Difyとは？ノーコードでAIエージェント・RAG・ワークフローまで作れるツールの使い方をわかりやすく解説
- Difyは、ノーコードでAIエージェント・RAG・ワークフローを構築できるオープンソースのAIアプリ開発基盤
- 無料のクラウド版とセルフホスト版があり、本格運用には有料プランも選べる
- 商用利用は可能だが、マルチテナントSaaSでの提供やロゴの変更には別途ライセンスが必要
Dify（ディファイ）とは、米LangGenius, Inc.が開発するノーコードでAIエージェントやRAG、ワークフローを作れるオープンソースのAIアプリ開発基盤です。GitHubのスター数は15万以上（2026年10月時点）にのぼります。
とはいえ、「無料でどこまで使える？」「ChatGPTと何が違う？」と気になる方も多いでしょう。この記事では、Difyの機能や料金、始め方、類似ツールとの違いまで解説します。ぜひ最後までご覧ください。
＼生成AIを活用して業務プロセスを自動化／
Difyとは
Difyは、AIエージェント・ワークフロー・RAGをGUIで構築し、ログ確認や改善（LLMOps）まで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が込められています。
Difyに、チャットボット作成ツールの印象を持つ方も多いでしょう。しかし2026年10月時点では、業務自動化のワークフローやエージェント設計、RAGの前処理から検索、外部ツール連携までをまとめて扱えます。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」ための土台です。
本来、LLMを使ったアプリ開発や運用には、AIの専門知識やプログラミング技術が求められる場合があります。しかし、Difyを活用すれば難しいコーディング作業は必要なく、直感的にアプリケーションを構築できます。
オープンソースモデル
Difyの大きな特徴は、ソースコードがオープンソースで公開されており、無料で使い始められる点です。無料で使う方法は、主に2つあります。
1つ目は、自社のサーバーにインストールして使う「セルフホスト版（コミュニティ版）」です。ソフトウェア自体は無料で、サーバー費用やLLMのAPI利用料だけで運用できます。
2つ目は、Difyの公式サイト上で使う「クラウド版」です。無料のSandboxプランが用意されており、アカウントを作成するだけで基本機能を試せます。
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には、文章の要約や翻訳、問い合わせ対応のチャットボットなど、業務でよく使われる用途のテンプレートが数多く用意されています。
テンプレートを選ぶと、アプリの設定やワークフローがあらかじめ組まれた状態で始められるため、ゼロから構築するよりも短時間で目的のアプリを作れます。
テンプレートは、プロンプトや使うモデル、つなぐツールを自社の業務に合わせて書き換えるだけで使えるのも利点です。「何から始めればいいかわからない」「どの順番で組めばいいかわからない」といった、初めての方がつまずきやすい点も解消しやすいでしょう。
なお、使えるAIモデルはOpenAI・Anthropic・Googleなど多数の提供元から選べ、「設定」の「モデルプロバイダー」から追加できます。
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環境を構築できます。
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社外へ送信されるリスクを最小限に抑えられます。
高度なセキュリティ要件を満たしつつ運用の自由度も確保したい組織にとって、社内で完結できるDifyは有力な選択肢になるでしょう。
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。
ライセンスは「Dify Open Source License」で、Apache License 2.0に独自の追加条件を加えたものです。
社内システムのバックエンドとして使ったり、企業向けのアプリ開発基盤として導入したりといった一般的な使い方であれば、特別なライセンス契約は必要ありません。
活用例としては、コンテンツクリエイターがブログ記事の制作に使ったり、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たりするケースが考えられます。
ただし、以下の2つに該当する場合は、開発元に問い合わせて商用ライセンスを取得する必要があります。
- Difyのソースコードを使い、Dify.AIのサービスと同じような複数企業向け（マルチテナント）のSaaSを運営する場合
- Difyの画面（コンソール）上のロゴや著作権表示を削除・変更する場合
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活用方法を見てみましょう。
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10月時点の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の品質に関わる工程を見える化できるようになりました。
また、2025年12月には、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。
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しやすいアップデートでしょう。
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、Difyのマーケットプレイスから「Tavily」や「Firecrawl」などのプラグインを追加すれば、Web検索の結果や指定したWebページの内容をアプリの回答に活用できます。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。
