- DifyはLLMを活用し、AIアプリ開発をノーコードで簡素化できるオープンソースプラットフォーム
- テンプレート・ナレッジ・ツール連携など豊富な機能で業務効率化を支援
- 無料で始められ、日本語対応や商用利用にも対応する柔軟な環境
生成AIの技術や社会的な認知度が向上して業務への実装例が多くなってきました。自社の業務にAIを使用し、効率化してみたいという要望も多いでしょう。
Difyは、米LangGenius, Inc.が提供している大規模言語モデル（LLM）を使ったAIアプリケーションの開発と運用を簡素化するオープンソースプラットフォームです。
RAGを使用したチャットボットやAIエージェント、ドラッグ＆ドロップインターフェースを使用したAIアプリ開発ワークフローをノーコードで構築できます。
テンプレートから素早くPoCを回しつつ、モデル管理やログ・監視まで一気通貫で扱えるため、個人開発だけでなくチームでの活用にも向いています。コミュニティも拡大しており、GitHubスターは12.6万以上（2026年1月時点）と、OSSのLLMアプリ基盤の中でも最大級です。
さらに直近では、ナレッジの前処理を整理できる「ナレッジパイプライン」や、画像を含むマルチモーダル検索など、実運用寄りの機能拡張が続いています。そこで本記事では、Difyの概要や特徴、具体的な使い方などを紹介します。最後までご覧いただくと、Difyの基本を理解して使えるようになるでしょう。
＼生成AIを活用して業務プロセスを自動化／
Difyの概要
LLMを用いたAIアプリケーション開発を単純な操作で可能にするDifyですが、はじめて耳にする方もいるかもしれません。Difyに興味があるけどどのようなサービスか分からないという方に向けて、まずはDifyの概要を解説します。
Difyとは
Difyは、AIエージェント／ワークフロー／RAGをGUIで構築できるだけでなく、運用に必要なログ確認・改善（LLMOps）まで含めて扱えるオールインワン型のプラットフォームです。Difyという名前は、Define（定義する）とModify（改良する）を組み合わせたもので、改善を続けていくという意味を含んでいます。
チャットボット作成ツールとしての印象が強い方もいらっしゃると思いますが、2026年1月現在のDifyは、チャットUIに限らず、業務自動化ワークフローやエージェント設計、RAGの前処理〜検索、外部ツール連携までをまとめて扱える構成になっています。いわば「AIアプリを作って終わり」ではなく、「作って運用し、改善し続ける」ための土台となっています。
Difyの特徴は、ドラッグ＆ドロップで操作でき、アプリケーションをノーコードで開発できるインターフェースを備えている点です。
本来、LLMを使ったアプリケーション開発や運用を行う際には、AIに関する専門知識やプログラミング技術が必要となる場合がありますが、Difyを活用すれば難しいコーディング作業が必要なく、直感的にアプリケーションを構築できます。
Difyの開発企業
Difyは、LangGeniusが中心となって開発しているOSSで、ソースコードやライセンスが公開されています。
日本では、リコー株式会社が2024年12月にLangGenius社と販売・構築パートナー契約を締結しており、Difyのエンタープライズプラン販売を行っています。
なお、LLMをカスタマイズできるLangchainについて知りたい方はこちらの記事をご覧ください。
Difyで何ができるのか？
LLMを使ったAIアプリケーションの開発を専門知識がなくても作れるDifyですが、具体的にはどのようなことができるのでしょうか。ここでは、Difyに搭載されている主な機能とビジネスでの実際の活用事例を見てみましょう。
Difyの主な機能
Difyには主に以下4つの機能があります。
- テンプレート探索
- スタジオ
- ナレッジ
- ツール
- モデル管理
それぞれ詳しく解説します。
テンプレート探索
Difyにはテンプレートが数多く公開されており、目的に合ったテンプレートを探すことができる機能です。
テンプレートをそのまま利用することもできます。また、テンプレートを基に自分好みのツールを作ることもできるので、簡単にツールを構築するために最初にチェックすることをおすすめします。
スタジオ
スタジオ機能は、アプリケーションの構築や管理を行える機能で、Difyのメイン機能といっても良いでしょう。
スタジオを立ち上げると、1からアプリを構築することもできます。また「テンプレートから作成」を選択すれば、テンプレートを編集して独自のアプリを作成できます。
ナレッジ
2026年1月現在のDifyでは、ナレッジは単なるファイル置き場ではなく、取り込み〜前処理〜ベクトル化までを整理するパイプラインとして扱うのが前提になりつつあります。
具体的には、データソース→抽出→前処理（分割・正規化など）→埋め込み（embedding）→保存、という流れで、RAG品質に効果的な工程を見える化することができるようになっています。
また、2026年初頭には、画像を含むマルチモーダル検索（画像情報をベクトル化し、テキスト検索と横断して参照する）もリリースされています。
Dify v1.11.1 リリース
— Dify Japan (@DifyJapan) December 15, 2025マルチモーダルナレッジベース
画像のベクトル化とクロスモーダル検索に対応しました。テキスト→画像、画像→テキスト、画像→画像の検索が可能に。… https://t.co/tPkFGM7WYB
社内資料に図やスクリーンショットが多い企業ほど効果を実感できるアップデートだと思います。
ナレッジ機能でラベルやタグ付け作業を行えば、情報の検索・取得の迅速化が可能です。構築するアプリの精度を上げるためには、ナレッジに正確な情報を登録することが大切です。
ツール
ツールは、GoogleやPerplexity、Slackなどといった外部のツールと連携するために使用する機能です。
