【決定版】Difyの使い方を解説！ノーコードで業務効率化を実現

「社内データを活用したAIを作りたいが、開発スキルがなく手が出せない」とお悩みではありませんか？

本記事では、ノーコード開発プラットフォーム「Dify」の使い方を、環境構築からRAG（独自データ連携）の実装手順まで徹底解説します。

この記事を読めば、プログラミング未経験でも自社専用AIアプリを作成でき、社内DXを牽引して劇的な業務効率化を実現できるようになります。

Difyとはどのようなツールなのか

Difyは、高度なAIアプリケーションをプログラミングなしで作成できるオープンソースプラットフォームです。

生成AIを活用したチャットボットやツールを、誰もが簡単に開発できる環境を提供しています。

ここでは、ツールの概要や特徴的なUI設計について解説します。

ノーコードでAIアプリケーションを開発できるプラットフォーム

Difyは、複雑なコードを記述せずにAIアプリを構築できる革新的なツールです。

従来、LLM（大規模言語モデル）を利用したアプリ開発には、Pythonなどのプログラミング知識が不可欠でした。

しかし、Difyを使用すれば、画面上の操作だけで開発が完結します。

たとえば、顧客からの問い合わせに自動回答するチャットボットや、長文の要約ツールなども短時間で作成可能です。

エンジニアだけに限らず、マーケティング担当者やPMといったビジネス職のメンバーも、自身の業務に合わせたAIツールを自作できます。

技術的なハードルを下げ、多くの人がAIの恩恵を受けられる仕組みといえます。

プログラミング未経験でも直感的に操作できるUI設計

Difyの大きな魅力は、視覚的にわかりやすく設計された操作画面にあります。

専門的な知識がないユーザーでも、どこを操作すれば目的の機能を実現できるかがひと目で理解可能です。

具体的には、画面左側にあるメニューから必要な機能を選び、ドラッグ＆ドロップで配置するといった操作が中心となります。

設定した内容はリアルタイムで右側のプレビュー画面に反映されるため、動作を確認しながら作業を進められます。

学習に長い時間をかけずとも、導入したその日から直感的にアプリ作成を開始できる点は大きなメリットです。

Difyが多くのPMやエンジニアに選ばれる特徴

なぜ数あるAI開発ツールの中でDifyが注目を集めているのでしょうか。

その理由は、実務での利用を想定した高度な機能が充実している点にあります。

ここでは、社内データの活用や柔軟なモデル選択など、主要な4つの特徴を紹介します。

RAGエンジンにより社内データを正確に回答させられる

Difyには、社独自の情報をAIに学習させて回答させる「RAG（検索拡張生成）」機能が標準で備わっています。

一般的なChatGPTなどは、インターネット上の情報は知っていますが、企業の内部情報は知りません。

RAG機能を使えば、PDFのマニュアルやExcelの商品リストなどをアップロードするだけで、その内容に基づいた正確な回答が可能になります。

AIが事実に基づかない嘘をつく「ハルシネーション」のリスクを減らし、業務で信頼できる情報を引き出せます。

社内ナレッジを活用したい企業にとって非常に強力な機能です。

複数のLLMモデルを用途に合わせて自由に切り替えられる

Difyでは、OpenAIのGPTシリーズやAnthropicのClaudeシリーズに加え、MicrosoftのAzure OpenAI Service経由でのモデル利用にも対応しています。

これにより、企業向けの「Microsoft Copilot」と同様にデータが学習に利用されない堅牢なセキュリティ環境で、最新AIを活用可能です。

たとえば、機密性の高い業務にはAzure環境のモデルを使用し、一般的な要約作業には高速な軽量モデルを使い分けるといった運用ができます。

特定のベンダーに依存しない柔軟性と、企業が求める安全性を両立できる点が大きなメリットです。

ワークフロー機能で複雑な業務プロセスを自動化できる

単なるチャットのやり取りだけでなく、複数の処理手順を組み合わせた一連の業務フローを作成できる機能があります。

「ワークフロー」と呼ばれるキャンバス上で、条件分岐や外部ツールとの連携ブロックをつなぎ合わせます。

具体的には、ユーザーからの入力を分析し、内容がクレームであれば担当者にメールを送り、質問であればFAQから回答するといった処理です。

人間が手作業で行っていた判断や定型業務を自動化できるため、大幅な工数削減に貢献します。

高度な業務アプリをノーコードで実現できる点が評価されています。

実際に、私がDifyを使って作成した「ブログ記事作成フロー」がこちらです。

このように、「ユーザーがテーマを入力」→「AIがタイトルと構成を作成」→「その構成を元に本文を執筆」という複数のステップを、ブロックを線でつなぐだけで自動化できます。

