「AIが便利なのはわかるのですが、結局チャットで聞くだけですよね。もっと業務に組み込みたいんです」

先日、フリーランスで不動産メディアを運営しているクライアントとの打ち合わせで、こんな話になりました。この方はChatGPTもClaudeも日常的に使っていて、プロンプトの書き方もある程度わかっています。それでも、毎回手動でチャット画面を開き、同じようなプロンプトを貼り付け、出てきた結果をコピーして別のツールに移す。この繰り返しに疲れてきたとのことでした。

同じ壁にぶつかるケースは多くあります。たとえば問い合わせメールの分類です。1日に30通ほど届く問い合わせを「見積もり依頼」「技術的な質問」「クレーム」「その他」に振り分ける。これをChatGPTに1通ずつ貼り付けて分類させるのは、AIを使ってはいるものの、手作業が残りすぎています。

そこで選択肢に入るのがDifyです。プログラミングなしで、AIを使った業務アプリを自分で組めるプラットフォームです。この記事では、Difyの基本構成から実際のアプリ制作、GPTsやZapier AIとの違いまでを、入門レベルから解説します。

Difyとは何か

Difyは、LLM（大規模言語モデル）を使ったアプリケーションを、コードを書かずに構築できるオープンソースのプラットフォームです。2023年にリリースされて以来、GitHubで急速にスター数を伸ばし、2025年末時点でGitHubスター数は60,000を超えています。

https://dify.ai/

何ができるかをざっくり言うと、「ChatGPTやClaudeのAPIを裏側で使って、自分だけの業務アプリを作れる」ツールです。チャットボットだけでなく、テキスト生成ツール、データ処理パイプライン、ナレッジベース検索アプリなど、幅広いものが作れます。

ポイントは「ノーコード」という部分です。アプリ間連携の自動化ツールを触ったことがある方ならイメージしやすいと思いますが、ドラッグ&ドロップでブロックをつないでいく感覚でAIアプリが作れます。PythonもJavaScriptも書く必要がありません。

ただし「ノーコード」とはいえ、何も考えずにブロックを並べれば動くわけではありません。どのモデルを使うか、プロンプトをどう設計するか、入力と出力のフローをどう組み立てるか。設計力は必要です。コードが書けなくていい代わりに、「何をさせたいか」を論理的に整理する力が求められます。

Difyの基本構成

Difyを使い始めるとき、最初に理解しておきたい概念は3つあります。

アプリケーションタイプ

Difyでは、作るアプリの性質に応じて4つのタイプが用意されています。

タイプ用途例
チャットボット対話型のアプリ社内FAQ bot、顧客対応チャット
テキストジェネレーター1回の入力で出力を返すメール下書き生成、要約ツール
ワークフロー複数ステップを自動処理問い合わせ分類→担当者振り分け
チャットフロー対話＋ワークフローの組み合わせ条件分岐つきのサポートbot

最初の1つを作るなら、チャットボットかテキストジェネレーターがわかりやすいです。ワークフローとチャットフローは、少し慣れてからのほうが取り組みやすいと思います。

モデルプロバイダー

DifyはOpenAI、Anthropic、Google、Mistral、Cohereなど、主要なLLMプロバイダーのAPIに対応しています。ChatGPTの裏側で動いているOpenAIのモデルを使いたければOpenAIのAPIキーを、Claudeを使いたければAnthropicのAPIキーを登録します。

ここが少しわかりにくいところで、Dify自体はAIモデルを持っていません。あくまで「AIモデルを呼び出すためのプラットフォーム」です。キッチンは用意されているけれど、食材にあたるAIモデルは自分で用意する必要があると考えるとイメージしやすいかもしれません。

APIキーの取得方法は各プロバイダーの公式サイトに記載があります。OpenAIなら https://platform.openai.com/ でアカウントを作り、API keysのページからキーを発行します。Anthropicなら https://console.anthropic.com/ です。どちらも数分で完了します。

