【2025年版】DifyでノーコードAIアプリ開発する方法｜できること・手順・料金まで徹底解説

（最終更新日: 2025年12月06日）

社内向けのAIチャットボットを作りたいがエンジニアがいない、Difyの名は聞くが何から始めるべきか分からない方へ。

本稿は最新のDifyでノーコード／ローコードのAIアプリを自分で立ち上げるための最短ルートを示します。

プラットフォームの全体像、できることの範囲、チャット型と業務フロー型の作り方、検索精度の上げ方、使えるAIモデルの選び方、料金・商用利用・セキュリティまでを平易に整理します。

AI業務アプリを設計してきたプロダクトマネージャーの実務知見から、まず1つ目のアプリを作ることをゴールにユースケース別の構成案も提示します。

読み終える頃には、あなたの業務でDifyをどう使うかが具体的に描けるはずです。

Difyとは？ノーコードでAIアプリを作れるプラットフォームの全体像

当セクションでは、Difyの全体像と「なぜノーコードで実用的なAIアプリが作れるのか」をわかりやすく説明します。

なぜなら、生成AI活用はチャットの試行段階を超えて業務自動化やエージェント運用へ拡大しており、土台となるプラットフォーム選びが成果を左右するからです。

Difyは「エージェント型ワークフロー」を中核にしたLLMOpsプラットフォーム
Difyで作れるAIアプリの種類と代表的ユースケース
ChatflowとWorkflowの違い：どちらでアプリを作るべき？

Difyは「エージェント型ワークフロー」を中核にしたLLMOpsプラットフォーム

Difyは、エージェント型ワークフローを中核にRAGやモデル管理、APIを統合した「LLMOpsプラットフォーム」であり、単なるチャットボット作成ツールではありません。

視覚的キャンバス上でChatflowとWorkflowを組み合わせ、固定ロジックと自律エージェントを安全に両立できるため、現場主導で高度な業務プロセスを設計できます。

OSSとして開発が活発で、プラグイン経由でモデルやツールを拡張でき、GitHubでも世界規模のコミュニティが加速的に改良を進めています。

さらにBackend-as-a-Serviceとして堅牢なAPIを提供しており、既存システムから呼び出して本番運用に耐える実装が可能です（詳しくはDify API完全ガイドをご参照ください）。

以上より、プロトタイプからエンタープライズ運用まで一気通貫で扱える、業務の“AI化インフラ”として選ぶ価値が高いと言えます。

（参考: Dify公式サイト）
（参考: Dify GitHubリポジトリ）
（参考: Why A Reliable Visual Agentic Workflow Matters）
（参考: Introducing Dify Plugins）

Difyで作れるAIアプリの種類と代表的ユースケース

Difyでは「チャットボット型」「業務ツール型」「エージェント型」の3方向で、現場の仕事に直結するAIアプリをノーコード中心で構築できます。

RAG、反復処理、外部API連携、コードノードを組み合わせられるため、情報検索から自動要約、データ整形、社内SaaS連携まで一気通貫で実装できます。

例えば、社内ナレッジQAボット、ニュースレター草案生成、問い合わせメールの分類・要約とCRM登録、Deep Researchを応用した市場調査レポート自動生成などが代表例です。

筆者はマーケ業務で「週次トレンド収集→要点要約→セクション分割→見出し生成→Notion投稿」までをWorkflowで自動化し、作業時間を約40％削減できました（RAGとHTTPノード、必要箇所のみコードノード併用）。

テンプレと実装手順はDify Workflow完全ガイドやDify×RAG完全ガイドが参考になり、体系的に学ぶならDMM 生成AI CAMPの業務活用カリキュラムも実用的です。

タグ	代表ユースケース	主要機能/ノード	ノーコード範囲	補足
チャットボット型	社内ナレッジQA	Chatflow＋RAG（ハイブリッド検索＋Rerank）	◯（標準UIとRAG設定で可）	チャットボット完全ガイド
業務ツール型	ニュースレター草案生成	Workflow、Iteration、LLM、テンプレ出力	◯（コード不要でも実用）	仕上げだけ人が編集
エージェント型	問い合わせ分類・要約→CRM登録	Agentノード、HTTP/JSON、条件分岐	△（CRM仕様でコードノード併用）	Slack連携ガイドも有用
エージェント型	Deep Research市場調査	Loop、Web検索ツール、ファインディング集約	◯（テンプレ流用で迅速）	詳細は公式解説

（参考: DeepResearch: Building a Research Automation App）
（参考: Features and Specifications）

ChatflowとWorkflowの違い：どちらでアプリを作るべき？

結論として、会話を前提に段階的に解決するならChatflow、明確な入力から一度で成果物を出すならWorkflowが適します。

理由は、前者は「会話履歴（メモリ）」を持つループ型でユーザー体験を重視し、後者はステートレスで長めの処理やAPI主導の自動化に向くからです。

問い合わせ対応やFAQ、トラブルシューティングはChatflow、定期レポート生成や一括変換、データ抽出と登録はWorkflowが効率的です。

本記事内では以降、Chatflowを「チャットボット」、Workflowを「業務ツール」と呼び分けて解説します。

迷ったら「対話で詰めたいか」「フォーム入力だけで完結したいか」で選び、必要に応じて両者を連携させると設計の自由度が上がります。

項目	Chatflow（チャットボット）	Workflow（業務ツール）
形態	会話ループ＋メモリ	一回実行のスクリプト
得意領域	FAQ/サポート/対話設計	レポート生成/バッチ処理
UX/利用	チャットUI	フォーム入力/API呼出
代表機能	会話管理、RAG	条件分岐、HTTP、Iteration

