Dify運営会社（LangGenius, Inc.）徹底解説｜会社概要・信頼性・日本企業導入の全て

（最終更新日: 2025年11月12日）

Difyの導入を検討しているが、運営会社は安全か、長く使えるのか――そんな不安は当然です。

本記事では、生成AIプラットフォームDifyを手がけるLangGenius, Inc.を、公式情報と公開実績をもとに分かりやすく整理しました。

会社概要や日本法人の有無、経営陣の背景、技術の強み、そして日本企業での導入事例までを一気に把握できます。

さらに、料金やサポート、セキュリティなどのよくある疑問もQ&Aで解消し、判断材料を網羅。

最新の公式データと客観比較に基づき、現場で安心して採用判断できる確かな根拠をお届けします。

Difyの運営会社「LangGenius, Inc.」とは？基本情報と特徴

当セクションでは、Difyの提供元であるLangGenius, Inc.の基本情報と、日本法人設立の背景・意義、同社の特徴を解説します。

なぜなら、エンタープライズ導入ではベンダーの実体とローカルサポートの有無が、投資対効果と運用リスクを左右する重要要素だからです。

Difyの提供元：LangGenius, Inc. 基本プロフィール
日本法人「株式会社LangGenius」設立の経緯と意義

Difyの提供元：LangGenius, Inc. 基本プロフィール

LangGenius, Inc.は2023年設立の米国スタートアップで、デラウェア登記とカリフォルニア州サニーベールの業務拠点、CEOにLuyu Zhang氏、共同創業者にJohn Wang氏という明確な体制が特徴です。

デラウェア登記×シリコンバレー拠点は米テック・スタートアップの定番構造であり、資金調達と高速な事業展開を見据えたガバナンス設計と読み取れます。

項目	内容
法人名	LangGenius, Inc.
設立日	2023年3月20日
登記州	米国デラウェア州
業務拠点	カリフォルニア州サニーベール（シリコンバレー）
主要経営陣	CEO: Luyu Zhang / Co-founder: John Wang
事業	生成AIアプリ開発基盤「Dify」の開発・運営
資金調達	Delian Capitalなど（外部調査情報）

加えて、GitHubのオープンソース版は星118k超の支持を集め、開発者主導の改善サイクルが高速に回っている点も信頼材料になります（参考: langgenius/dify）。

エンタープライズ視点では、この透明性とグローバルな実績がベンダー評価の下支えとなり、導入後の安心感につながりますので、セキュリティや運用面は別記事の詳細ガイドも併せて確認してください（参考: 【最新2025年版】Difyのセキュリティ徹底解説）。

日本法人「株式会社LangGenius」設立の経緯と意義

結論として、日本法人「株式会社LangGenius」は2025年2月に東京・日本橋で設立され、代表にキジ・マルダン氏を迎え、高度な現地サポートと直接取引を強化するための拠点として機能します。

背景には、日本の大手企業との大型契約を先に獲得し、その成功を受けて日本法人を立ち上げたという順序があり、検討から本番展開までの“最後の一押し”であるハイタッチ支援を内製化した点が要です。

実例として、2024年12月のリコーとの「販売・構築パートナー契約」締結と、2025年にライオンが非エンジニアを含む100名規模のAIエージェント開発者育成を開始した動きが、ローカル体制の必要性を後押ししました（参考: リコー公式リリース、参考: ライオン公式お知らせ）。

日本法人の所在地や代表者などの登記情報も明らかで、企業が重視する「誰が責任を持つのか」を可視化している点は安心材料です（参考: 株式会社LangGenius 会社概要）。

結果的に、現地チームによる伴走支援は導入障壁を大きく下げ、評価検証から本番・横展開までの速度を高めますので、費用感やスケール計画は価格ガイドも合わせて確認すると判断がしやすくなります（参考: 【2025年最新】Difyの料金プランを徹底比較）。

