コラム
「AIを業務に取り入れたいのに、社内にエンジニアがいなくて進められない」とお悩みの方も多いでしょう。ChatGPTは便利なAIですが、社内規程や独自資料に基づいた回答はできないことが多いです。そんな課題を解決しやすいのが、ノーコードで専用AIを作れる「Dify(ディフィー)」です。この記事では、Difyの基本、RAG構築のコツ、費用感、実務での使い方まで整理して解説します。自社で手軽に始めるための具体的な一歩を踏み出すために、ぜひ読んでみてください。
【目次】
Difyを実務レベルで使いこなすために
応答速度や日本語精度の課題を踏まえた上で、Difyを業務フローに組み込む具体的な方法をまとめたガイドブックを無料で配布しています。設定のコツから活用パターンまで収録。
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Difyは、2023年にLuyu Zhang氏によって設立された米国のLangGenius, Inc.が開発したオープンソースのLLMアプリ開発プラットフォームで、AIアプリ開発を誰もが手軽に行える環境を目指してスタートしました。当初、日本では「ディファイ」という読み方が広まっていましたが、2025年5月のリブランディングに伴い、公式の読み方が「ディフィー」（/ˈdiːfiː/）に統一されました。1新しいロゴには「if（もし）」という問いを立てる思考スタイルが象徴されており、仮説検証を繰り返しながらAIアプリを作り上げる姿勢を表現しています。
Difyは、AIチャットボットや業務用AIアプリを比較的少ない開発負荷で形にしやすいツールです。オープンソース（OSS）のLLMアプリ開発基盤として公開され、ワークフロー、RAG（検索拡張生成）、エージェント機能まで備えています。画面上の直感的な操作（GUI）で組み立てやすいため、プログラミング経験のないDX担当者でも試作を進めやすい点が強みです。
ChatGPT単体は汎用的な一般知識に強い一方で、社内資料や非公開情報を前提にした回答は苦手です。Difyでは、PDFや文書をナレッジとして扱いやすく、社内情報に沿った回答を返す仕組みを作れます。また、OpenAI系だけでなく各種モデルや外部機能を組み合わせ、用途に応じて構成を変えやすい柔軟さも魅力です。
Difyの設定を終えたら、次は業務への活用が本番です
環境構築ができたら、次のステップは実際の業務フローへの組み込み。CoopelのDify導入ガイドブックでは、設定完了後の活用パターンと自動化の進め方をまとめて解説しています。
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RAGとは、AIに社内向けの専用辞書を渡すような仕組みです。質問が来るたびに、関連資料を探してから回答を作るため、社内規程や手順書に沿った答えを返せます。
DifyではRAG機能を利用して、ナレッジベースをアプリに連携させ、社内文書を参照したヘルプデスクのような窓口チャットボットを構築できます。
【活用できる資料の例】
Difyのワークフローは、一問一答のチャットではなく、複数の処理を順番につなげて実行できる機能です。「情報を検索し、内容を要約し、翻訳し、最後に整えた文面を出力する」といった処理を画面上でノードとして配置し、つなぎ合わせて設計できます。画面上のブロックをドラッグ＆ドロップでつなぎ合わせるような直感的なUIで、流れを見ながら調整しやすいのが大きな利点です。
AIエージェントは、決められた順番だけで動くのではなく、目的に応じて必要な手順をAIが自ら考えながら進む機能です。Difyのエージェント機能・エージェントノードでは、AIがWeb検索、計算、カレンダー確認といった必要なツールを選び、複雑な依頼を段階的に処理できます。定型業務の自動化から一歩進めたい場面と、状況に応じて動く高度な業務支援、どちらへも広げやすいメリットがあります。
Difyを実務レベルで使いこなすために
応答速度や日本語精度の課題を踏まえた上で、Difyを業務フローに組み込む具体的な方法をまとめたガイドブックを無料で配布しています。設定のコツから活用パターンまで収録。
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Dify CloudはSaaSとして提供されており、アカウント登録後すぐ試せる手軽さが魅力です。