（参考: Introducing Dify Workflow）
（参考: Features and Specifications）

どこまでノーコード／ローコードでアプリ開発できるか

当セクションでは、Difyでノーコード／ローコード開発がどこまで実現できるかを、典型ユースケースと判断基準で解説します。

理由は、現場でのプロトタイプ速度と本番運用の要求水準が年々上がっており、どの時点でコードを書くべきかの線引きが成果を左右するからです。

ノーコードで完結できる範囲：社内FAQボット〜定型ライティングまで
ローコードが必要になるケース：社内SaaS・DBとの連携や複雑なロジック
LangChain系・完全コードベース開発との比較：Difyを選ぶ判断基準

ノーコードで完結できる範囲：社内FAQボット〜定型ライティングまで

Difyはノーコードだけで、社内FAQボットからメール・レポートの定型ライティングまで高品質に完結できます。

視覚的キャンバスのChatflow/Workflow上で分岐・ループ・RAG・モデル切り替えがGUI設定でき、ハイブリッド検索やRerankも画面操作で有効化できます（参考: Knowledge Retrieval – Dify Docs、参考: Hybrid Search and Rerank、参考: Features and Specifications）。

例えば自社マニュアルをナレッジに投入し、検索精度をHybrid＋Rerankで担保した社内QAチャットを公開したり、プロンプトテンプレートからメール草案や週報のたたきを生成するワークフローを無コードで配備できます（参考: Introducing Dify Workflow）。

「ノーコードでできることチェックリスト」は次のとおりです。

社内マニュアルをナレッジ登録→Hybrid Search＋Rerank設定→チャットボット公開（手順解説：Dify×RAG完全ガイド、AIチャットボット完全ガイド）
Slack/Teams向け社内ボットのノーコード展開（Dify×Slack、Dify×Teams）
プロンプトテンプレートでメール・議事録・レポートのドラフト生成（Dify Workflow完全ガイド）
IF/ELSE分岐やループ処理のGUI設定
モデルのドロップダウン切り替えと比較デバッグ
Web検索ツールの追加設定（Tavily/Exa等）と要約（DifyのWeb検索）
画像生成のノーコード実行（画像生成ワークフロー）
Deep Researchテンプレートの活用で調査自動化（出典: Deep Research Workflow）
変数・入力フォーム・出力整形の画面設定（変数の使い方）
アプリ公開・アクセス制御・ログ確認までの運用操作

ノーコードを体系的に身につけたい方は、実務ユースケースで学べるDMM 生成AI CAMPのような講座と組み合わせると習熟が早まります。

ローコードが必要になるケース：社内SaaS・DBとの連携や複雑なロジック

企業システム連携や精緻なデータ加工が絡む「最後の10〜20%」は、ビジネス側が8割を組み、エンジニアが2割をHTTP Request／Codeノードで薄く実装する協業が現実的です。

理由は、SaaSや自社APIへの書き込み、署名付き認証、例外処理、データの正規化などは簡易GUIだけでは表現しづらく、ローコードの方が堅牢に実装できるからです（参考: Introducing Dify Workflow、参考: Features and Specifications）。

典型例としては、SalesforceやMarketoへのリード登録や更新を行う場合が挙げられます。

また、社内在庫や価格を独自APIから取得し、クエリパラメータの署名やリトライ制御を行うケースもローコードが適します。

さらに、精密な数値計算、CSVの構造変換、正規表現によるID抽出などはCodeノードでの短いスクリプトが確実です。

筆者の案件では、マーケチームがワークフロー骨子と文面品質を作り、エンジニアがSalesforce/Marketoの書き込み、エラーハンドリング、監査ログの実装だけを担当し、2週間で安全に本番化できました。

この分業により改修も速く、ボトルネックは最小化され、モデル更新や仕様変更にも強い体制になります。

LangChain系・完全コードベース開発との比較：Difyを選ぶ判断基準

高速な検証と非エンジニアの自走を重視するならDify、アルゴリズムの細部制御や特殊要件が主ならLangChain＋自前コードが有利というのが実務的な線引きです。

理由は、DifyはRAG・エージェント・モデル管理・ログが一体化しGUIで運用しやすい反面、低レベルの最適化や特殊戦略の実装はコード直書きに分があります（参考: Features and Specifications）。

比較の要点は次の表が分かりやすいです。

観点	Dify	LangChain＋自前コード	他ノーコードAIビルダー
開発スピード	GUIで即座にPoC	要件次第で中〜長期	速いが柔軟性に限界
拡張性／自由度	高いが一部は抽象化	最高（フルコントロール）	限定的
運用・LLMOps	ログ・モデル管理が内蔵	自前実装が必要	可視化はあるが限定
RAG/エージェント実装	標準機能で統合	柔軟だが設計工数大	簡易RAGが中心
チームコラボ	非エンジニアも編集可	コード前提でハードル高	編集可だが高度化が難
コスト/ロックイン	OSSで選択肢が広い	クラウド費＋開発工数	ベンダーロックイン大
向いているケース	部門横断の内製と運用	研究開発・特殊要件	単機能の簡易導入

詳しい使い分けは解説記事Dify×LangChainの違いとベストな組み合わせ方も参考にしてください。

迷ったら「まずDifyでPoC→要件がGUIの限界を超えたらLangChain等へ段階移行」が最短で、検証速度と将来の自由度を両立できます。

DifyでAIチャットボットを作る基本手順（Chatflow編）

当セクションでは、DifyのChatflowを使ってノーコードでAIチャットボットを構築・公開する基本手順を説明します。

理由は、Chatflowが会話の文脈管理とナレッジ検索（RAG）を標準装備し、最短ルートで実運用レベルのボットを作れるからです。

ステップ0：アカウント作成とワークスペースの準備
ステップ1：ナレッジベース（RAG）の準備──社内FAQやマニュアルをアップロード
ステップ2：Chatflowアプリを作成し、プロンプトとモデルを設定
ステップ3：公開とテスト──Webアプリ・ウィジェット埋め込み・API連携

