Difyの使い方を解説｜チャットボット・ワークフロー作成から企業活用まで【2026年最新】

Difyの使い方を知りたいけれど、何から始めればいいか迷っていませんか。この記事では、アカウント登録から最初のAIアプリ起動まで、非エンジニアの方でもすぐに動かせるよう手順を整理しました。チャットボット・ワークフロー・RAGの使い分けから料金・セキュリティまで、導入判断に必要な情報をひとまとめにしています。

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基本

Difyは、プログラミング不要でAIアプリを構築・公開できるオープンソースのプラットフォームです。「Build Production-Ready AI Agent」という公式メッセージが示す通り、プロトタイプではなく本番運用を前提に設計されています。

GitHubリポジトリのスター数は147,000超（2026年6月時点）、500万ダウンロード・100万アプリ稼働実績。ライセンスはApache 2.0ベースのDify Open Source Licenseで、最新バージョンは1.15.0となっています。

Difyでできること（機能一覧）

主な機能は①エージェントワークフロー②RAGパイプライン③LLM統合（数百モデル対応）④MCP連携⑤50以上の組み込みツール⑥LLMOps（ログ監視・性能分析）の6つです。ノーコードのビジュアルキャンバスで複雑なパイプラインを組める点が最大の特長です。

出典：Dify公式サイト｜langgenius/dify – GitHub
https://dify.ai/ / https://github.com/langgenius/dify

ChatGPT・n8n・LangChainとの違い（比較表）

各ツールとの違いを表にまとめます。

観点	Dify	n8n	LangChain	GPTs
対象者	非エンジニア〜エンジニア	業務自動化担当者	エンジニア	ChatGPTユーザー
コーディング	不要（ノーコード）	一部必要	ほぼ必須	不要
LLM統合	数百モデル対応	外部API接続中心	ライブラリ型	OpenAI限定
セルフホスト	可（Docker）	可	可	不可
RAG/ナレッジ	ネイティブ対応	プラグイン依存	コーディング必要	限定的
用途	AIアプリ全般	SaaS間連携	AI開発フレームワーク	簡易チャットBot

GPTsはOpenAI専用でセルフホスト不可。n8nはSaaS間連携向けでLLM活用に弱い。LangChainはコーディング前提。Difyは非エンジニアでもRAGと多様LLMをノーコードで扱える点で異なります。

出典：Dify公式サイト｜langgenius/dify – GitHub
https://dify.ai/ / https://github.com/langgenius/dify

クラウド版 vs セルフホスト版の選び方

Difyには「クラウド版（Dify Cloud）」と「セルフホスト版」の2つの利用形態があります。最初に選択肢を整理しておくと、その後の設定手順がスムーズです。

クラウド版（Dify Cloud）の特徴・向いている人

クラウド版はdify.aiにアクセスしてすぐ使い始められます。インフラ準備が不要なため、「まずAIアプリを作ってみたい」段階に最適。無料のSandboxプランではメッセージクレジット200件・アプリ5個・ナレッジドキュメント50件・ストレージ50MBが付与されます。データはDify社のサーバーに保存される点を念頭に置いてください。

出典：Dify Pricing
https://dify.ai/pricing

セルフホスト版（オープンソース）の特徴・向いている人

機密データや個人情報をAIに参照させる場合は、セルフホスト版を選んでください。最小要件はCPU 2コア・RAM 4GB以上。手順はGitHubリポジトリのクローン → .env設定 → docker compose up -d の順で、localhost/installから管理画面にアクセスできます。

出典：Dify Docs – Install Self-Hosted (Docker Compose)
https://docs.dify.ai/getting-started/install-self-hosted/docker-compose

Difyの始め方（アカウント登録〜初期設定）

クラウド版でDifyを使い始める流れを整理します。STEP1でアカウントを作り、STEP2でLLMのAPIキーを設定し、STEP3でモデルプロバイダーを追加、STEP4でスタジオを起動する——この4ステップが基本の流れです。

