Difyとは何か？オープンソースAIプラットフォームの全体像を解説

AIの進化は日進月歩ですが、ChatGPTやClaudeなどの対話型AIを使っていると、やがて「ある壁」に直面することはありませんか？

「社内のデータベースに直接書き込んでほしいのにできない」「毎回同じ指示をするのが面倒」「複雑な処理を一発でやってくれない」……。

もしあなたがそのような課題を感じているなら、Dify（ディファイ） がその解決策になるかもしれません。この記事では、AIアプリ開発の常識を覆すオープンソースプラットフォーム「Dify」について、その全体像と本質を解説します。

Data Insightでは、AIを単なる効率化ツールではなく、人間の創造性を支援し、共に創るパートナーとして定義しています。Difyはそのための最適な基盤の1つです。

§ 1. まず「Difyとは」─ 名前の語源から本質へ

§ 「Do It For You」という名前の意味

Difyという名前は、“Do It For You”（あなたのためにやってあげる） に由来しています。

これは単にタスクを代行するという意味だけではありません。これまでエンジニアがコードを書いて行っていた複雑なAIアプリケーションの実装を、誰もが直感的に行えるようにするという意思が込められています。

プログラミングの知識がなくても、現場の業務を最も理解している担当者自身がAIアプリを構築できる。それがDifyの目指す世界です。

§ オープンソースとしての位置づけ

Difyは Apache License 2.0 の下で公開されているオープンソースソフトウェア（OSS）です。これは以下のことを意味します。

• 誰でも無料で利用可能：ライセンス費用なしで使い始められる
• 自由にカスタマイズ可能：自社の要件に合わせて機能を拡張できる
• 自社環境で運用可能：クラウドに依存せず、オンプレミスでも動かせる

特定の企業に依存することなく、自社の資産としてAI基盤を持つことができるのが最大の特徴です。

§ BaaS（Backend-as-a-Service）としての役割

技術的な分類では、Difyは「LLMアプリ開発のためのBaaS（Backend-as-a-Service）」と位置づけられます。

従来、AIアプリを作るには、以下のような「裏側の仕組み（Backend）」を一から構築する必要がありました。

• モデルのAPI管理と認証
• プロンプトエンジニアリングの設計
• データベース接続とベクトル検索
• API公開とアクセス制御
• ログ管理と監視

Difyはこれらをすべてセットにして提供するため、「何を作るか（デザイン）」という人間本来の創造的業務に集中できるようになります。

§ 2. なぜ今Difyが注目されるのか ─ ChatGPTの「3つの壁」

「ChatGPTで十分じゃないの？」という疑問を持つ方も多いでしょう。

確かに、文章作成やアイデア出し、調べ物ならChatGPTで十分です。しかし、業務プロセスの中にAIを組み込もうとすると、以下の「3つの壁」に直面します。

§ 壁①：書き込みができない（外部データへの出力不可）

ChatGPTは基本的に「読み取り専用」です。

ファイルをアップロードして分析はできても、社内の顧客管理システムやスプレッドシート、データベースに結果を直接書き込むことはできません。

• AIが作った日報を、自動でシステムに登録してほしい
• 分析結果をスプレッドシートに自動入力してほしい
• 顧客対応の記録をCRMに自動反映してほしい

このような要求に対して、最後は人間がコピペする必要があります。

§ 壁②：複数ステップを自動で進められない（1問1答の限界）

通常のチャットAIは「1問1答」です。

「会議の議事録を要約して、→ その内容からタスクを抽出し、→ 担当者にメールの下書きを作る」

このような**連続した手順（ワークフロー）**を一度の指示で実行するのは困難です。人間が一つひとつ指示を出し、結果を受け取り、次の指示を出す必要があります。

§ 壁③：定期実行ができない（スケジュール実行の不在）

「毎朝8時にニュースをチェックして要約を送ってほしい」
「毎週月曜に先週の売上データを分析してレポートにまとめてほしい」

このような決まった時間の自動実行も、チャットAI単体では不可能です。人間が毎回ログインして指示しなければなりません。

§ 3つの壁を突破する「1つの仕組み」

Difyは、API連携や外部ツール機能を活用することで、これらの「書き込み」「複数ステップ」「定期実行」を1つのプラットフォーム上で実現します。

これにより、AIは単なる「話し相手」から、**業務を実行してくれる「エージェント（代理人）」**へと進化するのです。

§ 3. Difyのアーキテクチャ ─ 仕組みの大きな絵

Difyが優れているのは、その柔軟で統合されたアーキテクチャにあります。技術的な専門用語を使わずに、その仕組みを解説します。

§ モデル非依存（Model Agnostic）の設計

Difyは特定のAIモデルに依存しません。

• OpenAI（GPT-5）
• Anthropic（Claude 4.5）
• Google（Gemini 3）
• ローカルモデル（Ollama、LLaMAなど）

