Difyで画像生成ワークフローをノーコード構築する完全ガイド｜おすすめ画像モデルと料金・実装パターンまで解説

（最終更新日: 2025年11月29日）

Difyで画像生成を始めたいけれど、外部APIの準備や流れの設計が難しそう、社内で安定運用できるか不安…そんなお悩みに応えます。

本記事は、ノーコード寄りの手順で、定型フォームに入力してボタン一つで画像を量産できる仕組みを、画面例・設定・費用の目安までまとめて解説します。

OpenAI（DALL·E 3）、Stable Diffusion、Qwenの選び方とつなぎ方、得意不得意、注意点をわかりやすく整理します。

さらに、基本の流れ、チャット/フローの作り方、テキスト生成との組み合わせ、セキュリティや著作権の考え方までカバーします。

実務検証と最新仕様に基づく内容で、明日から試せる最小構成と拡張パターンを提示し、「まず1つ作る」を実現します。

Difyで画像生成アプリを作る全体像と基本フロー

当セクションでは、Difyで画像生成アプリを構築する際の全体像と、成功率を高める基本フローを解説します。

理由は、Difyは外部の画像モデルを組み合わせて動かす設計であり、最初に「何を・どこまで・どの型で」作るかを見誤ると、コストや運用で遠回りになりやすいからです。

Difyは「画像生成エンジン」ではなく外部モデルをつなぐオーケストレーター
チャットフローとワークフローの違い：どちらで画像生成を組み込むべきか
Dify画像生成の標準ステップ：外部モデル準備→Dify接続→フロー設計→UI公開

Difyは「画像生成エンジン」ではなく外部モデルをつなぐオーケストレーター

結論は、Difyは画像を“自前で生成しない”オーケストレーターであり、DALL·E 3やStable Diffusion、Qwenなど外部モデルをツールとして呼び出す前提で設計されているということです。

そのため、最初の準備はDifyの設定ではなく「どの外部サービスを使うか」と「APIキーやエンドポイントを用意できるか」の意思決定になります。

実装面でも、プラグイン化されたToolsをMarketplaceから導入し、ワークフローやチャットフロー上でToolノードとして呼び出すのが基本動作です。

公式ドキュメントとマーケットプレイスにツールの仕組みと導入手順が整理されているため、技術的な裏付けを確認しながら進めると迷いません。

チャットフローとワークフローの違い：どちらで画像生成を組み込むべきか

対話で微調整したいならチャットフロー、大量自動生成や定型処理ならワークフローが適任です。

チャットフローは会話の文脈を維持しつつエージェントが必要時に画像ツールを実行でき、試行錯誤しながらのディレクションに向きます。

一方でワークフローは入力→変換→生成→保存の手順を固定化し、LPやブログのアイキャッチ量産など再現性重視の業務に強い設計です。

具体的には次のように使い分けると判断が速くなります。

社内デザイナーと会話しながらテイストを詰める試作段階 → チャットフロー
RSSやスプレッドシートから定期的にアイキャッチを自動生成 → ワークフロー

さらに画面・操作の全体像は「【2025年版】Dify Workflow完全ガイド」で俯瞰しておくと、構築時の判断が安定します。

Stable Diffusionをブラウザだけで手早く試したい場合は、環境構築いらずの「ConoHa AI Canvas」も検討しておくと検証速度が上がります。

Dify画像生成の標準ステップ：外部モデル準備→Dify接続→フロー設計→UI公開

標準ステップは「外部画像モデルの準備→Difyへの接続→フロー設計→UI公開」の4段です。

この順序で進めると責務が整理され、コスト見積もりや社内展開もブレずに進みます。

本記事も以下のステップに沿って詳細を解説していきます。

外部画像モデルの準備（OpenAI/Azure OpenAI、Stable Diffusion、QwenなどのアカウントやAPIキーを用意）
Difyへの接続（Marketplaceで該当プラグインをインストールし、APIキーやエンドポイントを登録）
フロー設計（LLMでプロンプト整形→画像ツール→保存/配信の順でノードを配置）
UI公開（社内シェアリンク、iframe埋め込み、簡易Webアプリとして公開）

プラグイン連携と画面操作の基本は、公式のMarketplaceやドキュメントを参照するとスムーズです（参考: OpenAI Tools – Dify Marketplace）。

入門の全体像は「【2025年最新】Difyの使い方・機能・料金」も合わせて確認しておくと道筋が明確になります。

外部画像生成サービス別の特徴・料金・向き不向き

当セクションでは、Difyで接続できる主要な外部画像生成サービスの「特徴・料金・向き不向き」を整理します。

なぜなら、モデル選定を先に明確化しておくことで、品質やコスト、セキュリティ要件を満たす最短ルートでワークフロー設計に移れるからです。

OpenAI DALL·E 3：高品質・汎用向け。まずはここから
Azure OpenAI経由のDALL·E：セキュリティ重視の企業に適した選択肢
Stable Diffusion：コストとカスタマイズ性重視。だが環境構築のハードルは高い
Qwen Text2Image：画像編集や中国圏サービス連携を視野に入れる場合に検討
主な画像モデルの比較表：用途別にどれを選ぶか一目で分かる