例えば、Wikipediaから情報を収集する、DALL-Eと連携して画像生成を行うなどが可能です。ツール機能を使えば、幅広いタスクをこなすアプリも簡単に作成できます。
モデル管理
実際に運用する際には、「精度が落ちた」「特定の入力で壊れる」といった問題が必ず出るかと思います。
そのため、テストして公開するだけで終わらせず、ログやモニタリング画面で入力と出力を確認し、プロンプト／ナレッジ／ツール設定などを調整できる設計にしておくことが重要です。Difyには外部サービス連携も用意されています。
ビジネスでの活用
Difyの機能を活用して開発できるアプリの種類は主に以下の4つです。
- チャットボット
- テキスト生成
- エージェント
- ワークフロー
チャットボットは、社内情報をナレッジベースに登録しておくことで従業員が知りたい情報に瞬時にアクセスできるようになり、検索の手間や時間を削減できます。
メール生成や報道資料の作成など、日常的にさまざまな種類の文章を作成する企業では、AIによるテキスト生成サポートを使うと効率的です。業界に合わせたルールや専門用語を使ったテキスト生成が可能です。
エージェントは、複雑な処理が必要なタスクを自律的にこなします。目標設定とその実現に必要なタスクの分解を自動で実施し、ツールを呼び出して自動でタスクを完了させます。
翻訳やデータ分析、メールの自動化などのアプリケーションに適しているのが、ワークフローです。タスクの細分化でLLMのパフォーマンスを高め、複雑な作業の自動化やバッチ処理を行い、業務効率を高めます。
Difyの類似ツール
DifyはノーコードでチャットボットやAIエージェントを構築できる素晴らしいAIツールですが、Difyに似た類似ツールもたくさんあります。今回は、Difyの類似ツールを5つピックアップしたのでそれぞれご紹介します。
GPTs
GPTsとは、OpenAI社の開発するChatGPTをカスタマイズできる機能のことで、GPTsを活用すればオリジナルのチャットボットを作ることができます。
有料プランである「ChatGPT Plus」に加入していないと利用できないサービスですが、Difyと同じくノーコードで構築できるため、プログラミングスキルやコーディング作業が不要です。
また、構築したGPTsは「GPT Store」で公開することができ、他のユーザーへ簡単に共有することができます。さらに、GPTsをGPT Storeで公開することで収益を得ることもできるようになりました。
なお、便利なGPTsについて知りたい方はこちらの記事をご覧ください。
Langchain
Langchainとは、LLMを用いてアプリケーションを効率よく開発するためのフレームワークです。
例えば、Langchainを活用することで複数のAIモデルを統合できます。
情報収集が得意なモデルと情報の要約が得意なAIモデルを組み合わせれば、それぞれのいいとこ取りの新しいAIモデルを作成できます。
直感的な操作に対応している点も人気があるポイントの一つでしょう。
n8n
n8nは、既存の複数のサービスを直感的に組み合わせられます。業務を効率化したいユーザーにおすすめのオープンソースローコード自動化ツールです。
例えば、プロジェクトの管理者は、メンバーからの進捗報告を確認し、管理する必要があります。
手動でチャットツールを開き、進捗情報を確認して情報をまとめるという作業が必要ですが、n8nを活用すれば、要約まで自動で行うツールを作成できます。
なお、n8nについて知りたい方はこちらの記事をご覧ください。
Zapier
Zapierも、ノーコードでワークフローを構築できるツールの一つです。
直感的に操作でき、プログラミング技術も不要で、SlackやGmail、Googleスプレッドシート、SNSなど、約5000種類以上のアプリケーションと連携可能です。
さまざまな企業のルーティンワークを簡略化でき、作業効率向上が期待できます。
なお、ZapierとChatGPTの連携について知りたい方はこちらの記事をご覧ください。
Coze
Cozeは、ノーコードでチャットボットを構築できるツールです。
ドラッグアンドドロップで直感的に操作が可能かつ、必要な情報は自然言語入力で対応できるため、プログラミング技術がなくてもチャットボットを作れます。
プロンプトの自動生成機能も搭載されているため、AIツールを使い慣れていない方でも利用しやすいツールです。
MCP対応で広がるツール連携
MCP（Model Context Protocol）は、LLMが外部ツールを安全に呼び出すための共通プロトコルです。DifyはこのMCPに対応しており、主に次の2パターンで活用することができます。
Difyから外部MCPツールを呼び出す
Dify側でMCPツールを追加しておくと、ワークフローやエージェントがMCP経由で外部システムを呼べるようになります。既存のSaaSとの連携だけでなく、社内システム用に用意したMCPサーバーをツールとして取り込めるのがメリットです。
運用においては、認証情報（トークン）と接続先URLの管理がボトルネックになりやすいので、環境変数での秘匿と権限分離を前提に設計するとよいでしょう。
Difyで作ったワークフロー／エージェントをMCPサーバーとして公開
Dify側のアプリをMCPサーバーとして公開することもできます。
公開することで、外部クライアント（MCP対応アプリ）からDifyの機能を呼び出せるため、複数チーム・複数ツールで共通化したいような社内ユースケースと相性が良いです。
ただし、公開範囲を誤るとデータ漏えいにつながるため、公開設定・許可するツール・入力制約（スキーマ）をきちんと最初に固めてから展開するのがおすすめです。
なお、MCPについて詳しく知りたい方は、以下の記事も参考にしてみてください。
Difyの特徴
