【2026】Difyで何ができる？8つの機能や使用方法を紹介

AIを業務に活用したいと考えても「専門知識がない」「開発リソースがない」という課題に直面し、諦めてしまう企業は少なくありません。Difyを使えば、プログラミングスキルがなくても、自社の課題に応じたAIアプリケーションを構築できます。

この記事では、Difyで何ができるのか、主な機能や使用方法、導入時の注意点まで詳しく解説します。

Difyとは｜主な特徴7選

ここではDifyの主な特徴として、以下の7つを紹介します。

1. ノーコードでAIアプリケーションを構築できる
2. オープンソースで無料から始められる
3. 複数の大規模言語モデルに対応している
4. RAG機能で独自データを学習させられる
5. 直感的なビジュアルエディタで操作できる
6. クラウド版とオンプレミス版の両方で運用できる
7. 豊富なテンプレートで即座に開発を開始できる

ノーコードでAIアプリケーションを構築できる

Difyの最大の特徴は、コーディングスキルを必要とせずにAIアプリケーションを作成できる点にあります。従来のシステム開発では専門的なプログラミング知識が求められましたが、Difyではビジュアルインターフェースを通じて直感的に操作が可能です。

ドラッグ&ドロップの操作だけでワークフローを組み立てられるため、非エンジニアの業務担当者でも自らAIツールを構築できます。

ノーコードでのアプリケーション開発については、以下の記事でも解説しているのであわせて参考にしてください。

【2026】ノーコードでのアプリ開発とは？おすすめツール8選と活用事例

オープンソースで無料から始められる

Difyはオープンソースソフトウェアとして公開されており、誰でも無償で利用を開始できます。ソースコードが公開されているため透明性が高く、必要に応じてカスタマイズも可能です。

無料プランでも基本的な機能を十分に活用でき、小規模なプロジェクトや検証段階での導入に適しています。Difyで何ができるかを試す段階では、コストをかけずに効果を確認できる点がメリットになるでしょう。

複数の大規模言語モデルに対応している

Difyは単一のAIモデルに依存せず、GPT-4をはじめとする多様な大規模言語モデルに対応しています。OpenAI・Anthropic・Azure OpenAIなど、主要なプロバイダーのモデルを切り替えて使用できる柔軟性があります。

用途やコスト、性能要件に応じて最適なモデルを選択できるため、プロジェクトごとに最良の選択が可能です。

RAG機能で独自データを学習させられる

RAG（Retrieval-Augmented Generation）機能により、企業固有の文書やデータベースをAIに学習させられます。一般的な言語モデルでは対応できない専門知識や社内情報を活用したAIアプリケーションの構築が実現します。

Difyで何ができるかを考える際、独自のナレッジベースを参照させられる点は重要な要素です。外部に情報を送信せずに自社データを扱えるため、機密性の高い情報を安全に活用できる環境が整っています。

直感的なビジュアルエディタで操作できる

Difyのビジュアルエディタは、複雑なワークフローを視覚的に設計できる設計になっています。各処理をノードとして配置し、線でつなぐ形式で論理構造を組み立てられるため、全体の流れを把握しやすいでしょう。

インターフェースが直感的に設計されているため学習コストが低く、初めてDifyに触れる方でもスムーズに開発を進められます。

クラウド版とオンプレミス版の両方で運用できる

Difyはクラウド環境とオンプレミス環境の両方で運用できる柔軟性を持っています。

クラウド版では、インフラ管理の手間をかけずに素早く導入でき、スケーラビリティにも優れています。一方、オンプレミス版では自社サーバー内で完結するため、厳格なセキュリティポリシーがある企業でも安心して利用可能です。

豊富なテンプレートで即座に開発を開始できる

Difyには用途別に設計された多数のテンプレートが用意されており、すぐに開発をスタートできます。チャットボット・文書要約・翻訳ツールなどの機能がテンプレート化されているため、ゼロから設計する必要がありません。

テンプレートをベースにカスタマイズを加えられるため、開発時間を大幅に短縮できます。

Difyで何ができる？主な機能8選

ここではDifyで何ができるか、以下8つの視点から解説します。

1. 社内ナレッジを参照するチャットボットの構築
2. 業務文書の自動要約・情報抽出
3. カスタマーサポートの自動化
4. 社内データベースで活用した情報検索
5. 多言語翻訳・文章校正
6. 営業資料・提案書の自動生成
7. 外部APIやツールとの連携
8. 音声入力による議事録作成

社内ナレッジを参照するチャットボットの構築

Difyで何ができるかを考える際、最も代表的な活用例が社内ナレッジを参照するチャットボットの構築です。

企業内に散在するマニュアルや規定、過去の議事録といった情報をナレッジベースに登録すれば、従業員からの質問に自動で回答するシステムが完成します。総務や人事への問い合わせ対応を削減でき、担当者は本来の業務に集中できるでしょう。