ビジネスでの活用
Difyの「最初から作成」で選べるアプリの種類は、以下の5つです。
- チャットボット
- テキストジェネレーター
- エージェント
- ワークフロー
- チャットフロー
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、生成AIによるテキスト生成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文章を生成できるのも強みです。
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。
チャットフローは、ワークフローの仕組みに会話の流れを組み合わせたアプリです。前の会話内容を踏まえながら、社内問い合わせ窓口のような複数回のやり取りが必要なチャットボットを細かく設計できます。
公式でも、ワークフローとチャットフローが主要なアプリタイプとして推奨されています。
DifyのMCP対応でできること
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社内ユースケースと相性が良いでしょう。
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を使うメリット
Difyを導入すると、AIアプリを企画してから社内で使い始めるまでの期間を大きく短縮できます。ここでは、企業がDifyを導入する主なメリットを3つ紹介します。
- PoCを短期間で回せる
- 作ったアプリをすぐ社内に共有できる
- 運用しながら改善を続けられる
PoCを短期間で回せる
Difyでは、テンプレートや画面上の操作でアプリを組み立てられるため、アイデアを数日で試せる形にできます。エンジニアに開発を依頼して長く待つ必要がなく、現場の担当者が自分で試作して効果を確かめられるのが強みです。
無料のSandboxプランから始めれば、費用をかけずに業務への効果を検証できます。結果が良ければ、有料プランやセルフホスト版に移行してそのまま本番運用へ進められる点もメリットです。
作ったアプリをすぐ社内に共有できる
作成したアプリは、Webアプリとして公開してURLを共有するだけで、ほかの社員もすぐに使えます。APIとして公開すれば、社内システムやチャットツールに組み込むことも可能です。
作ったアプリをその日のうちに現場で使ってもらえるため、利用者の意見を集めながら改善を進められます。部署ごとに作ったアプリを共有し合えば、社内でのAI活用も広がりやすくなるでしょう。
運用しながら改善を続けられる
Difyには、アプリへの入力と出力のログを確認できる機能があります。回答の質が低いケースを見つけたらプロンプトやナレッジを修正し、すぐに反映できるため、公開後も継続して精度を高められます。
また、複数のAIモデルを切り替えて使えるため、新しいモデルが登場したときも、アプリを作り直さずに比較・移行できるのが強みです。
Difyと類似ツールの違い（ChatGPT・n8n・LangChainなど）
Difyのほかにも、ノーコードやローコードでAIアプリや業務自動化の仕組みを作れるツールはいくつもあります。ここでは代表的な5つのツールとDifyの違いを、以下の表で比較しました。
| ツール名 | プログラミングの要否 | 得意なこと | 自社サーバーで動かせるか | 料金の目安 |
|---|---|---|---|---|
| Dify | 不要（ノーコード） | AIエージェント・RAG・ワークフローの構築から運用まで | 可能（セルフホスト版） | 無料プランあり、有料は月額59ドル〜 |
| ChatGPT（GPTs） | 不要 | 対話型のAIアシスタント、自分専用チャットボットの作成 | 不可 | 無料プランあり、有料プランあり |
| n8n | 基本不要（ローコード） | 既存のサービス同士をつなぐ業務自動化 | 可能 | セルフホスト版は無料、クラウド版は有料 |
| LangChain | 必要（Python・JavaScriptなど） | コードでLLMアプリを細かく作り込む | 可能 | 無料（オープンソース）※LLMの利用料は別途 |
| Zapier | 不要 | 9,000種類以上のアプリをつなぐ定型業務の自動化 | 不可 | 無料プランあり、有料プランあり |
| Coze | 不要 | チャットボット・AIエージェントの作成 | 可能（オープンソース版のCoze Studio） | 無料プランあり、有料プランあり |
プログラミングなしでAIアプリの構築から運用まで行いたい場合はDify、既存のサービス同士の連携が中心ならn8nやZapierが候補になります。エンジニアが細かく作り込みたい場合はLangChainを選ぶとよいでしょう。
ChatGPT（GPTs）
ChatGPTは、OpenAIが提供する対話型の生成AIサービスです。GPTs（カスタムGPT）機能を使うと、指示文や資料を登録した自分専用のチャットボットを、プログラミングなしで作成できます。
ただし、利用はChatGPTの画面内が前提で、OpenAI以外のモデルに切り替えたり、自社のサーバーで動かしたりはできません。
一方のDifyは、複数の提供元のモデルを切り替えて使え、作ったアプリをAPIやWebアプリとして社内システムに組み込めます。手軽さを重視するならChatGPT、業務システムへの組み込みや運用まで考えるならDifyが向いているでしょう。
LangChain
LangChainとは、LLMを使った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。PythonやJavaScriptなどのプログラミング言語で使う開発者向けのツールで、画面上の操作でアプリを組み立てるDifyとは、ここが大きな違いです。