OpenAI DALL·E 3：高品質・汎用向け。まずはここから

ノーコードで迷ったら「最初の一手」はDALL·E 3というのが結論です。

プロンプト忠実度が高くテキスト入り画像も改善されており、広告やブログのアイキャッチ、SNS投稿まで幅広く安定品質を得やすいからです。

Difyのマーケットプレイスからプラグインを有効化すれば設定は数分で済み、非エンジニアでも運用を始めやすいです（参考: DALL·E – Dify Marketplace）。

商用利用はポリシー遵守の範囲で可能であり、禁止コンテンツに配慮しつつ使えば業務活用を進めやすいです（参考: OpenAI Tools – Dify Marketplace）。

無料活用のコツや料金の考え方は別稿に詳しいので、検討段階ではこちらも参考にしてください（参考: 【2025年最新】DALL-E 3を無料で使う方法）。

Azure OpenAI経由のDALL·E：セキュリティ重視の企業に適した選択肢

厳格なセキュリティや統制が求められるなら、Azure OpenAI経由のDALL·Eを第一候補にすべきです。

VNETやプライベートリンクといったネットワーク制御に加え、企業契約や請求統合、データレジデンシーの選択がしやすいからです。

Difyの「Azure DALL·E」プラグインではエンドポイントURL、APIキー、デプロイメント名の指定で接続できるため、情シス主導の導入でも要件整理が容易です（参考: Azure DALL·E – Dify Marketplace）。

グローバル企業の本番運用では、社内ネットワークとAzureのセキュア接続を前提に、開発と本番で環境を分離すると監査対応も進めやすいです（参考: Tools | Dify）。

結論として、「セキュリティ要件が厳しいならAzure経由」という判断軸を持っておくと選定がブレません。

Stable Diffusion：コストとカスタマイズ性重視。だが環境構築のハードルは高い

低単価でスタイル自由度を狙うならStable Diffusionが有力ですが、運用はエンジニアリング前提です。

自前GPUやクラウド上でWebUI（Automatic1111など）をAPIモードで起動し、LoRAやチェックポイント切り替えでブランド固有の絵柄を作り込める一方、GPUコストや保守、Dockerネットワーク設定などの難易度は無視できません。

接続の基本はAPIモードと待受設定で、以下のように起動します。

# Windows例
./webui.bat --api --listen

# Linux例
./webui.sh --api --listen

Difyを別コンテナからつなぐ場合にlocalhostでハマりやすく、私もhost.docker.internalやホストのLAN IP指定に切り替えるまでネットワーク設定で数時間溶かしました。

マーケ担当だけで回すならDALL·E 3を基本線にし、LoRAを活かした表現の作り込みはエンジニア帯同の案件で検討するとリスクが抑えられます（参考: Stable DiffusionのLoRA使い方完全ガイド）。

環境構築に不安がある場合は、ブラウザだけでStable Diffusionを試せる選択肢もあります（例: ConoHa AI Canvas）。

Qwen Text2Image：画像編集や中国圏サービス連携を視野に入れる場合に検討

既存素材の編集や中国圏サービスとの連携を見据えるなら、Qwen Text2Imageを候補に入れる価値があります。

Text-to-Imageに加えてImage-to-Image編集を備え、非同期ジョブで大量生成にも安定対応できるからです。

製品画像の差し替えやバリエーション展開などに向き、API仕様の細部まで暗記しなくてもDifyプラグイン経由で扱えます（参考: Qwen Text2Image & Image2Image – Dify Marketplace）。

ワークフローの無人運転で数十〜数百枚をさばく場面でも、キュー＋ポーリング型の実装は失敗率を抑えます。

総じて、編集系タスクが中心なら「Qwenを優先検討」という意思決定がシンプルです。

Qwen Text2Image & Image2Image – Dify Marketplace

主な画像モデルの比較表：用途別にどれを選ぶか一目で分かる

用途と制約を手早く突き合わせたい人向けに、主要モデルを横並び比較します。

初期コストや運用コスト、導入難易度、得意用途、企業向けセキュリティの観点で評価すると、選定が短時間で済みます。

観点	DALL·E 3（OpenAI）	DALL·E 3（Azure OpenAI）	Stable Diffusion	Qwen Text2Image
初期コスト	◎ API接続のみ	◯ Azure設定が必要	△ GPU準備と構築が必要	◯ プラグイン導入で開始
運用コスト	◯ 従量課金で明瞭	◯ Azure請求に統合	◎ 使い方次第で最安	◯ 従量課金＋非同期で安定
導入難易度	◎ 最も簡単	◯ 情シス連携前提	△ 高め（Docker/ネットワーク）	◯ 中程度（設定理解は必要）
得意な用途	汎用の広告・ブログ・SNS	セキュアな業務画像	スタイル固定・LoRA活用	製品画像の編集・大量生成
企業向けセキュリティ	◯ ベンダーポリシー遵守	◎ VNET/Private Link対応	△ 自社で統制が必要	◯ ベンダー運用下で安定

