簡単にAIアプリが作成できるdifyとは？「何ができるのか」と「どうやって創るのか」？

2025年10月5日2025年10月7日

「dify（ディファイ）って何？」「最近耳にするけど何のツール？」「実際どうやって創るの？」
本記事では、実際にdifyを導入して成果を出した方へのインタビューをもとに、基本から料金・できること・始め方まで徹底解説します。

difyとは？できること｜導入企業の実例で理解する

dify（ディファイ）とは、プログラミング不要でAIを使ったワークフローを作れるノーコード開発プラットフォームです。

ツールの定義だけでは分かりづらいので、今回は実際に導入した方に「difyをどう使っているのか」インタビューしました！

▼インタビューの回答者

川下清彦氏

株式会社dataX 代表取締役。

元年商30億円企業のDX責任者。月800時間の業務時間削減の達成実績。
ITベンチャーからレガシー産業のDX責任者まで経験し、多くの業務自動化を成功に導いてきた。
AI〜RPAやVBAなど幅広くツールも取り扱い、最も得意なのはインパクトの大きい自動化を提案し構築すること。
人だとやりきれないことを機械に置き換えることによって『ムリ・ムダ・ムラ』を取り除き、経営にインパクトの大きい自動化を行なってきた。

difyとは?

difyはLLMをワークフローの中に組み込むことができるノーコードツールです。

ノードと呼ばれる一つひとつの業務プロセスを連続的につなぎ合わせることによって、業務を自動化することができます。

実例として川下氏は以下のような業務効率化を行なっています。

【どんなものが創れるの？】《実例》問い合わせ対応の自動化（川下氏の事例）

川下氏：弊社はありがたいことに多くのお問い合わせをいただいているのですが、多忙で返信ができていなかった時期がありました。その状態をdifyを使って『初回返信を個別最適で自動作成』したところ、レスポンスが劇的に早くなり、さらにお客様からの返答率が明らかに上がりました。

どのようにして効率化しているのですか？

川下氏：例えばリクルート社の社員からお問い合わせがあったとします。そしたらdifyが自動的に自分のGoogleカレンダーを確認し空いてる日程を取得します。その後「リクルート」という会社が本当に存在するか確認し、事業内容をWeb検索でリサーチします。学習できたら『この事業内容だったら、どんな業務が自動化できるか？』をAIが起案します。その後、その自動化案を取り入れた魅力的な営業メールを作成しGmaiの下書きに追加するように自動化しています。単なるテンプレートではなく、1社1社に最適化された提案文を自動生成しています。

▼実際のプログラム（問合せから個別最適なメール作成まで一貫）※全画面での閲覧推奨

【構築したワークフロー】

[①問い合わせ情報取得]
  ↓
[②Googleカレンダー確認]商談可能日時を抽出
  ↓
[③企業情報リサーチ]Web検索で事業内容取得
  ↓
[④課題分析]自動化可能な業務を特定
  ↓
[⑤提案文生成]1社1社に最適化された営業メール作成
  ↓
[⑥Gmail下書き保存]人間が最終確認

【導入成果】
導入前の課題：人手不足で問い合わせに返信できない
導入後の成果：返答率大幅向上、対応漏れほぼゼロ化

項目	導入前	導入後
対応漏れ	頻繁に発生	ほぼゼロ化
返信スピード	数日〜1週間	数時間以内
返答率	約40%	大幅向上
メール品質	担当者により差がある	ベテラン営業レベルに標準化

「レスポンスが早くなったし、個別最適化されたメールを送ることで、企業からの返答率が明らかに上がった。相手が『自分ごと』として受け取ってくれるようになりました。」

difyの活用事例まとめ【他社事例】

① ライオン株式会社

【背景】
AI導入・活用の最大の課題は「実装・活用を担う人材をいかに早期に育成するか」であり、この課題の解決が企業競争力を左右する要因となっています。当社は「LION AI Chat」を内製開発し導入しましたが、従業員がより生成AIを活用しやすい環境を構築すべく、この「LION AI Chat」の大幅なアップデートを1年半ぶりに実施し、即効性の高い共通業務に対応するAIエージェントを実装しました。