コードを書いてLLMや外部ツールとの連携を細かく制御できるため、エンジニアがコードで細かく作り込みたい場合に向いています。自由度が高い一方で、開発や保守にはプログラミングの知識が欠かせません。
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る、ソースコード公開型のローコード自動化ツールです。業務を効率化したいユーザーにおすすめです。
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す。Slack・Gmail・Googleスプレッドシート・SNSなど9,000種類以上のアプリケーションと連携できます（2026年10月時点）。
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。
Dify以外にRAGで活躍するサービスについては、下記の記事で解説しています。
Difyの料金体系
2026年10月時点のDifyには、クラウド版の「Sandbox」「Professional」「Team」に加え、個別見積もりの「Enterprise」と、無料で使えるセルフホスト版「Community（コミュニティ版）」があります。
| プラン | 月額（税抜） | メッセージクレジット | メンバー数 | アプリ数 |
|---|---|---|---|---|
| Sandbox（クラウド版） | 無料 | 200（合計） | 1名 | 5個 |
| Professional（クラウド版） | 59ドル（年払いは590ドル） | 5,000／月 | 3名 | 50個 |
| Team（クラウド版） | 159ドル（年払いは1,590ドル） | 10,000／月 | 50名 | 200個 |
| Enterprise | 個別見積もり | 要問い合わせ | 要問い合わせ | 要問い合わせ |
| Community（セルフホスト版） | 無料 | なし（各社のAPIキーを設定して利用） | ー | ー |
メッセージクレジットとは、Difyのクラウド版でAIモデルを使うたびに消費される利用回数のようなものです。OpenAIやAnthropic、Geminiなどのモデルを手軽に試すために付与されており、消費量はモデルの種類によって変わります。
使い切った後も、各社のAPIキーを自分で設定すれば引き続きモデルを利用できます。
Enterpriseプランは、SSOや複数ワークスペースの管理、公式の技術サポートなどが必要な企業向けです。セルフホスト版はソフトウェア自体を無料で使えますが、サーバーの準備や保守は自社で行う必要があります。
また、学生・教員向けには「Dify for Education（教育版）」が用意されています。学校発行のメールアドレスで認証を受けると、年額のProfessionalプランを無料で利用できます（メッセージクレジットはSandboxと同じ200）。
無料プランでも一通りの機能を使え、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の使い方
Difyは、ブラウザですぐに使えるクラウド版と、Dockerで自社環境に構築するローカル（セルフホスト）版の2通りで利用できます。手軽に試すならクラウド版、社内ネットワークで完結させたいならローカル版がおすすめです。それぞれの手順を紹介しましょう。
クラウドで利用する方法
クラウド版は、アカウントを作成してログインするだけで使い始められます。サーバーの準備は必要ありません。
任意の方法でログインする
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。
ダッシュボードを確認する
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の実行環境が必要になります。
なお、公式のREADMEでは、CPUは2コア以上、メモリは4GiB以上のマシンが必要とされています。
Docker Desktopをインストールする
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。
Difyのリポジトリをクローンする
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.gitdockerディレクトリに移動し設定ファイルを用意する
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次に、以下のコマンドを実行して設定ファイル（.env）を用意します。
cp .env.example .envDockerコンテナを起動する
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を起動しておいてください。
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。
管理者アカウントを設定してログインする
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。
モデルプロバイダーを設定する
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、例としてOpenAIのモデルを設定してみましょう。
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。
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の活用事例
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。
リコー：国内グループ約3万人が使えるDify環境で市民開発を推進
