Difyとは？できること、料金、使い方を解説【2026年】

Difyは、生成AIアプリを短期間で試作し、改善しながら公開、運用するための基盤です。チャット画面を使うだけのサービスではなく、モデルの選択、プロンプト、ナレッジ検索、処理フロー、外部ツール、ログをまとめて管理できます。

一方、「ノーコードだから誰でもすぐ本番運用できる」「セルフホストなら自動的に安全」と考えるのは適切ではありません。業務要件、回答品質、セキュリティ、ライセンス、継続運用を含めて設計する必要があります。本記事では、2026年8月2日時点で確認できる公式情報を軸に、Difyでできることから導入手順、本番化の判断軸まで解説します。

Difyとは

Difyとは、公式GitHubで「open-source LLM app development platform」と説明されている、LLMアプリケーションの開発、運用基盤です。ソースコードは公開されていますが、公式LICENSEはApache License 2.0を基礎に追加条件を設けたmodified Apache 2.0であり、Apache License 2.0そのものではありません。読み方は一般に「ディファイ」です。Web画面を使って部品を組み合わせ、生成AIを利用したチャットボット、文章生成、社内検索、業務ワークフローなどを構築できます。

生成AIアプリの開発、運用をまとめる基盤

通常、生成AIアプリを作るには、モデルAPIの接続、プロンプト管理、データ検索、会話状態の保持、外部システム連携、評価、ログ確認、API実装などが必要です。これらを個別に開発すると自由度は高いものの、試作段階でも多くの設計と実装が発生します。

Difyは、こうした共通機能を一つの画面と実行基盤にまとめます。視覚的な操作で作れる範囲が広く、開発者以外も業務フローや指示文の改善に参加しやすい点が特徴です。同時に、APIやコード実行なども利用できるため、すべてをノーコードに限定する製品ではありません。

Dify自体がLLMなのではありません。OpenAI、Anthropicなどの外部モデルや、構成に応じた各種モデルを接続し、その上にアプリを作るオーケストレーション層です。LLMの仕組みと企業活用の基本も押さえると、モデルとDifyの役割を区別しやすくなります。

Difyの主要な構成要素

公式GitHubでは、主要機能としてWorkflow、幅広いモデル統合、Prompt IDE、RAG Pipeline、Agent、LLMOps、Backend-as-a-Serviceなどが示されています。

• Workflow：複数の処理をノードでつなぎ、条件分岐やデータ変換を含むフローを構築します。
• モデル統合：用途や方針に応じて接続するモデルを選びます。
• Prompt IDE：プロンプトを編集し、実行結果を比べながら調整します。
• RAG Pipeline：文書を取り込み、関連情報を検索して回答生成に利用します。
• Agent：LLMが状況に応じてツールを選び、複数段階の処理を進めます。
• LLMOps：実行ログや利用状況を確認し、アプリを継続的に改善します。
• Backend-as-a-Service：作成したアプリの機能をAPIとして外部システムから利用します。

このようにDifyの価値は、単一機能よりも、試作、公開、観測、改善を同じ場所で回せる点にあります。

Difyでできること

チャットボットとテキスト生成アプリ

問い合わせ対応、規程案内、文章の要約、メール案作成、情報抽出などのアプリを作れます。会話形式だけでなく、入力を受け取って決まった形式の文章を返すアプリにも対応できます。

企業利用では、目的を「何でも答えるAI」に広げすぎないことが重要です。たとえば、対象を特定部署の規程案内に限定し、参照文書と回答できない条件を明確にしたほうが評価しやすくなります。最初から全社の質問を扱おうとすると、データ整備と権限設計が複雑になります。

Workflowによる業務フローの自動化

Workflowでは、入力、分類、条件分岐、LLM処理、知識検索、コード実行、出力といったノードを接続できます。問い合わせ内容を分類して担当別の回答案を作る、長文から必要項目を抽出して所定形式に整えるなど、複数工程を可視化できます。