業務文書の自動要約・情報抽出

Difyでは、大量の業務文書から必要な情報を抽出する機能も構築できます。会議資料やレポート、契約書といった長文ドキュメントをアップロードすれば、AIが要点を自動で抽出し簡潔にまとめてくれます。

従来は人が時間をかけて読み込んでいた作業を数秒で完了させられるため、業務効率が劇的に向上するでしょう。複数のファイルを横断して情報を取得する処理にも対応しており、分散した情報源からのデータ収集も自動化できます。

カスタマーサポートの自動化

顧客からの問い合わせに24時間対応できるチャットボットを、Difyで構築する企業が増えています。製品マニュアルやFAQをナレッジとして登録しておけば、顧客の質問内容に応じて適切な回答を即座に提示可能です。

定型的な質問はAIが処理し、複雑な案件のみを有人対応にエスカレーションする設計も可能です。Difyで何ができるかを考えた際、顧客満足度向上とコスト削減の両立を実現できる機能として注目されています。

社内データベースを活用した情報検索

企業が蓄積してきた膨大なデータベースをDifyと連携させれば、自然言語での情報検索システムを構築できます。専門的なクエリ言語を使わなくても、日常的な言葉で質問するだけで必要なデータにアクセスできるようになります。

営業データや在庫情報、顧客管理システムといった業務システムとの連携も可能です。検索結果は対話形式で提示されるため、追加の質問を重ねながら深掘りした情報収集ができるでしょう。

多言語翻訳・文章校正

Difyで何ができるかを検討する際、言語の壁を越えたコミュニケーション支援も重要な選択肢になります。Difyを活用すれば、メールや報告書の翻訳を自動化し、業務スピードを大幅に向上させられます。

単なる機械翻訳ではなく、業界用語や社内の表現ルールを学習させられるため、精度の高い翻訳が実現します。文章の校正機能も搭載でき、誤字脱字のチェックや表現の統一を自動で行えるでしょう。

営業資料・提案書の自動生成

営業活動において資料作成は多くの時間を要する作業ですが、Difyではテンプレートと顧客情報を組み合わせて自動生成する仕組みを構築できます。過去の成功事例や製品情報をナレッジとして登録しておけば、顧客の業種や課題に応じた最適な提案書を数分で作成可能です。

新人営業でもベテランと同等の資料を作成できるようになるため、組織全体の営業力底上げにもつながるでしょう。

外部APIやツールとの連携

DifyをSlackやTeams、GoogleスプレッドシートといったビジネスツールとAPI接続すれば、既存の業務フローにAI機能をシームレスに組み込めます。データの自動転記や定期レポートの生成、アラート通知といった処理を自動化する設定も可能です。

カスタムAPIを作成して独自システムと統合する選択肢もあり、Difyで何ができるかの幅は連携次第で無限に広がります。

音声入力による議事録作成

会議の効率化に貢献する機能として、音声入力による議事録作成もDifyで実現できます。会議中の発言を音声認識で自動的にテキスト化し、AIが内容を整理して見やすい議事録として出力します。

発言者の特定や要約、次回のアクションアイテムの抽出といった処理も自動化可能です。会議後の議事録作成作業が不要になり、参加者は会議内容に集中できるようになるでしょう。

【場面別】Difyの使用方法

Difyを利用する際には、ブラウザ上で動作するクラウド版と、自社サーバーにインストールするローカル版の2つの選択肢があります。それぞれ導入の難易度や運用形態が異なるため、自社の環境やセキュリティ要件に応じて適切な方法を選択する必要があるでしょう。

ブラウザでの使用方法

ブラウザでDifyを使用する手順は、以下のとおりです。

1. Dify公式サイトにアクセスしアカウント登録を行う
2. 使用するLLMのAPIキーを設定画面から登録する
3. テンプレートまたは新規作成でアプリケーションを選択する
4. プロンプトや応答形式などの基本設定を入力する
5. ナレッジベースに必要なファイルやデータをアップロードする
6. プレビュー機能で動作確認を実施する
7. 問題がなければアプリケーションを保存し公開する

ブラウザ版のDifyは、アカウント登録さえ済ませればすぐに利用を開始できる手軽さが魅力です。GitHubやGoogleアカウントを使った認証にも対応しており、煩雑な手続きは不要になります。

ローカルでの使用方法

ローカル環境でDifyを使用する手順は、以下のとおりです。

1. 使用するパソコンにDockerとDocker Composeをインストールする
2. GitHubからDifyのソースコードをクローンする
3. ターミナルでDifyのdockerディレクトリに移動する
4. docker compose upコマンドでコンテナを起動する
5. ブラウザでlocalhost:3000にアクセスする
6. 初回ログイン時に管理者アカウントを設定する
7. 以降はブラウザ版と同様の手順でアプリケーションを構築する