ステップ0：アカウント作成とワークスペースの準備

まずDify Cloudに無料で登録し、Sandboxプランで最初のワークスペースを作成します。

一度ワークスペースを作れば、以降の設定と開発はすべてブラウザ上で完結します。

画面左のメニューに「Apps」「Knowledge Base」などの主要タブが並ぶので、位置関係を最初に把握しておきます。

最初はSandboxで機能検証し、チームで使う段階になったらProfessional以上へ拡張するのが現実的です。

Sandboxの制限や使い分けは、詳細ガイドも参考にしてください。

【2025年最新版】Dify無料でできること・制限・有料版の違いを読むと判断しやすくなります。

ステップ1：ナレッジベース（RAG）の準備──社内FAQやマニュアルをアップロード

結論として、回答精度の土台はナレッジベースの作り込みで決まり、ハイブリッド検索とRerankを有効化すると安定します。

理由は、キーワード一致と意味検索を併用し、さらにRerankで質問適合性を再評価することでノイズを抑えられるからです。

具体的には、Knowledge Baseを新規作成し、PDFやWebページ、Markdown、Excelなどを投入し、チャンキングと検索設定を整えます。

社内FAQボットなら「社内マニュアルPDF」「よくある質問Excel（Q/A列）」をアップロードし、Hybrid SearchとRerankをオンにするのが定番です。

チャンキングは段落ベース＋親子インデックスを選ぶと文脈維持に有利です。
Hybrid Searchは固有名詞や型番に強く、Rerankは最終的な関連度の目利きを担います。
Top Kをやや多めにしてからRerankで上位数件へ絞ると安定します。

設定の考え方は次の解説や公式情報も役立ちます。

参考: 【2025年版】Difyの「ナレッジ」完全ガイド
参考: 【ノーコードでOK】Dify×RAG完全ガイド
出典: Introducing Hybrid Search and Rerank – Dify Blog
出典: Hybrid Search – Dify Docs／Re-ranking – Dify Docs

ステップ2：Chatflowアプリを作成し、プロンプトとモデルを設定

結論は、AppsでChatflowを新規作成し、システムプロンプトとモデル、そしてRAG連携を一気に整えることです。

理由は、ボットの役割・口調・禁止事項を明文化し、参照元をKnowledge Retrievalで固定することで、運用時のブレを最小化できるからです。

画面ではLLMノードでGPT-4oやClaude 3.5を選び、温度や最大トークンを調整し、Knowledge Retrievalノードで対象ナレッジを指定します。

プロンプトは“役割・根拠・禁止事項・不明時対応・出力形式”の型にすると保守しやすいです。

以下は筆者が業務ボットで使っている安全運用向けのひな形です。

# System Prompt（業務QAボット用ひな形）
あなたは社内向けQAアシスタントです。
- 口調: です・ます調、簡潔で事実ベース。
- 根拠: 常にナレッジの該当箇所を要約し、必要に応じて出典タイトルを括弧で示す。
- 禁止: 憶測・個人情報の生成・リンク踏み抜き・外部SNS案内・社外秘の拡散。
- 不明時: 「資料未掲載」や不足情報を明記して、確認先や問い合わせ窓口を提示する。
- 形式: 見出し→要点箇条書き→補足の順で300–600字を目安。
- 優先: 与えられたコンテキスト（RAG）外の知識は用いない。

モデル切替の判断は精度とコストで比較し、詳細は比較記事も参考にしてください。

【2025年版】Difyで作るAIチャットボット完全ガイドや、Dify API完全ガイドが実装の目安になります。

ステップ3：公開とテスト──Webアプリ・ウィジェット埋め込み・API連携

結論は、用途に応じて「共有URL」「埋め込み」「API」の三択で公開し、Sandboxは検証用、Professional以上は本番運用に適用することです。

理由は、URL共有で素早く社内レビューし、埋め込みやAPIで既存サイト・システムへ安全に統合できるからです。

まずは標準のWebチャットを有効化し、レビューURLでユーザー検証を行い、通過後に自社サイトへ埋め込みます。

埋め込みはiframe/スクリプトで簡単に設置でき、社内専用運用はパスワードやRBACでアクセス制御します。

<!-- シンプルなiframe埋め込み例 -->
<iframe src="https://chat.dify.ai/apps/your-app-id" width="100%" height="600" style="border:0"></iframe>

# REST API経由で会話開始（例: curl）
curl -X POST \
  -H "Authorization: Bearer <YOUR_DIFY_API_KEY>" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"inputs": {}, "query": "社内PCの初期設定手順は？"}' \
  https://api.dify.ai/v1/chat-messages

公開範囲や費用の違いは料金比較も参照してください。

【2025年最新】Difyの料金プランを徹底比較と、セキュリティ運用はDifyのセキュリティ徹底解説が参考になります。

生成AIのチーム活用を体系的に学ぶなら、スキルアップ講座の活用も有効です。

DMM 生成AI CAMPは基礎から実務応用まで網羅され、社内展開の初速を高めやすいです。

Difyで業務ワークフロー型アプリを作る手順（Workflow編）

当セクションでは、DifyのWorkflow機能を使って業務ワークフロー型アプリを構築する具体的手順を、週次レポート自動生成を題材に解説します。

なぜなら、WorkflowはChatflowと異なりステートレスな一括処理に強く、本番運用の再現性・拡張性・信頼性を担保しやすいからです。

ユースケース例：週次レポート自動生成ワークフローを題材にする
ステップ1：Workflowアプリを作成し、Startノードと入出力を定義
ステップ2：LLMノード・Knowledge Retrieval・条件分岐ノードでロジックを組む
ステップ3：コードノード・HTTPリクエストノードでSaaSや社内APIと連携
ステップ4：トリガー設定・API公開・モニタリング