これらを統一されたインターフェースで扱うことができます。

「難しい推論はClaude 4.5で、単純な要約は高速なGPT-5で」といった使い分けも、コードを書くことなくマウス操作だけで切り替え可能です。

新しいモデルが登場したときも、設定を変えるだけですぐに試せます。

§ ビジュアルオーケストレーション（ノーコード開発）

プログラミングコードを書く代わりに、キャンバス上に「ノード」と呼ばれる部品を配置し、線でつなぐだけでアプリを構築できます。

ノードの例：

• 開始ノード：処理のトリガー（ユーザー入力、API呼び出しなど）
• LLMノード：AIモデルを呼び出してテキスト生成
• ナレッジノード：社内文書を検索して回答の材料を取得
• 条件分岐ノード：結果によって処理を分ける
• HTTPリクエストノード：外部システムと連携

この視覚的なアプローチにより、エンジニアだけでなく、業務を知り尽くした現場の担当者が自らの手で業務フローを設計できるようになります。

§ 内蔵RAGパイプライン

社内独自のデータをAIに回答させる「RAG（検索拡張生成）」の仕組みも標準装備されています。

PDFやWordドキュメント、Excelファイルをアップロードするだけで、Difyが自動的に：

1. データを適切なサイズに分割（チャンキング）
2. テキストをベクトル化（埋め込み）
3. ベクトルデータベースに保存
4. 質問に関連する情報を検索してAIに渡す

これらの処理を行い、すぐにAIが検索できる状態にしてくれます。

§ アプリタイプの2種類

Difyで作れるアプリは大きく2つに分かれます。

1. Chatflow（会話型）

• ユーザーとの対話を通じて問題を解決
• カスタマーサポート、社内FAQ、商品案内などに最適
• 会話の文脈を維持しながら複数回のやり取りが可能

2. Workflow（単発処理）

• 入力を受け取って結果を返す、裏方の処理
• 翻訳ツール、記事生成、データ変換などに最適
• APIとして他システムから呼び出すことも可能

§ 4. オープンソースの強み ─ なぜ企業にとって重要なのか

企業がAIを導入する際、セキュリティと透明性は最重要課題です。Difyがオープンソースであることは、これらの課題に対する強力な解答となります。

§ ホワイトボックス透明性（AIの思考が見える）

Dify上の処理はすべて可視化されます。

• AIが「なぜその答えを出したのか」
• 「どのデータを参照したのか」
• 「処理のどこで時間がかかっているか」

これらが手に取るようにわかります。

ブラックボックス化しやすいAIの挙動を人間が理解・管理できることは、信頼性の担保につながります。問題が発生したときの原因究明も容易です。

§ データ主権の確保（データは自社の管理下に）

SaaS版だけでなく、自社のサーバー（オンプレミス）やプライベートクラウドにインストールして運用することが可能です。

これにより：

• 機密情報や顧客データが外部サーバーに送信されるリスクを排除
• 社内のセキュリティポリシーに準拠した運用が可能
• **データを完全に自社の管理下に置く（データ主権）**ことができる

