AIを活用すれば、DXの推進や業務効率化が可能になります。しかし、専門知識や高額なコストが必要だと考えていませんか？
Difyは、ノーコードで簡単にAIアプリを開発できるツールです。この記事では、Difyの活用事例を中心に、その魅力や導入による効果をわかりやすく紹介します。
Difyとは？ AIアプリ開発をノーコードで実現
まずは、Difyがどのようなプラットフォームなのか、その概要と基本機能について解説します。
Difyの概要と基本機能
Difyは、ChatGPT、Claude、Geminiといった最先端のLLMを統合し、API連携による柔軟なカスタマイズが可能なAIアプリ開発プラットフォームです。
特徴的なのは、ノーコードでAIアプリケーションを開発できる点です。ウェブ画面上の直感的な操作で、AIアプリケーションの処理フローを設計できます。これにより、プログラミングの知識がない方でも、高度なAI機能をビジネスに簡単に導入することができます。
TomDifyは、AIを特別な知識がなくても使えるようにするプラットフォームだと感じています！
Difyの主な機能は以下の通りです。
- LLM連携: 主要なLLMをAPI経由で利用可能
- ノーコード開発: ドラッグ＆ドロップでAIアプリを構築
- ナレッジベース（RAG）: 社内データや外部情報を学習させ、AIの精度を向上
- API連携: 外部システムとの連携を容易にするAPIを提供
- 多様なUI: チャットボット、Webアプリなど多様なUIに対応
Difyが注目される理由
Difyが多くの企業から注目を集める理由は、主に以下の3点です。
- ノーコードで開発可能: プログラミングスキル不要で、ビジネスサイドの担当者でも迅速にAIアプリを開発できます。これにより、開発リソースを大幅に削減し、スピード感のある導入を実現できます。
- 高い柔軟性: 複数のLLMに対応し、用途に合わせて最適なモデルを選択可能。API連携により既存システムとの連携も容易で、柔軟性の高いカスタマイズが可能です。
- コスト効率: 複数の料金プランの提供により、初期費用を抑えられます。利用状況に応じた柔軟な料金体系は、特にスタートアップや中小企業にとって大きなメリットとなります。
Difyの3つの特徴
Difyは、企業の業務効率化や生産性向上に大きく貢献します。ここでは、Difyの主な特徴を3つのポイントに絞って解説します。
【ポイント1】ノーコードで簡単開発 – 開発リソースを大幅削減
Dify最大の魅力は、ノーコードでAIアプリケーションを開発できることです。これにより、専門のエンジニアがいなくても、ビジネスサイドの担当者が自らアイデアを形にできます。
- ドラッグ＆ドロップ: 直感的な操作でコンポーネントを配置
- テンプレート: 多様なテンプレートを利用し迅速に開発
- プレビュー機能: 開発中のアプリをリアルタイムで確認
これにより、開発にかかる時間とコストを大幅に削減し、ビジネスのスピードを加速できます。
【ポイント2】豊富なLLMと連携 – 用途に最適なAIモデルを選択可能
Difyは、ChatGPT、Claude、Geminiなど、複数の主要なLLMに対応しています。用途や目的に応じて最適なLLMを選択できるため、高品質なAIアプリケーションの開発が可能です。
- 最新LLM: 常に最新のLLMに対応
- モデルカスタマイズ: モデルのパラメータ調整も可能
- マルチモデル: 複数のLLMを組み合わせたアプリケーションの開発も可能
これにより、単一のLLMでは実現が困難だった高度な処理や、より専門的な用途に特化したAIアプリケーションを開発できます。
【ポイント3】RAG技術による高度なAI
Difyは、RAG（Retrieval Augmented Generation：検索拡張生成）技術を搭載しています。RAGとは、外部のデータソースから関連情報を検索し、LLMの回答に組み込む技術です。
RAG技術により、Difyは以下のことが可能になります。
- 最新情報に基づいた回答: LLMの学習データに含まれていない最新情報も反映可能
- 社内データや独自データ活用: 社内ドキュメントや顧客データなどを活用したAIアプリケーション開発
- より正確でコンテキストに合った回答: 外部情報に基づき、より具体的で信頼性の高い回答を生成
RAGを活用することで、例えば、社内FAQチャットボットでは、一般的な情報だけでなく、自社の製品やサービスに特化した回答を提供することができます。
