dify Github完全ガイド：公式リポジトリの選び方からクラウド版との違い・セルフホスト導入・GitHub連携まで

（最終更新日: 2025年11月20日）

DifyをGitHubで見つけたけれど、どのリポジトリを見ればいいのか分からない。

クラウド版とセルフホスト、うちにはどちらが合うのかも迷う。

Dockerがない環境で入れられるのか、運用はGitHubでどう回すのかも気になるはずです。

本記事は、公式リポジトリの中身をやさしく整理し、クラウド版との違いと導入〜初期設定の流れを地図のように示します。

Dockerあり／なしの手順、GitHub連携によるバージョン管理や自動化の型、ライセンスの注意点まで一望できます。

公式情報と最新の更新履歴を踏まえた内容で、情シスや社内エンジニアが実務で使える判断材料を提供します。

読み終えれば、自社のセキュリティ要件・予算・技術リソースに照らして、まず何から始めるべきかが明確になります。

Difyと公式GitHubリポジトリの全体像を整理する

当セクションでは、Difyの正体と公式GitHubリポジトリの見方、そしてCloud/Enterpriseとの関係やライセンス方針までをひとつの地図にまとめて解説します。

なぜなら、Difyは「オープンソース」「SaaS」「Enterprise」が併走する商用OSSモデルで、追うべき情報源が分散しやすく、誤解から検証コストや選定ミスが発生しやすいためです。

• Difyとは何か？GitHubで何が公開されているのか
• 公式GitHubリポジトリ一覧：どれをブックマークすべきか
• Difyのオープンソース戦略：Community・Cloud・Enterpriseの関係
• Difyのライセンスの考え方（詳細は後半セクションで）

Difyとは何か？GitHubで何が公開されているのか

結論として、DifyはRAG・エージェント・ビジュアルワークフロー・LLMOpsを統合した「Agentic Workflow Builder」で、GitHubのlanggenius/difyにはセルフホスト向けのCommunity Editionが公開されています。

この位置付けは「チャットボット構築」を超え、知識検索とツール実行を視覚的に編成し、本番運用まで一気通貫で扱える点にあります。

例えば公式ブログの「Deep Research」のように、検索→要約→整形→通知までを段階的に自動化する高度なワークフローをノーコード中心で設計できます。

まずはセルフホスト検証、SaaSの使い勝手確認という順で触ると理解が加速し、詳しい使い方は当サイトの解説も役立ちます（例：Difyの使い方・機能・料金ガイド、参考: Dify公式サイト）。

公式GitHubリポジトリ一覧：どれをブックマークすべきか

結論から言えば、まずブックマークすべきは「langgenius/dify（本体）」「langgenius/dify-docs（ドキュメント）」と、組織トップ「github.com/langgenius」の3つです。

理由は、目的別に必要情報の所在が分かれており、本体はセルフホスト構築、docsは仕様/API、組織トップはSDKやexamples、開発の全体動向が追えるからです。

具体的にはREADMEのQuick Start/Deployment/Contributionで導入と貢献の要点を把握し、Issues/Discussions/ProjectsとReleasesをWatchすることで開発のスピードと方向性を可視化できます（参考: LangGenius – GitHub）。

セルフホスト手順を固めるなら本体READMEと合わせて当サイトの導入系記事も役立ち、Docker派はDifyをDockerでインストールするベストな方法、オンプレ志向ならローカル導入実践ガイドが近道です。

Difyのオープンソース戦略：Community・Cloud・Enterpriseの関係

要点は、Communityで技術検証→Cloudで運用容易性→Enterpriseでセキュリティ/ガバナンス要件まで満たすという「商用OSSの標準的な導線」が設計されていることです。

GitHubで開発者の関心を獲得し、SaaSではOAuth等の設定を既定化して運用ハードルを下げ、EnterpriseではVPC/SSO/サポートで大企業要件をカバーする構図です。

たとえばCloudはGmail/Notion/GitHub連携で既定のOAuthを使える一方、Communityは自前でOAuthアプリ登録が必要になり、この差が現場の実装スピードを大きく左右します（参考: Dify Blog: 2025 Summer Highlights）。

選定では価格とセキュリティ要件を同時に見極め、相場観はDifyの料金プラン徹底比較、体制要件はDifyのセキュリティ解説が判断材料になります。

Difyのライセンスの考え方（詳細は後半セクションで）

結論として、DifyはApache 2.0ベースながら追加条件を課した「ソースアベイラブル」であり、特に自社SaaS組み込みやホワイトラベルを計画する場合は事前確認が必須です。

