Difyとは｜使い方と業務導入の判断ポイント・費用の目安

Difyとは何か

Dify（ディファイ）とは、生成AI（LLM＝大規模言語モデル。文章を人のように理解して処理できる生成AIの中核技術）を使ったアプリケーションを、ノーコード・ローコード（プログラムのコードをほとんど、または全く書かずに）で構築・運用できるプラットフォームです。オープンソース版と、クラウドでホスティングされた版がそれぞれ提供されており、チャットボットや業務アシスタントのようなAIアプリケーションを、画面上の操作を中心に組み立てられる点が特徴です。

LangChainがコードで組み立てる開発フレームワークであるのに対し、Difyは画面操作を中心にアプリを作り、公開・運用まで行える基盤です。費用は、オープンソース版を自社サーバーで動かせばソフトウェアの利用料はかからず、クラウド版は無料のSandboxプランから試せます。業務で使うかどうかは、対象の業務を1つ決め、無料の範囲で回答の質を確かめてから判断します。

Difyで何ができるのか

Difyの主な機能は次の4つです。

• チャットボット・AIアシスタントの構築：問い合わせ対応や社内ヘルプデスクのようなアプリを、画面上の設定を中心に組み立てる
• ワークフローを画面で組む：複数の処理ステップを、画面上でつなぎながら組み立てる
• 外部データ・ツールとの連携：社内文書を読み込ませて回答の根拠にするナレッジ機能や、外部ツールとの連携を設定画面から行う
• 運用状況の確認：公開したアプリの利用状況や応答内容をログで確かめ、継続的に見直す

業務担当者が最初に触るのは、チャットボットとナレッジの組み合わせです。ワークフローは、問い合わせの分類から回答文の作成までのように、複数の手順を順につなぐ業務で使います。

クラウド版を例に、最初のアプリを作って社内に公開するまでの手順です（2026年10月時点の公式ドキュメントに基づきます）。

• ①アカウントを作り、ワークスペースに入る：アプリの作成・公開・監視は、すべてワークスペースから行う
• ②使うLLMを接続する：ワークスペースの設定で、使いたいモデルの提供元（モデルプロバイダー）を接続する
• ③アプリの種類を選んで作る：チャットボット・Agent・テキストジェネレーターの基本アプリか、処理のつながりをキャンバス上で組むWorkflow・Chatflowを選ぶ
• ④ナレッジに社内文書を取り込む：マニュアルやFAQを取り込み、アプリから検索・引用できるようにする
• ⑤試して公開する：画面上で回答を確かめ、「公開する」を押すとWebアプリのURLが使えるようになる。Webサイトへの埋め込みやAPIでの呼び出しもできる
• ⑥ログを見て直す：会話ログや実行ログを確認し、回答の誤りをもとにプロンプトやナレッジを見直す

最初の1本は、社内マニュアルを読み込ませた問い合わせ用チャットボットのように、対象の文書と利用者がはっきりした業務で作ると、回答の良し悪しを判断できます。

DifyとLangChainの違い

DifyとLangChainは、どちらも生成AIアプリケーションの開発・構築に関わる文脈でよく名前が挙がりますが、想定される担当者や関わり方が異なります。

LangChainは、開発者がコードを書きながらLLMアプリケーションを組み立てるための開発フレームワーク（部品箱）です。Difyは、画面上の操作を中心にアプリケーションを構築・運用するプラットフォームです。どちらが優れているかより、社内の誰が作り、公開後に誰が直すかで選びます。対象業務の複雑さや連携したいシステムによって、どちらか一方を使う場合も、両者を組み合わせる場合もあります。

自社導入で判断すべきこと

Difyの導入可否から検討を始めると、何のために使うのかが後回しになります。Difyはアプリケーションを構築・運用するための基盤で、業務課題を解決する完成品ではありません。導入前に決めるのは次の3点です。