これがDifyのワークフロー機能の真骨頂です。

オープンソースで提供されておりオンプレミス運用が可能

Difyはオープンソースソフトウェアとして公開されており、自社のサーバー環境に構築して運用できます。

セキュリティポリシーが厳しく、クラウドサービスの利用が制限される企業でも導入しやすい利点があります。

社内ネットワークの中だけで完結する環境を構築すれば、機密情報や顧客データが外部に流出するリスクを最小限に抑えられます。

データの安全性を確保しつつ、最新のAI技術を活用したい企業にとって、オンプレミス運用ができる点は強力な選択肢となります。

Difyの使い方【準備編】環境構築から初期設定まで

Difyを利用するには、クラウド版を利用するか、自身のPCやサーバーにインストールするかを選ぶ必要があります。

ここでは、手軽なブラウザ版の登録から、本格的なローカル環境構築、そしてAIモデルを動かすためのAPI設定までを順を追って解説します。

ブラウザ版でアカウントを作成して即座に利用を開始する

最も手軽にDifyを使い始める方法は、公式サイトが提供するクラウド版（ブラウザ版）を利用する場合です。

サーバーの構築や複雑なインストール作業が一切不要で、アカウント登録のみですぐに機能を試せます。

手順は簡単で、Difyの公式サイトにアクセスし、GoogleアカウントやGitHubアカウントを使ってログインするだけです。

まずはツールの使い勝手を確認したい、サーバー管理の手間を省きたいと考えるユーザーに適しています。

初期設定のハードルが低く、誰でも数分でAIアプリ開発の画面にたどり着けます。

Dockerを使用してローカル環境にDifyをインストールする

本格的な開発を行う場合や、機密情報を扱うためにセキュリティを重視する場合は、ローカル環境へのインストールを選びます。

この際、「Docker」というコンテナ技術を使用すると、コマンド一つで環境構築が完了します。

具体的には、GitHubからDifyのソースコードをダウンロードし、ターミナルで「docker-compose up」というコマンドを実行します。

これだけで、自分のPC上でDifyが動作し始めます。

データが外部のサーバーに保存されないため、社内規定の厳しいプロジェクトでも安心して利用できる環境が手に入ります。

自分のPCでDockerを動かすと動作が重くなったり、PCの電源を切るとボットが止まったりして困ることはありませんか？
本格的にチームで運用するなら、24時間稼働させられるVPS（仮想サーバー）の利用がおすすめです。ConoHaやエックスサーバーなら、Difyのようなコンテナ環境も安価かつ安定して構築できます。