アカウント登録とログインの手順（クラウド版）

出典：Dify公式サイト（https://dify.ai）

dify.aiにアクセスして「Get Started」からサインアップします。メールアドレスとパスワードを入力するだけで、Sandboxプランのアカウントが即時発行。ダッシュボードには「スタジオ」「探索」「ナレッジ」「ツール」の4つのメニューがあります。新しいアプリを作るときは「スタジオ」からアプリタイプを選んで作成ボタンを押します。

出典：Dify Docs – Introduction
https://docs.dify.ai/introduction

LLMモデルの追加設定（APIキー連携）

「設定」→「モデルプロバイダー」からAPIキーを入力します。OpenAI・Claude・Gemini・Ollamaなど数百モデルに対応。プロトタイプはシステムプロバイダーで試し、本番時はカスタムへ切り替えましょう。モデル選びは「【2026年最新】LLMの比較ガイド｜ChatGPT・Claude・Geminiを料金・性能・用途別に徹底比較」もご参考ください。

出典：Dify Docs – Model Configuration
https://docs.dify.ai/guides/model-configuration/load-balancing

チャットボット・エージェント・ワークフロー、どれを選ぶ？（使い分けガイド）

Difyでアプリを作るとき、最初に迷うのが「どのアプリタイプを選ぶか」という点です。目的に合わせて選択肢を絞ると、その後の作業がスムーズに進みます。

チャットボット（チャットフロー）の特徴と使い方

チャットフローは会話形式のAIアプリを作るタイプです。社内FAQ自動回答やカスタマーサポートの一次対応に向いています。スタジオで「チャットフロー」を選び、プロンプトとナレッジを設定するだけで完成。公開後は共有リンク・Webサイト埋め込み・Slack連携で展開できます。

出典：langgenius/dify – GitHub
https://github.com/langgenius/dify

エージェント（AI Agent）の特徴と使い方

エージェントは、LLMが自律的に判断を繰り返しながらタスクを完了させる仕組みです。ReActフレームワークをベースにしており、Difyには50以上の組み込みツールが用意されています。「Web検索→情報整理→メール下書き作成」のように複数ステップをAIが処理するシーンで力を発揮します。チャットフローとの違いは、LLMが次のアクションをリアルタイムで判断する点です。

出典：langgenius/dify – GitHub
https://github.com/langgenius/dify

ワークフローの特徴と使い方（複雑な処理の自動化）

ワークフローは複数ステップの処理を自動化するタイプです。IF/ELSE分岐・イテレーター・コードノードに対応。「文字起こし→要点抽出→議事録整形」のようなパイプラインをノーコードで定義でき、REST API連携で既存ツールとも接続できます。

出典：langgenius/dify – GitHub
https://github.com/langgenius/dify

どのアプリタイプを選べばよいか迷ったとき、あるいは自社業務への導入設計から相談したいときは、デジタルゴリラにお気軽にご連絡ください。

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Difyのナレッジ（RAG）機能で社内PDFを活用する

社内の規程・マニュアル・製品仕様書などのドキュメントをAIに参照させたい場合、DifyのナレッジおよびRAGパイプライン機能を使います。

ナレッジ機能（RAG）とは？仕組みをわかりやすく解説

RAG（検索拡張生成）はLLMの知識を社内データで補う技術です。質問に関連するドキュメントを検索→LLMに渡す→回答生成という流れを自動化します。DifyのRAGパイプラインはPDF・PPTなど複数形式に対応し、チャンクを検索して回答の材料とします。

出典：langgenius/dify – GitHub
https://github.com/langgenius/dify

社内ドキュメントをナレッジに追加する手順

ダッシュボードから「ナレッジ」メニューを開き、「作成」ボタンを押します。就業規則のPDFや製品マニュアルをドラッグ&ドロップでアップロードすると、テキスト抽出→チャンク分割→インデックス化の処理が自動で進みます。完了後はチャットフローやワークフローの「コンテキスト」設定でナレッジを参照させるだけです。社内データ活用については「ChatGPTに社内データを学習させる5つの方法」もご覧ください。