理由は、マルチテナントSaaS提供の禁止やロゴ・著作権表記の改変禁止など、商用競合やブランド毀損を防ぐための制約が明記されているためです。

主要な違いは次のとおりです。

論点	Apache 2.0	Dify Open Source License
SaaS（マルチテナント）	制限なし	原則禁止（許諾が必要）
ブランド改変	制限なし	ロゴ/著作権の削除・変更を禁止（フロントエンド利用時）
再配布/改変	条件付きで可	条件はライセンスに準拠

再結論として、内製利用は進めやすい一方で外部提供は制約が強いため、詳細は後半セクションで掘り下げつつ原典のライセンスを必ず確認してください（参考: Dify Open Source License）。

実務判断の入口としては、商用可否の境界を図解したDifyの商用利用ガイドが役立ちます。

クラウド版DifyとGitHubセルフホスト版の違いを具体的に比較する

当セクションでは、Dify Cloud（SaaS）とGitHub公開のCommunity Edition（セルフホスト）を、費用・運用・連携の観点で実務的に比較します。

なぜなら、両者は機能表では近い一方、インフラ責任やOAuth連携、アップデート対応などの運用差がROIを大きく左右するからです。

• 機能差よりも重要なのは“運用差”：2つの選択肢を俯瞰
• Dify Cloud（SaaS）の料金・制限と向いているケース
• Community Editionセルフホストの特徴：コストと自由度のトレードオフ
• OAuth連携（Gmail・GitHub・Notion等）におけるCloudとSelf-hostの決定的な差
• どちらを選ぶべき？セキュリティ・予算・リソース別の判断軸

機能差よりも重要なのは“運用差”：2つの選択肢を俯瞰

結論として、DifyはCloudとCommunityで表面的な機能は近いものの、実務の成否を分けるのは「誰がインフラと認証とアップデートを担うか」という運用差です。

理由は、CloudはSLAや障害対応をベンダーが担うのに対し、セルフホストは自社の情シスや開発が全責任を引き受ける構造だからです。

具体例として、公式GitHubにはCloudがセルフデプロイの全機能を提供する旨が示されますが、これは運用コストの差分までは吸収しません（参考: langgenius/dify（GitHub））。

私の現場経験でも、情シス1人体制で夜間障害とアップデート検証が重なるとプロジェクト全体のボトルネックになりました。

特に小〜中規模のチームでは、Cloudを選ぶだけで「監視・バックアップ・証明書更新・脆弱性対応」の負荷を避けられます。

インフラ責任の所在とSLA、障害対応の分担を一枚で俯瞰できる比較図を参考にして判断を進めてください。

Dify Cloud（SaaS）の料金・制限と向いているケース

結論は、RAGをまともに検証・運用するならSandboxではなくProfessional以上を前提にすべきです。

理由は、Sandboxはナレッジ50MB制限とクレジット上限が厳しく、数本のPDFで頭打ちとなり検証の質が担保できないからです。

例えば、Professionalなら5GBストレージと実用的なスループットが得られ、Teamはコラボや高並列で差が出ます（参考: Dify公式価格ページ）。

なおTeamの年額表記に不整合がある報告があるため、年契約は営業確認がおすすめです。

中小企業のPoCならProfessional、対外提供や大人数コラボが早期に見えるならTeamを想定しやすいです。

各プランの違いは図版にまとめたので、検証規模と文書量から逆算して選んでください。

価格や制限のより詳しい整理は、こちらの比較ガイドも参考になります（Difyの料金プランを徹底比較）。

Community Editionセルフホストの特徴：コストと自由度のトレードオフ

結論は、「自由度は高いが、運用の全コストを自社で負担する」ことを受け入れられるかが分岐点です。

理由は、ライセンス範囲内で無料・細かなカスタマイズ・オンプレ/VPC配備が可能な一方、構築・監視・バックアップ・アップデートやOAuth設定まで手作業だからです。

例えば、社内ネットワーク内でDifyを立てて社内DBやS3と直結する構成は実現性が高いですが、障害切り分けと更新検証は常に追随が必要です（参考: langgenius/dify（GitHub））。

私の他OSS運用では、軽微なマイナーアップデートでも検証〜ロールバック手順の準備で半日を要し、業務影響の説明も負担でした。

SaaS禁制や厳格なデータ主権がある組織には有力ですが、人的リソースが乏しい場合はリスクが高まります。

実装手段は以下の解説も参考に、Docker前提で段階的に固めるのが安全です（Difyをローカル導入したい企業のための実践ガイド／DifyをDockerでインストールするベストな方法）。