▼参考記事

② 株式会社カカクコム

【要約】

カカクコムは社内の生成AI活用を加速させるため、共通AIプラットフォーム「Dify」を導入。

食べログの記事作成支援や価格.comの製品情報登録などを、ノーコードで自動化。

開発期間が1か月→1日に短縮されるなど、業務効率と生産性が大幅に向上した。

③ 株式会社サイバーエージェント

【要約】

サイバーエージェントは社内AIプラットフォームとして「Dify」を導入し、社員の約20％が利用。

議事録要約・営業メール作成・資料ドラフト生成・FAQ検索などをノーコードで自動化し、

Slack連携の社内エージェント活用により、月3,000時間の業務削減を実現した。

▼参考記事

dify活用の「3つのポイント」

① コードを書かずにAIアプリが作れる

プログラミングよりははるかにハードルが低い。ループ処理や条件分岐といった概念は必要ですが、ノーコードで自由度高く実装することが出来ます。

【具体例】
ドラッグ＆ドロップの操作だけで、チャットボットや自動化ツールを構築可能。

② 社内データを活用できる（RAG機能搭載）

社内マニュアルやFAQをAIに学習させ、「自社専用ChatGPT」を作成可能。

【川下氏の実例】
NotionやGoogle Driveのデータを読み込ませ、企業情報を自動リサーチする仕組みを構築。

③ 主要AIモデルすべてに対応

GPT-4、Claude、Gemini、Llamaなど、複数のAIをワンクリックで切り替え。

difyの料金プラン｜無料から使える

【料金プラン比較表】

プラン	Sandboxプラン	Professionalプラン	Teamプラン
月額料金	無料	$59/月(月契約)	$159/月(月契約)
作成可能アプリ数	5個	50個	無制限
チームメンバー	1人	3人	50人
APIリクエスト数	5,000件/日	無制限	無制限
対象	とりあえずDifyを試してみたい	複数のAIアプリを創りたい	組織で開発を行っていきたい方

【無料プランでできること】

✅ AIアプリを5個まで作成可能
✅ ChatGPT・Claude・Geminiなど主要モデルに対応
✅ 外部データ接続（PDF・Google Drive）も一部利用可

「まず試してみたい」という方は、無料プランから始めるのがおすすめです。

【オープンソース版（完全無料）】

difyはGitHubで公開されているオープンソースソフトウェア（OSS）。

【メリット】
✅ 自社サーバーで運用すれば利用料ゼロ
✅ セキュリティ要件を満たせる
✅ カスタマイズ自由

【採用事例】
金融機関・行政・製造業など、セキュリティを重視する企業ではOSS版を採用するケースが増加。

difyの始め方

ステップ①：公式サイトでアカウント作成

1. 公式サイト（https://dify.ai）にアクセス

右上の「始める」をクリック

メールアドレスまたはGitHub/Googleアカウントで登録

ステップ②：新しいアプリを作成

1.Dashboard上の「最初から作成」をクリック

2.アプリタイプを選択

チャットフロー：チャット形式のAI（おすすめ）

ワークフロー：複雑な条件分岐を含むAIフロー

ステップ③：ノードを追加しカスタマイズしていく

開始ノードからスタートし、ノードをワークフローに合わせて設置していきます。

LLMノードを使う場合は、最初にご自身のLLMと連携する必要があります

GPT-4 / GPT-4o（OpenAI）
Claude 3（Anthropic）
Gemini 1.5（Google）
Llama 3（Meta）

APIキーを持っていれば登録可能。dify提供のテストキーでも動作確認できます。

ステップ④：テスト＆公開

「Preview」ボタンで動作確認
問題なければ「Deploy（公開）」をクリック
公開後は以下の方法で利用可能
- dify上の専用URL
- iframe埋め込み（Webサイトに設置）
- API経由（自社アプリに組み込み）

「difyは魔法ではない」川下氏が考える重要な前提

多くの人がdifyやChatGPTなどのAIツールに抱く誤解があります。それは「AIに全て任せれば完璧」という期待です。

しかし、川下氏は強い口調でこう警告します。

川下氏：AIは魔法ではありません。人間の代わりに全ての仕事を完全自動化できるわけではない。10工程のうち7〜8割はツールがやってもらい、最後は必ず人間が目視で確認すべきです。

なぜ「完全自動化」にしないのか？

川下氏：メールを勝手に送ることもできますが、それだと内容の責任をLLMに一任することになってしまいます。作られた文章に責任を持てるか分かりません。だから最後は人が確認するようにしており、これをサボってはいけません。

この「8割自動化＋最終2割人間確認」の設計思想が、difyを始めとしたAI活用の成功の鍵だと川下氏は言います。

川下氏： 問い合わせ対応の自動化でも、メールを「勝手に送信」はしない。必ずGmail下書き保存にとどめ、人間が最終確認するようにしています。その理由は3つあります。