出典：Dify公式サイト
https://dify.ai/

Difyの活用事例｜社内FAQ・業務自動化への導入例

Difyの用途は社内FAQ対応から議事録自動化、PoCの素早い立ち上げまで多岐にわたります。部門別の活用イメージをつかんで、自社への応用を検討してみてください。

社内FAQ・問い合わせ対応ボットの構築

就業規則・経費精算ルールなどのPDFをナレッジに登録し、チャットフローと組み合わせるだけで社内FAQボットが完成します。Slack連携や社内ポータル埋め込みで運用するのが一般的です。「AIチャットボットのおすすめ比較【2026年最新】企業導入の選び方と用途別早見表」も参考にどうぞ。

出典：Dify公式サイト
https://dify.ai/

議事録自動化・文章生成ワークフローの例

議事録の生成パイプラインはワークフローで実現しやすい代表例です。音声文字起こしデータをインプットに、要点抽出→議事録フォーマットへの整形→テキスト出力のステップをノーコードで組めます。API連携を追加すれば、出力をNotionやGoogle Docsに自動保存することもできます。「【2026年最新】AIで議事録を無料で作るおすすめツール7選｜ChatGPTで作る方法も解説」もあわせて参照ください。

出典：Dify公式サイト
https://dify.ai/

DX推進・プロトタイプ検証（PoC）での活用

DX推進担当者にとって、DifyはAIアプリのPoC（概念実証）を素早く立ち上げるツールです。ノーコードで構築できるため、開発リソースを動員せずに現場部門がアイデアをすぐ試せます。マーケットプレイス（marketplace.dify.ai）のテンプレートを改変すれば、PoC期間の短縮につながります。

出典：Dify公式サイト
https://dify.ai/

Difyの料金プラン比較｜Sandbox・Professional・Team

Difyの料金は4プランに分かれています。選択の基準は「チームの人数」「月間のアプリ利用量」「データセキュリティ要件」の3点です。

各プランの仕様と選択基準

以下の表は2026年6月時点の公式サイト掲載値です。

プラン	月額	メッセージクレジット	メンバー数	アプリ数	ナレッジ	ストレージ	ログ
Sandbox	無料	200件	1名	5個	50件	50MB	30日
Professional	$59（年間17%割引）	5,000件/月	3名	50個	500件	5GB	無制限
Team	$159（年間17%割引）	10,000件/月	50名	200個	1,000件	20GB	無制限
Enterprise	要問い合わせ	無制限	無制限	無制限	無制限	カスタム	無制限

Sandboxは試用目的で、月200件のクレジットは社内利用では2〜3日で消化するケースも多くあります。継続利用ならProfessional（月$59・3名まで）へ移行しましょう。50名以上の組織やアプリを大量に展開するならTeam（月$159）を選んでください。

出典：Dify Pricing
https://dify.ai/pricing

LLM API料金との合計コスト試算

DifyのクレジットとLLMのAPI料金は別管理です。GPT-4oを使うと1回あたり数円〜数十円の追加費用が発生し、月1,000件処理で数千〜1万円台のAPI費用がかかります。LLM別の費用感は「【2026年最新】LLMの比較ガイド｜ChatGPT・Claude・Geminiを料金・性能・用途別に徹底比較」で確認してください。

出典：Dify Pricing
https://dify.ai/pricing

Dify利用時の注意点・よくあるトラブルと対処法

Difyを導入する前に、セキュリティの扱いと商用利用のルールを事前に把握しておきましょう。エラーへの対処法と合わせて整理します。

セキュリティ・社内データ保護の考え方

クラウド版ではデータがDify社サーバーに保存されます。機密データを扱う場合はセルフホスト版で自社インフラに閉じる構成を取りましょう。Enterpriseプランではそれに加え、SSO・マルチワークスペース管理も提供されます。

出典：Dify公式サイト｜Dify Docs – Self-Host Deploy Overview
https://dify.ai/ / https://docs.dify.ai/en/self-host/deploy/overview