| 項目 | Sandbox(検証向け) | Professional(小規模チーム向け) | Team(中規模チーム向け) |
| 使用料金 (月額) | 無料 | $59 ワークスペース/月 | $159 ワークスペース/月 |
| チーム人数 | 1人 | 3人 | 50人 |
| メッセージ数 | 200クレジット | 5,000クレジット/月 | 10,000クレジット /月 |
| アプリの数 | 5個 | 50個 | 200個 |
| ログ履歴 | 30日間 | 無制限 | 無制限 |
| ナレッジベース | ドキュメント50個まで / 50MBストレージ | ドキュメント500個まで / 5GBストレージ | ドキュメント1,000個まで / 20GBストレージ |
※2026年5月1日時点：https://dify.ai/jp/pricing
Difyのセルフホスト版は、自社サーバーで運用できる方式です。 データが外部に出ない構造で、自社側で完全に管理できるため、厳しいセキュリティ要件やデータプライバシー要件のある業務とも相性が良いです。
セルフホスト版には、利用規模や要件に応じて3つのバージョンがあります
個人開発者や非商用プロジェクトを対象とした、完全無料のプランです。Difyの定めるオープンソース利用規約のもとで提供されてあり、一般公開されているすべてのコア機能を利用できます。
利用する際はDockerを利用します。
柔軟な導入環境と手厚いサポートが付属する中規模組織向けのプランです。Communityプランのすべての機能に加え、複数のクラウドサービスを活用した安定した運用環境、作成したWebアプリのロゴやデザインのカスタマイズ、そしてメールとチャットによる優先サポートを利用できます。料金はAWSマーケットプレイス経由での従量課金制で、まず無料でお試しいただけます。
組織レベルのセキュリティや拡張性、管理機能を必要とする企業向けのプランです。Premiumプランのすべての機能に加え、大規模な導入に対応した柔軟な利用環境、商用利用、複数ワークスペースの一元管理、シングルサインオン（SSO）、Difyパートナーによる個別のサポート契約（SLA）、高度なセキュリティ管理、Dify公式によるアップデートと保守、そして専門的な技術サポートを利用できます。料金は年間契約のカスタム価格で、利用にはDifyへの問い合わせが必要です。
セルフホスト版での構築は、運用の負担が大きくなりがちです。アップデートのたびに設定ファイルの差分確認などが必要になり、サーバー管理の経験がない担当者には難易度が高くなっています。まずはクラウド版の無料サンドボックスから始め、必要に応じて有料プランへの移行やセルフホスト版の運用に挑戦することを検討するのが現実的といえるでしょう。
①Dify Cloudは、公式サイトからサインアップすれば、すぐに使い始められるSaaS型の環境です。ログイン方法は、メール登録に加えて、GoogleアカウントやGitHub連携にも対応しています。
②サインアップが完了すると、Difyのワークスペース画面が表示されます。左側のサイドバーから「最初から作成」「テンプレートから作成」「DSLファイルをインポート」などの方法でアプリケーションを作成できます。次のステップとして、生成AIのモデルプロバイダーを設定します。
③設定画面から利用したい生成AIの設定を進めていきます。OpenAI （）、Anthropic（Claude）などの公式サイトからAPIキーを取得して登録する方法のほか、Dify側で用意された提供モデルを使う形もあります。
初めてDifyを使う場合は、公式テンプレートから始めると、各機能の使い方や全体の構成を把握しやすいのでおすすめです。ここではチャットボット系のテンプレートを選び、「ナレッジ」機能でPDFをアップロードしたうえで、必要な部分だけ調整して試す進め方をご紹介します。
1．必要なテンプレートを選ぶ
左側のサイドバーから「テンプレートから作成」を選択すると、テンプレート一覧が表示されるので、使いたいテンプレートを選択します。
2．ナレッジにPDFをアップロードする
「Knowledge Retrieval」とは、ユーザーの質問に関連するコンテンツを検索し、検索結果を出力するノードです。ここではその対象となるデータをアップロードします。
3．ナレッジを紐づける