LangGenius, Inc.とDifyの中核技術・機能

本セクションでは、LangGenius, Inc.が提供するDifyの中核技術とエンタープライズ向け機能の要点を解説します。

理由は、日本企業の導入事例で示された「AIの民主化」と「ガバナンス要件」の両立を支える仕組みを押さえることが、実装と全社展開の成否を分けるからです。

Difyが選ばれる理由：AI民主化とエンタープライズ・ガバナンスの両立
主要な対応クラウド・モデル・ライセンス

Difyが選ばれる理由：AI民主化とエンタープライズ・ガバナンスの両立

Difyは、ノーコードのエージェント・ワークフローとRAGを誰でも扱える一方で、SSOやAdmin APIなどの統制機能で大規模運用を担保できる点が強みです。

なぜなら、視覚的キャンバスでのワークフロー設計とナレッジ管理が市民開発を後押ししつつ、内部LLMゲートウェイやマルチワークスペースで利用状況と権限を一元管理できるからです（参考の一次資料は下記参照）。

参考: Dify: Leading Agentic Workflow Builder
参考: Dify Docs: Introduction

具体例として、ライオンはノーコード機能で非エンジニアを含む100名の「AIエージェント開発者」育成を進め、ナレッジ更新を即時反映して業務の俊敏性を高めました（出典: ライオン株式会社ニュースリリース）。

一方、カカクコムはEnterprise版のマルチワークスペースとAdmin API、SSO連携で部署別コスト可視化と権限自動化を実現し、全社AI基盤の運用負荷を抑制しました（出典: カカクコム技術ブログ）。

ワークフローはLLM、IF/ELSE、CODE、HTTPリクエスト、ナレッジ検索などのノードをドラッグ＆ドロップで組み合わせられ、RAGはハイブリッド検索とRerankに対応します（参考: Dify Docs）。

RAG設計の最適化や運用ベストプラクティスは、併せてこちらも参考になります（内部リンク: RAG（Retrieval-Augmented Generation）構築のベストプラクティス）。

主要な対応クラウド・モデル・ライセンス

Difyは「オープンソース（Community）」「商用SaaS（Dify Cloud）」「セルフホストEnterprise」の三位一体で、主要LLMを横断利用できるためロックインを避けやすい構造です。

理由は、Apache 2.0ベースのCommunityで自由に検証し、SaaSで即時利用しつつ、要件が厳しい場合はEnterpriseのSSOや監査ログで統制強化へ移行でき、かつGPT、Anthropic、Mistral、Llama、Bedrock、Hugging Face、Replicate、Ollamaなど幅広い選択肢を接続できるからです（参考: Dify Docs: Introduction）。

用途の目安として、迅速なPoCはCloud、データ主権やネットワーク要件が厳しければセルフホスト、コミュニティ検証や拡張はOSSが向きます。

各SaaSプランの違いは以下が目安です。

プラン	月額	メッセージ/月	メンバー	アプリ数	ナレッジ数	SSO	サポート
Sandbox	無料	200	1	5	50	なし	なし
Professional	$59/WS	5,000	3	50	500	なし	メール
Team	$159/WS	10,000	50	200	1,000	あり	優先メール＆チャット
Enterprise	見積	要問い合わせ	要問い合わせ	要問い合わせ	要問い合わせ	あり	専任サポート

価格と機能の詳細は公式の最新情報を確認してください（出典: Dify Pricing）。

実務では「まずはCloudで1〜2週間の検証→要件が固まったらEnterpriseでSSOとコスト統制を設計」という段階的導入が再現性の高い進め方で、詳しい整理は内部ガイドが参考になります（内部リンク: Difyの料金プランを徹底比較）。

日本市場におけるDify導入成功事例と企業評価

当セクションでは、日本の大手企業で進むDify導入の成功事例と、それに対する企業評価を整理して解説します。

なぜなら、現場の実装結果こそが「AIの民主化」と「エンタープライズ・ガバナンス」というDifyの二大価値を最も具体的に示す証拠となるからです。

なお、Difyの料金やセキュリティの前提知識が必要な方は、あらかじめDifyの料金プラン解説やDifyセキュリティ徹底解説もご参照ください。

ライオン株式会社：非技術者100名が“AIエージェント開発者”に
カカクコム事例：本格運用フェーズのAIガバナンス実現
リコー：社内利用から販売パートナーへ—日本展開の“キーストーン”に