Githubで10万以上のスターを獲得するほど大注目を集めているDifyは、6つの特徴を持っています。
- オープンソースモデル
- 直感的な操作が可能
- さまざまなツールに対応したテンプレート
- 日本語対応
- オンプレミス対応
- 商用利用可能
ここでは、それぞれの特徴を詳しく見てみましょう。
オープンソースモデル
Difyの大きな特徴は、オープンソースにより無料で利用できるという手軽さです。
Difyの運営会社はLangGenius, Inc.という新しい企業ですが、米国の法律とデータポリシーを順守し体制もしっかりしています。
利用規約をしっかり守ることで、オープンソースモデルであっても安心して利用できます。
直感的な操作が可能
ノーコード開発ツールは、生成AIが普及してから数多くリリースされました。しかし、コーディング作業は不要でも、UIが使いにくい、多少専門知識がないと使えないなどのケースも少なくありません。
Difyは誰でも使いやすいようにUIが工夫されていたり、ブロックを視覚的に繋ぐことでアプリケーションを簡単に構築できたりするので、専門知識がなくてもAIアプリケーションを構築できます。処理工程も視覚的に読み取れるため、出力結果を見ながら行う修正も他のサービスに比べて容易でしょう。
さまざまなツールに対応したテンプレートを用意
Difyは機能面も充実しており、GPT-4oやGemini、Llamaなどクローズド、オープンソース問わず数百のLLMをサポートしています。
それぞれのLLMに対応したテンプレートも用意されているため、テンプレートをベースにチューニングを行えば、ゼロから構築するよりも簡単に好みのAIアプリケーションを作れます。
テンプレートを基にチューニングを行うことで「何から始めていいかわからない」や「ゼロから構築するのは大変」、「どのような順番で構築すればいいかわからない」といった躓きやすい問題も解消できるでしょう。
日本語テンプレートのリリース
Dify自体は日本語対応していたため、言語の壁を感じることはありませんでしたが、テンプレートは日本語化されていませんでした。そのため、日本人ユーザーからすると少し扱いづらい印象がありました。
— Dify Japan (@DifyJapan) November 20, 2024
Difyが日本語テンプレートをリリースしました！
日本のユーザーの皆様、より快適な体験をお届けします。AIとの対話が、さらにスムーズに、より自然に
Difyで、新しい可能性を探りましょう！
使ってみた感想をぜひ教えてください。#Dify #日本語対応 pic.twitter.com/zpBrAP6itt
オンプレミス対応
Difyは企業の社内サーバーでの独立運用に対応。組織内のインフラにDifyを導入することで、外部クラウドサービスに頼らない生成AI環境を構築することが可能です。
この自社完結型の運用方式により、重要な情報や個人データが企業の境界を越えて送信されるリスクを最小限に留めることができます。
高度なセキュリティ要件を満たしつつ、システムの運用における自由度を重視する組織にとって、Difyの社内運用は業務効率化に必要不可欠と言えるでしょう。
商用利用可能
Difyはオープンソース形式で配布されており、商用利用が認められています。
Apache License 2.0という主要なオープンソースライセンス体系の下で提供されているため、一般的な使用においては制限なく導入することができます。
個人での活用、中小企業での運用、慈善団体等での使用、組織内でのシステム利用といった用途では、特別なライセンス契約を結ぶ必要がありません。
実際の活用例として、コンテンツクリエイターがブログ記事の制作に活用したり、小規模なオンラインショップが顧客対応ボットを構築して導入したりするケースが想定されます。
しかしながら、特定の事業形態では有償ライセンスの契約が求められる場合があるため、事前の確認が大切です。該当するケースには下記のようなものがあります。
有償ライセンス契約が必要な事業形態
- Difyベースのアプリケーションを複数企業向けSaaSプラットフォームとして展開する場合
- Difyで構築したソリューションを独自製品として市場販売する場合
- Dify技術を用いたAIサービスをAPI形式でクライアントに提供する場合
- 既存の商品やサービスにDify機能を統合して販売展開する場合
なお、Difyのブランドマークや権利表示の除去・修正は原則として認められていないため、これらに手を加える際は開発元の承認を得た上で、正式ライセンスの締結が必要です。
Difyを使うメリット
続いてDifyを使うメリットについてです。ここでは下記3つのメリットについてお伝えします。
- 無料で利用可能
- 日本語対応で業務効率化を図れる
- 成果物の共有が可能
無料で利用可能
Difyのメリット1つ目は「コストをかけずに利用できる」という点です。
AI関連のサービスは利用料がかかるもしくは無料で使えても制限が早いといったケースが多いです。しかしDifyはゼロコストでの提供を実現しています。無料プランではメッセージクレジット200回まで可能かつアプリ作成数は5個までなので、個人で利用する分には十分です。
日本語対応で業務効率化を図れる
2つ目のDifyのメリットは日本語対応で業務効率化を図れる点です。
AIサービスの多くは英語圏での使用を前提として開発されているため、日本国内の利用者には操作上の困難が生じることが少なくありません。一方でDifyは日本語環境に対応しており、国内ユーザーが言語のハードルを感じることなく、円滑に活用することが可能となっています。
成果物の共有が可能
3つ目の特徴は、作ったものの共有が可能という点。
Webや電子メール、ソーシャルメディアといった多様なチャネルでの展開が可能なため、作成したアプリケーションを他のユーザーと共有するのが手軽であり、素早く公開できます。
さらに、利用者からの意見や評価を収集することにより、アプリケーションの品質向上や革新的なアイデアの創出へと発展も可能です。