オンプレ構成イメージを添付します。

OAuth連携（Gmail・GitHub・Notion等）におけるCloudとSelf-hostの決定的な差

結論として、エージェントのツール連携を多用するならCloudの「Default OAuth」が圧倒的に楽です。

理由は、Cloudは事前に用意されたOAuthアプリでワンクリック認可できるのに対し、Self-hostはGCP等でクライアントID/シークレットを発行し設定する手間が大きいからです。

実例として、公式アップデートでもこの差が明示され、Self-hostはGoogle Cloud ConsoleやNotionのDevポータルでの登録が必須になります（参考: Dify Blog: 2025 Summer Highlights）。

PoC現場ではここで3時間詰まると関係者の温度感が下がり、検証中止に振れることもあります。

「まずはCloudで連携を素早く形にし、要件固め後に移行検討」という二段構えが安全です。

セットアップ手順の差は次の2コマ図で確認してください。

どちらを選ぶべき？セキュリティ・予算・リソース別の判断軸

結論は、「まずCloud Professionalで検証し、社内規定やスケール要件で必要ならEnterpriseまたはCommunityへ段階移行」です。

理由は、初期はスピード重視で価値検証を短期に終え、セキュリティやコスト構造の実測値を得てから持ち方を最適化するのが合理的だからです。

判断軸は、データ主権、運用リソース、RAGのデータ量と推定コスト、将来的なVPC/SSO要件の有無の4点が実務的です（参考: Dify Enterprise）。

典型的には、CloudでPoC→運用ルール確立→SaaS不可ならEnterprise/VPC、可ならCloud継続、特殊要件ならCommunityというルートが安全です。

セキュリティ前提の整理はこのガイドも役立ちます（Difyのセキュリティ徹底解説／Difyの料金プラン比較）。

最後に、Yes/Noで辿れる簡易フローチャートを示します。

GitHubからDifyをインストールする手順と全体フロー（Docker有り／無し）

当セクションでは、GitHubからDifyをインストールするための全体フローを、Dockerありとなしの二つのルートで整理して解説します。

なぜなら、初期構築から保守までの見取り図を掴んでおくと、トラブル発生時にも判断と復旧が迅速になり、運用の安定度が大きく上がるからです。

• 前提知識と事前準備：Git・Docker・サーバー環境の前提整理
• Docker Composeでのセルフホスト構築フロー（推奨ルート）
• Dockerを使わない（ネイティブ）構築は現実的か？
• 初期設定のポイント：APIキー・ナレッジ・ワークスペース設計
• アップデートと保守の全体像：GitHubでのバージョン追従と検証フロー

前提知識と事前準備：Git・Docker・サーバー環境の前提整理

DifyをGitHubからセルフホストする前に、最低限の前提と準備を押さえておきます。

なぜなら、基礎の理解があるだけで構築の迷いとトラブル対応の時間を大幅に減らせるからです。

最低ラインは、Git cloneやブランチ、Pullの意味を把握し、Docker/Composeの有無で手順がどう変わるかをイメージできることです。

推奨環境はLinuxサーバーで、CPUのみでも動きますが、将来的に画像生成や高負荷ワークフローを想定するならGPUや外部DB・オブジェクトストレージの選定も検討します。

この準備ができていれば、以降の手順はスムーズに進みます。

Windowsでの導入可否や注意点は、当サイトのガイドでも補完できます（参考: DifyをWindowsで使う方法｜導入戦略・機能・活用事例）。

• 必要スキルチェックリスト
• Gitの基本操作（clone / branch / pull）
• Docker / Docker Composeの基礎概念（イメージ・コンテナ・ボリューム）
• Linux基本操作（SSH、ファイル権限、systemログ）
• ネットワークの基礎（ポート、リバースプロキシ、SSL）
• リソース見積り（CPU/RAM、ディスク、必要に応じGPU）
• 学習リソース（外部）: DockerのセットアップとComposeの使い方
• 公式: Docker Engine Install / Docker Compose
• 公式: langgenius/dify（GitHub）
• 短期でAI活用の基礎を固めたい方は、実務直結カリキュラムも有効: DMM 生成AI CAMP

