Dify の使い方

ノーコードでAIアプリやワークフローを作るオープンソース基盤 Dify の基本

Dify（ディファイ）は、プログラミングをほとんどせずに、AIチャットボットやエージェント、業務ワークフローを作れるオープンソースのプラットフォームです。自社の資料を参照して答えるアプリを作り、Webアプリとして公開したり、API として自社システムに組み込んだりできます。

始め方：クラウドか自前サーバーか

Dify Cloud：インストール不要のクラウド版です。無料の Sandbox プランから試せます。有料プランの内容は公式の料金ページで確認してください（2026年10月時点）。
セルフホスト（Community Edition）：自社のサーバーやPCで動かす方法です。公式の手順は Docker Compose を使うもので、リポジトリを取得して docker フォルダに移動し、.env.example を .env にコピーし、docker compose up -d で起動します。ローカルなら http://localhost/install を開いて管理者アカウントを作成します。公式ドキュメントにある必要条件（Docker と Docker Compose のバージョンなど）と追加の設定手順を必ず確認してください。

社外に出せないデータを扱いたい場合はセルフホスト、まず試したい場合はクラウド版、が一般的な選び方です。

アプリの種類

公式ドキュメントでは、次の種類が説明されています。

Workflow（ワークフロー）：入力を受けて一回きりの処理を流す（例：文章を入れると要約と分類を返す）
Chatflow（チャットフロー）：会話の各ターンでワークフローが動くチャット型
Chatbot / Agent / Text Generator：よりシンプルな画面で作れる基本タイプ。内部では同じワークフローエンジンで動いています。

基本の作り方（例：社内FAQボット）

モデルの設定：ワークスペースの設定で、使いたいAIモデルの提供元（OpenAI、Anthropic など）を登録し、APIキーを入力します。
ナレッジの作成：「ナレッジ」で新しいナレッジベースを作り、社内規程やマニュアルのファイルを登録します。文書は検索しやすい単位に分割されます（RAGの仕組み）。
アプリの作成：Chatflow などを新規作成し、ナレッジ検索のノードとLLMのノードをつなぎます。プロンプトには「ナレッジにないことは分からないと答える」などのルールを書きます。
テスト：プレビュー画面で質問し、回答と参照箇所を確認します。
公開：Webアプリとして公開するか、REST API で自社システムに組み込みます。ターミナルやスクリプトから実行できる CLI（difyctl）も用意されています。

便利な使い方

問い合わせメールを分類し、担当部署と返信案を出すワークフロー。
議事録テキストから決定事項とToDoを抜き出し、決まった書式で出力する。
プラグインやマーケットプレイスのツール・テンプレートを使い、Web検索や外部サービス連携を追加する。

日本語での使い心地と注意点

日本語での指示や、日本語の資料をナレッジとして使うことができます。回答の質は、選ぶAIモデルと、ナレッジの文書の整い具合に大きく左右されます。古い規程や重複した資料が混ざっていると誤答の原因になるため、登録前に整理しましょう。また、利用するAIモデルの料金は Dify とは別に、各モデル提供元から請求されます。

セキュリティ・データの扱い

クラウド版では、登録した資料や会話は Dify のクラウドと、設定したモデル提供元に送られます。社外秘の扱いは社内規程に従ってください。
セルフホストではデータを自社管理にできますが、サーバーの更新・バックアップ・アクセス制限などの運用責任も自社に生じます。
公開したWebアプリのURLを知っていれば誰でも使える設定になっていないか、公開範囲を確認しましょう。APIキーは厳重に管理します。

関連：API の基本は OpenAI API の始め方、仕組みの理解には AIエージェントも参考になります。

参考リンク

編集: AI Play 編集部　最終更新: 2026-10-25