処理の流れが画面上に表れるため、業務担当者と開発者が認識を合わせやすくなります。ただし、外部システムへの書き込みや重要な判断を自動化する場合は、承認工程、再実行時の重複防止、タイムアウト、例外処理を設計しなければなりません。

RAGによる社内情報の検索、回答

RAGは、質問に関連する文書を検索し、その内容をLLMへ渡して回答を生成する仕組みです。Difyではナレッジを用意し、文書の分割や検索設定を調整してアプリから利用できます。社内規程、製品資料、マニュアルなど、根拠文書に基づく回答を作りたい場面で候補になります。

もっとも、文書を登録するだけで正確な回答が保証されるわけではありません。原本の鮮度、重複、アクセス権、分割単位、検索精度、回答プロンプトを検証する必要があります。詳細は企業向けRAGの仕組み、構築手順で解説しています。

Agentと外部ツール連携

Agentでは、LLMが目的に合わせてツールを選択し、情報取得や処理を進めます。柔軟性がある一方、実行経路が毎回同じとは限らず、コストや結果の予測が難しくなる場合があります。定型処理はWorkflow、状況に応じた探索はAgentというように使い分けると設計しやすくなります。

外部ツールとの連携では、認証情報、権限範囲、送信データ、失敗時の挙動を確認します。AIと外部データ、ツールを接続する考え方を広げたい方は、MCP（Model Context Protocol）の解説も参照してください。

API公開とLLMOps

Difyで作成したアプリは、Webアプリとして利用するだけでなく、APIを介して既存の社内システムや顧客向けサービスへ組み込めます。これにより、試作したプロンプトやワークフローを別システムから呼び出せます。

また、実行ログを確認し、意図しない回答や失敗した入力を改善材料にできます。本番運用ではログを見るだけでなく、評価データセット、合格基準、変更履歴、担当者、障害時の切り戻し方法を定めることが重要です。

DifyとChatGPTの違い

DifyとChatGPTは競合する場面もありますが、基本的な役割が異なります。ChatGPTは利用者が対話画面からAIを使うサービスです。一方、Difyは複数のモデルやデータ、処理を組み合わせ、独自の生成AIアプリを作って運用するための基盤です。

比較項目	Dify	ChatGPT
主な役割	LLMアプリの開発、運用基盤	対話型AIサービス
モデル	接続先を構成に応じて選択	サービス内で提供されるモデルを利用
業務フロー	ノードで複数処理を設計可能	主に対話や提供機能を利用
RAG	ナレッジと検索条件を設計可能	提供範囲内のファイル、知識機能を利用
公開方法	WebアプリやAPIとして提供	ChatGPT上で利用、共有
運用責任	アプリ設計、モデル、データ、評価を利用側が広く担当	サービス仕様の範囲で利用側が設定、管理

個人やチームが汎用的な対話AIをすぐ使うなら、ChatGPTが簡潔な選択肢です。複数工程の固定化、独自データ検索、外部システム組み込み、モデルの切り替えが必要ならDifyを検討しやすくなります。どちらか一方に統一せず、汎用対話はChatGPT、業務アプリはDifyという併用も考えられます。

Cloud、Community、Enterpriseの違い

Difyの提供形態は、大きくCloudとSelf-hosted & Enterpriseに分けて考えると理解しやすくなります。公式料金ページでは、CloudにSandbox、Professional、Team、Self-hosted & EnterpriseにCommunity、Enterpriseが掲載されています。

選択肢	概要	向いている状況	主な確認点
Cloud	Dify側が提供するクラウドサービス	早く試したい、基盤運用を減らしたい	利用上限、データ取扱い、リージョン、組織機能
Community	無料のセルフホスト版	自社環境で検証、管理したい	構築、更新、監視、バックアップ、障害対応
Enterprise	企業向けの商用選択肢	組織的な管理、支援要件がある	必要機能、サポート、契約、導入構成、見積もり

Cloudはサーバー構築の負担を抑えて始められます。一方、データの扱いや社内規程との適合は利用企業側で確認が必要です。Communityは配置先を選べますが、DifyだけでなくOS、コンテナ、データベース、ネットワークなどの運用責任を負います。