Docker Composeでのセルフホスト構築フロー（推奨ルート）

最短で安定導入するなら、Docker Composeによるセルフホストが推奨ルートです。

依存関係やミドルウェアの整合をコンテナが担保するため、初回構築とアップデートの再現性が高いからです。

全体の流れは、リポジトリを取得し、.envを整えて、docker compose upで起動し、初回アクセスで管理者を作成するだけです。

下記は代表的なコマンド例で、細部は公式READMEのQuick Startに合わせて確認してください（参考: GitHub: langgenius/dify）。

# 1) リポジトリ取得
git clone https://github.com/langgenius/dify.git
cd dify

# 2) .env 作成（例）
cp .env.example .env
# 必要な環境変数を編集（DB/ストレージ/外部APIキーなど）

# 3) 起動
docker compose up -d

# 4) ログ確認（任意）
docker compose logs -f

起動後はブラウザでホストの公開ポートへアクセスし、ウィザードに従って管理者アカウントを作成します。

よくある躓きはポート競合と環境変数の未設定で、競合ポートの解放や.envの再確認で解消するケースが大半です。

Composeの構成や選定ポイントの詳解は、当サイトの比較記事も参照ください（参考: DifyをDockerでインストールするベストな方法は？）。

Dockerを使わない（ネイティブ）構築は現実的か？

結論として、Dockerを使わないネイティブ構築は運用面で非現実的になりがちです。

依存パッケージの差分やOSごとの挙動差で、更新や再現性の担保に過大な工数が発生するためです。

実際に他OSSで非コンテナ運用を長期維持した際、マイナーアップデートごとにビルド失敗が起き、深夜の復旧対応が常態化しました。

どうしてもDockerが使えない環境では、PythonやNode、DB、ベクトルDBを個別に整え、systemdやnginxでプロセス管理を行うなど、経験豊富なエンジニアの継続関与が必要です。

挑戦する場合でも、まずは検証環境で構成を固め、手順を自動化したうえで段階導入するのが安全です。

初期設定のポイント：APIキー・ナレッジ・ワークスペース設計

初期設定では、APIキー・ナレッジ・ワークスペースの三点設計が成否を分けます。

LLM接続の失敗や容量不足、権限ミスは運用停止や情報漏えいに直結するからです。

まず、OpenAIやAnthropicなど利用するLLMプロバイダのAPIキーを環境変数と管理画面の双方で適切に設定します。

次に、ナレッジベースの格納先と容量・バックアップを決め、RAGの読み込み速度と保存コストのバランスを取ります。

最後に、本番と検証を分けたワークスペース設計と権限設計を行い、変更は検証経由で本番に反映します。

クラウド版で設計を試し、セルフホストへ移行する段取りも現実的で、料金や制限は当サイトの解説が参考になります（参考: Difyの料金プランを徹底比較、Dify無料でできること・制限）。

本番前にセキュリティ観点も俯瞰しておくと安全です（参考: Difyのセキュリティ徹底解説）。

初期設計チェックリスト	決めること	メモ
LLMプロバイダ / APIキー	使用モデル、キー保管場所、レート制御	環境変数と管理画面の二重設定を整合
ナレッジ格納	ストレージ種別、容量、バックアップ	RAG速度と保存コストのバランス
ベクトルDB	Qdrant/pgvector等の選定とパラメータ	更新時のマイグレーション手順を用意
ワークスペース	本番/検証の分離、命名・運用ルール	ロール・権限の最小特権化
ネットワーク/SSL	公開ポート、TLS証明書、WAF	ゼロトラスト方針も検討
ログ/監査	保存期間、PIIマスキング、監査手順	障害時のトリアージ基準を明確化
コスト見積り	LLM/API、ストレージ、転送量	スケール時の上限と警告設計

アップデートと保守の全体像：GitHubでのバージョン追従と検証フロー

保守では、リリースノート確認→検証→本番反映の二段階運用が基本です。

コンテナのイメージ更新で仕様や環境変数が変わる場合があり、いきなり本番に当てると障害につながるからです。

実務フローは、GitHubのReleasesを監視し、検証環境でdocker compose pullと再起動を行い、ログを確認してから本番に適用します（参考: GitHub: Dify Releases）。

同時にバックアップとロールバック手段を用意し、トラブル時は直前タグへ戻せるようにタグ固定でのデプロイを徹底します。

図のような更新パイプラインを用意すれば、定期メンテナンスウィンドウ運用やCI/CD連携にも発展させやすくなります。

最小限の運用でも、リリースノート監視、定期更新枠、ロールバック準備の三点だけは必ず守りましょう。

DifyとGitHubの連携でできること：バージョン管理・CI/CD・開発フロー

当セクションでは、DifyとGitHubを連携させて実現できる「プロンプトやワークフローのバージョン管理」「CI/CDによる自動デプロイ」「チームでの安全な開発フロー」について解説します。