• 自社のどの業務を、AIアプリケーションで効率化したいのか
• その構築・運用を自社の担当者が主体的に行いたいのか、外部の開発会社に委託するのか
• 委託する場合、その開発会社がどのような技術選定の考え方を持っているか

Difyは業務担当者が自分で試せる点に特徴があります。最初の検証は社内で行い、社内システムとの連携や本番運用の設計が必要になった段階で開発会社に相談する進め方もとれます。外部に委託する場合、基盤の選定は開発側の技術判断で、発注側が事前にDifyを指定する必要は基本的にありません。

クラウド版と自社サーバー版（オープンソース版）の選択も判断事項です。社外のサーバーに社内文書を置けない場合は自社サーバー版を選び、その分のサーバー費用と保守の担当を見込みます。

Difyの検討でよくある3つの誤解

画面操作で作れる手軽さから、次の3つの誤解が生まれます。

①専門知識なしで何でも作れると考える：画面操作を中心に組み立てられるのは事実ですが、対象業務の手順・判断基準を決める設計の作業は変わらず必要です。

②ノーコードなら開発期間・費用が一律に安くなると考える：コードを書く負荷が抑えられる場面はありますが、対象業務の複雑さやシステム連携の数によって、必要な設計・実装の工数や費用は変わります。

③DifyとLangChainのどちらか一方を選べば済むと考える：対象業務の要件によっては、両者を組み合わせる場合もあります。組み合わせの判断は、連携するシステムが決まってから開発会社と行います。

依頼する場合の進め方

外部に依頼する場合も、発注側が事前に決めることがあります。進め方は次の3段階です。

①現状の把握では、対象業務の手順・判断基準・連携したい社内システムを洗い出し、AIアプリケーションとしてどこまで任せられそうかを見立てます。この段階で、Difyを使うかどうかを含めた技術選定の方向性も決めます。

②実装では、把握した内容をもとに構築を進めます。基盤・フレームワークの選定・組み合わせは開発側の技術判断で行い、発注側は対象業務の要件・判断基準のすり合わせに集中します。

③運用では、業務の変化や新しい例外パターンに応じて、判断ルールや連携先のシステムを継続的に見直します。

費用の目安

費用は対象業務の複雑さや連携するシステムの数によって変わりますが、市場の一般的な目安は次のとおりです。特定サービスの確定価格ではありません。

クラウド版の料金は、2026年10月時点の公式料金ページで、無料のSandbox（メッセージクレジット200回分・アプリ5個まで）、Professional（1ワークスペースあたり年590ドル）、Team（同じく年1,590ドル）が示されています。オープンソース版（Community版）は無料です。AIの従量課金は、接続するモデルの提供元と契約形態で変わります。

判断の分かれ目は、ツールの制約に自社の業務を合わせられるかどうかです。合わせられる間はツールのほうが費用を大きく抑えられ、合わせられなくなったときが個別開発の検討時期です。最初から個別開発を選ぶ必要はありません。

まとめ：Difyを使う前に対象業務を決める

Difyは、LLMを使ったアプリケーションを画面操作中心で構築・公開・運用できるプラットフォームです。業務課題を解決する完成品ではないため、最初に「どの業務を、どのような形でAI活用したいか」を決め、無料プランで1業務を試してから広げます。

社内システムとの連携や本番運用が必要になったら、基盤の選定や組み合わせは開発会社と決めます。AIエージェントの全体像はAIエージェントとは｜できることと業務活用の始め方・費用の目安、コードで組み立てる側の選択肢はLangChainとは｜できることと導入判断の考え方・費用の目安に詳しく書いています。

生成AIの活用を外部に依頼するかどうかの考え方は、よくあるご質問でも回答しています。

Difyで試す業務の選定、クラウド版と自社サーバー版の選び分け、個別開発に切り替える時期の見立てについては、awaiが対象業務の手順と社内文書の状態を見たうえで助言します。