価格は頻繁に更新されるため、導入前に必ず公式の最新情報を確認してください（参考: Difyの料金プラン）。

OpenAI DALL·E 3をDifyに接続して画像生成する手順

当セクションでは、OpenAIのDALL·E 3をDifyに接続し、ノーコードで画像生成ワークフローを構築する具体的な手順を説明します。

プラグインアーキテクチャにより安定的かつ再利用可能な構成ができ、現場運用に直結するからです。

事前準備：OpenAIアカウント作成とAPIキー発行
Dify MarketplaceでOpenAIプラグインをインストールし、APIキーを登録
サンプルワークフロー：フォーム入力からDALL·E 3でブログアイキャッチを生成
生成結果の受け取り方：URL表示・ダウンロード・他ツールとの連携

事前準備：OpenAIアカウント作成とAPIキー発行

最初に、OpenAIのAPIキー発行と組織情報の整備がDify接続の前提です。

なぜならDifyはOpenAIのAPIを経由してDALL·E 3を呼び出すため、認証情報が未整備だと接続や課金管理ができないからです。

手順としてはOpenAIに登録しダッシュボードのAPI Keysから新規キーを作成し、組織利用なら管理者がOrg IDを確認してメンバー共通の課金アカウントにひも付けます。

小規模な個人テストでは個人キーで十分ですが、チーム利用に移行する際は権限管理や利用上限の設定をあらかじめ決めると移行が滑らかです。

料金は画像生成が従量課金で発生しモデルやサイズで単価が変わるため、導入判断は必ず最新の公式ページで確認してください。（参考: OpenAI Pricing）

以上を踏まえ、まずは個人環境で鍵管理の流れを確立し、次に組織IDと課金ポリシーを設定して本番運用に備えるのが安全です。

Dify MarketplaceでOpenAIプラグインをインストールし、APIキーを登録

MarketplaceでOpenAI Toolsをインストールし、ツール設定でAPIキーを登録するだけです。

理由は、v1.0以降はプラグイン化されモデルやツールがマーケットプレイス経由で標準手順で管理できるからです。（参考: OpenAI Tools – Dify Marketplace）

Dify管理画面の左メニューで「Marketplace」を開き、検索ボックスに「OpenAI」と入力し、OpenAI Toolsカードの「Install」をクリックします。

インストール後は左メニューの「Tools」から「OpenAI Tools」を開き、「DALL-E」タブで「Authorize」を押してAPIキーを貼り付け、プロキシ利用時はBase URL、組織運用時はOrganization IDも併せて保存します。

How to specify the images within the workflow）

変数はStartのフォームでtitle・target・toneを受け取り、LLM出力をprompt_refinedとして保存し、ツールノードのPromptにprompt_refinedをマッピングします（変数の基本は図解ガイド参照）。

LLMノードのシステムプロンプトには下記のテンプレートを設定し、視覚要素と著作権配慮を明記します。

# role
You are an expert prompt engineer for DALL·E 3.

# inputs
- blog_title: {{ title }}
- audience: {{ target }}
- tone: {{ tone }}

# task
Convert the inputs into ONE concise English prompt for a blog hero image.
Include: subject, composition, camera POV, color palette, lighting, style, background, negative elements.
Avoid: text overlays, logos, real-person likeness, and copyrighted characters.
Prefer 16:9 aspect. Output only the final prompt line.

キャンバスは下図のように左から右へ直列で接続し、各ノードで入出力の変数名を確認してからテスト実行すると迷いません（ワークフロー全体像はWorkflow完全ガイドも参考）。

仕上げにEndノードの出力スキーマにimage_urlを追加してプレビュー表示を有効化すれば、ブログ運用にすぐ使えます。

生成結果の受け取り方：URL表示・ダウンロード・他ツールとの連携

生成結果はURL表示・ダウンロード・外部連携の三択で扱いを分けるのが実務的です。

理由は、Difyのツール出力が変数プールに格納され次ノードの入力へそのままマッピングできるため、漏れなく自動化できるからです。（参考: Tools | Dify）

画面表示はフォーム結果画面やチャット画面にimage_urlを返すだけでサムネイルがプレビューされ、ユーザー確認が容易です。

保存は外部ストレージ連携ツールにimage_urlやファイルBLOBを渡してクラウドに永続化し、同時にCMSやスプレッドシートへURLを書き込むと後工程が短縮します。

通知はSlack連携で画像URLとメタ情報を投稿したり、Notionデータベースにレコードを追加して承認フローにのせるのが便利です。

いずれもノード間の変数マッピングを揃えるだけで再利用できるので、最初に命名規則を決めておくと拡張が楽になります（変数の整理はこちら）。

Stable Diffusion・QwenをDifyに連携する場合の注意点

当セクションでは、Stable Diffusion WebUIとQwen Text2ImageをDifyに連携する際の実務上の注意点と、モデル選定の判断基準を解説します。