理由は、LLMアプリではプロンプトやワークフロー定義、ナレッジ設定などが機能そのものであり、従来のコードと同じ厳密さで管理しないと品質と再現性が担保できないからです。

• なぜDifyにGitHub連携が必要なのか：プロンプトも“コード”と同じ扱いに
• 構成パターン1：Cloud Dify＋GitHubで設定ファイル・ドキュメントを管理
• 構成パターン2：セルフホストDify＋GitHub＋CI/CDで構成管理を自動化
• 構成パターン3：Difyエージェントの“ツール側”コードをGitHubで管理する
• よくある失敗パターンと回避策：ブランチ戦略と環境分離

なぜDifyにGitHub連携が必要なのか：プロンプトも“コード”と同じ扱いに

結論は、プロンプトやワークフロー、ナレッジ設定を「コード」と同等にGitHubで管理すると運用品質が劇的に安定することです。

理由は、変更履歴の可視化、Pull Requestによるレビュー、タグ付けによるロールバックが効くため、事故防止と再現性が高まるからです。

具体的には、Difyのエクスポートデータや設定スナップショットをYAML/JSONのようなテキストでリポジトリに保存し、誰のどの変更が品質差分を生んだかを追跡できます（出典: langgenius/dify – GitHub）。

筆者も別プロダクトでプロンプトのGit管理を導入したところ、レビュー文化が定着し、突発的な回答劣化のロールバック時間を半減できました。

この「プロンプトをコードの隣に置く」姿勢が、LLMOpsの継続改善サイクルの前提になります。

構成パターン1：Cloud Dify＋GitHubで設定ファイル・ドキュメントを管理

まず小規模チームは、Cloud Difyを使いながらGitHubで設計書・プロンプト案・エクスポートデータだけを管理する“ライト連携”から始めるのが最短です。

理由は、インフラ運用を抱えずにレビューと履歴管理の恩恵だけを素早く得られ、情シス1〜2名＋業務担当でも回しやすいからです。

Cloud版はGmailやGitHub連携などのOAuthが“Default”モードで簡易に使えるため、初期セットアップの心理的障壁も低いです（参考: Dify Blog: 2025 Summer Highlights）。

運用が回り始めたら、要件次第でセルフホスト＋CI/CDに段階的に発展させると移行負荷が小さく済みます。

Cloudの基本操作やプラン選定は先に整理しておくとスムーズです（参考: Difyの使い方・機能・料金）。

構成パターン2：セルフホストDify＋GitHub＋CI/CDで構成管理を自動化

本格運用では、GitHubのmainマージをトリガにCIがセルフホストDifyへ自動デプロイする構成で、人手作業を極小化します。

理由は、コンテナのビルド・pull・再起動を機械化すると、環境の再現性が上がり、リリースの監査可能性も確保できるからです。

例として、GitHub Actionsで“docker compose pull & up”相当を流す最小例は以下のとおりです。

name: Deploy Dify
on:
  push:
    branches: [ "main" ]
jobs:
  deploy:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      - name: Login to registry
        run: echo $CR_PAT | docker login ghcr.io -u USERNAME --password-stdin
      - name: Pull and restart
        run: |
          docker compose pull
          docker compose up -d --remove-orphans

この流れなら設定変更やカスタムツールの更新もPRレビューを経て自動反映され、手順漏れや作業者依存を解消できます（出典: langgenius/dify – GitHub）。

セルフホスト導入の詳細は手順と落とし穴を先に把握しておくと安心です（参考: DifyをDockerでインストールするベストな方法）。

構成パターン3：Difyエージェントの“ツール側”コードをGitHubで管理する

Difyをオーケストレーション層と位置づけ、エージェントが呼ぶカスタムツールや社内APIラッパーはGitHub管理の通常コードとして育てるのが堅実です。

理由は、ツール側は単体テストやセキュリティレビュー、CDでの段階的リリースなど既存の成熟プロセスをそのまま適用でき、品質を担保しやすいからです。

例えば請求書集計や顧客検索などの業務ロジックはマイクロサービス化し、バージョン固定とAPIスキーマ管理を徹底しつつ、Difyエージェントから呼び出します。

この“ノーコードとコードの境界の明確化”は運用事故を減らし、将来の差し替えにも強くなります（参考: Dify: Agentic Workflow Builder）。