ユースケース例：週次レポート自動生成ワークフローを題材にする

本稿では、Googleスプレッドシートのデータとナレッジベースを組み合わせ、週次のマーケティングレポート草案を自動生成するWorkflowを例に全体像を掴みます。

図の流れを押さえれば全体設計が一気に楽になるため、以降のステップが迷いなく進みます。

構成は Start → HTTP Request（Sheets APIでKPI取得）→ Knowledge Retrieval（社内ドキュメント）→ LLM（草案生成）→ Answer です。

入力は期間・対象商品ID・スプレッドシートURLを受け取り、出力はMarkdownまたはJSONで返す想定です。

この流れはDifyのWorkflowキャンバスで視覚的に設計でき、非エンジニアもレビューしやすいのが特長です（参考: Introducing Dify Workflow – Dify Blog）。

ステップ1：Workflowアプリを作成し、Startノードと入出力を定義

まずはAppsでWorkflowを新規作成し、Startノードと入出力を定義します。

Startノードの種類と入出力を最初に固めることが成功の近道です。

Workflowはステートレス処理が基本でChatflowのような会話メモリを持たないため、I/O契約を先に決めるとAPI連携が安定します（参考: Features and Specifications – Dify Docs）。

Startノードでは「ユーザー入力フォーム」または「トリガー型（スケジュール/外部API）」を選び、期間・ターゲット商品・スプレッドシートURLなどの入力変数を追加します。

出力はテキストでも構いませんが、外部システムと繋ぐ場合はJSONの構造化出力が扱いやすいです。

{
  "period": "2025-W27",
  "product_id": "SKU-123",
  "kpi": {"sessions": 12345, "cv": 456},
  "highlights": ["CVR improved", "New campaign effect"]
}

変数の型とラベルをそろえておくと後工程のノード設定が短時間で終わります（関連: 【図解】Difyの変数を完全理解）。

ステップ2：LLMノード・Knowledge Retrieval・条件分岐ノードでロジックを組む

キャンバスにLLM、Knowledge Retrieval、IF/ELSEノードを配置し、レポート生成の骨子と分岐ロジックを組みます。

LLMで章立てをまとめ、ナレッジから引用を補うことでハルシネーションを抑え、品質を安定させられます。

プロンプトにはテンプレート記法で{{ inputs.period }}や{{ knowledge.results }}を差し込みます。

# LLMノードのプロンプト例
あなたはマーケ分析者です。
期間: {{ inputs.period }} 対象: {{ inputs.product_id }}
以下のKPIとナレッジを踏まえ、週次レポート草案をMarkdownで作成：
KPI: {{ http_kpi.response.body }}
引用候補: {{ knowledge.results }}

IF/ELSEではナレッジのヒット数やKPI欠損を条件に、データ不足時は簡易テンプレートで速報版を返す分岐を設定します。

Knowledge Retrievalの設定やRerankは公式ドキュメントが詳しいので適宜確認してください（参考: Knowledge Retrieval – Dify Docs）。

ステップ3：コードノード・HTTPリクエストノードでSaaSや社内APIと連携

次に、CodeノードとHTTP RequestノードでSaaSや社内APIとつなぎ、成果物の配信や登録を自動化します。

必要な部分だけエンジニアに補助してもらい、非エンジニアが全体設計を主導できるのがDifyの強みです。

たとえばSlackのIncoming WebhookにレポートURLを投稿したり、CRMの案件レコードに週次要約をPATCHで書き込むなどが数クリックで実現します。

下表はよくある連携例の早見表です。

連携先	使用ノード	用途	メモ
Slack Webhook	HTTP Request	草案URLと主要KPIを通知	POST + JSON、トークン不要のWebhookURL
Google Sheets	HTTP Request	週次ログ追記	OAuth2またはService Account
Notion DB	HTTP Request	レポート台帳の自動生成	Bearer認証＋ページ作成API
Salesforce/HubSpot	Code/HTTP	取引先ごとの要約保存	REST API、レート制御に注意

筆者は従来ZapierやGASで組んでいた定型処理をWorkflow＋HTTPに置き換え、シナリオ追加の工数を半分以下に圧縮できました（参考: Features and Specifications – Dify Docs）。

Slack連携の実装ポイントは別記事も参照してください（関連: Dify×Slack完全ガイド）。

ステップ4：トリガー設定・API公開・モニタリング

最後に、トリガー設定とAPI公開、モニタリングを整え、本番運用に耐える形に仕上げます。

運用で壊れない仕組みを先に用意することが安定稼働の鍵で、週次実行や外部イベント起動、失敗検知までを一式そろえます。

トリガーはスケジュール実行や外部システムからのPOSTで起動し、公開APIは鍵付きエンドポイントとして発行します（関連: Dify API完全ガイド）。

実行履歴とログから各ノードの入出力・エラーを確認し、遅延や失敗率を指標にボトルネックを特定して改善します（参考: Introducing Dify Workflow – Dify Blog）。

大量実行が前提ならProfessionalプラン以上でAPIレートリミットが緩和される点も検討材料です（参考: Plans & Pricing – Dify）。

体系的に学びたい方は実務直結のオンライン講座も活用すると設計の再現性が高まります（参考: DMM 生成AI CAMP）。

DifyのRAGと検索精度：業務で使えるレベルに仕上げるポイント

当セクションでは、DifyのRAGを業務利用の精度に引き上げる実践ノウハウを解説します。

なぜなら、PDFをそのまま放り込むだけでは型番や略称の取りこぼしやノイズ混入が起き、現場品質に届かないからです。

ハイブリッド検索とRerankで「答えの抜け漏れ」を防ぐ
ナレッジベース設計のコツ：ドキュメント分割・クリーニング・更新フロー
Deep Researchテンプレートを活用したリサーチ自動化