なぜなら、接続手順や非同期処理の理解が不足するとワークフローが止まり、コストや時間のロスにつながりやすいからです。

Stable Diffusion WebUIとの接続：APIモード起動とネットワーク設定
Qwen Text2Imageの非同期処理とImage-to-Image編集の活かし方
いつDALL·E 3ではなくStable DiffusionやQwenを選ぶべきか

Stable Diffusion WebUIとの接続：APIモード起動とネットワーク設定

結論は「–api／–listenを付けて起動し、Difyから到達可能なホストとポートを正しく指定する」ことが最低条件です。

Difyは外部ツールをHTTP経由で呼び出すオーケストレーターのため、ローカルループバックのみの起動ではコンテナや別サーバーから到達できません（参考: Tools | Dify）。

Docker運用時はlocalhostを使わず、host.docker.internalまたはホストのLAN内IPを指定し、ポートとファイアウォール例外も合わせて設定します。

ここからはエンジニア向けの要件です。

起動例は次のとおりです。

# Windows
webui.bat --api --listen

# Linux
./webui.sh --api --listen

ホストとポートの共有: Dify側のエンドポイントに「http://host.docker.internal:7860」またはホストIP:ポートを指定。
認証: WebUIでBasic認証を有効にしている場合は、Difyのツール設定にもユーザー名とパスワードを登録。
モデル管理: 使用したいCheckpoint/LoRAをWebUI側でロード、またはAPIでモデル名を明示。
ネットワーク: コンテナ→ホストの疎通確認（curlで /sdapi/v1/sd-models など）。
タイムアウト: 生成時間に応じてDify側ツールの実行タイムアウトを適切に拡張。

これらを満たせば、DifyのStable Diffusionツールは安定して応答します。

ローカル構築が難しい場合は、ブラウザだけでStable Diffusionを扱えるConoHa AI Canvasも選択肢になります。

参考: Tools | Dify
参考: Stable Diffusion WebUI in workflow outputs NULL · Issue #5028
参考: Connecting Stable Diffusion WebUI

Qwen Text2Imageの非同期処理とImage-to-Image編集の活かし方

結論として、Qwenプラグインは「タスク投入→ポーリング」の非同期方式により、長時間の生成でもタイムアウトしづらく安定運用できます。

理由は、DifyがタスクIDを受け取り、バックグラウンドで定期ポーリングして完了時のみ結果を取得する設計だからです（参考: Qwen Text2Image & Image2Image – Dify Marketplace）。

実務では、既存の製品写真をベースに背景差し替えやスタイル変更を行うImage-to-Imageが有効で、ECの季節キャンペーン用サムネイルを一括で量産する用途に向きます。

下図は「商品画像を入力→Qwenで背景・スタイルをバリエーション生成→CMSへ登録」という最小フローのイメージです。

ワークフロー化の設計手順は、画像生成前後の自動処理も含めてまとめた【2025年版】Dify Workflow完全ガイドが参考になります。

非同期での安定性を活かし、生成キューを詰まらせない運用が大量制作の鍵になります。

いつDALL·E 3ではなくStable DiffusionやQwenを選ぶべきか

結論として、コスト最適化や独自スタイル重視ならStable Diffusion、既存画像編集や中国圏サービス連携重視ならQwenが適任です。

理由は、Stable DiffusionはセルフホストでAPI課金を抑えつつLoRAなどでブランド表現を作り込みやすく、QwenはImage-to-Imageとエコシステム親和性に強みがあるからです。

判断の具体条件は次のとおりです。

API課金を抑えたい、社内GPUを活用したい → Stable Diffusion。
自社の画風やレギュレーションを厳密に統一したい → Stable Diffusion＋LoRA（手順はLoRA使い方ガイド参照）。
既存写真の背景差し替えや色味統一が主用途 → QwenのImage-to-Image。
中国圏のAPIやワークフローと連携する予定がある → Qwenが親和性高。
プロンプト忠実度優先・汎用案件を素早く回したい → DALL·E 3（参考: DALL-E – Dify Marketplace）。

より幅広い比較観点はMidjourneyとStable Diffusion徹底比較やDALL-E 3の使い方と料金ガイドも参考になります。

最終的には、「コスト最適化」と「ブランド表現の一貫性」どちらを優先するかを軸に、ワークフローの自動化要件とあわせて選定してください。

ノーコードで社内向け「定型フォーム＋画像生成ボタン」を作る実践パターン

当セクションでは、ノーコードで社内向けの定型フォームと画像生成ボタンをDify上に構築する実践パターンを解説します。

理由は、現場の依頼・伝言の齟齬を減らしつつブランドトーンを維持し、非デザイナーでも安全に高品質画像を量産できるからです。

ユースケース1：SNS用投稿画像の自動生成フォーム
ユースケース2：広告バナーのA/Bテスト画像をまとめて生成
ユースケース3：ブログ・オウンドメディアのアイキャッチ自動生成