加えて接続規約を標準化したい場合、MCPなどの枠組みも検討すると保守性が上がります（参考: mcp × Dify完全ガイド）。

よくある失敗パターンと回避策：ブランチ戦略と環境分離

結論は、「dev/stg/prodのブランチとワークスペースを一対一で対応させ、命名とリリース手順を最小ルールで固定する」ことです。

理由は、本番直修正やテスト用と本番用の混在は変更差分の特定を難しくし、修復時間を増大させるからです。

代表的な“悪い例／良い例”は次のとおりです。

項目	悪い例	良い例
ブランチ	featureから直接prodにマージ	dev→stg→prodの昇格のみ許可
環境分離	単一ワークスペースで実験と本番を混在	dev/stg/prodでワークスペース分離
命名規則	プロンプト名が都度バラバラ	app-purpose_env_vX形式で統一
ホットフィックス	口頭合意で直接修正	hotfixブランチ＋タグ付けでロールバック可

筆者の支援案件でも、この対応付けを徹底しただけでレビュー待ち時間が短縮され、誤デプロイが大幅に減りました。

まずは“対応表の固定・リリースノートの必須化・本番直修正の禁止”から始めると効果が出やすいです（参考: Difyのセキュリティ徹底解説）。

Difyのライセンスと商用利用の注意点：dify Githubで見落としがちなポイント

当セクションでは、Difyのライセンス形態と商用利用時に見落としがちな禁止事項、そして安全に活用するための実務的ポイントを解説します。

理由は、GitHubでコードが公開されているため「自由にSaaS化や再販ができる」と誤解しやすく、後戻りできない事業判断につながりやすいからです。

• Difyのライセンスは“Apache 2.0ベースの独自ライセンス”
• 禁止されていること1：Difyを使ったマルチテナントSaaSの提供
• 禁止されていること2：ロゴや著作権表記の削除・差し替え
• 社内利用であればどこまでOKか：実務的な解釈
• Enterprise版・商用ライセンスを検討すべきケース

Difyのライセンスは“Apache 2.0ベースの独自ライセンス”

結論として、DifyはApache 2.0を土台に独自条件を加えた「Dify Open Source License」であり、厳密な意味でのオープンソースではなく“ソースアベイラブル”です。

理由は、標準のApache 2.0にはない商用上の制限（SaaS提供やブランド表示に関する条件）が追加されているためです。

例えばライセンスには「Without Dify’s written permission, you shall not operate a multi-tenant SaaS using Dify’s source code.」と明記されています（出典: Dify Open Source License）。

下図のOK/NG一覧表も参照ください。

より噛み砕いた解説は社内共有資料として、検討段階でDifyの商用利用完全ガイドや使い方ガイドと併せて確認すると理解が進みます。

結論として、評価・社内活用はしやすい一方で、外販やSaaS化を視野に入れるなら早期にライセンス条件を精査し、必要に応じて商用ライセンスを検討すべきです。

禁止されていること1：Difyを使ったマルチテナントSaaSの提供

結論は、Difyのコードを使って「Dify類似のマルチテナントSaaS」を提供することはライセンスで禁止される、という点です。

理由は、コミュニティ版を基に競合する“Dify-as-a-Service”を誰でも売れてしまうと、公式SaaSや商用製品のビジネスが侵害されるためです。

具体例として「Community Editionを改造し、自社ブランドで外部顧客に有償提供する」構想はNGですが、「社内の複数部署で共用する」用途は一般に問題になりにくい扱いです（参考: Dify Open Source License）。

違いは次の図が直感的です。「社内利用（OK）」と「社外向け有償サービス（NG）」を切り分け、書面許可が必要な領域を明示しています。

結論として、スコープが対外サービスに及ぶ兆しが見えた時点で法務・経営と協議し、許諾取得や代替アーキテクチャを早期決定するとリスクを最小化できます。

禁止されていること2：ロゴや著作権表記の削除・差し替え

結論は、Difyのフロントエンドコンポーネントを使う場合、コンソール内のロゴや著作権表記を削除・変更できない点が明確に制限されていることです。

理由は、OSSの無断ホワイトラベリングを防ぎ、公式の商用ライセンスやEnterprise契約に誘導する設計だからです。

実務では「自社開発のように見せたい」という要望が起きがちですが、その場合はロゴをそのまま表示するか、公式に商用ライセンスを交渉する必要があります（参考: Dify Open Source License）。

下図は“ロゴをそのまま見せる”前提のコンソールUIイメージで、許容される見せ方のイメージを掴めます。必要なら business@dify.ai へ連絡し、個別条件を相談してください。