ナレッジ（知識ベース）

Difyの大きな特長の1つが、外部のドキュメントをAIに読み込ませる「ナレッジ」機能です。PDF、テキストファイル、Webページなどをアップロードすると、Difyがそれをベクトル化して保存してくれます。アプリからそのナレッジを参照できるので、「社内マニュアルの内容に基づいて回答するbot」のようなものが簡単に作れます。

いわゆるRAG（Retrieval-Augmented Generation）を、コードなしで実現できるということです。RAGの技術的な仕組みを理解していなくても、「この資料をアップロードして、この資料に基づいて回答させる」という直感的な操作で使えます。

実際にアプリを作ってみる｜社内FAQ botを30分で

理屈はこのくらいにして、実際に1つ作ってみます。題材は「社内FAQ bot」です。自社のよくある質問に自動回答してくれるチャットボットを組み立てていきます。

ステップ1：アカウント作成とログイン

Difyにはクラウド版とセルフホスト版があります。まずはクラウド版で十分です。

https://cloud.dify.ai/

GitHubアカウントかGoogleアカウントでサインアップできます。無料プラン（Sandboxプラン）があるので、費用をかけずに試せます。

ステップ2：モデルの設定

ログインしたら、左下の「設定」からモデルプロバイダーを追加します。

ここでは仮にOpenAIを使うとします。「設定」→「モデルプロバイダー」→「OpenAI」を選んで、APIキーを入力します。保存すると、OpenAIのモデルが使えるようになります。

なお、Anthropicを選べばClaudeのモデルが使えます。最初に試すなら、情報量が多くつまずきにくいOpenAIから入るのが無難です。

ステップ3：ナレッジの作成

次に、FAQ botに読ませるデータを用意します。左メニューの「ナレッジ」から新しいナレッジベースを作成します。

たとえば、こんなテキストファイルを用意してアップロードします。

Q: 請求書の発行はいつですか？
A: 毎月末日に翌月分の請求書を発行し、メールでお送りしています。

Q: 契約期間の途中で解約はできますか？
A: はい、1ヶ月前までにご連絡いただければ解約可能です。違約金はかかりません。

Q: 修正依頼は何回まで対応してもらえますか？
A: 基本プランでは2回まで無料で対応しています。3回目以降は別途お見積もりとなります。

Q: 打ち合わせはオンラインのみですか？
A: 基本はZoomでのオンライン打ち合わせですが、東京都内であれば対面も対応可能です。

実際の業務なら、社内Wiki、Notion、Google Docsなどに散らばっているFAQを1つのテキストファイルにまとめるだけです。Difyはアップロード時にテキストを自動でチャンク分割し、ベクトル化してくれます。

チャンク設定（分割の粒度）は、最初はデフォルトのままで問題ありません。あとから精度を見て調整できます。

ステップ4：アプリの作成

トップページの「アプリを作成」→「チャットボット」を選択します。

アプリ設定画面で、以下を設定します。

システムプロンプト（アプリの振る舞いを定義する指示文）：

あなたは当社の顧客サポート担当です。
ナレッジベースの情報に基づいて、お客様の質問に丁寧に回答してください。
ナレッジベースに該当する情報がない場合は、「担当者に確認してから改めてご回答いたします」と案内してください。
回答はですます調で、簡潔にお願いします。

コンテキストには、先ほど作成したナレッジベースを紐づけます。モデルは、コストを抑えたい場合は軽量モデル、品質を優先する場合は上位モデルを選びます。

これだけ設定したら、右側のプレビュー画面でテストできます。「請求書はいつ届きますか？」と入力してみて、ナレッジの内容に基づいた回答が返ってくれば成功です。

ステップ5：公開と共有

テストして問題なければ「公開」ボタンを押します。すると、アプリのURLが発行されます。このURLをチームメンバーに共有すれば、誰でもブラウザからFAQ botを使えるようになります。

APIとして外部から呼び出すこともできるので、自社サイトに埋め込んだり、SlackやLINEと連携させることも可能です。ただし、外部連携はAPIの知識が多少必要になるので、まずはURL共有で十分です。

ここまで、慣れれば30分ほどで完成します。初回は設定で迷う部分もあると思いますが、1時間あれば最初の1つは動かせるはずです。

FAQ bot以外の実用的なユースケース

FAQ botはわかりやすい入口ですが、Difyの本領はもう少し複雑な業務フローの自動化にあります。クライアント案件で実際に作った、あるいは提案したユースケースをいくつか紹介します。