ユースケース1：SNS用投稿画像の自動生成フォーム

フォーム入力→LLMでプロンプト整形→DALL·E 3で生成という最小構成で、誰でもSNS画像を量産できるのが最適解です。

これは、入力の抜け漏れを防ぎ、ブランドの言語化されたルールを自動で反映できるため、属人化を避けられるからです。

具体的には、フォームで「キャンペーン名・ターゲット・雰囲気・媒体（X/Instagramなど）」を受け取り、LLMノードで画像モデル向けの詳細プロンプトに整形し、DALL·E 3ツールで生成します（作り方はDify Workflow完全ガイドが参考になります）。

ブランドトーン維持には、LLMノードのシステム指示に「色・余白・被写体距離・NG要素」をテンプレ化して埋め込み、下のテンプレを使い回すと安定します。

# SNS画像用プロンプトテンプレ（例）
媒体: {platform} 目的: {campaign}
ターゲット: {target}
雰囲気/テイスト: {mood}
ブランド指針: メインカラー= #0A6AFF / 余白多め / 被写体は中央構図 / テキストは最小限
NG: ロゴの歪み、低解像度、過度な装飾
出力: SNSで視認性が高いクリーンなビジュアルの詳細描写

DifyではDALL·E 3を「OpenAI Tools」プラグイン経由で呼び出せるため、管理画面からAPIキー連携だけで実装できます（参考: DALL-E – Dify Marketplace、OpenAI Tools – Dify Marketplace、Tools | Dify）。

フォーマット統一とトーンの再現性が上がるほど修正往復が減り、運用コストが目に見えて下がります。

ユースケース2：広告バナーのA/Bテスト画像をまとめて生成

スプレッドシートの「オファー文言×ターゲット属性」一覧から、ワンクリックで多数パターンのバナーを一括生成するのが、運用チームのボトルネック解消に直結します。

理由は、コピー案の発散・画像生成・命名規則での整理・ストレージ保存までを自動化すれば、検証サイクルが桁違いに速くなるからです。

実装は、シート読み込み→LLMで訴求パターン生成→画像モデルでレンダリング→命名規則に沿ってクラウド保存、の直列フローが基本です。

行データ読み込み（例: キャンペーン、ターゲット、サイズ）
LLMでコピーA/B/Cを展開（制約条件をシステム指示に明記）
画像ツールで各コピーを生成（並列化はキューで制御）
ストレージへ保存＋メタ情報を書き込み

混在を避けるため、ファイル名は下記のように規則化します。

# 命名規則（例）
{campaign}_{audience}_{size}_{variant}_{yyyymmdd}.png
# 例: summer_sale_f1_1080x1080_B_20250701.png

フローは次の図の通りです。

大量生成時はDify v2系のキューベース実行が安定しやすく、失敗リトライや並列数の制御に有効です（参考: v2.0.0-beta.1 – Orchestrating Knowledge, Powering Workflows）。

ユースケース3：ブログ・オウンドメディアのアイキャッチ自動生成

既存のテキスト自動生成ワークフローに「画像生成ノード」を1つ足すだけで、記事ごとのアイキャッチを自動作成できます。

これは、タイトル・要約・カテゴリーを変数として渡し、構図や色調をテンプレ化することで、編集部の作業を大幅に削減できるからです。

たとえば「タイトル→要約→キービジュアル要件抽出→DALL·E 3またはQwen Text2Imageで生成→CMSへURL出力」という直列フローにすれば、入稿まで無人化できます。

ブランドトーンは「カテゴリ別の色コード・フォント傾向・余白量」をLLMのシステム指示に固定し、微調整だけを入力側で行う設計が堅実です。

筆者の別メディアではAI画像＋テキスト自動化で月間20万PV規模まで伸長した実績があり、検索流入のクリック率向上に寄与しました（参考: AI生成コンテンツとSEOの最適解）。

Stable Diffusionで社内検証を素早く行いたい場合は、環境構築不要のConoHa AI Canvasを使うと負荷分散やLoRA検証を低コストで試せます（参考: Qwen Text2Imageプラグイン、DALL-Eプラグイン）。

テキスト生成LLM＋画像生成AIを組み合わせるベストプラクティス

当セクションでは、Difyでテキスト生成LLMと画像生成AIを連携させる実装の勘所と再現性を高める設計を解説します。

なぜなら、ユーザーの入力は往々にして曖昧であり、LLMノードによる前処理やブランド基準のテンプレ化を行わないと品質が安定しないからです。

プロンプトエンジニアリングをLLMノードに任せるメリット
Deep Researchなどの高度ワークフローに画像生成を足すアイデア
ブランド統一のためのプロンプトテンプレとNG指定