Difyの料金体系
2026年1月時点のDifyには、以下の「SANDBOX」「PROFESSIONAL」「TEAM」の3つのプランがあります。
| 利用料金 | モデルプロバイダー | メッセージクレジット | 構築できるアプリ数 | メッセージリクエスト | |
|---|---|---|---|---|---|
| SANDBOX | 無料 | OpenAI/Anthropic/Llama2/AzureOpenAI/Hugging Face/Replicate | 200 メッセージ/月 | 5 | 1日あたり5000件 |
| PROFESSIONAL | $59/月 or $590/年 | OpenAI/Anthropic/Llama2/AzureOpenAI/Hugging Face/Replicate | 5,000 メッセージ/月 | 50 | 無制限 |
| TEAM | $159/月 or $1590/年 | OpenAI/Anthropic/Llama2/AzureOpenAI/Hugging Face/Replicate | 10,000 メッセージ/月 | 200 | 無制限 |
無料プランでも一通りの機能は使用することができ、リクエスト数やストレージ容量などに制限がある程度です。
まず機能を試してみたい方は無料プランで十分でしょう。
本格的にアプリ開発をしたい方や、チームで使用したい場合などはそれに応じた有料プランを選択することをおすすめします。
Difyの商用利用
Difyはオープンソースプラットフォームのため、基本的に商用利用が可能です。しかし、下記のような場合は商用利用が制限されるケースがあるため注意が必要です。
- マルチテナントSaaSサービスの提供
- ロゴや著作権情報の削除・変更
上記に当てはまる場合は、Difyのビジネスチームに問い合わせをして商用ライセンスを取得する必要があります。
Difyの使い方
Difyは、クラウドで利用する方法と、Dockerを利用してローカルで実装する方法の2種類あります。
それぞれの方法を紹介します。
クラウドで利用する方法
まず、以下のDify公式ページにアクセスします。
アクセス後、「始める」をクリックします。
ログインが求められるので任意の方法でログインします。
ログインに成功すると、Difyが使えるようになります。
クラウドで利用する場合は、ログインするだけで利用できるので非常に簡単です。
ローカルに実装する方法
ローカルに実装する場合は、Dockerが必要になります。
以下のリンクからDocker Desktopをあらかじめダウンロードしてインストールしておいてください。今回は、Git環境が既に利用可能な前提で解説します。
コマンドプロンプトで以下のコマンドを実行し、DifyのGithubリポジトリをクローンします。
git clone https://github.com/langgenius/dify.git次に、Difyフォルダの中にあるDockerディレクトリに移動します。
cd Dify/dockerここで以下のコマンドを実行し、Dockerコンテナを起動します。
この際、Docker Desktopを起動している必要があります。
docker compose up -dすると、このように環境の構築が始まるので、完了したら以下にアクセスして初期設定を行います。
初期設定では管理者アカウントの設定が求められますので、設定してください。
設定したアカウントでログインが求められますので、ログインすると以下のリンクからDifyを使用できるようになります。
これでDifyをローカルで使用できるようになりました。
ここからは、実際にチャットボットやAIワークフローを作成していきますが、その前に作成するアプリで使用する言語モデルのプロバイダーの設定が必要です。
設定は、右上の「設定」の中にある「モデルプロバイダー」で行います。
今回はOpenAIのモデルを使用したいので、OpenAIをセットアップします。
OpenAIにカーソルを合わせると、セットアップというボタンが出てくるのでクリックすると、API Keyの設定画面になります。
OrganizationとAPI Baseは空白でも問題ありません。
API Keyを入力して保存し、アクティブな状態になるとこのようにAPI-KEYの右側に緑のマークが表示されます。
これで設定は完了です。
早速アプリを作っていきましょう！
なお、Difyをローカル環境で動かす方法については下記の記事を参考にしてください。
DifyでチャットボットとAIワークフローを作ってみた
それでは早速DifyでチャットボットとAIワークフローを作ってみましょう！今回はローカルでの環境構築が不要なクラウド上で作業します。
チャットボット
Difyでアプリを作成する際は「最初から作成」か「テンプレートから作成」の2種類の方法を選択できます。
今回は「最初から作成」を選択して、簡単なチャットボットを作成します。
チャットボットのアイコンと名前、説明を設定し作成をクリックすると、以下のような画面になります。今回は「Test」という名前で作成しています。
基本的な機能や使い方はGPTsに似ており、左側の手順の部分にシステムプロンプトを入力します。変数やコンテキストも設定できます。
Difyが自動でチャットボットの設定を行ってくれるプロンプト生成機能もあり、ターゲットや期待する能力等を入力するだけでそれに合わせたものを作成してくれます。
例えば、「ユーザーが簡単に旅行計画を立てられるように設計されたツール」と指示して生成させると、以下のようにシステムプロンプトや変数を自動的に設定してくれます。
提案された手順や入力変数で問題がなければ「適用」をクリックします。アプリ編集画面で必要項目が自動入力され、右側にプレビュー画面が表示されます。