問い合わせメールの自動分類

冒頭で触れた例です。受信した問い合わせメールの本文を入力として受け取り、「見積もり依頼」「技術質問」「クレーム」「その他」に分類して出力するワークフローです。

Difyのワークフロー機能を使えば、「入力（メール本文）→ LLMノード（分類判定）→ 条件分岐 → 出力（分類結果＋推奨対応）」という流れを視覚的に組めます。精度はプロンプト次第ですが、上位クラスのモデルを使えば、単純な4分類なら高い正答率が期待できます。

週次レポートのドラフト生成

毎週発生する定型レポートです。数値データを入力として渡して、前週比の分析コメントと改善提案のドラフトを自動生成するテキストジェネレーターです。

プロンプトにレポートのフォーマットと分析の観点を組み込んでおけば、毎回同じ品質のドラフトが出てきます。そのまま提出はできないにしても、ゼロから書くのと叩き台を編集するのとでは、作業時間が大きく変わります。

商品説明文の一括生成

ECサイトを運営しているクライアント向けに作ったものです。商品名、スペック、ターゲット層を入力すると、ECモール向けの商品説明文を3パターン生成するアプリです。

テキストジェネレータータイプで作り、プロンプトに「文字数300字以内」「特徴を3つのポイントで」「ターゲットの悩みに寄り添うトーンで」と制約を入れておきます。手作業で書けば長くかかる説明文の量産も、大幅に短縮できます（数日→半日など）。

社内ナレッジ検索チャット

Notionやコンフルに散らばっている社内ドキュメントをDifyのナレッジに登録して、チャットで横断検索できるようにしたものです。「前回のクライアントAの提案で使ったフレームワークは何だったか」と聞くと、該当するドキュメントの内容を要約して返してくれます。

ナレッジ機能のRAGが効いているので、キーワードの完全一致ではなく、意味的に近い文書を引っ張ってきてくれます。社内のドキュメントが増えるほど、検索の価値が上がります。

ワークフローの組み方

Difyのワークフロー機能は、もう少し詳しく説明しておく価値があります。

ワークフローは、複数の処理ステップをノードとして配置し、矢印でつないでいくものです。フローチャートを描く感覚に近いと言えます。

使えるノードの主なものは以下の通りです。

ノード機能
開始ユーザーからの入力を受け取る
LLMAIモデルにプロンプトを送って結果を得る
ナレッジ検索登録済みのナレッジベースから関連情報を取得
条件分岐IF/ELSE的な分岐を作る
コード実行Python/JavaScriptの簡易コードを実行
HTTPリクエスト外部APIを呼び出す
変数集約複数の結果をまとめる
終了最終的な出力を返す

たとえば「問い合わせメール分類→回答ドラフト生成」のワークフローなら、次のように組みます。

  1. 開始ノード：メール本文を受け取る
  2. LLMノード（分類）：「このメールを以下の4カテゴリに分類してください」
  3. 条件分岐：分類結果によって処理を分ける
  4. LLMノード（回答生成）：カテゴリごとに異なるプロンプトで返信ドラフトを生成
  5. 終了ノード：分類結果と回答ドラフトを出力

コードを1行も書かずに、この一連の処理が組めます。エンジニアが見れば「スクリプトで書いたほうが早い」と感じるかもしれませんが、コードを書けない人が同等のものを作れるという点に意味があります。

Dify・GPTs・Zapier AIの違い

「AIアプリを作る」という文脈で名前が挙がるツールは、Difyだけではありません。比較されやすいGPTsとZapier AIとの違いを整理します。

GPTs（OpenAI）

ChatGPTの有料プランで使える「カスタムGPT」機能です。Difyと同じくノーコードでAIアプリが作れますが、大きな違いがあります。

GPTsはOpenAIのモデルしか使えません。ClaudeやGeminiは選べません。一方、Difyは複数のモデルプロバイダーに対応しているので、用途やコストに応じてモデルを切り替えられます。