PDFファイルをアップロードしたら、画面下部の「保存して処理」ボタンをクリックします。これにより、アップロードした資料の内容が検索可能な状態で保存されます。処理が完了すると「ナレッジベースが作成されました」と表示され、チャットボットが資料の内容を参照できるようになります。
4．テストしながら回答内容を調整する
ナレッジベースの作成が完了したら、実際にチャットボットをテストしてみましょう。もし回答が不十分だったり、的外れな内容が返ってきた場合は、プロンプトの内容やナレッジベースの設定を調整することで、回答の精度を高めることができます。
Difyは、文書検索と回答生成を組み合わせる業務と相性がよく、特に社内ルールの案内や定型的な問い合わせ対応で力を発揮します。一方で、厳密な正解が求められる処理は慎重な見極めが必要です。
RAGでありがちな失敗に、長いPDFをそのまま入れて精度が落ちる現象があります。目次や重複したヘッダーが多い文書は、検索ノイズになりやすいです。回答精度を上げるためには、投入前に本文を整理し、Q&A形式へ整形してみましょう。知識ベースは読み込ませる前の下ごしらえが重要です。
さらに、「部署名」や「更新日」などのメタデータを付けるとさらに回答精度を上げられます。Difyでは、Knowledge Retrieval ノードでメタデータフィルタリングが有効です。必要な文書だけに絞って検索できるため、回答のぶれを抑えられるのです。
セキュリティ面では、クラウド版とセルフホスト版の違いを分けて考えましょう。セルフホスト版は、自社環境でデータを管理しやすい構成を取れます。一方のクラウド版は、運用負荷を抑えつつ早く始めやすい方式です。要件に応じて、保存先と運用体制をセットで判断することが大切です。
Difyのトラストセンターでは、有料プラン利用者向けにSOC 2 Type 1 Report や Pen Test reportを案内しています。ただし、ツール任せでは十分ではありません。APIキーの安全な保管、アクセス権限の最小化、ログ管理の徹底など、利用側の基本対策も合わせて進めることも念頭に置いておきましょう。
Difyの設定を終えたら、次は業務への活用が本番です
環境構築ができたら、次のステップは実際の業務フローへの組み込み。CoopelのDify導入ガイドブックでは、設定完了後の活用パターンと自動化の進め方をまとめて解説しています。
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Dify導入を成功させるには、最初から全社展開を狙わないことが大切です。そのため、まずはカスタマーサクセスや人事など一部の部署に絞り、1つの課題を解くPoC（概念実証）から始める進め方が現実的です。対象を広げすぎないことで、効果測定もしやすくなります。
AI導入は、小さく生んで大きく育てる進め方が向いています。最初に完成形を求めるより、試して直すという流れを作ることが重要です。
Dify Cloud無料版で、簡単なプロトタイプを1週間ほどで作成します。まずはFAQ対応など、効果が見えやすいテーマを選びましょう。
少人数のテストユーザーに触ってもらい、フィードバックを集めながらRAG精度を2〜3週間かけて改善します。この段階では、回答のずれや不足を丁寧に洗い出すことが重要です。
最後に、工数削減や対応時間短縮などの効果を見える化し、有料プランへの移行や他部署への横展開を検討します。1ヶ月ほど回せば、次の判断材料がかなりそろいやすくなります。
Difyは、プログラミングの経験がなくても業務向けのAIアプリを作りやすい、実用性の高いプラットフォームです。ただし、機能の多さに引っ張られるのではなく、まずは自社のどの業務を自動化したいかを明確にすることが重要です。無料のDify Cloudから小さく始め、本記事で紹介したRAG構築のコツやワークフローの考え方を試してみましょう。
DifyのRAG構築、実際どう始める？
ナレッジベースの整え方からワークフロー設計まで、現場で使えるDify活用の手順をCoopelが1冊にまとめました。
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出典
1 Dify Japan [@DifyJapan]. (2025年6月30日). [Difyの公式な読み方を「ディフィー」に統一する旨の告知]. X.https://x.com/DifyJapan/status/1939577177848381690