LLMが生成した文章の品質を保証できない
責任の所在が不明確になる
誤った情報を送信してしまうリスク

Zapierやn8nと何が違う？｜一覧表で分かりやすく解説

──Zapier、n8n、Google Apps Scriptとはどう使い分けていますか？

川下氏：弊社では、すべてのツールを併用しています。特徴を以下のようにまとめます。

【ツール別使い分け表】

ツール	主な用途	活用例	プログラミング知識	川下氏の評価
dify	AI処理を用いたアウトプットの自由度の高いワークフロー	問合せの返答文を調査をして自動で作成	不要（概念理解は必要）	LLMを使うならおすすめ
Zapier	SaaS間のデータ連携	meta広告の問合せが来たらslackに自動通知	不要	LLMを使わない処理向け
n8n	AI処理を用いたアウトプットの自由度の高いワークフロー	問合せの返答文を調査をして自動で作成	やや必要	difyと近い、好み次第
Google Apps Script	Googleツールを使った定型処理の自動化	LPから問合せが来たら問合せ文言をslackに自動通知	必要	自由度高いがコーディング必須

LLMを使わないワークフローはZapier。n8nはdifyとほぼ同じことができるので好み次第。Google Apps Scriptは自由度が高いですが、プログラミングができる人向け。非エンジニアがLLMを活用するなら、difyが一番実用的です。

経営者・マネージャー目線で見たdify導入の価値

──経営者・管理職として、dify導入の価値はどこにありますか？

川下氏：明確な価値が2つあると考えます。

【価値①】業務効率化による負荷軽減

川下氏：人間が考えなくても、LLMが手伝ってくれるので人間の負荷を軽くし、ムリ・ムダ・ムラを作らない仕組みが作れます。

10工程のうち8工程をdifyが自動処理
人間は最終確認と判断に集中
属人化を防ぎ、誰でも一定品質を保てる

【価値②】組織文化の変革

川下氏：経営者レイヤーから見ると、組織自体が『difyを使って業務を簡単にできないか？』と考えるようになる。1人当たりの生産性が高くなり、いい意味でみんなが『楽をしよう』と思ってくれる。

difyが生む「自動化思考」の文化

❌ 従来：「この作業は仕方ない、人力でやるしかない」
⭕ 導入後：「この作業、自動化できないかな？」

この思考の変化こそ、difyを始めとした業務効率化ツール導入の最大の価値です。組織全体の生産性が底上げされます。

dify導入時の注意点｜失敗しないための3つのポイント

⚠️ 注意①：プログラミング不要だが「概念理解」は必要

──IT知識がない人でも使えますか？

川下氏：可能ですが、正直、IT知識があったほうが自由に使えます。ただし、プログラミングとは違って積み上げ式ではないので、ハードルは低いと思います。

【理解すべき概念】

✅ ループ処理（繰り返し）
✅ if文（条件分岐）
✅ 変数やオブジェクトの扱い

川下氏：こうしたプログラミングの基本概念に抵抗がなければ、学習できます。プログラミングよりははるかにハードルが低いです。

⚠️ 注意②：社員の「AI理解」を統一する

AIの理解が人によって食い違っていること。『AIは魔法だから全部できる』と思ってしまうと、各部門の機能が機能しなくなります。

【よくある誤解】

❌ 「AIに全部任せればいい」
❌ 「AIは魔法だから何でもできる」

【正しい理解】

⭕ 「AIは人の機能を拡張・サポートするツール」
⭕ 「最後は人間が判断する」

⚠️ 注意③：「完全自動化」ではなく「8割自動化＋2割人間確認」

【推奨設計】

❌ 完全自動送信
⭕ 下書き保存 → 人間が最終確認

今後の展開｜difyでAI SaaSのPoC（実証実験）を高速化

──今後、difyをどう活用していきますか？

川下氏：API化による新規ツール開発を検討しています。difyはワークフローをAPI化できます。それを使ってWebアプリケーションを作れば、AI SaaSのベータ版が簡単に作れます。『こういうツールが市場に使われるかな？』を俊敏に検証していこうと思います。

【dify API活用の流れ】

1. difyでワークフロー構築
↓
2. API化してWebアプリに組み込み
↓
3. ベータ版を市場投入
↓
4. ユーザー反応を見ながらPDCA高速回転
↓
5. 「バズったツール」だけ本格化

作って出して、作って出して…『これはバズってるな』と思ったら、なぜ使われたのかを分析して本格化する。こういう俊敏な開発ができるのがdifyの強みです。

よくある質問（FAQ）

difyは無料で使えますか？: はい、無料プランがあります。アプリ5個まで作成可能なので気軽に始められます。
プログラミング知識は必要ですか？: コーディングは不要ですが、ループ処理・条件分岐などの基本概念の理解は必要です。
しかし、プログラミングと比べるとはるかにハードルが低いです。」
ChatGPTとの違いは何ですか？: ChatGPTは「AIと会話する」ツール、difyは「AIを業務に組み込む」プラットフォームです。
どんな業務に使えますか？: 社内Q&A・カスタマーサポート・レポート生成・議事録要約・AI機能組み込みなど幅広く活用可能です。