ローカル版のDifyは、自社サーバー内で完全に管理できるため高度なセキュリティを実現できます。機密情報や個人データを外部クラウドに送信する必要がなく、企業のコンプライアンス要件を満たしやすい構成です。

Dify使用時の注意点6選

ここでは、Dify使用時の注意点を6つ紹介します。

1. 無料プランには利用制限がある
2. 商用利用には条件とライセンス確認が必要になる
3. LLMのAPIキーとコストは別途必要になる
4. ハルシネーション（誤情報生成）のリスクがある
5. セキュリティポリシーに応じた運用形態の選択が必須になる
6. プロンプト設計の品質が成果を左右する

無料プランには利用制限がある

Difyの無料プランは手軽に始められる反面、利用できる範囲には明確な制限が設けられています。月間のメッセージクレジットは200件までとなっており、作成可能なアプリケーション数も10個に制限されます。

小規模な検証や個人利用であれば問題ありませんが、本格的な業務活用を想定する場合には有料プランへの移行が必要になるでしょう。

Difyの無料利用に関する注意点は以下の記事でも詳しく解説しているので、あわせて参考にしてください。

【2026】Difyは何ができる？無料の使い方や無料枠・料金・ログイン方法も解説

商用利用には条件とライセンス確認が必要になる

Difyはオープンソースとして提供されていますが、商用利用にはいくつかの条件が存在します。マルチテナント型のSaaSサービスとして第三者に提供する場合や、Difyのロゴや著作権表示を削除・変更する際には、商用ライセンスの取得が求められます。

Apache License 2.0に基づいて公開されているため基本的には自由に利用できますが、ビジネスチームへの確認が必要なケースもあるでしょう。

LLMのAPIキーとコストは別途必要になる

Dify自体は無料で利用できても、実際にAI機能を動かすにはLLMプロバイダーのAPIキーが必要です。OpenAIやAnthropicといったサービスは従量課金制を採用しており、利用するトークン数に応じて費用が発生します。

大量の問い合わせを処理するチャットボットを運用すれば、月額数万円から数十万円のコストになる可能性もあるでしょう。

ハルシネーション（誤情報生成）のリスクがある

生成AIを活用する際には、ハルシネーションと呼ばれる誤情報生成のリスクが常に存在します。特に専門的な知識や数値データを扱う場合には、人間による確認プロセスを必ず組み込む必要があるでしょう。

RAG機能で信頼できる情報源を参照させる設計や回答の根拠を明示する仕組みを導入すれば、リスクを一定程度軽減できます。

セキュリティポリシーに応じた運用形態の選択が必須になる

企業がDifyを導入する際には、自社のセキュリティポリシーに適合した運用形態を選択する必要があります。

機密情報や個人情報を扱う場合には、クラウド版ではなくオンプレミス版がおすすめです。データの保存場所やアクセス権限の管理、通信の暗号化といった要素を慎重に検討しなければなりません。

プロンプト設計の品質が成果を左右する

Difyで構築するAIアプリケーションの性能は、プロンプト設計の品質に大きく依存します。

曖昧な指示や不十分な文脈情報しか与えなければ、期待した回答は得られません。具体的な役割定義や出力形式の指定、制約条件を丁寧に設計する必要があるでしょう。

Difyで何ができるかは体系的な学習が必須

効率的にDifyを活用し、できることの幅を広げるためには、体系的な学習が有効です。生成AIセミナーでは、実践的なプロンプトエンジニアリングをはじめとした以下の内容を学べます。

• 生成AIと大規模言語モデル（LLM）の仕組み
• AI（機械学習）の本質
• ChatGPT・Copilotの高度な活用方法
• 情報漏洩リスクや利活用のガイドライン

Difyで何ができるかは、使う人のスキル次第で大きく変わります。プロンプトの構造や文脈の与え方、制約条件の設定方法を理解すれば、AIから引き出せる価値は飛躍的に向上するでしょう。

セミナーでは業務に直結する実践的な知識を習得でき、学んだ内容をすぐにDifyでの開発に活かせます。

Difyでできることについてまとめ

Difyは、プログラミング知識がなくても自社専用のAIアプリケーションを構築できる画期的なプラットフォームです。社内ナレッジの検索や業務文書の要約、カスタマーサポートの自動化など、Difyで何ができるかの範囲は非常に広く、業務効率化の可能性を大きく広げてくれます。

ただし、初めて触れる方にとっては、APIキーの設定やナレッジベースの登録、ワークフローの構築といった手順に戸惑う場面もあるかもしれません。焦らず、一つひとつの工程を丁寧に進めていく姿勢が大切です。