OpenAIなどのAPIキーを設定してモデルを利用可能にする

Difyという枠組みを用意しただけではAIは動きません。

中身の頭脳となるLLMを利用するために、各AIプロバイダーのAPIキーを設定する必要があります。

Difyの設定画面にある「モデルプロバイダー」から、契約しているOpenAIやAnthropicのAPIキーを入力し保存します。

この設定を行うと、Difyで作成したアプリからGPT-4などの高性能なモデルを呼び出せるようになります。

APIキーは各サービスのサイトで発行できるため、事前に取得しておくとスムーズです。

実際のAPIキー設定画面がこちらです。

画面右上のアイコンから「設定」→「モデルプロバイダー」と進むと、この画面が表示されます。

OpenAIの枠にある「セットアップ」を押し、取得したキー（sk-…から始まる文字列）を貼り付けるだけで連携は完了です。

Difyの使い方【実践編】独自のAIアプリを作成する手順

準備が整ったら、実際に自分だけのAIアプリケーションを作成していきます。

解決したい課題に合わせてアプリの種類を選び、AIへの指示や知識の登録を行うプロセスです。

ここでは、開発の主要なステップを5つに分けて解説します。

解決したい課題に合わせてアプリケーションの種類を選択する

アプリ作成の第一歩は、どのような種類のアプリケーションを作るか決める作業です。

Difyには「チャットボット」「テキスト生成」「エージェント」など、目的に応じた複数のテンプレートが用意されています。

対話形式でユーザーの質問に答えるならチャットボット、ブログ記事の作成支援ならテキスト生成型を選びます。

目的に合致した型を選択するだけで、必要な機能があらかじめセットされた状態で開発をスタートできます。

迷わずに最適な形式でプロジェクトを開始できる親切な設計です。

AIへの指示出しを行うプロンプトを設計・調整する

AIから望み通りの回答を引き出すためには、適切な指示（プロンプト）を与える必要があります。

Difyの開発画面には、AIの役割や制約条件を記述する専用のエリアがあります。

たとえば、「あなたは熟練のプロジェクトマネージャーです」「回答は箇条書きで簡潔に行ってください」といった具体的な指示を記述します。

曖昧な指示ではAIが意図しない回答をする可能性があるため、明確なルールを設ける姿勢が重要です。

プレビュー画面で実際の回答を見ながら、理想の結果になるまで微調整を繰り返します。

実際のプロンプト入力画面がこちらです。

この例では、前のステップで作られた「構成案（{{x}} text）」を受け取り、それを元に「noteの本文を執筆して」と指示を出しています。

このように、「人間味のある文章にして」「見出しごとに改行を入れて」といった具体的な要望を言葉で書くだけで、AIはその通りに動いてくれます。

「指示通りに動いてくれない…」と悩む原因の9割はプロンプトの書き方にあります。
AIの意図を正確にコントロールする技術は、Difyに限らず一生使えるスキルです。感覚的に書くのをやめて、論理的なプロンプト設計を体系的に学びたい方は、こちらの書籍がバイブルになります。

社内ドキュメントをナレッジとして読み込ませる

Difyの最大の特徴であるRAG機能を活用し、独自の知識をAIに教え込ませます。

「ナレッジ」機能を使って、社内のマニュアルや資料などのデータを登録する作業です。

PDFの就業規則やExcelの商品リストなどをアップロードすると、Difyが自動的にテキストを分割し、AIが検索しやすい形式で保存します。

この工程を経ると、標準のAIモデルだけでは知り得ない社内固有の情報に基づいた回答が可能になります。

特定の業務に特化した実用的なボットを作るための重要なステップです。

実際のデータ登録画面がこちらです。

画面を見てわかる通り、PDFやExcelなどのファイルをドラッグ＆ドロップで登録できるだけでなく、「Notionから同期」や「ウェブサイトから同期」も選択可能です。

社内のドキュメント管理ツールや公式サイトのURLを指定するだけで、簡単に知識を取り込めるのがDifyの大きな強みです。

プレビュー機能を使って動作確認とデバッグを行う

アプリの設定が一通り完了したら、開発画面にあるプレビュー機能を使用して実際の動作テストを行います。

ユーザーの視点で実際に質問を入力し、期待通りの回答が返ってくるかを確認する作業です。

ナレッジからの引用が正しく行われているか、回答のトーンやマナーが適切かなどをチェックします。

もし誤った回答や不自然な挙動が見つかれば、プロンプトの修正やナレッジ設定の見直しを行いましょう。

このデバッグ作業を丁寧に行う姿勢が、最終的なアプリの品質を大きく左右します。

完成したアプリケーションを公開してWebサイトに埋め込む

テストで問題がなければ、完成したアプリケーションを公開し、他のメンバーが使える状態にします。

Difyで作成したアプリは、専用のURLを発行したり、Webサイトに埋め込んだりして共有できます。

公開設定をオンにすると、共有用のリンクや埋め込み用のスクリプトタグが生成されます。

これを社内ポータルサイトなどに貼り付けるだけで、特別なソフトをインストールせずに誰でもAIツールを利用できるようになります。

作成した成果物をスムーズに現場へ展開できる便利な機能です。

Difyと類似ツールを比較した際の優位性

AI開発ツールはDify以外にも存在しますが、なぜDifyを選ぶべきなのでしょうか。

ここでは、プログラミングライブラリであるLangChainや、ChatGPTの機能であるGPTsと比較し、Difyが持つ優位性や独自のメリットを解説します。

LangChainなどのライブラリと比較した開発スピードの違い

Difyを使用すると、コードを記述して開発するLangChainなどのライブラリに比べて、圧倒的に速くアプリを構築できます。

LangChainはPythonなどのプログラミングスキルが必要で、環境構築やコード記述に時間がかかります。

一方、Difyはそれらの技術を使いやすい画面（GUI）で包み込んでいるため、数分で同じ機能を実装可能です。

エンジニアの貴重な時間を節約し、本質的なプロンプト設計やデータの整備にリソースを集中させられます。

開発スピードの速さは、変化の激しいビジネス環境において大きな武器となります。

GPTsと比較した際の外部連携やカスタマイズの自由度

ChatGPTのGPTs機能も手軽ですが、Difyの方が拡張性や外部連携の自由度において優れています。

GPTsは基本的にOpenAIの環境内での利用に限定されますが、DifyはさまざまなモデルやAPIと連携可能です。

たとえば、DifyならGoogle検索APIや社内データベースとも柔軟に接続し、独自の複雑なワークフローを構築できます。

デザインやUIも自社のブランドに合わせてカスタマイズできるため、業務システムの一部として自然に組み込めます。

本格的な業務ツールを作るならDifyの方が適しています。

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利用規模に応じた料金プランとコストパフォーマンス

使用量や運用形態に合わせて、柔軟にコストをコントロールできる点もDifyの魅力です。

クラウド版には無料プランから企業向けの有料プランまであり、オープンソース版ならライセンス費用がかかりません。

主なプランの違いは以下の通りです。

初期段階では無料のSandboxプランで検証を行い、本格的に導入する段階でTeamプランや、自社サーバーでのCommunity版運用に切り替えるといった使い方が可能です。