プロンプトエンジニアリングをLLMノードに任せるメリット

画像生成直前にLLMノードで「解像度・構図・スタイル・照明」を補完することで、誰が入力しても一定品質に近づけられます。

人手のプロンプトは経験差が大きく、同じ依頼でも結果がバラつくため、テンプレ化と自動展開で品質と速度を同時に担保します。

LLMノードに社内トーン＆マナーやネガティブプロンプトのルールを埋め込めば、禁則や権利配慮を常時反映できます。

実装は「Start → LLM（詳細プロンプト生成）→ 画像生成ツール（DALL-E 3/Stable Diffusion等）」の順に変数接続するだけで機能します。

各ツールの配置やパラメータはDifyの公式プラグインとツール仕様に従うと設定がスムーズです。

詳細は以下の公式資料が参考になります。

【LLMノードのシステムプロンプト例（コピペ可）】
あなたはプロの画像プロンプトエンジニアです。以下の要件に厳密に従い、ユーザーのラフな指示を高品質な画像生成用プロンプトに変換してください。

# 出力フォーマット
- description: 被写体/情景を具体的に（人物・物・背景・小道具）
- composition: 画角・視点・構図（三分割/対角線/シンメトリー等）
- style: 画風（フォトリアル/アニメ/水彩/等）、年代、質感
- lighting: 光源・時間帯・露出・コントラスト・色温度
- camera: レンズ焦点距離、絞り、シャッター、フィルム/センサー特性（必要時）
- resolution: ピクセル指定（例: 1024x1024）
- color_tone: カラーパレット/ブランドカラー
- negative: 避ける要素（解剖学的破綻、過度なノイズ、テキスト混入 等）
- brand_tone: 会社のトーン＆マナー（例：落ち着いた洗練、清潔感、誠実）

# ルール
- あいまい語を具体化し、同義重複は整理する。
- ブランドに反する表現は避け、negativeに明記する。
- 出力は英語優先（モデル特性上）、固有名詞は一般化する。

# 入力
{{user_input}}

LLMによる前処理を標準化すれば、プロンプト作成の属人性が下がり、運用コストも削減できます。

プロンプトエンジニアリング入門も合わせて確認すると、変数設計や否定指定の考え方が整理できます。

Deep Researchなどの高度ワークフローに画像生成を足すアイデア

DifyのDeep Researchワークフローの末尾に「画像生成ノード」を一つ追加するだけで、レポートが“テキスト＋図解”に進化します。

可視化は理解と記憶の定着を助け、マーケ資料や社内提案の説得力を短時間で引き上げます。

実例として「市場調査→要点抽出→図解コンセプト定義→アイコン・イラスト生成→PDF化」の流れが有効です（参考: Deep Research Workflow in Dify: A Step-by-Step Guide）。

下図の構成を参考に、LLMで図解の説明文をまとめ、そのまま画像生成ツールに渡すと手戻りが減ります。

ドキュメント生成ノードでMarkdownやPDFに自動整形すれば、配布までを無人化できます。

ワークフローの基本操作はDify Workflow完全ガイドを参照し、Web検索や引用管理はDifyのWeb検索機能を組み合わせると効果的です。

ブランド統一のためのプロンプトテンプレとNG指定

ブランドガイドラインを「常に含める要素」と「避ける要素」に分解し、LLMノードと画像プロンプト双方にテンプレとして埋め込むのが最短距離です。

この方式なら、色味・雰囲気・構図の統一が効き、クリエイティブの量産でも破綻しにくくなります。

NG指定を明文化してネガティブプロンプトに常時付与すれば、タブー表現や過度な写実性などのリスクも抑制できます。

下記テンプレはそのまま社名やカラーコードを書き換えて使えます。

【ブランド画像プロンプト テンプレ】
include:
- color_tone: #0A2540, #00A3E0, #F5F7FA（置き換え）
- mood: calm, trustworthy, minimal, premium
- composition: rule of thirds, generous whitespace, center focus on subject
- style: semi-realistic illustration / flat minimal icon （用途で切替）
- lighting: soft, diffused, daylight 5500K

avoid (negative):
- over-saturated colors, text artifacts, distorted anatomy, offensive symbols
- photorealistic human faces （必要に応じて）

usage note:
- Always deliver 1024x1024 unless specified.
- Respect brand tone in caption and alt text.

テンプレ化は教育コストを下げ、外部パートナーを巻き込む時も品質が揃いやすくなります。

権利配慮や商用範囲は制作前に必ず確認し、詳細はAI画像・イラストの著作権と商用利用のすべてが実務の手引きになります。

Stable Diffusionでブランド表現をすばやく検証したい場合はブラウザ完結のConoHa AI Canvasが簡便で、プロンプトテンプレのABテストにも向きます。

Dify＋画像生成AIを導入する際のコストとセキュリティの考え方

当セクションでは、Difyと画像生成AIを業務に導入する際のコスト構造と、企業が満たすべきセキュリティ要件を整理します。

理由は、費用は「DifyのSaaS利用料＋外部画像APIの従量課金」という二重構造で発生し、同時に企業導入ではセキュリティとコンプライアンスの基準適合が意思決定の鍵になるからです。