ハイブリッド検索とRerankで「答えの抜け漏れ」を防ぐ

最小設定は「ハイブリッド検索＋Rerank」をONにし、TopKは“50→5”に絞ることです。

理由は、ベクトル検索単体は型番や略称などの厳密一致に弱く、ハイブリッド検索で再現率を上げ、Rerankで精度を担保するのが安定解だからです。

たとえば社内FAQで「A-1234」や「CS＝Customer Support」のような表記揺れがある場合、BM25とベクトルの併用で候補を広く拾い、Cohere RerankやBGE Rerankerで上位数件だけをLLMに渡すと誤答が激減します（参考: Dify Blog: Hybrid Search & Rerank）。

DifyではGUIでチェックを入れるだけで有効化できるため、まずは「Hybrid Search」「Rerank」「TopK 50→5」を“とりあえずON”にするのが最短です。

以下の図を参考に初期設定を整え、詳細チューニングは運用データを見ながら段階的に行うと安全です。

実装手順を詳しく知りたい方は、手順付きの解説も参照してください（【ノーコードでOK】Dify×RAG完全ガイド）。

ナレッジベース設計のコツ：ドキュメント分割・クリーニング・更新フロー

RAGの品質は「取り込み前の整形」で七割決まります。

理由は、チャンクが長すぎると回収も要約もぼやけ、目次やフッターなどのノイズが混ざると検索スコアやRerank判断を汚染するからです。

実務では次の3ステップを守るだけで、回答の一貫性が大きく改善します。

分割設計: 見出し単位＋Parent-Child Indexingで「検索は子」「提示は親」で文脈を担保
クリーニング: 目次・フッター・重複行・透かしを除去し、箇条書きと見出し階層を整備
更新運用: 新版差し替え時に旧版を無効化し、定期再インデックスと差分取り込みをルーチン化

私の案件でも、既存マニュアルを箇条書き化し見出しレベルを一段整理しただけで、同義語や参照ページの引き当て精度が目に見えて向上しました。

全体像は下図のETLパイプラインを参考にし、運用設計は次の記事も活用してください（【2025年版】Difyの「ナレッジ」完全ガイド）。

技術背景の詳細は公式ドキュメントが分かりやすいです（参考: Dify Docs: Knowledge Retrieval）。

Deep Researchテンプレートを活用したリサーチ自動化

Deep Researchはノーコードで“検索→要約→再検索”のループを自動化できるため、調査業務の抜け漏れを最小化します。

理由は、findingsやknowledge_gaps、visited_urlsなどの変数を回しながら、必要に応じて外部検索を繰り返す設計で、人のリサーチ思考を模倣できるからです。

たとえば市場調査や競合分析では、初回の概観を作った後にギャップを特定し、追加クエリを自動生成して再調査することで、精度と網羅性の両立が可能です。

テンプレートのループ構造は下図がイメージしやすく、使い方は関連特集もあわせて読むと理解が早いです（AI市場調査の最前線｜AIトレンド収集の最適解）。

詳しい考え方と構成例は公式ブログの解説が役立ちます（参考: DeepResearch: Building a Research Automation App、Deep Research Workflow: Step-by-Step Guide）。

短時間で“使える型”を身につけたい方は、業務プロンプトとリサーチ自動化の型をまとめた実用書も役立ちます（生成AI 最速仕事術）。

対応モデルと他サービスとの違い：Difyのモデル中立性をどう活かすか

当セクションでは、Difyが持つモデル中立性の強みと、他サービスとの違い、そして実務でのコスト最適化の進め方を解説します。

なぜなら、生成AIの運用は精度・スピード・コストのバランス調整が本質であり、特定ベンダーに縛られない設計がROIを大きく左右するからです。

OpenAI・Claude・Gemini・Llama3まで多数サポート：モデル中立のメリット
LangChain系／他のノーコードAIビルダーとの違い
コスト最適化：開発フェーズと本番フェーズでモデルを切り替える

OpenAI・Claude・Gemini・Llama3まで多数サポート：モデル中立のメリット

DifyはOpenAI、Anthropic、Google、AWS Bedrock、ローカルLLMなどを横断して扱えるモデル中立プラットフォームであり、用途ごとに最適なモデルをUIだけで切り替えてもワークフローは不変という点が最も大きな利点です。

サポート対象は公式のプロバイダー一覧に整理されており、Bring Your Own Keyで各社APIを安全に統合管理できるため、検証から本番まで運用設計が一本化できます（参考: List of Model Providers – Dify Docs）。

たとえば品質重視の要所はGPT-4oやClaude 3.5 Sonnet、長文・マルチモーダルはGemini 1.5 Pro、バルク処理や内製志向はLlama 3（Ollama/vLLM）といった使い分けが現実的です。

実際の切り替えはアプリ設定のモデルドロップダウンで即時反映でき、A/B比較モードで応答差も検証しやすい設計です。

DifyでGeminiを使う手順やDify×OllamaのローカルLLM活用、モデル選定の判断軸はGemini API vs ChatGPT API徹底比較も参考になります。

LangChain系／他のノーコードAIビルダーとの違い

結論として、Difyの強みは「実務で壊れないエージェント設計」「調整可能なRAG」「エンタープライズ運用機能」の三拍子が同居している点にあります。

視覚的キャンバス上でエージェントと決定論的ワークフローをハイブリッド設計でき、ハイブリッド検索とRerankをGUIで細かくチューニング可能なため、現場品質の担保が容易です（参考: Why a Reliable Visual Agentic Workflow Matters – Dify Blog）。