注意点として、上記のDify利用料とは別に、OpenAIやAzureなどの「AIモデル利用料（API料金）」が発生します。

「Difyという車のレンタル代」と「AIモデルというガソリン代」は別にかかるイメージを持っておくと、予算計画がスムーズです。

具体的に、その「ガソリン代（API利用料）」がどのくらいかかるのか、2026年1月現在でDifyから利用できる主要モデルの料金目安をまとめました。

※価格は100万トークン（文庫本5〜7冊分相当）あたりの目安です。

運用のポイント

コストを抑えるコツは、モデルの使い分けです。
まずは圧倒的に安い「Gemini 1.5 Flash」をデフォルト（基本設定）にしておき、どうしても精度が足りない場合のみ「GPT-4o」や「Claude 3.5 Sonnet」に切り替える設定にすると、月々のランニングコストを大幅に節約できます。

Difyを活用して社内DXを成功させるための運用ポイント

ツールを導入するだけでは、真の業務効率化は実現できません。

現場で定着させ、成果を出すためには運用面の工夫が必要です。

ここでは、スモールスタートの重要性やセキュリティ対策、継続的な改善のポイントを解説します。

スモールスタートで導入効果を可視化しやすい業務領域

最初から大規模なシステムを目指すのではなく、小さな業務課題から解決していく手法が成功への近道です。

いきなり全社的な業務を変えようとすると、現場の混乱を招き、失敗するリスクが高まります。

まずは「社内Wi-Fiのパスワードを答えるボット」や「議事録の要約ツール」など、単純で効果がわかりやすい領域から始めます。

小さな成功体験を積み重ね、便利さを実感してもらう姿勢が重要です。

実績ができれば社内の理解も得やすくなり、徐々に適用範囲を広げていけます。

ツールを入れること自体が目的になっていませんか？
Difyを使って「どのような成果を出すか」という設計図を描くには、技術よりも戦略が必要です。
DX推進リーダーとして経営層を説得するためのロジックや思考法は、こちらの書籍で補強できます。

社内情報を扱う際の情報漏洩リスク対策とアクセス権限管理

社内独自のデータをAIに扱わせる場合、誰がどの情報にアクセスできるかを厳密に管理する必要があります。

RAGで読み込ませた人事情報や機密データが、権限のない社員に見えてしまう事態は避けなければなりません。

Difyではワークスペースを分けたり、利用できるメンバーを制限したりする機能があります。

人事用ボットは人事部のみ閲覧可能にするなど、適切なアクセス権限を設定します。

セキュリティ設計を導入の初期段階で行う意識が、安全なAI活用には欠かせません。

社内ツールとはいえ、データを扱う以上は最低限のルール作りが欠かせません。
将来的に社外向けサービスとして公開することも視野に入れているなら、今のうちに法的なリスクや利用規約のポイントを押さえておくと安心です。

継続的に精度を向上させるためのログ分析とチューニング

アプリを公開して終わりではなく、実際の利用状況を確認して改善を続けるサイクルが必要です。

ユーザーがどのような質問をし、AIがどう答えたかというログを分析しないと、精度は頭打ちになります。

うまく回答できていない質問を見つけたら、ナレッジに新しい資料を追加したり、プロンプトの指示を書き換えたりします。

現場のフィードバックを反映し、AIを育てていく感覚を持つ姿勢が大切です。

地道なチューニングが、ツールの価値を最大化し、業務効率化を定着させます。

まとめ｜Difyの使い方を習得して自社の業務効率化をリードしよう

Difyを使えば、プログラミングの知識がなくても、自社専用の便利なAIアプリを簡単に作れます。

社内の独自データを読み込ませるRAG機能や、複雑な業務を自動化するワークフローを活用すれば、日々の業務時間を大幅に削減できるでしょう。

まずは無料のクラウド版に登録し、身近な課題を解決する小さなツール作りから始めてみてください。

実際に手を動かして作成した実績は、あなたの社内での評価を高め、DX推進リーダーとしてのキャリアを切り拓く大きな武器になります。

さあ、今すぐDifyを触って、業務改革の第一歩を踏み出しましょう。