特に、個人情報や機密性の高い業務データを扱う企業にとって、この点は導入の決め手となります。

§ ベンダーロックインの回避（いつでも乗り換え可能）

特定のAIベンダーに依存しすぎると、以下のリスクを負うことになります。

• 価格改定による運用コストの急増
• サービス終了やAPIの仕様変更
• 競合他社への情報流出懸念

前述の通り、Difyはモデルを自由に切り替えられるため、常に市場で最適なモデルを選び続けることができます。ベンダーに縛られない自由度を確保できるのです。

§ 5. 他のツールとの違い ─ 混乱しないためのガイド

AIツールは数多くありますが、Difyの立ち位置を理解すると迷わなくなります。

§ vs LangFlow

LangFlowはエンジニア向けの「プロトタイプ作成」に優れています。実験的なAIアプリを素早く構築して動作確認するのに適しています。

一方、Difyは「本番運用」を前提とした設計です。

• 権限管理（誰が何を操作できるか）
• API公開機能（外部システムとの連携）
• ログ管理と監視
• チームでの共同編集

これらが標準で備わっています。

§ vs LangSmith

LangSmithはAIの挙動を監視・評価するツールです。「AIが正しく動いているか」を検証するための仕組みであり、アプリそのものを作る機能はありません。

DifyとLangSmithは連携して使うことも可能です。Difyで作ったアプリの挙動をLangSmithで監視する、という使い方ができます。

§ vs OpenAI Platform（GPTs）

GPTsは手軽にカスタムAIを作れる反面、OpenAIのモデルしか使えないという制約があります。

Difyは複数のモデル企業を組み合わせられるため：

• コストの最適化（安価なモデルと高性能モデルの使い分け）
• リスク分散（特定ベンダーへの依存回避）
• 最新技術の即座導入（新しいモデルが出たらすぐ試せる）

これらのメリットがあります。

§ vs Make / Zapier

MakeやZapierは「一般的なタスク自動化」には便利ですが、LLMの処理に最適化されていません。

長い文章の要約、複雑な推論、RAGによる社内情報の検索といった**「LLMネイティブな処理」**においては、Difyの方が圧倒的に柔軟でコスト効率が良いです。

§ 6. どんな企業に合うのか

Difyは特に以下のような環境でその真価を発揮します。

§ 中小企業で、エンジニアが少ない環境

コードを書かずに高度なAIアプリが作れるため、DX担当者が主導でAI活用を推進できます。

外部のシステム開発会社に依頼することなく、社内で試作・改良を繰り返すことが可能です。

§ 社内データを活用したいが、外部に出したくない企業

オンプレミス運用でセキュリティを担保できます。

• 顧客情報を含む問い合わせ対応
• 社内規定やマニュアルの検索システム
• 機密性の高い社内文書の要約・分析

これらの用途でも安心して利用できます。

§ 既存ツールと組み合わせて自動化したいケース

Slack、Gmail、Google スプレッドシート、社内システムとAPIで連携し、業務フロー全体を自動化できます。

例えば：

• メールを受信 → 内容を分析 → 適切な担当者に転送 → 対応履歴を記録
• 問い合わせフォームの入力 → AIが回答案を作成 → 担当者が確認・送信

このような複雑な業務フローも、ノーコードで構築可能です。

§ よくある質問

§ Q: Difyを使うのに必要なスキルは？

A: 基本的なPC操作ができれば問題ありません。プログラミングの知識は不要です。ただし、業務フローを論理的に整理する能力は必要です。「この処理の次に何をするか」「条件によってどう分岐するか」といった思考ができれば、Difyを使いこなせます。

§ Q: Difyの導入コストはどのくらいですか？

A: Dify自体はオープンソースのため無料です。コストがかかるのは、AIモデルの利用料（API料金）とサーバー運用費です。小規模な利用であれば、月額数千円から始められます。SaaS版を利用する場合は、プランに応じた月額料金がかかります。

§ Q: オープンソースAIプラットフォームのセキュリティは大丈夫？

A: オープンソースは「コードが公開されている」ため、多くの開発者によるセキュリティレビューが行われています。むしろ、クローズドソースよりも脆弱性が発見・修正されやすいとも言えます。また、自社サーバーで運用すれば、データが外部に出ることはありません。

§ Q: LLMアプリ開発にDifyを使うメリットは何ですか？

A: 通常、LLMアプリを開発するには、APIの接続設定、プロンプトの設計、データベースの構築、ユーザーインターフェースの開発など、多くの作業が必要です。Difyはこれらをすべて統合しているため、開発期間を大幅に短縮できます。また、ビジュアルな操作で構築できるため、非エンジニアでも参加できます。

§ Q: AIエージェントとは何が違うのですか？

A: AIエージェントは「自律的に判断して行動するAI」を指します。Difyはそのようなエージェントを構築するためのプラットフォームです。Difyを使うことで、ツールを使い分けながら複雑なタスクをこなすAIエージェントを、コードを書かずに作成できます。

§ まとめ

1. Difyは、ChatGPTの「書き込み・複数ステップ・定期実行」という3つの壁を突破できるAIプラットフォームです。
2. オープンソースであるため、データを社内で安全に管理でき、企業のDX基盤として最適です。
3. 特定のモデルに縛られず、コストと性能に応じて自由にAIを組み合わせることができます。
4. ノーコードでワークフローを構築でき、エンジニアがいなくてもAIアプリを開発できます。

Difyは、人間が面倒な作業から解放され、より創造的な仕事に向かうための強力なパートナーです。

Data Insightでは、ツールを導入して終わりではなく、「どう使うか」という対話のプロセスこそが重要だと考えています。Difyはその対話の共通言語として機能します。まずは小さな業務から、AIとの「共創」を始めてみませんか？