結論として、ブランディング要件が強い案件は、早い段階でホワイトラベル可否の判断を付け、必要ならEnterprise/商用ライセンスに切り替えるのが安全です。

社内利用であればどこまでOKか：実務的な解釈

結論は、一般的な社内利用の範囲なら大きな問題に発展しにくいが、外部提供に広がる可能性がある場合は要注意ということです。

理由は、ライセンスの主な禁止対象が「マルチテナントSaaS」や「ブランド表示変更」といった対外的利用に紐づくからです。

実務では、PoCや社内運用を進めつつ、外部ポータル化や顧客提供の芽が出た時点で条件を共有し計画の見直しを可能にしておくと安全です。

筆者のPM経験でも、後からライセンス制約に気づいて要件を再設計したプロジェクトは少なくありませんでした。

判断の材料には、無料利用の実態を把握できるDify無料でできることと、ガバナンス観点のセキュリティ解説の併読が有効です。

結論として、社内活用は前進しつつ、外部提供に踏み出す前に法務チェックとライセンス確認を“ゲート”として設定する運用を推奨します。

Enterprise版・商用ライセンスを検討すべきケース

結論は、外部提供・大規模運用・厳格なガバナンス要件があるなら、早期にDify Enterpriseや個別商用ライセンスを検討すべきということです。

理由は、SSOやVPC、サポート体制、ブランド要件といった“企業要件”はコミュニティ版や通常SaaSでは満たしきれないためです。

代表的な検討トリガーは「オンプレ/VPCでのデータ主権」「数百〜数千ユーザーのSSO・権限統合」「自社ソリューションへ組み込み＋自社ブランド化」です（出典: Dify Enterprise）。

次の図はEnterpriseの追加価値を要約したものです。要件に合致する場合は、営業問い合わせや国内ベンダーの支援も並行検討しましょう。

あわせてSaaSの費用感と上限も把握できるDify料金比較や、クラウド別の導入選択肢であるDify×AWSの徹底解説、セルフホストの現実解をまとめたローカル導入ガイドも意思決定の助けになります。

結論として、要件が一つでも該当するなら、PoC段階からEnterpriseの導入経路と見積りを並走させることで、後戻りのないプロジェクト進行が実現します。

自社に合った導入パターンの選び方と国内ベンダー活用の考え方

当セクションでは、企業規模やセキュリティ要件に応じたDify導入パターンと、国内ベンダー活用の考え方を整理します。

理由は、DifyはCloud、Community Self-host、Enterpriseという選択肢があり、要件とリソースを見誤るとROIやセキュリティでつまずきやすいからです。

• パターンA：まずはDify Cloud ProfessionalでPoC→必要に応じて拡張
• パターンB：セキュリティ要件が厳しい企業でのCommunity Self-host戦略
• パターンC：大規模・ミッションクリティカル用途でのEnterprise検討
• 国内ベンダーの導入支援・運用代行を活用するメリット
• この記事から次に取るべきアクションのチェックリスト

パターンA：まずはDify Cloud ProfessionalでPoC→必要に応じて拡張

中小企業や小規模情シスは、Dify Cloud Professionalで3ヶ月PoC→成功後に本番拡張を基本方針にするのが最短です。

SaaSはゼロセットアップでOAuth連携もボタン一つのため、セルフホスト特有の初期構築や認証設定の摩擦を避けられるからです（参考: Dify Blog: 2025 Summer Highlights）。

具体的な進め方は以下の4ステップです。

• Professional契約とワークスペース準備
• 代表ユースケースを1〜2個選定（例：FAQボット、社内ナレッジ検索）
• GitHubでプロンプトと設計書、評価指標をバージョン管理
• 定量評価で合格なら本番化し、他部署へ横展開

この順番ならコストを抑えつつRAGやエージェントの実効性を確認でき、投資判断がしやすくなります（活用手順はDifyの使い方ガイドも参照）。

なおFreeのSandboxはストレージ50MBなどの制約が大きく、RAG検証にはProfessionalが現実的です（参考: Dify 公式サイト）。

パターンB：セキュリティ要件が厳しい企業でのCommunity Self-host戦略

金融・医療・研究などの高機密環境では、Community Editionをオンプレやプライベートクラウドにセルフホストする戦略が適合します。

データ主権や閉域網要件を満たしやすい一方で、OAuthや外部ツール連携は自前設定が必要となるため、インフラとアプリの協調が不可欠です（参考: Dify Blog: 2025 Summer Highlights）。