もう1つ、GPTsにはワークフロー（複数ステップの連続処理）がありません。あくまで「チャットのカスタマイズ」であり、条件分岐や複数モデルの組み合わせはできません。ナレッジ機能はありますが、RAGの精度やチャンク設定の細かさはDifyのほうが上です。

GPTsの利点は、ChatGPTのエコシステムにあります。ChatGPT上でそのまま使えるため、利用者側のハードルが低い。社内の全員がChatGPTを使っている環境なら、GPTsのほうが導入は楽です。

Zapier AI（Zapier Central含む）

Zapierはもともとアプリ間連携の自動化ツールです。AI機能を強化して、Zapier Centralとして生成AI込みのワークフロー自動化を打ち出しています。

Zapierの最大の強みは、外部アプリとの連携数です。Gmail、Slack、Googleスプレッドシート、HubSpot、Notionなど、数千以上のアプリとネイティブに接続できます。Difyでも外部API連携はできますが、HTTPリクエストノードを使って自分でAPI設定を書く必要があります。Zapierはその手間がほぼありません。

一方で、AIアプリとしての自由度はDifyのほうが高いです。Zapierは「トリガー → アクション」の直線的なフローが基本で、複雑な条件分岐やLLMの多段処理はDifyのほうが得意です。また、Zapierは基本的にクラウド完結で、セルフホスト（自社サーバー運用）はできません。

比較まとめ

項目DifyGPTsZapier AI
対応モデルOpenAI / Anthropic / Google他 多数OpenAIのみOpenAI中心
ワークフロー視覚的に構築可なし直線的なフロー
ナレッジ（RAG）高精度、設定柔軟あり（設定は限定的）限定的
外部アプリ連携API経由（設定が必要）アクション機能あり数千以上とネイティブ連携
セルフホスト可能（オープンソース）不可不可
料金無料プランあり / セルフホストは無料有料プランが必要無料プランあり / 有料プランあり
向いている用途本格的なAI業務アプリChatGPTのカスタマイズアプリ間連携の自動化

使い分けの目安としては、シンプルなチャットのカスタマイズならGPTs、外部ツールとの連携が中心ならZapier、AIの処理フロー自体を細かく設計したいならDify、という整理になります。実際のところ、これらは競合というより補完関係にあり、場面によって使い分けるのが現実的です。

Difyの料金体系

料金は事前に押さえておきたいポイントなので触れておきます。

Difyのクラウド版には4つのプランがあります（2026年3月時点）。

プラン月額メッセージクレジットチームメンバー
Sandbox（無料）$0200回/月1人
Professional$595,000回/月3人
Team$15910,000回/月無制限
Enterprise要問い合わせカスタムカスタム

https://dify.ai/pricing

注意点として、メッセージクレジットとは別に、AIモデルの利用料金がかかります。OpenAIやAnthropicのAPI利用料は、Difyを通じて使っても各プロバイダーに直接支払う形になります。Difyの月額はあくまで「プラットフォーム利用料」であり、AI自体の費用は別です。

Sandbox（無料）プランでも、アプリの作成、ナレッジ機能、ワークフロー構築はすべて使えます。月200回の制限があるので本格運用には足りませんが、試しに作ってみる分には十分です。

もう1つの選択肢として、セルフホスト版があります。Difyはオープンソースなので、自分のサーバーに構築すれば、メッセージクレジットの制限なく使えます。DockerとDocker Composeがあれば構築できるので、VPSやクラウドサーバーに多少慣れている人なら選択肢に入ります。データを社外に出したくない場合にも有効です。

https://github.com/langgenius/dify

Difyを使いこなすためのコツ

うまく動くアプリとそうでないアプリの差を分けるポイントが、いくつかあります。

プロンプト設計が品質を左右する

Difyに限った話ではありませんが、AIアプリの品質はプロンプトでほぼ決まります。ワークフローをどんなに綺麗に組んでも、LLMノードに渡すプロンプトが雑だと、出力がブレてしまいます。

とくに大事なのは「出力フォーマットの指定」です。自由記述で返させると、毎回出力の形が変わり、後段の処理がうまくいかなくなります。「以下のJSON形式で出力してください」のように、形を固定するのが望ましいです。