Enterpriseの具体的な対応範囲は、自社要件を整理して公式窓口へ確認します。「Enterpriseならすべて安全」「セルフホストなら規程に適合する」と提供形態だけで判断してはいけません。

Difyの料金体系

2026年8月2日時点の公式料金ページでは、CloudにSandbox（無料）、Professional、Teamがあり、Self-hosted & EnterpriseにはCommunity（無料）とEnterprise（Custom）が示されています。価格や上限は変更される可能性があり、動的表示の内容を正確に固定できないため、本記事では金額を記載しません。契約前に公式料金ページで最新情報を確認してください。

無料プランや無料のCommunityは、Difyに関するすべての費用がゼロという意味ではありません。検証規模、必要な組織機能、運用体制を踏まえて総費用で比べる必要があります。

プラン料金以外にかかる費用

Difyの利用では、次の費用が別途発生し得ます。

• 接続するLLMの入力、出力に応じたAPI料金
• 埋め込みモデルや再ランキングモデルの利用料金
• ストレージ、ネットワーク、監視などのクラウド費用
• Communityを動かすサーバーやバックアップの費用
• 認証、セキュリティ対策、外部システム連携の開発費
• 品質評価、データ整備、更新、問い合わせ対応の人件費

概算時は「1回の平均入出力」「月間実行回数」「検索対象データ量」「保存期間」を置き、通常時と利用増加時の両方を試算します。高性能モデルを全工程に使わず、分類や整形には適切な軽量モデルを選ぶ方法もあります。ただし、安さだけで選ばず、品質評価を通して判断してください。

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Difyのメリット

PoCの初速を上げやすい

共通機能が用意されているため、モデルAPIへの接続や簡易UIを一から実装せず、業務仮説の検証へ進めます。画面上でフローを変更でき、業務担当者のフィードバックを反映しやすいことも利点です。

モデルや機能を組み合わせやすい

一つのモデルだけにアプリ設計を閉じず、用途に応じて接続先を検討できます。RAG、Workflow、Agent、API公開が同じ基盤にあるため、試作時の部品選定を簡略化できます。ただし、対応モデルや機能の詳細は利用時点の公式ドキュメントで確認が必要です。

処理を可視化しやすい

Workflowにより処理の順序や分岐を共有できます。コードだけで実装した場合より、業務部門がレビューしやすい場面があります。可視化は、属人化を自動的に解消するものではないため、命名規則、説明、変更承認、版管理も合わせて整備します。

ソースコードを確認し、自社環境へ配置できる

Communityを自社環境へ展開でき、要件に応じた配置を検討できます。ソースコードを確認できることも選定材料になります。ただし、ソースコードが公開されていることと、利用条件がないことや保守負担が小さいことは同義ではありません。公式LICENSEの追加条件を確認し、更新判断や脆弱性対応を担う体制を整える必要があります。

導入前に知りたい注意点

第一に、LLMの誤回答はDifyを使ってもなくなりません。RAGを導入しても、検索漏れ、古い文書、曖昧な質問、モデルの解釈により不正確な回答が生じます。重要判断は人が確認し、根拠表示や回答拒否の条件を設けます。

第二に、ノーコード／ローコードでも設計知識は必要です。業務を分解し、入力と出力を定義し、例外を扱い、評価する作業は残ります。プロンプトの基本についてはプロンプトエンジニアリングの実践ガイドも参考にしてください。

第三に、外部サービスへの依存を把握する必要があります。接続先モデルの仕様、料金、障害、プラグインやAPIの変更がアプリへ影響します。代替モデルへの切り替え手順、利用上限、タイムアウト、障害時の案内を事前に決めます。

第四に、更新管理が必要です。Communityでは新機能を追うだけでなく、リリースノートを確認し、検証環境で互換性を確かめてから本番へ反映します。設定やデータのバックアップ、復旧試験も欠かせません。