実際のチャットボットでは、ここで表示される目的地や予算、日程などの項目を入力するように求められます。
右下のデバッグとプレビューで確認してみましょう。まず、チャットボットを起動するとチャットボットの概要が表示されます。
旅行計画用アプリなのでまず「明日から旅行に行きたい」と入力してみました。すると先ほど項目に指定したような情報を入力するよう求めてきます。
ここでは「目的地は東京、旅行日程は明日から7日間、予算は10万円、観光名所を巡りたい」と入力しました。
その結果、以下の計画を立ててくれました。
提示された交通手段や観光スポットはあまり具体的ではなく、全体概要を示しているだけです。そのため、もっと具体的な場所や体験を追加で質問してみます。
各観光スポットでできる具体的な楽しみ方を教えてくださいその結果、以下のような回答が返ってきました。
前回よりも具体的な内容になりました。2025年2月時点では、アプリに用いるモデルを以下の中から選択できます。回答に用いられる内容は、これらのモデルが学習したものに限ります。
- gpt-4o-mini
- gpt-3.5-turbo
社内情報や自社で保有する最新情報を内容に含めるには、情報をナレッジに登録したうえで、アプリ作成画面左側の「コンテキスト」からファイルの追加が必要です。
このようにDifyでは、非常に簡単にチャットボットを作成できます。
次に、AIワークフローも作成してみます。
AIワークフロー
AIワークフローについても、「最初から作成」か「テンプレートから作成」の2種類の方法を選択できます。
今回は「Eメールの要約」か「返信」を行うワークフローを作成します。
まず「最初から作成」の「ワークフロー」を選択します。
作成をクリックすると、このような画面になります。「開始」の右に次のブロックの候補が表示されています。
このワークフローでは、質問分類器でユーザの目的を分類した後、LLMで目的に合わせた回答を生成します。
実際に実行してみましょう。
以下のサンプルEメールを入力します。
件名: 次回のプロジェクト進捗ミーティングについて
田中様、
お世話になっております。Lambレストランの山田です。
次回のプロジェクト進捗ミーティングについてご連絡いたします。7月10日（水曜日）15時から、オンラインで開催予定です。以下の内容を議題として予定しております：
前回のミーティングのフォローアップ
現在のプロジェクトの進捗報告
新たな課題と解決策の検討
その他
ミーティングのリンクは後日お送りいたしますので、参加のご準備をお願いいたします。
何かご質問やご要望がございましたら、お気軽にご連絡ください。
どうぞよろしくお願いいたします。
山田太郎
店長
Lambレストラン
yamada@example.com
03-1234-5678まずは要約から。
開始すると、選択した目的に応じてワークフローが実行されます。
最終的な出力は以下のようになりました。
件名: 次回のプロジェクト進捗ミーティングについて
田中様、
Lambレストランの山田です。次回のプロジェクト進捗ミーティングは7月10日（水）15時からオンラインで開催予定です。議題は以下の通りです：
1. 前回のミーティングのフォローアップ
2. 現在のプロジェクトの進捗報告
3. 新たな課題と解決策の検討
4. その他
ミーティングリンクは後日送付予定です。ご質問やご要望がありましたらご連絡ください。
よろしくお願いいたします。
山田太郎
店長
LambレストランこちらもモデルにGPT-4oを使用しているので、正確性は良好です。
次に返信を作成します。
結果はこのようになりました。
件名: Re: 次回のプロジェクト進捗ミーティングについて
山田様、
お世話になっております。田中です。
次回のプロジェクト進捗ミーティングについてご連絡いただき、ありがとうございます。7月10日（水曜日）15時からですね。予定を調整して参加いたします。
議題についても確認しました。ミーティングのリンクをお待ちしております。
ご連絡いただき、ありがとうございました。引き続きよろしくお願いいたします。
田中こちらも目的に応じたワークフローが実行され、そのまま使えそうな返信メールを作成してくれました。
このように、AIワークフローでは視覚的に自分がやりたいことを作成できるので、非常に便利な機能だと思います。
さらに、ツール等を組み込めばGoogle検索や画像生成等もできるようになるので、より高度で複雑なワークフローの構築も可能です。
気になった方は是非試してみてください！
RAGシステム
次に、簡単なRAGシステムを使ったアプリを作成します。
今回は、ChatGPTに考えてもらった「獣王の試練」という架空のゲームについての知識を持ったアプリを作成していきます。
「スタジオ」から「最初から作成」を選択して、アプリを作っていきます。
今回は「チャットフロー」を使って作成します。
「アプリのアイコンと名前」の部分は空欄だと作成ができないため、今回は「獣王の試練」というアプリの名前で進めます。
入力が完了したら、右下の「作成する」ボタンを押してください。作成画面が起動し、既に「開始」「LLM」「回答」の3つのプロセスが設置されています。
LLMをクリックすると、画面右側に詳細画面が出てきます。
今回は「gpt-4o-mini」を利用します。ハルシネーションを起こさないように「SYSTEM」欄に「それらしい回答を行わないでください」と入力しておきましょう。
この時点ではLLMは獣王の試練というゲームの知識を知りません。作ったアプリのプレビューで「獣王の試練というゲームについて教えてください」と指示すると、下記のような回答が出力されました。
「獣王の試練」というゲームについての情報は、私のデータには含まれていません。具体的な内容や特徴については、他の情報源を参照することをお勧めします。もし他に知りたいことがあれば教えてください。現段階ではハルシネーションを起こさないように指示をしているため、明確な答えは出力されませんでした。