小さく作って、少しずつ拡張する

最初から複雑なワークフローを組もうとすると、どこでエラーが出ているかわからなくなります。まず1ステップだけのシンプルなアプリを作って動作確認してから、2ステップ、3ステップと足していきます。

これはソフトウェア開発の基本と同じで、コードを書けなくても「段階的に作る」という姿勢は持っておいたほうが進めやすいです。

ナレッジの整備は継続的に行う

FAQ botやナレッジ検索チャットの精度は、ナレッジに登録されているデータの質に直結します。古い情報が混在していると、AIが間違った回答を返してしまいます。定期的にナレッジの内容を更新し、不要なドキュメントを整理する運用が必要です。

ここは「作って終わり」になりがちなポイントです。月1回でもナレッジの棚卸しをするルーティンを入れておくと、精度を維持しやすくなります。

Difyが向いている人・向いていない人

万能なツールは存在しないので、適性も整理しておきます。

向いている人は、次のようなタイプです。

  • ChatGPTやClaudeは使えるが、もっと業務に組み込みたい
  • プログラミングは書けないが、論理的にフローを組み立てるのは苦ではない
  • 社外向け・クライアント向けに、ちょっとした業務ツールを自作したい
  • 複数のAIモデルを試してみたい
  • データのプライバシーを気にしている（セルフホストで対応）

一方で、次のようなケースでは別の選択肢のほうが向いています。

  • AIを使うこと自体が初めて（まずはChatGPTかClaudeを直接触るところから）
  • 外部ツール連携がメインの目的（Zapierのほうが向いている）
  • 大規模なシステム開発が必要（エンジニアによるカスタム開発のほうが適切）
  • 運用・メンテナンスに時間を割けない（作りっぱなしだと精度が落ちていく）

「AIを日常的に使っていて、次のステップに進みたい」という人にとって、Difyはちょうどいいレベルのツールだと思います。ChatGPTを使い込んでいる人が、そこから一歩踏み出すための踏み台になります。

まずは1つ、動くものを作ってみる

Difyの概要からユースケース、チュートリアル、比較まで解説してきましたが、結局のところ、ツールは触ってみないとわかりません。

新しいツールを評価するときに有効なのは、「自分の実際の業務課題を1つ選んで、それをそのツールで解決してみる」ことです。抽象的にスペックを比較しているだけだと、いつまでも「結局使えるのか」が解消されません。

おすすめは、毎週やっている繰り返し業務のなかで、「AIに任せられそうだけど、毎回手動でやっている」ものを1つ選ぶことです。そして、Difyの無料プランでそれを自動化するアプリを作ってみる。うまくいけば実用ツールになりますし、うまくいかなくても「なぜうまくいかなかったか」がわかれば、AIツール全般への理解が一段深まります。

たとえば「クライアントからのメールを読んで、緊急度（高・中・低）を判定するアプリ」のように、小さなものから始めると取り組みやすいです。ワークフローで件名と本文をLLMに渡し、緊急度とその理由を返させる。このくらいの規模でも、毎朝のメール処理の優先順位づけが楽になります。

Difyの公式ドキュメントも充実しているので、困ったら参照してみてください。

https://docs.dify.ai/

独学で詰まったら、実践者のコミュニティで聞くのが早い

DifyのようなAIツールは、公式ドキュメントを読めば基本操作は理解できます。ただ、実際に業務で使おうとすると「自分のケースだとどう組み立てればいいのか」という応用の部分で詰まることが多いです。

プロンプトの設計、ナレッジのチューニング、ワークフローの分岐の組み方。こうした実践的なノウハウは、同じようにAIを業務に使っている人に聞いたほうが早く解決します。

株式会社ティーラが運営に関わっているRIALA（リアラ）は、フリーランスや個人事業主向けのAI活用コミュニティです。Difyを含むAIツールの業務活用について、メンバー同士が事例を共有したり、質問し合ったりしています。月次の勉強会では、実際にDifyでアプリを作るハンズオンを行うこともあります。

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参考文献