リコーグループでは、国内のグループ社員約3万人が利用できるDify環境を整備し、各部門や個人が業務に合わせたアプリを開発しています。
2026年7月時点で作成されたアプリは約10,200件にのぼり、現場の社員がみずからAIアプリを作る「市民開発」が広がっています。※1
同社はこうした社内実践で得たノウハウをもとに、Difyの販売・構築パートナーとしてライセンス提供や導入支援にも取り組んでいる企業です。
Hakuhodo DY ONE：社員1,500名以上が利用し1,000個以上のアプリを作成
博報堂DYグループのHakuhodo DY ONEでは、社内にDifyを導入し、2025年度累計で社員1,500名以上が利用、1,000個以上のアプリが作成されました。※2
同社はこの運用ノウハウをもとに、Difyのサービスパートナーとしてライセンス販売や導入・活用支援も始めています。大企業で全社規模の活用が定着した事例として参考になるでしょう。
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、Notion側に自動で出力され、そのまま編集できます。
また、社内でNotionを利用している企業であれば、マニュアルをほかのユーザーと共有しやすい点も便利でしょう。
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で記事を作る際は、フローを一から設定するか、DSLファイル（アプリの設定をまとめたファイル）を読み込んで使います。その作業さえ覚えてしまえば、1万文字程度の記事も効率よく量産できるでしょう。
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
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か月程度で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生成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。
WEBページの内容要約アプリの開発
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。
企業でDifyを導入するときのつまずきポイントと対策
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のサポート体制は、利用する版やプランによって異なります。無料のセルフホスト版（コミュニティ版）は、GitHubのIssue投稿やコミュニティでの自己解決が中心です。一方、有料のEnterpriseプランでは、Dify公式によるアップデートと保守、技術サポートが提供されます。
手厚いサポートが必要な場合は、有料プランの契約や、国内の販売・構築パートナーなど導入支援会社の活用を検討しましょう。
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。
環境変数での安全な保存や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。
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。
セルフホスト版の運用・保守体制を決めておく
セルフホスト版を使う場合は、サーバーの監視やDifyのバージョンアップ、障害時の対応を誰が担うのかを事前に決めておく必要があります。
Difyは更新の頻度が高いため、アップデートを定期的に適用する担当者と手順を決めておかないと、セキュリティ面のリスクが高まります。
社内に担当できる人材がいない場合は、クラウド版を選ぶか、保守まで任せられる導入支援会社に依頼するのも選択肢です。
利用ログと情報管理のルールを整える
外部のLLMを使う場合、社員が入力した内容は各社のAPIに送信されます。どの情報を入力してよいか、ログをどこにどれくらいの期間保存するかを、導入前に社内ルールとして決めておくことが大切です。
Difyのログ画面では、アプリへの入力と出力を確認できます。監査や問題発生時に備えて、ログを確認・保存する担当者と方法を決めておくと安心でしょう。
社内への展開と研修を計画する
Difyは操作が簡単とはいえ、全社員がすぐに使いこなせるわけではありません。一部の部署で試したあと、使い方の研修やマニュアルを用意してから展開すると定着しやすくなります。
部署ごとに推進役を決め、うまくいったアプリを社内で共有する仕組みを作ると、活用が広がりやすくなるでしょう。
費用の全体像を把握する
Difyの費用は、Dify自体の利用料だけではありません。実際には、LLMのAPI利用料、セルフホスト版ならサーバー費用、さらに保守や改善にかかる運用費用が加わります。
APIの利用料は使った分だけ増えるため、想定される利用人数や回数から月額の目安を試算しておきましょう。
WEELでは、Difyの導入から社内展開までのご相談を無料で受け付けています。資料請求も可能ですので、体制づくりや費用の見積もりに不安がある方はお気軽にお問い合わせください。
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。
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。
生成AI開発・業務活用ならWEELへご相談ください
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。
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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
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