次に、正確な答えを出力できるように「ナレッジ」にて、情報を追加します。①の「ナレッジ」から②の「ナレッジの作成」をクリックします。
次の画面で「テキストファイルをアップロード」の部分に、参照元となるテキストデータをアップロードします。
アップロードが完了したら、青色の「次へ」ボタンをクリックします。
今回はデフォルト設定のまま進めます。
これで、参照元の情報のアップロードは完了です。
スタジオにある作成中のアプリ画面を再度開きます。
「開始」と「LLM」を結ぶ線にカーソルを合わせ、①の「＋」ボタンをクリックします。
ブロック一覧が表示されるので、②の「知識取得」を選択します。
選択すると「開始」と「LLM」の間に「知識取得」が追加されます。
「情報取得」をクリックし、ナレッジを追加していきます。
画面右端の「＋」ボタンをクリックし、追加したいナレッジを選択すればOKです。
「LLM」に「知識取得」で設定した情報を取得できるよう、設定を行います。
①の「コンテキスト」欄をクリックし、②の「result」を選択します。
「SYSTEM」欄に「以下のコンテキストから回答を生成してください」と指示を入力すれば完成です。
プレビューで再度質問してみました。
回答は以下の通りです。
『獣王の試練』は、アクションRPGジャンルのゲームで、PC、PlayStation、Xbox、Nintendo Switchなどの主要プラットフォームでの発売が予定されています。プレイヤーは「選ばれし者」として、かつて平和だった王国「アルカディア」を救うため、闇の勢力「シャドウリーパー」に立ち向かう使命を帯びています。
プレイヤーは古代の遺物「獣の心臓」を手に入れ、獣王の力を借りて冒険を進めます。旅の途中で出会うさまざまな獣たちとの絆を深めながら、王国の真実を探求します。サブクエストを通じて地域の問題を解決することで、新たなスキルや装備を手に入れることもできます。
物語はプレイヤーの選択によって多様に分岐し、複数のエンディングが用意されています。また、音楽やサウンドデザインにも力を入れており、壮大なオーケストラサウンドがゲーム体験を引き立てます。
『獣王の試練』は、深いストーリーと多彩なゲームプレイ要素を融合させた作品で、プレイヤーの選択が物語を形作る点が特徴です。今回は、ナレッジに登録した通りの情報で出力することができました。
簡単にRAGシステムを使ったアプリを作成可能です。興味のある方は、ぜひトライしてみてください。
論文解説の自動生成
次は、論文解説の自動生成アプリを作ります。
アプリを「最初から作成」から「テキストジェネレーター」を選択してください。
アプリの名前を入力して作成をクリックします。
本来であれば、「接頭辞プロンプト」部分に任意のプロンプトを入力するのですが、今回は、自然言語からプロンプトを生成してみたいと思うので、赤枠の「自動」をクリックします。
画面が移動したら「指示」と書いてある赤枠に、どのようなアプリを作りたいのかを具体的に入力します。
入力は下記で試してみました。
あなたはとても日本語が上手です
入力した論文を誰でもわかりやすいように解説した要約記事を作ってください
その記事の構成を提案してください
可読性を高めるために章構成を多用してしてください
指定された内容以外の要素は含まないでください「生成」ボタンをクリックすると、右側に自動作成されたプロンプトが表示されます。
出力された内容に問題がなければ、右下の「適用」ボタンを押して完了です。
作成画面に戻るので、あとは指示通りに入力を行えば、希望の論文を解説できるようになります。
また、上記のポストのように「arXiv」という論文が保存されているサーバーにアクセスし、その情報を元に、論文を要約、解説するというアプリも作成可能です。論文解説をもっと効率よく行いたい方は、挑戦してみてください。
なお、Difyで画像生成AIアプリを作成する方法については下記の記事を参考にしてください。
DifyでのMCP利用
Dify1.6.0以降、Difyでも公式にMCP対応が追加され、MCPを利用できるようになりました。
MCPを使うことで、Difyで作ったワークフローなどを簡単にMCPサーバーとして公開できたり、Difyで作ったチャットボットにMCPを接続したりなどが可能です。
ここではDifyでのMCP利用について解説をします。
今回はGoogleカレンダーから予定を抜き出してGmailに送信するものを作っていきます。
Zapierを使うので、Zapierの登録がまだの方はこちらから登録しておきましょう。
登録ができてる方は下記画像赤枠からGoogleカレンダーとGmailの設定を行います。
赤枠をクリックすると下記画像のようになります。筆者はすでに設定しているのでカレンダーとGmailが表示されていますが、初めて使う場合には何も表示されていないはずです。
「Add a new action」をクリックすると下記画面に変わります。
検索欄にGoogleと入力して「Google Calendar:Find Events」を選択します。選択後は何も設定は変えずに「Enable action」をクリックすればOK。
Enable actionをクリックすると最初の画面に戻り、Add a new actionボタンが表示されるので、もう一度クリックして次に「Gmail;Send Email」を選択して追加します。
これで準備は完了です。Difyの設定に移ります。Difyのスタジオから「最初から作成」をクリック。
最初から作成を選択するとワークフローとチャットフローを選ぶ必要があるので、ここでは「チャットフロー」を選択します。アプリのアイコンと名前は適当で大丈夫です。
作成するをクリックすると下記画面に映ります。まずは中央にある「LLM」を削除。
LLMを削除したらエージェントを追加します。
エージェントは2個使うので、もうひとつ追加しておき、それぞれを線でつないでおきます。