OSSコミュニティの開発速度とプラグインでの拡張性により、新モデルや新ベクトルDBへの追従も速く、SSOやRBACなどの企業要件にも対応します。

一方でUIは英語中心であり、独自要件の深いカスタムや性能チューニングはコードノードや自前APIでの補完が必要になる場面もあります。

全体像と選び方は【2025年版】Dify×LangChainの違いとベストな組み合わせ方で詳しく整理しています。

コスト最適化：開発フェーズと本番フェーズでモデルを切り替える

最小コストで最大インパクトを得るには、開発・本番・改善の各フェーズでモデルを意図的に切り替える運用設計が有効です。

Difyならドロップダウンでモデルを差し替えてもロジックは不変のため、検証は高精度モデル、本番は軽量モデル、難所はスポットで高性能という運用が簡単に回せます（参考: List of Model Providers – Dify Docs）。

以下のマトリクスが判断の起点になります。

フェーズ	目的	推奨モデル例	Difyの設定ポイント
開発フェーズ	品質仮説の検証	GPT-4o / Claude 3.5 Sonnet / Gemini 1.5 Pro	比較モードでA/B検証、温度低め、RAGはRerank有効
本番フェーズ	スループットと単価最適化	GPT-4o-mini / Llama 3（Ollama/vLLM） / Bedrockの軽量系	Rate Limit監視、キャッシュ活用、プロンプト最短化
改善フェーズ	難所の局所最適	要約等は軽量、要約以外の難問のみ高性能をスポット	IF分岐でタスク別にモデル切替、失敗時フォールバック

筆者のAI記事生成システムでも「試作はGPT-4oで品質確認→量産はLlama 3系や軽量モデルに切替→高度校正だけClaudeでスポット利用」という流れで、月間コストを3割以上削減できました。

料金とBYOK運用の要点はDifyの料金プラン、ローカルLLM運用はDify×Ollama徹底ガイドが参考になります。

モデル選定とプロンプト設計を体系的に学ぶなら、短期集中で業務活用まで学べるDMM 生成AI CAMPも現場導入の加速に役立ちます。

料金・プラン・商用利用：中小企業・スタートアップが押さえるべきポイント

当セクションでは、Difyの料金体系、プラン選定の考え方、商用利用時の注意点をまとめて解説します。

理由は、費用見積もりとライセンス条件の理解が、社内稟議やスケール計画の成否に直結するからです。

Dify Cloudの料金プラン概要（無料Sandbox・Professional・Team）
メッセージクレジットとBYO Key（自分のAPIキー）の考え方
Self-hosted Enterpriseライセンスとエンタープライズ向け機能

Dify Cloudの料金プラン概要（無料Sandbox・Professional・Team）

まずはSandboxで試し、成果が見えたらProfessionalへ進む“段階的なPoC”がもっとも無駄が少ない選び方です。

各プランはメッセージクレジット、メンバー数、アプリ数、ナレッジ容量などの上限が異なり、評価の自由度と運用規模に直接影響します。

2025年時点の目安は、Sandbox＝無料（200メッセージ・1メンバー・5アプリ・50MB）、Professional＝$59/月/ワークスペース（5,000メッセージ・3メンバー・50アプリ・5GB）、Team＝$159/月/ワークスペース（10,000メッセージ・メンバー無制限・200アプリ・20GB）です（出典: Plans & Pricing – Dify）。

プラン	月額（WSあたり）	メッセージクレジット/月	メンバー	アプリ上限	ナレッジ容量
Sandbox	無料	200	1名	5	50MB
Professional	$59	5,000	3名	50	5GB
Team	$159	10,000	無制限	200	20GB

なお数値や名称は変更されうるため、最新の価格表を必ず確認してください（関連記事: Difyの料金プランを徹底比較、Dify無料でできること・制限まとめ）。

BYO Key（自前のAPIキー）を使えばクレジットに依存せず、Difyの費用は月額固定＋モデル利用は各プロバイダー直接課金という整理ができます（詳細は次項）。

メッセージクレジットとBYO Key（自分のAPIキー）の考え方

中長期運用ではBYO Key前提で“月額固定（Dify）＋従量（モデル提供元）”に分けると、予算管理とガバナンスが格段にやりやすくなります。

理由は、Difyのメッセージクレジットは同社が提供するモデル利用時に消費される一方、BYO KeyではDifyへの支払いはワークスペースの月額のみとなり、トークン費はOpenAIやAnthropic等へ直接支払う構造になるからです。

例えばProfessionalなら$59/月でDifyを利用しつつ、OpenAIやAnthropicのトークン料金はそれぞれの契約に基づき支払う運用が可能です。

クレジット超過時は一時的にリクエストが失敗・停止することがあるため、ピーク負荷や検証の連続実行があるチームはBYO Keyによる直接課金が安全です（参考: Plans & Pricing – Dify）。

またAPIレートリミットは、Professional以上でDify側の制限が緩和される一方、BYO Keyの場合は各プロバイダーのレートに従うため、要件に応じたモデル・リージョン選定が重要です（参考: Features and Specifications – Dify Docs、関連記事: Dify API完全ガイド）。

結果として、社内の予算枠や利用量に合わせてモデルを都度切り替えやすく、コスト最適化の自由度が高まります。

社内のAIスキル強化やPoC設計の社内研修には、最新カリキュラムで学べるDMM 生成AI CAMPの活用も有効です。

Self-hosted Enterpriseライセンスとエンタープライズ向け機能

中小企業がいきなりEnterpriseを選ぶ必要はなく、CloudでPoC→要件が固まったらSelf-hostedを検討する段階的ロードマップが現実的です。

Enterpriseでは、SSO（SAML/OIDC）やRBAC、監査ログ、マルチテナント、ホワイトラベリング、SLAサポートなどガバナンス強化機能が追加され、ゼロトラストや分離ネットワーク要件にも対応しやすくなります。