商用利用の注意点とライセンス確認

DifyのライセンスはApache 2.0ベースのDify Open Source Licenseで、商用利用も原則として認められています。ただしDify独自の付加条項があり、ブランド（名称・ロゴ等）の無断削除や第三者へのDify自体の再販売は別途確認してください。商用サービスに組み込む場合は、GitHubリポジトリのLICENSEファイルで最新の条件を確認してから進めてください。

出典：langgenius/dify – GitHub
https://github.com/langgenius/dify

よくあるエラーと対処法

エラー・症状	主な原因	対処法
Invalid token	APIキー未設定・期限切れ	モデルプロバイダー設定画面でAPIキーを再入力
応答が生成されない	LLM APIクレジット残高がゼロ	各プロバイダーのダッシュボードで残高確認（Difyクレジットとは別管理）
日本語UIが崩れる	ブラウザ言語設定	ブラウザの言語設定で日本語を優先に設定
ワークフローで変数が渡らない	ノード間の変数名不一致	大文字・小文字・全角・半角の違いを確認

出典：Dify公式サイト
https://dify.ai/

株式会社デジタルゴリラについて

株式会社デジタルゴリラは、中小企業・成長企業を対象にAI導入支援とDX推進支援を提供しています。Difyを使った社内FAQ自動化・ワークフロー構築・セルフホスト環境の設計まで、企業の規模や用途に応じた一気通貫の支援が強みです。

「自社でDifyを試してみたが、本番運用への道筋が見えない」「どのプランや構成が自社に合うか相談したい」という段階からでもお気軽にご連絡ください。初回相談は無料で対応しています。

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Difyの使い方についてよくある質問

Q1. DifyとChatGPTの違いは何ですか？

A. ChatGPTはOpenAIが提供するAIチャットツールで、エンドユーザーが「使う側」のサービスです。一方、DifyはAIアプリを「作る側」のプラットフォームで、チャットボットやワークフローを自社用に構築・公開できます。ChatGPTはOpenAIのモデル専用ですが、Difyは数百種類のLLMと接続でき、社内データを参照するRAGも構築可能です。

Q2. Difyは無料で使えますか？

A. はい、Sandboxプランは無料で利用できます。メッセージクレジット200件・アプリ5個・ナレッジドキュメント50件・ストレージ50MBが付与されます。月200件を超えたらProfessionalプラン（月$59）に移行しましょう。年間契約なら17%の割引が適用されます。

出典：Dify Pricing｜https://dify.ai/pricing

Q3. プログラミングの知識がなくてもDifyは使えますか？

A. クラウド版（Dify Cloud）であれば、プログラミング不要で利用できます。ドラッグ&ドロップのノーコードインターフェースでアプリを設計・公開可能。ただし、セルフホスト版の構築にはDockerの基本操作が必要なため、IT部門または技術者のサポートを活用してください。

Q4. Difyのクラウドとセルフホストはどちらを選べばよいですか？

A. 判断の基準はデータの機密性です。個人情報・社外秘のドキュメントをAIに参照させるならセルフホスト版を選んでください。試用目的・社外に公開しても問題のないデータを扱うだけなら、クラウド版のSandboxから始めると手間がかかりません。最小要件はCPU 2コア・RAM 4GB以上です。

Q5. DifyはRAG（社内データ参照）に対応していますか？

A. はい、ナレッジ機能でPDF・PPTなどのドキュメントを参照するRAGパイプラインをノーコードで構築できます。OpenAI Embeddings・Cohere Embeddings・Azure OpenAIなどの埋め込みモデルに対応しており、社内マニュアルや規程を読み込ませた問い合わせ対応ボットを作れます。

出典：langgenius/dify – GitHub｜https://github.com/langgenius/dify

まとめ：Difyの使い方

Difyは「AIアプリを作る側」のプラットフォームとして、ノーコードでチャットボット・エージェント・ワークフローを構築できる点が最大の強みです。無料のSandboxプランからすぐ試せ、機密データを扱う企業はセルフホスト版で社内完結させられます。料金はDifyのプラン料金とLLM APIの合計で考えることが導入前の重要な前提です。Dify導入の具体的な相談は、デジタルゴリラにお気軽にどうぞ。

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