ライオン株式会社：非技術者100名が“AIエージェント開発者”に

ライオンはDifyのノーコード機能を軸に非エンジニア100名規模の「AIエージェント開発者」育成に踏み出し、2025年度末までに30以上の実務エージェントの稼働を狙う点が最大の成果です。

視覚的ワークフローとRAGの「ワンクリック更新」により、知識の保守運用を業務部門が主体的に担えるようになったことが推進力になりました。

実務例としては「アンケートのフリーアンサー分析」や「申請書類の事前チェック」などが挙げられ、IF/ELSEやナレッジ検索ノードの組み合わせで現場要件を迅速に具現化しています（あわせてRAG構築のベストプラクティスも参考になります）。

下図は、アイデアからナレッジ準備、ノーコード組み立て、現場検証までを一気通貫に回す育成プログラムの典型フローを示しています。

筆者も非エンジニア向けAI研修に携わった経験から、ノーコード化は「最初の成功体験」を作りやすく、学習曲線の急峻さと心理的障壁を同時に下げると実感しています。

社内リスキリングをこれから進める企業は、短期で基礎から業務応用までを体系的に学べるDMM 生成AI CAMPのようなプログラムを併用すると、現場展開が加速します。

以上より、ライオンの取り組みはDifyが「AIの民主化」の実装基盤として機能することを実証していると言えます。

カカクコム事例：本格運用フェーズのAIガバナンス実現

カカクコムはDify Enterpriseを全社基盤に据え、Multi-Workspace、AdminAPI、SSO連携などで「コスト可視化×権限統制×自動化」を同時に達成しました。

これはDifyがLLMゲートウェイとして各部署のモデル利用を一元管理できるため、セキュリティと予算統制を運用負荷の増加なしに両立できるからです。

実装面では部署単位のワークスペース分割、APIによる権限付与の自動化、Kubernetesでのゼロダウンタイム展開などが採用され、PoC止まりからの脱却に直結しました（出典は技術ブログを参照）。

次の図は、IdPとDify間のSSO、ワークスペース別の利用ログ・コスト集計、モデルベンダーへの安全なアウトバウンドを俯瞰するアーキテクチャ概念図です。

セキュリティ観点の詳細は、導入前にDifyセキュリティ徹底解説を押さえておくと検討がスムーズです。

全社展開を見据える企業にとって、最初からガバナンス前提のプラットフォームを選ぶことが最短ルートになります。

出典: カカクコム技術ブログ
参考: Dify Docs: Introduction

リコー：社内利用から販売パートナーへ—日本展開の“キーストーン”に

リコーは社内でDifyの有効性を徹底検証したうえで販売・構築パートナーとなり、日本市場拡大の信頼の要を担いました。

大手の信頼できるパートナーが前面に立つことで、導入判断の心理的ハードルとリスク認識が一気に下がるのはDX現場の定石です。

実際に両社は2024年12月にパートナー契約を締結し、その成功が日本法人設立（2025年2月）の追い風となり、リコー側からも「シチズン開発を大幅に加速させる」という評価が示されています（出典を参照）。