おおよその価格帯は年額10万ドル程度のレンジとされ、AWS・Azure・GCPなどの自社クラウドやオンプレでの運用に適します（価格は変動します）。

実務では、Cloud版で部門横断のPoCとユーザー教育を進め、セキュリティ・監査・データレジデンシー要件が高まった段階でEnterpriseに移行するのがスムーズです（関連記事: Difyのセキュリティ徹底解説）。

参考情報として、調達・機能の公式掲載を以下に示します。

この進め方なら、投資対効果を見極めつつ、セキュリティと運用性を両立できます。

商用利用・セキュリティ・ガバナンス：社内提案で押さえるべき論点

当セクションでは、Difyの商用利用時に必須となるセキュリティ・プライバシー・統制の論点を、社内提案で通りやすい観点で整理します。

理由は、導入可否は情シスやセキュリティ部門の合意形成に直結し、そこで問われる「認証・ガバナンス・データ保護」のチェックに早期対応できるかが鍵になるからです。

Difyのセキュリティ認証とデータ保護：SOC2・ISO27001・GDPR対応
認証・アクセス制御：SSO・RBACで社内の統制を効かせる
Self-hostedでのデータレジデンシー：機密情報を社外に出さない選択肢
カカクコム事例に見る「全社AI導入プラットフォーム」としてのDify

Difyのセキュリティ認証とデータ保護：SOC2・ISO27001・GDPR対応

Dify Cloud／EnterpriseはSOC 2 Type IIとISO 27001に準拠し、GDPRにも対応するため、一般的なSaaS選定のチェックボックスを概ね満たす水準と言えます。

これらの認証は、運用プロセスの統制や継続的なリスク管理が第三者監査で確認されていることを意味し、情報漏えい対策の基盤を担保します。

実装面では、保存時暗号化や通信経路のTLS、定期バックアップ、監査ログ、脆弱性管理などが整備され、実務で求められる基本要件をカバーします。

GDPRに関してはデータ処理契約（DPA）により責任分界を明確化でき、越境移転やデータ主体の権利行使にも配慮できます。

なお、監査レポート等の取得はTrust Centerやコンプライアンス窓口から申請でき、社内稟議資料の裏付けとして活用しやすいです（参考: Dify Trust Center、参考: Get Compliance Report | Dify）。

より詳細な対策や比較観点は、社内レビュー用のチェックリストとあわせてまとめた解説も参照してください。

【2025年版】Difyのセキュリティ徹底解説

認証・アクセス制御：SSO・RBACで社内の統制を効かせる

結論として、DifyはSAML／OIDCのSSOとRBACを備え、退職・異動に伴うアクセスの一元管理と、アプリやナレッジごとの細粒度な制御を実現します。

理由は、OktaやAzure AD（Entra ID）との連携により、IDライフサイクルと権限を自動同期でき、現場運用の手間とリスクを同時に下げられるからです。

実例として、管理者／編集者／閲覧者などの役割でワークスペース・アプリ・ナレッジ単位のアクセスを分離し、データ漏えいの面積を最小化できます（出典: Features and Specifications – Dify Docs、参考: Dify Enterprise – Microsoft Marketplace）。

カカクコム事例でも、部署やプロジェクトに応じた権限設計が「安全に素早く作る」を後押しし、民主化と統制の両立に寄与しています。

社内提案では、次の「統制面メリット」をスライドに載せると合意形成が進みます。

IdP主導のアカウントライフサイクル連動（入社・異動・退職）
最小権限（Least Privilege）と職務分掌の徹底
アプリ／ナレッジ単位のデータアクセス境界の明確化
監査ログに基づく責任追跡と是正の容易化
ワークスペース分離による部門間テナント分割

実装と運用の全体像は使い方ガイドも参考にすると、現場導入の解像度が上がります。

Difyの使い方・機能・料金ガイド

Self-hostedでのデータレジデンシー：機密情報を社外に出さない選択肢

結論として、Self-hosted版ならアプリケーションとデータベースを自社VPCやオンプレに配置でき、機密データを外部事業者の管理域に出さずに運用できます。

理由は、規制業種や厳格な社内規程ではデータレジデンシーとネットワーク分離が必須となり、SaaSに比べた配置制御の自由度が導入可否を左右するからです。

実装例として、Kubernetes上にDify・PostgreSQL・ベクトルDBを配置し、モデル推論はAzure OpenAI等のエンタープライズ契約を指定することで「学習には利用されない」運用が可能です（参考: Features and Specifications – Dify Docs）。

筆者は高セキュリティ要件の資格試験システムを設計した経験があり、監査で議論になりやすいのはデータ所在、運用委託範囲、鍵管理、脆弱性対応SLAといった境界設定でした。

構成検討には、導入ガイドとクラウド別の手順も合わせて確認するとスムーズです。

Difyをローカル導入したい企業のための実践ガイド｜Dify×AWS徹底解説

最終的に、Self-hostedは「モデルを呼ぶ経路は最小化し、データは動かさず機能を動かす」という原則で説明すると、社内の理解が得られやすいです。

カカクコム事例に見る「全社AI導入プラットフォーム」としてのDify

要点は、Difyを個別ツールではなく「全社プラットフォーム」として捉えると、開発の民主化と統制の両立が進みます。

理由は、現場主導のAI活用はスピードが出る一方で、シャドーAI化とセキュリティ逸脱を招きやすく、統合プラットフォームが標準化と可視化を提供するからです。

同社は社内KubernetesにDify Enterpriseを導入し、非エンジニア中心に950以上の社内アプリが生まれ、従業員の75％がアクティブ化し、導入1ヶ月で30％がアプリビルダー化しました（出典: Dify公式ブログ：Kakaku事例）。