最後尾にある「回答」をクリックすると設定画面が開くので元々あった内容を削除して｛x｝をクリックしてエージェント – textを選択してください。
次にエージェントの設定に移ります。
エージェントをクリックすると「エージェンティック戦略」という項目があり、プルダウンをクリックすると「マーケットプレイスでさらに見つけてください」と表示されるので、そこをクリック。
マーケットプレイスで「MCP」と検索すると「MCP Agent」で始まるものがあるので、それをクリックしてインストールします。
チャットフロー設定画面に戻り、「エージェンティック戦略」をもう一度クリックすると「MCP Agent – MCP FunctionCalling」が表示されるので、これを選択します。
残りの設定はMODELと環境変数、TOOLS LIST、MCP SERVER URL、INSTRUCTION、QUERYです。
まずは環境変数です。
ZapierのページにCopy URLと記載されている内容があるので、それをコピーします。
上記画像の赤枠部分をクリックして、環境変数を編集→Stringを選択し、変数名を適当に設定、値をペーストします。
環境変数の設定は上記で完了です。次にMODELですが、MODELはなんでもOKです。
今回はgpt-4o-miniを選択しています。
TOOLS LISTは下記2つをエージェント1では設定してください。
また、Current Timeでは設定画面でAsis/Tokyoに変更。
INSTRUCTIONは下記を入力。
Userの指示に従い適切なツールを使用してください。
今日の日付を取得する際には、CurrentTimeを使ってください。
昨日や明日や明後日などの日付を取得する際にはCurrentTimeから計算を行い取得してください。
曜日について指示があった際にはWeekday Calculatorを用いて計算してください。
予定について尋ねられた際にはzapier_mcpから得られるGoogle Calendar情報を用いて予定を取得してください。
日付を指定されている場合その日以外の予定は送信しないでください。
予定についてはカレンダーに書いている情報以外は書かないでください。
送信は行わなくてよいです。
出力は質問内容への解答だけでいいです。最後のQUERYにはsys.queryを入力して、エージェント1の設定は完了。
残るはエージェント2の設定です。
エージェント2の大半はエージェント1と同様です。
エージェンティック戦略はMCP FunctionCallingを選択し、MODELは自由に選びます。
TOOLS LISTは今回はCurrent Timeのみ選択し、MCP SERVER URLは環境変数で設定したものを選択。
INSTRUCTIONは下記のように入力します。
送信してと言われたらエージェント/textをそのままGmailを使って指定された宛先に送信してください。
許可を取る必要はないです。QUERYに関しては下記のように2つ選択してください。
これで全ての設定は終わったので、画面右上にある「公開する」ボタンをクリックし、アプリを実行を選択してください。
この状態で「明日の予定をxxx@gmail.comに送信して」とメッセージを送るとメールが送られてきます。
これでDifyでMCPを使うことができました。
なお、ノーコードでのアプリ開発について知りたい方はこちらの記事もご覧ください。
Difyの活用事例
最後に、Difyの活用事例について解説します。具体的な活用法が思い浮かばないという方は、実際の事例を真似するところから始めてみると良いでしょう。
マニュアルの作成・共有
コンテンツの要約や翻訳、アイデアのブレーンストーミングなど幅広い領域で活躍するNotion AIを利用している方は多いのではないでしょうか。そんな便利なNotion AIとDifyを連携すれば、さらに業務を効率化できます。
例えば、Difyでgithubのマニュアルを出力した後に「notionへ」とプロンプトを入力するだけで自動でNotion側に出力され、Notion側で内容を編集できます。
また、社内でNotionを利用している企業であれば簡単にマニュアルを他ユーザーと共有できます。
長文の記事作成
記事を自力で書き上げるには、文章をまとめる能力や念入りな下調べなどが必要なため、書き上げるまでに労力と時間が必要です。しかし、Difyを活用すれば1万文字程度の記事も簡単に生成できます。
Difyで記事を作る際、フローの設定やDSLと呼ばれる特定の問題領域やビジネスドメインに特化した言語を設定します。その作業さえ覚えてしまえば簡単に1万文字程度の記事を量産できます。
また、作風や著者情報など記事に追加して欲しい項目も指定していくことで、他とは違うオリジナル記事の生成も可能です。
旅行会社での活用
令和トラベルさんでのDify活用の事例紹介。オウンドメディアの旅行ガイド記事の作成やツアータイトル生成に活用されているとのこと。
— ML_Bear (@MLBear2) August 24, 2024
Difyを利用し啓蒙を行うことでエンジニアの介在なくドメインスペシャリストが改善を行える体制が実現しているらしく素晴らしいですねhttps://t.co/g7HbmrEeNb pic.twitter.com/HtRU2tMkLb
海外ツアーやホテルを簡単に予約できるアプリ「NEWT」を運営する株式会社令和トラベルでは、業務でDifyを活用しています。
自社サイトに掲載されている旅行ガイド記事の制作にDifyが活用されており、実績として２ヶ月程度で400記事以上の旅行記事を作成。人の力だけでは難しかった記事制作をAIがサポートし、今では192か国をカバーする記事を作成可能になりました。
多くの国に対応した旅行ガイドを掲載できるようになったため、NEWTへの流入が増え、記事表示回数も90%上昇させた実績があります。
論文検索システム