下図は、社内実装での成功→販売パートナー化→導入企業の増加→日本法人のハイタッチ支援強化という信用のフライホイールを表しています。

ノーコードの選択肢を比較検討したい方は、周辺エコシステムも含めたノーコードAIアプリ開発の完全比較を参照すると設計の解像度が上がります。

このキーストーン戦略とプロダクトの両輪により、Difyは日本のエンタープライズ市場で地歩を固めつつあります。

よくある疑問を徹底解消：Dify運営会社・LangGenius Q&A

当セクションでは、Difyの運営会社であるLangGeniusの実態と、プロダクトDifyの正体をQ&A形式で整理します。

理由は、日本でも導入が拡大する中で「どこの会社なのか」「責任者は誰か」「Difyは何者か」という基本情報への関心が急速に高まっているからです。

Difyの運営会社はどこ？
LangGeniusのCEOや社長は誰？
DifyはどんなAIエージェント？
Difyはどこの国の企業が作った？

Difyの運営会社はどこ？

Difyは米国法人のLangGenius, Inc.が開発・運営し、日本では株式会社LangGeniusがサポート体制を担います。

グローバル本体はデラウェア州に登記され、業務拠点はカリフォルニア州サニーベールに置くスタートアップの典型的な体制です。

日本法人は2025年2月5日設立で、所在地は東京都中央区日本橋3丁目6番2号日本橋フロント1階です。

リコーやライオンといった大手企業での採用が進んだ結果、日本でのハイタッチ支援を強化するために現地法人が整備されました。

結論として、グローバルと日本の二層体制により、国内でも安心して導入・運用できるサポート網が構築されています。

LangGeniusのCEOや社長は誰？

グローバルのCEOは共同創業者のLuyu Zhang氏で、日本法人の取締役社長はキジ・マルダン氏です。

本社の経営体制は創業者主導で、戦略の意思決定と開発スピードの両立を図っています。

日本は現地トップを置くことで、意思疎通を加速しつつ企業導入の要件定義から運用まで伴走可能にしています。

導入検討時は、本社のプロダクトロードマップと日本側の導入・サポート体制が連動している点が安心材料になります。

DifyはどんなAIエージェント？

DifyはノーコードでAIエージェント・ワークフローを構築できる“主要エージェント開発プラットフォーム”で、チャットボットから複雑な自動化まで拡張できます。

視覚的なキャンバス上でLLM、条件分岐、HTTP連携、RAG検索などを組み合わせ、LLMOpsによる監視・改善まで一気通貫で運用できます。

筆者は過去にPythonで社内Botを自作しましたが、保守やガバナンスで躓きました。

Difyなら同じ要件でもノーコードで再現しやすく、コスト管理やSSOなどの運用要件もまかなえるため、PoC停滞を回避できます（導入検討時はDifyの料金プラン比較やセキュリティ解説も参照すると要件整理が進みます）。

さらに、他社のエージェント基盤との位置付けを俯瞰したい場合は、比較記事のAIエージェント市場徹底比較が役立ちます。

まとめると、Difyは“作る・繋ぐ・運用する”を可視化し、現場主導の内製化を後押しする実務志向のエージェント基盤です。

参考: Dify: Leading Agentic Workflow Builder
参考: Dify Docs: Introduction

補足：エージェント活用のスキルアップには、実務直結の学習サービスも有効です。

DMM 生成AI CAMPは業務での生成AI活用を体系的に学べるので、チームのリスキリングに適しています。

Difyはどこの国の企業が作った？

開発元は米国のLangGenius, Inc.で、シリコンバレーに拠点を置くテック企業が運営しています。

デラウェア州登記とベイエリアの開発拠点というスタートアップの典型的な構えで、資金調達や人材獲得に強みがあります。

日本市場も重要拠点化しており、日本法人の設立により導入から運用までの距離が縮まりました。

要するに、シリコンバレー発の信頼できるテック企業が作ったプロダクトが、日本でも本格展開を進めているという構図です。

参考: LangGenius, Inc – AWS Partner
参考: Dify – 2025 Company Profile, Team, Funding & Competitors – Tracxn

まとめと次の一歩

本記事の要点は、Difyが「AIの民主化」と「ガバナンス」を両立し、視覚的ワークフローとRAG、LLMOpsで現場とITの両輪を前進させることです。

その有効性は、ライオンの人材育成、カカクコムの全社基盤、リコーのパートナー戦略で実証済みです。

小さく始め、ナレッジを回し、ガバナンスを先に設計すれば、AIはすぐ事業の力になります。

次の一歩として、ユースケースを洗い出しつつ、成功事例と実装の勘所を良書で補強しましょう。

参考：生成AI活用の最前線／生成DX をチェックして、戦略と実装の視野を広げてください。