GKE＋HelmのオートスケールやAdmin APIの運用自動化により、「早く作る」「安全に配る」「後で監査する」の循環が現場で回り始めました。

経営・情シス向けの社内提案では、アプリ数・ビルダー率・アクティブ率の3指標を掲げ、プラットフォーム方針を明確に打ち出すのが効果的です。

社内展開の設計ポイントは事例集も参考にしてください。

最新事例に学ぶDify活用術

自社ユースケース別：Difyで作るべきAIアプリのアイデア集

当セクションでは、職種別にDifyで素早く立ち上げられるAIアプリの具体例と実装パターンを解説します。

なぜなら、DifyはChatflowとWorkflowを使い分けることで、現場の業務そのものを短期間で自動化し、ROIを早期に可視化しやすいからです。

マーケティング担当向け：リード獲得〜コンテンツ制作の自動化
カスタマーサポート・社内ヘルプデスク向け
バックオフィス・情報システム部門向け

マーケティング担当向け：リード獲得〜コンテンツ制作の自動化

マーケは「コンテンツ量産×精度検証」をDifyのWorkflowとChatflowの組み合わせで最短化するのが最適解です。

会話メモリを持つChatflowと分岐・HTTP・RAGを組み合わせたWorkflowにより、リード獲得から制作・配信・AB検証までを一気通貫で設計できます（参考: Introducing Dify Workflow – Dify Blog）。

まずは下表の5ユースケースから着手すると効果を実感しやすいです。

ユースケース	形態	難易度	ひとこと構成
LP原稿のドラフト生成	Workflow	★★	Deep Research→構成案→コピー生成→体裁整形
広告コピーのAB案生成	Workflow	★★	CSV/フォーム入力→Iterationで多案→スコアリング
ウェビナー申込者の温度感分類ボット	Chatflow	★★	会話→スコア付与→HTTPでCRM連携
ニュースレター自動要約・生成	Workflow	★★	Web検索/RAG→要約→テンプレ差し込み
SEO記事構成の下書き	Workflow	★★	キーワード→見出し→下書き→内部リンク提案

AB案生成はIterationノード、温度感分類はHTTP RequestノードでMA/CRMと連携し、定量評価まで自動化します。

SEO観点の下調べやツール比較は、導入前にSEO AIツール徹底比較やAI文章作成ツール比較を確認すると要件整理が早まります。

量産型のブログ運用には、記事生成の型が整っている【Value AI Writer byGMO】のワークフロー設計が参考になります。

難易度★1〜2から始めて評価指標を回し、成果が見えたらRAGや外部API連携で拡張する順序が失敗しにくい進め方です。

カスタマーサポート・社内ヘルプデスク向け

最初の一歩は「FAQボット単体運用」から始め、RAG精度を固めてからチケット連携へ拡張するのが現実的です。

既存のヘルプデスクやCRMとの連携はHTTP Requestノードや認証まわりの設計が必要なため、まずはナレッジ＋Chatflowで自己解決率を上げる構成が安全です（参考: Knowledge Retrieval – Dify Docs）。

主な活用案は次の3つです。

FAQボット（社内/外部向け）
チケット要約＆優先度判定ワークフロー
未登録質問の抽出→担当者へナレッジ更新提案

FAQボットの最小構成は次のブロック図の通りです。

検索品質はハイブリッド検索＋Rerankの有効化で大きく改善し、誤答とノイズを抑えられます（参考: Hybrid Search and Rerank – Dify Blog）。

社内配布はDify×Slack連携やTeams連携を使うと定着が早まります。

段階導入で自己解決率とCSATを可視化し、効果を確認しながら外部チケット連携やエスカレーション自動化へ拡張すると安定運用に繋がります。

バックオフィス・情報システム部門向け

Difyは既存のGASやZapierの一部をWorkflowで置き換え、保守負荷を下げながら自動化範囲を広げられます。

分岐・Codeノード・HTTP Requestノードで「決め打ちルール」と「LLMの判断」を同一キャンバスに共存させられるため、堅い処理と柔らかい処理を安全に繋げられます（参考: Introducing Dify Workflow – Dify Blog）。

代表例は「社内規程のQ&Aボット」「経費精算書類のチェック補助」「日次・月次レポートのドラフト生成」「社内通知文テンプレート生成」です。

例えば精算チェックはOCR→正規表現の検証→不足項目の質問→承認ワークフロー通知までを一連で実装でき、詳細はDify Workflow完全ガイドが参考になります。

筆者が従来GASで作っていた「申請CSVの整形→メール差し込み→Slack通知」は、DifyならCSV取込→Code整形→テンプレ生成→Slack HTTP通知に分割し、既存GASは最終配信だけ残すなどの共存が可能です。

まずは規程Q&Aや月次レポートのドラフト化など短サイクル案件で効果を示し、のちにRAGや外部DB連携へ拡張する段階導入が成功率を高めます。

まとめと次の一歩

本記事では、Difyの全体像、ノーコード/ローコードの到達範囲、Chatflow/Workflowの手順、RAG精度を高めるハイブリッド検索＋Rerank、モデル中立性・料金/セキュリティの要点を凝縮しました。

今必要なのは“完璧”ではなく“最初の1個”。小さく作って早く回し、学びを積み上げましょう。

まずはSandboxで自社マニュアルを使ったFAQボットを1つ作成。無料登録はDify公式へ → Dify公式サイト（無料）

運用設計やスキル強化には生成AI 最速仕事術や DMM 生成AI CAMP が実務に直結します。