最低限の体制は以下の通りです。

• インフラ担当：ネットワーク、セキュリティ、監視、バックアップの設計運用
• アプリ担当：RAG構築、プロンプト、ツール連携、LLMOps改善
• 情シス：要件定義、権限管理、運用ポリシー、社内展開

この体制に国内ベンダーの導入支援や運用代行を組み合わせると、障害対応の属人化やスケール時のリスクを大きく下げられます。

パターンC：大規模・ミッションクリティカル用途でのEnterprise検討

数百〜数千ユーザーや基幹業務への組み込みが前提なら、初期設計からEnterprise前提のアーキテクチャで進めるべきです。

SSO、監査証跡、SLA、VPCデプロイ、専任サポートを備えた商用版の方が要件適合と運用安定性を同時に満たしやすいからです（参考: Dify Enterprise）。

検討時の要件リストの例は以下です。

• セキュリティ・ガバナンス：SSO、監査ログ、データ主権、権限分離
• 可用性・性能：RTO/RPO目標、スケーリング方針、ピークトラフィック設計
• 運用・サポート：SLA、トレーニング、障害対応体制、変更管理
• 予算・契約：見積レンジ、ライセンス形態、更新条件、導入スケジュール

要件を整理したうえでLangGeniusや国内ベンダーに問い合わせると、評価から本番移行までが滑らかになります（参考: Dify 公式サイト、関連の安全策はDifyセキュリティ解説）。

国内ベンダーの導入支援・運用代行を活用するメリット

国内ベンダーの導入支援や運用代行を活用すると、少人数情シスでもセルフホストや大規模運用のリスクを抑え、価値創出に集中する体制を早期に作れます。

人手不足やノウハウ不足、障害対応の属人化は、GitHub版Difyを自力運用する際の典型的なボトルネックだからです。

実務で役立つ支援メニューの例は次の通りです。

• 要件定義とアーキ設計レビュー、セキュリティ・監査観点の整備
• OAuthや外部ツール連携の初期設定代行とドキュメント化
• 監視・バックアップ・コスト計測の統合、運用Runbook整備
• RAG品質評価指標（回答精度/再現率/コスト）設計と継続改善

当メディア運営のSaiteki AIでも、マーケ部門の自動化などDX支援で培った進め方を基に、内製と外部活用のハイブリッド提案を行っています（背景理解にはAI導入で失敗しない進め方が参考になります）。

社内のリスキリングにはオンライン講座の活用も有効ですので、必要に応じてDifyの使い方と合わせてDMM 生成AI CAMPの受講も検討してください。

この記事から次に取るべきアクションのチェックリスト

読み終えたら、以下のチェックリストで次の一歩を即実行してください。

初動が早いほど学習コストが低く、PoCの知見が組織に波及しやすくなります。

チェックリストは以下です。

• 自社セキュリティポリシーとデータ主権要件を確認し、SaaS/セルフホスト/Enterpriseの候補を仮決定
• Dify CloudのSandboxまたはProfessionalにサインアップし、代表ユースケースを1件試作（使い方は実践ガイド、プラン比較は料金解説）
• GitHubでlanggenius/difyをWatch＆Starし、リリース動向を追跡
• 社内ユースケース候補を3つ書き出し、評価指標（品質/コスト/効率）を設定
• セルフホスト前提なら、インフラ担当や外部ベンダーとの打ち合わせを設定し、監視・バックアップ・認証の方針を合意（参考: ローカル導入ガイド、セキュリティ解説）
• チームの基礎力強化として、必要に応じてDMM 生成AI CAMPや業務本『生成AI 最速仕事術』でリスキリング

上記を終えたら、3ヶ月PoCの計画書を作成し、必要に応じてベンダー相談や資料請求へ進めると実行が加速します。

まとめと次の一歩

本稿では、DifyのGitHub全体像、Cloudとセルフホストの運用差（OAuth/コスト/ライセンス）、導入〜GitHub連携の勘所を要点整理しました。

結論はシンプル：要件とリソースに合わせてCloud/Community/Enterpriseを選び、まずは小さくPoC→観測と改善→段階的に拡張です。

セルフホストやEnterprise前提なら、インフラ設計とライセンスを踏まえ専門家相談で遠回りを避けましょう。

今日の理解が、明日の社内AIワークフローを動かす一歩になります。

具体化を急ぐ方は、実務設計に役立つ生成AI 最速仕事術をチェックし、Dify Cloudで小さく試しましょう。