Difyを活用すれば、論文検索システムを作成できます。
それだけではなく、論文検索から論文の要約までノンストップで行えるアプリも作成可能で、難しい論文からの情報収集も手軽にできます。
また、専門分野に特化した論文検索アプリも作れるので、専攻している分野や興味のある分野の論文検索アプリを作ってみるのも良いでしょう。
WEBページの内容要約アプリの開発
【これ便利！】Google Chrome上でWebページの内容を要約できるアプリを作ってみた
— かずこぱ (@kazu_copilot) May 6, 2024
今話題の「Dify」を使って、Google Chrome上でWebページの内容を要約できるアプリを作成してみました！主な機能
1⃣ URLを渡せば、AIがWebページの内容を要約してくれる
2⃣… pic.twitter.com/g4XUHRISn2
WEBページの内容を要約できるアプリ開発も可能です。
WEBページのURLを入力すると必要な情報を取得し、ChatGPTなどの生成AIを活用して要約を行う仕組みです。
なお、Difyの活用事例について詳しく知りたい方は下記の記事を参考にしてください。
Difyが向いている企業と向いていない企業
こちらでは、Dify導入が向いている企業とそうでない企業の特徴を簡単に紹介します。
Difyが向いている企業の特徴は主に以下の4つです。
- 専任エンジニアが少なく、まずは業務PoCを短期間で回したい
- RAGや業務ワークフローをGUIで試し、ログを見ながら改善したい
- 複数モデル／複数チームで運用し、共通基盤として整理したい
- MCPなどの標準プロトコルで外部ツール接続を拡張したい
逆にDify導入が向いていない企業の特徴は主に以下の3つです。
- 最初からコードで細部まで制御したい（独自要件が強い）
- 既にLangChain等のコード資産が大きく、GUI運用のメリットが薄い
- オンプレ前提で、インフラ運用まで含めて社内で完結できない（運用負荷が重い）
Difyを導入する際の注意点
Difyは柔軟で強力な生成AIアプリ開発ツールですが、導入前にいくつか気をつけておくべきポイントがあります。導入にあたって事前に確認しておきたい注意点を紹介します。
サポート体制に関する確認が必要
Difyはオープンソースのプロジェクトで、公式の問い合わせ窓口や実際の人によるチャットサポートなどは用意されていません。トラブル対応はGitHubのIssue投稿やコミュニティでの相談が中心となるため、情報収集や自己解決に慣れていない場合は注意が必要です。
企業での導入時は、こうしたサポート形態を踏まえて、必要に応じて外部の導入支援サービスも検討しましょう。
APIキーとセキュリティ管理を徹底する
Difyでは、OpenAIなどの外部AIモデルと連携する際にAPIキーの設定が必要になります。これらのキーは、不正利用や情報漏洩を防ぐためにも、適切に管理することが非常に重要です。
たとえば、環境変数での安全な保存、アクセス制限の設定、キーの定期的な更新など、社内のセキュリティポリシーに基づいた運用が求められます。開発チームと連携しながら、セキュリティ面にも十分配慮しましょう。
OpenAIなど外部のLLMと連携する場合、APIキーの取り扱いが重要になります。誤って漏洩しないよう、環境変数での管理やアクセス権の制限など、社内ルールを整備することが大切です。
ローカル構築には一定の技術知識が必要
Difyはクラウドで簡単に使える反面、ローカル環境での導入にはDockerやコマンドライン操作の知識が求められます。特に社内ネットワーク内で完結させたい場合などは、ローカル構築が必須となることもあるため、技術者の配置が前提になります。
構築作業を社内で担うのが難しい場合は、Difyの導入支援に対応したIT企業や開発会社に相談するのも有効です。
なお。Dify導入支援を得意とする会社について詳しく知りたい方は下記の記事もご覧ください。
Difyのよくある質問
Difyの導入を検討する際に、多くの方が疑問に感じるポイントをまとめました。ここでは、初めて使う方でも安心して始められるよう、よくある質問に簡潔にお答えします。
なお、生成AIのリスク対策について知りたい方は、こちらの記事もご覧ください。
Difyで手軽にAIアプリケーションを構築しよう！
Difyは、大規模言語モデル（LLM）を使ったアプリケーションの開発と運用を簡素化するためのオープンソースプラットフォームです。
RAGを使用したチャットボットやAIエージェント、ドラッグ＆ドロップインターフェースを使用したAIワークフローをノーコードで構築できます。
また、OpenAIやGoogleの最新モデルを使用できたり、Google Search、DALL·E、Stable Diffusionなどとの連携も可能であり、多種多様なAIアプリケーションを作成可能です。
複数の料金プランが用意されており、用途に合わせて選択できます。無料プランでも、基本的な機能はほぼ全て利用可能です。
皆さんもこの記事を参考にして、Difyでアプリケーションを構築してみてください！
最後に
いかがだったでしょうか？
「Dify」を活用すれば、ノーコードで効率的に生成AIアプリを構築可能。業務改善や新規サービス開発に役立つことでしょう。
株式会社WEELは、自社・業務特化の効果が出るAIプロダクト開発が強みです！
開発実績として、
・新規事業室での「リサーチ」「分析」「事業計画検討」を70％自動化するAIエージェント
・社内お問い合わせの1次回答を自動化するRAG型のチャットボット
・過去事例や最新情報を加味して、10秒で記事のたたき台を作成できるAIプロダクト
・お客様からのメール対応の工数を80％削減したAIメール
・サーバーやAI PCを活用したオンプレでの生成AI活用
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