商用利用とライセンスの考え方

Difyの公式LICENSEは、Apache License 2.0を基礎に追加条件を設けたmodified Apache 2.0であり、Apache License 2.0そのものではありません。そのため、ソースコードが公開されていても、制約なく自由に使えると一括りにすべきではありません。

公式LICENSEでは、Difyのソースコードを用いてマルチテナント環境を運営する場合は書面による許可が必要であり、Difyコンソールのフロントエンドにあるロゴや著作権表示を削除または変更してはならないと記載されています。社内業務で利用する、Difyで作ったアプリを顧客へ提供する、Dify自体に相当するサービスを複数組織へ提供する、といった形態は同じではありません。

商用利用を検討する際は、少なくとも以下を整理してください。

1. 誰がDify本体を操作するのか
2. 単一組織向けか、複数顧客を収容するマルチテナントか
3. frontendを改変、再配布するか
4. Dify本体と、Difyで作成したアプリのどちらを提供するか
5. 接続するモデル、プラグイン、データにも別の利用条件がないか

個別案件の適法性は、本記事だけで判断できません。提供形態が追加条件に該当し得る場合は、最新の公式LICENSEを読み、必要に応じてDify側や法務の専門家へ確認してください。

セキュリティの責任分界

Difyのセキュリティは、製品機能だけで決まりません。Dify、利用企業、接続するモデル事業者、インフラ事業者、外部ツールの間で責任を分けて考える必要があります。

共通して利用企業が担うこと

Cloudとセルフホストのどちらでも、利用企業は投入してよいデータを定義し、利用者と権限を管理し、目的外利用を防ぐ必要があります。個人情報、営業秘密、契約上の機密情報を扱うなら、保存先、送信先、学習利用の有無、保持期間、削除方法を確認します。

APIキーは必要最小限の権限で発行し、ソースコードや共有文書へ直接書かず、定期的な見直しと漏えい時の失効手順を用意します。ログにも入力文や検索結果が残り得るため、閲覧権限と保存期間を設計します。プロンプトインジェクション、過剰なツール権限、機密情報の出力にも対策が必要です。

Cloudで確認すること

Cloudでは、Difyの基盤運用をサービス提供側へ委ねられる一方、自社のデータ分類や設定責任は残ります。利用規約、プライバシー関連文書、セキュリティ開示、データの保管、処理、契約プランで利用できる管理機能を確認します。公式のセキュリティ情報はsecurity.dify.aiで確認できます。

また、Dify Cloudだけでなく、接続するLLMや外部APIのデータ取扱いも別途評価します。Difyが処理経路の中心でも、実データが複数サービスへ渡る構成があるためです。

セルフホストで増える責任

セルフホストでは配置先を管理できますが、OS、Docker、ネットワーク、データベース、認証、証明書、シークレット、監視、バックアップ、脆弱性対応を自社または委託先で担います。初期状態のままインターネットへ公開せず、アクセス経路、ファイアウォール、認証連携、管理画面の保護を設計してください。

「データが自社環境にある」だけでは安全とはいえません。運用担当者、パッチ適用期限、監視通知先、復旧目標、インシデント対応手順まで決めて初めて、セルフホストの統制を活かせます。

Dify Cloudの始め方

Cloudは、基盤構築をせず機能を確認したい場合に向いています。画面やプランの仕様は更新されるため、実際の表示と公式ドキュメントを優先してください。

1. 公式サイトからアカウントを作成する
   業務利用では、個人任せにせず管理主体となる組織、担当者を決めます。
2. Workspaceを準備する
   メンバー、役割、命名規則を定めます。
   最初は検証参加者を絞ります。
3. モデルを接続する
   利用するモデルプロバイダーの設定を行います。
   APIキーの管理方法、利用上限、データ条件を確認します。
4. アプリの種類を選ぶ
   単純な対話、文章生成か、複数工程を持つWorkflowかをユースケースに合わせて選びます。
5. プロンプトやフローを作る
   目的、禁止事項、出力形式を明確にし、必要ならナレッジや外部ツールを接続します。
6. テストする
   正常な質問だけでなく、曖昧な入力、対象外質問、機密情報を求める入力、長文でも確認します。
7. 限定公開して評価する
   少人数で利用し、回答品質、時間、費用、失敗内容を記録します。
   合格基準を満たすまで全社展開しません。