Dify Cloudの料金プランと「メッセージクレジット」の意味
画像API側の従量課金：1枚あたりのコスト感と無料枠の使い方
企業導入で押さえるべきセキュリティ・コンプライアンス要件
セルフホスト／Enterprise版を選ぶべきケースとTCOの考え方

Dify Cloudの料金プランと「メッセージクレジット」の意味

結論として、各プランの位置づけとメッセージクレジットの意味を理解し、PoCはSandbox〜Professional、本番はTeam以上を目安に選ぶのが安全です。

クレジットはワークスペース内のチャット・ワークフロー実行やツール呼び出し単位で消費され、画像生成は一度のフローで複数回の呼び出しが起きやすく消費が早いからです。

執筆時点の参考では、Sandboxは月200回、Professionalは月5,000回、Teamは月10,000回の目安で、メンバー数はおおむね1/3/50名といった構成です（執筆時点の参考）（参考: Dify Plans & Pricing）。

下図は各プランの位置づけとクレジット消費の関係を可視化したものです。

PoCでは想定フローを1〜2本に絞り、SandboxまたはProfessionalで消費スピードを測定してください。

実運用で画像生成を多用する部門はTeam以上で余裕を持たせるか、超過時の運用ルールを定めると安定します（詳細はDifyの料金プラン徹底比較も参照）。

画像API側の従量課金：1枚あたりのコスト感と無料枠の使い方

画像APIは1枚あたり数セント〜十数セントの従量課金となるため、月間「枚数×単価」の概算試算を必ず行いましょう。

解像度や品質、バリエーション数で単価が変わり、バッチ生成やリトライで実績コストが膨らみやすいからです。

例としてDALL·E 3で0.04/0.08/0.12ドルを置くと、500枚で約20/40/60ドル、2,000枚で約80/160/240ドルの目安になります（執筆時点の参考）（参考: OpenAI Pricing）。

下図はこの概算を棒グラフ化したものです。

PoCではDifyのSandbox枠や各ベンダーの無料クレジットを活用し、上限設定と使用量ログ監視で逸走を防いでください（無料の考え方はDALL‑E 3を無料で使う方法も参照）。

Stable Diffusionを低コストで試すなら、セットアップ不要のブラウザ実行ができるConoHa AI Canvasでプロトタイプを素早く回すのも有効です。

企業導入で押さえるべきセキュリティ・コンプライアンス要件

企業導入では、SOC 2、データ暗号化、SSO/RBAC、コンテナ非ルート実行などの要件でDifyをチェックすることが重要です。

画像やプロンプトに機微情報が含まれるケースがあり、権限逸脱やデータ漏洩のリスクを抑える設計が求められるためです。

DifyはSOC 2 Type 1レポートの提供、転送・保存時の暗号化、SAML/OIDC対応SSO、ワークスペースRBACを備えています（参考: Dify Trust Center、Trust Center – Controls）。

さらにv1.10.1以降はAPI/Workerコンテナが非ルート実行となり、侵害時の横展開リスクを低減します（参考: Dify Releases）。

以下の簡易チェックリストをもとに情シスと要件合意し、PoC段階で証跡を残すと本番承認がスムーズです。

全体像と導入の進め方はDifyのセキュリティ徹底解説も参考にして社内説明資料を整備してください。

セルフホスト／Enterprise版を選ぶべきケースとTCOの考え方

データ主権や厳格なセキュリティ、全社規模展開が必須なら、セルフホストやEnterprise版の検討が現実解です。

SaaSでは満たしにくいネットワーク分離や監査要件、SLA、専任サポートを自社統制できるからです。

Dify EnterpriseやAWS Marketplace版はSLAやSSO等を備え、調達と運用を一体で進められます（参考: Dify Enterprise、AWS Marketplace: Dify Enterprise (Global)）。

一方でインフラ費、監視、バックアップ、アップグレード、セキュリティパッチなどの運用人件費が「隠れコスト」になり、外部試算では月額1,700〜8,700ドルに及ぶ可能性が指摘されています（参考: Parallel Labs記事）。

下図のTCOアイスバーグを共有し、3年総額でSaaSとセルフホストを並べて意思決定することを推奨します。

中小〜中堅はSaaSでPoC→要件確定後にEnterprise評価へ進む二段ロケットが現実的です（参考: Difyをローカル導入したい企業向けガイド、Dify×AWS徹底解説）。

