数のAIモデル（ChatGPT、Claude、Geminiなど）を統合できる
- 社内ナレッジ検索、カスタマーサポート、教育、マーケティングなど幅広く活用可能
- セキュリティ重視の企業にはセルフホスト運用も可能
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