最初のアプリには、正解を確認しやすく、誤りが直ちに重大事故へつながらない業務を選ぶのが現実的です。

Docker Composeでセルフホストする方法

公式GitHub READMEで示される最低要件は、CPU 2コア以上、RAM 4GiB以上、Docker Compose v2.24.0以上です。これは起動の最低要件であり、本番環境の推奨サイジングではありません。利用者数、同時実行、文書量、ワーカー処理、可用性に応じた設計が必要です。

基本的な起動の流れは次のとおりです。コマンドや環境変数はリリースにより変わる可能性があるため、実施時は公式GitHubの最新READMEを確認してください。

git clone https://github.com/langgenius/dify.gitcd dify/dockercp .env.example .envdocker compose up -d

起動前に.envを確認し、初期値をそのまま本番利用しないでください。シークレットの生成、保管、公開URL、メール、ストレージ、データベース、プロキシなど、構成に必要な設定を行います。起動後はコンテナの状態とログを確認し、管理画面へアクセスします。

本番化では、最低限次の作業を追加します。

• 検証、本番環境の分離
• TLSとアクセス制御
• 管理者アカウントと認証方針の整備
• APIキー、パスワード、シークレットの安全な保管
• 永続ボリュームとデータベースのバックアップ
• CPU、メモリ、ディスク、エラー、ジョブ滞留の監視
• バージョン固定、更新前テスト、切り戻し手順
• 外部モデルやツールへの通信制御
• 障害復旧とバックアップ復元の定期テスト

Docker Composeで起動できることと、可用性、セキュリティを満たす本番基盤を運用できることは別です。社内にコンテナ運用の担当者がいない場合は、CloudやEnterpriseも比較してください。

PoCから本番運用までのロードマップ

1. 業務課題と責任者を決める

「AIを使う」ではなく、誰のどの作業をどう支援するかを定義します。現行手順、入力データ、期待出力、最終判断者、誤りの影響を書き出します。業務責任者と技術責任者の両方を置きます。

2. データとリスクを確認する

利用データを公開情報、社内情報、機密情報、個人情報などに分類します。利用できないデータはPoC前に除外します。RAGなら、原本の管理者、更新頻度、アクセス権、廃止文書の扱いを決めます。

3. 小さなPoCを作る

対象部署、文書、機能を絞り、CloudかCommunityを選びます。最初からAgentで自由度を高めるのではなく、定型化できる部分はWorkflowで明示します。比較対象として現行手順や単純なプロンプトも残します。

4. 評価セットで判定する

実際の業務を代表する質問を用意し、正確性、根拠、回答拒否、形式、処理時間、実行費用を確認します。平均だけでなく、誤りが許容できない質問を分けて評価します。数値目標は業務リスクから自社で設定し、都合のよい質問だけで判断しないことが重要です。

5. セキュリティ、法務、運用審査を行う

データフロー、委託先、利用規約、ライセンス、権限、ログ、保存期間、インシデント対応を確認します。顧客向け提供なら、誤回答時の表示、問い合わせ先、利用条件も整備します。

6. 本番設計と段階展開を行う

可用性、容量、監視、バックアップ、更新、サポート体制を決めます。少人数または限定業務から開始し、問題が起きた場合に停止、切り戻しできる状態で範囲を広げます。

7. 継続的に改善する

失敗ログと利用者フィードバックを分類し、データ、検索、プロンプト、モデル、フローのどこを直すか判断します。変更後は同じ評価セットで再検証します。利用されない、品質が基準を満たさない、運用費が効果に見合わない場合の縮小、終了基準もあらかじめ決めておきます。