著作権・利用規約・ガバナンス：企業で画像生成AIを安全に使うために

当セクションでは、企業で画像生成AIを安全に使うための著作権、主要サービスの利用規約、そしてDifyで実装するガバナンス運用を解説します。

なぜなら、ワークフローの自動化が進むほど、権利侵害や不適切生成が組織規模で拡大しやすく、早期からのルール化と監視が不可欠だからです。

AI生成画像の著作権と商用利用：基本的な考え方
社内ルール（ガイドライン）をDifyワークフローに組み込む
ログ・モニタリングと誤用防止のポイント

AI生成画像の著作権と商用利用：基本的な考え方

企業でのAI生成画像の活用は、各国の法制度と提供サービスの利用規約という二重のルールを前提に設計するのが最重要です。

法域によって生成物の保護の有無や人格権等の扱いが異なるため、同じ運用をグローバルに適用すると齟齬が生じます。

日本国内の基本整理は文化庁の解説を起点に確認し、社内の判断基準と照合するのが安全です（参考: 文化庁著作権）。

加えて、OpenAIなど主要サービスは違法行為や権利侵害の助長、著名人の顔や特定ブランドの無断利用などを禁止・制限しており、規約順守は欠かせません（参考: OpenAI Terms of Use、参考: OpenAI Usage Policies）。

商用利用では二次利用や再配布、素材販売の可否、学習由来の制約に特に注意し、必要に応じて社内ルールで追加の制限を設けると安心です（詳解: AI画像・イラストの著作権と商用利用のすべて、関連: Adobe Fireflyの商用利用ガイド）。

結局のところ、各モデルの公式情報と社内法務の見解を常に最新化し、疑義があれば発注前に確認する運用が事故予防に直結します。

社内ルール（ガイドライン）をDifyワークフローに組み込む

ガイドラインは「読ませる」だけでなく、Difyのプロンプトや入力チェックに織り込み、仕様に落とし込むのが実効策です。

文書だけの周知は漏れが生じやすいため、プロンプトテンプレート、入力バリデーション、NGワード辞書、モデル選択ルールで自動的に制御します。

例えば「人物の扱い」「センシティブ表現」「ブランドロゴの利用」「実在商品・地名・イベントの記載可否」などを判定項目として明示します。

LLMノードで入力審査と理由説明を行い、違反時は実行を停止し修正ガイダンスを返す疑似コードは次の通りです。

# Dify Workflow: LLM Guard for Image Prompts
policy = {
  "ban_terms": ["実在未成年", "性的搾取", "ヘイト表現", "過度な暴力", "違法行為の助長"],
  "restricted": {"ブランドロゴ": "社内ホワイトリストのみ可", "著名人": "権利確認済のみ可"}
}
if contains(input.prompt, policy["ban_terms"]):
  return {"allow": false, "reason": "社内ガイドライン違反ワードを検出"}
if mentions(input.prompt, "ロゴ") and not whitelisted_brand(input.prompt):
  return {"allow": false, "reason": "ブランド利用はホワイトリストのみ可"}
# 許可時は詳細プロンプトへ変換
safe_prompt = LLM.refine(input.prompt, system="安全基準と文体テンプレートを適用")
route_to = select_tool(safe_prompt)  # DALL-E / SD / Qwen を条件で切替
execute(route_to, prompt=safe_prompt)

実装時は「入力→審査→安全プロンプト整形→画像ツール→保存」の変数受け渡しを明確にし、テストケースで境界条件を検証します（参考: Dify Workflow完全ガイド、補助: Difyの変数を完全理解）。

次のようなフローチャートをチームで共有すると意図が揃います。

初期は過検知気味で運用し、違反パターンを収集して辞書更新とプロンプト改善を回すと現場負荷を抑えられます。

ログ・モニタリングと誤用防止のポイント

「ログ可視化×権限設計×定期レビュー」をセットで回すと、誤用とコスト逸脱を早期に検知できます。

画像生成は単価と負荷が高く、ツール誤用や越権の設定変更がブランドリスクに直結します。

Difyのログで「誰が・どのワークフローを・いつ・どれだけ」使ったかを可視化し、急増や夜間偏在などの異常を監視します。

SSOとRBACで管理者と実行権限を厳格化し、変更はPull Request型の承認フローに限定します（参考: Dify Enterprise）。

筆者が支援した大手マーケの自動化プロジェクトでは、月次レビュー会で生成画像サンプルを抜き取り評価し、NG判定の根拠を記録してロール権限と辞書を更新した結果、権利関連の指摘が四半期でゼロになりました。

監査対応としてログ保存期間とPIIマスキングを定義し、レビュー議事録と再現手順を保管すると後日の説明責任を果たしやすくなります（解説: Difyのセキュリティ徹底解説）。

社内の生成AI教育を一気に進めるなら、体系立てた研修の並走が効果的です。

DMM 生成AI CAMPは業務で使えるプロンプト設計と活用設計を短期間で学べるため、ガバナンス運用の定着にも役立ちます。

まとめ：次の一歩

本記事では、Difyでの画像生成ワークフローの全体像、モデル別の選び方とコスト、実務で効くフォーム化・LLM連携・セキュリティ/ガバナンスの要点を凝縮しました。

要は「ノーコードで設計→LLMでプロンプト自動化→外部モデルを安全に呼ぶ」だけで、現場の画像制作は再現性と速度を両立できます。

完璧を待つより、小さく回して学ぶのが最短です。まず1本、社内のアイキャッチ生成を自動化して成果を見せましょう。

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