Difyが向く企業、向かない企業

Difyが向く企業

• 生成AIアプリのPoCを短期間で形にしたい
• RAGや複数工程のワークフローを画面上で設計したい
• 業務部門と開発部門が同じフローを見ながら改善したい
• モデルを比較し、用途に応じて選択肢を持ちたい
• WebアプリだけでなくAPIで既存システムへ組み込みたい
• Cloudまたはコンテナ基盤を継続運用する担当を置ける

Difyが向かない可能性がある企業

• 対象業務と評価基準がなく、AI導入自体が目的になっている
• 誤りを人が確認できない高リスク判断を完全自動化したい
• ミリ秒単位など厳格なリアルタイム性能が中心要件である
• 高度に独自化したUIや実行基盤を細部まで制御したい
• セルフホストを希望するが、更新、監視、障害対応の担当がいない
• 外部モデルへのデータ送信可否を整理できていない

Difyが向かないから生成AIを使えないわけではありません。既存SaaS、専用製品、コード中心のフレームワーク、独自開発を比較し、要件に最も合う手段を選ぶべきです。

Difyに関するよくある質問（FAQ）

Q1. Difyは無料で使えますか？

はい。公式料金ページにはCloudのSandboxと、セルフホストのCommunityが無料の選択肢として掲載されています。ただし、利用上限があり得るほか、LLM API、埋め込みモデル、サーバー、ストレージ、運用作業などの費用は別途発生し得ます。最新のプラン条件は公式料金ページで確認してください。

Q2. Difyは日本語で使えますか？

日本語を扱うアプリを構築できます。回答品質はDifyだけでなく、接続するモデルの日本語性能、プロンプト、RAGの文書品質、検索設定に左右されます。自社の用語、表記揺れ、長文、曖昧な質問を含む評価セットで確認してください。

Q3. Difyはプログラミングなしで使えますか？

基本的なチャットアプリやワークフローは画面操作で構築できます。一方、外部API連携、独自ロジック、認証、本番インフラ、高度な例外処理では技術知識や実装が必要です。「コードを書かずに試せる範囲が広い」と捉えるのが適切です。

Q4. Difyで社内データを扱っても安全ですか？

一律には判断できません。Cloudかセルフホストか、接続モデル、保存、送信先、権限、ログ、保持期間、ネットワーク構成によってリスクが変わります。社内のデータ分類とセキュリティ基準に照らし、処理経路全体を確認してください。セルフホストでも設定や更新が不十分なら安全とはいえません。

Q5. DifyとLangChainなどの開発フレームワークはどう使い分けますか？

Difyは視覚的な構築、共通機能、公開、運用をまとめて利用したい場合に向きます。コード中心のフレームワークは、処理やアーキテクチャを細かく制御したい場合に適しています。PoCはDifyで行い、要件が固まってから一部を独自実装する方法もあります。チームの技術力、納期、独自性、長期保守で判断してください。

まとめ

Difyとは、Workflow、モデル統合、Prompt IDE、RAG Pipeline、Agent、LLMOps、Backend-as-a-Serviceを備えた、ソースコード公開型のLLMアプリ開発、運用基盤です。生成AIアプリを素早く試し、業務部門と改善を進めやすい一方、本番導入には品質評価、総費用、ライセンス、セキュリティ責任分界、継続運用の設計が欠かせません。

まずは対象業務を一つ選び、誤回答の影響と合格基準を定めて、小規模なPoCを行いましょう。Cloudは基盤運用を抑えて始めたい場合、Communityは自社環境で運用責任を担える場合の候補です。企業向け要件や支援が必要ならEnterpriseも含めて比較します。

Difyを使ったAI導入を、PoCで終わらせず本番運用へつなげたい方へ
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公式一次情報

• Dify公式サイト
• Dify公式ドキュメント
• Dify公式料金ページ
• Dify公式GitHubリポジトリ
• Dify公式LICENSE
• Dify Security

※本記事は2026年8月2日時点の一般公知情報と公式一次情報をもとにしています。機能、画面、料金、利用条件は変更される可能性があるため、導入、契約時は必ず最新の公式情報をご確認ください。