Difyの3ステップでAIアプリを作成する方法
Difyの基本的な使い方を、ステップごとに解説します。
STEP1. Difyアカウント作成
まずはDifyの公式サイトにアクセスし、アカウントを作成します。
STEP2. アプリを作成する
ログインできたら、「アプリを作成する」から「最初から作成」を選択します。
STEP3. アプリケーションタイプ選択
Difyでは、以下のアプリケーションタイプを選択できます。
- チャットボット：ユーザーとの自然な対話を実現する対話型アシスタント。問い合わせ対応や情報提供など、コミュニケーション中心のアプリケーションに最適です。
- エージェント：タスクを自律的に分解・推論し、必要なツールや情報を呼び出す知的アシスタント。複雑な業務自動化や効率化をサポートします。
- テキスト ジェネレーター：プロンプトに基づきストーリー執筆、翻訳、要約などのテキスト生成を行うアシスタント。単発の入力から高品質な文章を自動生成します。
- チャットフロー：対話型シナリオに最適なモードです。複数の対話ステップやチャットメモリを活用し、ユーザーとの継続的な会話や複雑な対話ロジックを構築できます。
- ワークフロー：非対話型タスクやバッチ処理に適したモードです。単一ラウンドでの自動化処理（翻訳、データ分析、コンテンツ生成など）をシンプルに実行でき、複雑なビジネスロジックも効率的に処理します。
今回は、例として「チャットフロー」を選択してみましょう。
STEP4. ノードを配置してワークフローを作成
ワークフローエディター画面に切り替わったら、ブロック追加ボタンから必要なノードを選択しドラッグ＆ドロップでブロックを配置します。続いてブロック同士を線で繋いでワークフローを作成します。
Difyは以下のブロックをつなぎ合わせてオリジナルのアプリケーションを作成できます。
| 日本語名 | 英語名 | 説明 |
|---|---|---|
| 開始 | Start | ワークフローの初期パラメータを定義。 |
| 終了 | End | ワークフローの最終出力内容を定義。 |
| 返信 | Answer | チャットフロー内の回答内容を定義。 |
| 大規模言語モデル | LLM | 大規模言語モデルを呼び出して質問に答えたり、自然言語を処理したりします。 |
| ナレッジ検索 | Knowledge Retrieval | ユーザーの質問に関連するテキストをナレッジベースから検索し、下流のLLMノードのコンテキストとして使用します。 |
| 質問分類器 | Question Classifier | 分類の説明を定義することで、LLMがユーザーの入力に基づいて適切な分類を選択できるようにします。 |
| IF/ELSE | IF/ELSE | if/elseの条件に基づいてワークフローを2つの分岐に分けることができます。 |
| コード実行 | Code | Python / NodeJSコードを実行してワークフロー内でデータ変換などのカスタムロジックを実行します。 |
| テンプレート | Template | Jinja2のPythonテンプレート言語を利用して、データ変換やテキスト処理を柔軟に行うことができます。 |
| 変数集約 | Variable Aggregator | 複数の分岐の変数を1つの変数に集約し、下流ノードの統一設定を実現します。 |
| パラメーター抽出器 | Parameter Extractor | LLMを利用して自然言語から構造化パラメーターを推論し、後続のツール呼び出しやHTTPリクエストに使用します。 |
| イテレーション | Iteration | リストオブジェクトに対して複数回のステップを実行し、すべての結果を出力します。 |
| HTTPリクエスト | HTTP Request | HTTPプロトコルを介してサーバーリクエストを送信し、外部検索結果の取得、webhook、画像生成などのシナリオに適用されます。 |
| ツール | Tools | Dify内蔵ツール、カスタムツール、サブワークフローなどをワークフロー内で呼び出すことができます。 |
| 変数代入 | Variable Assigner | 変数代入ノードは変数(例えば、会話変数)に指定した値を代入するノードです。 |
| リスト操作 | List Operator | 説明なし |
| テキスト抽出ツール | Document Extractor | アップロードした文書を解析し、文書ファイルの情報を読み取り、テキストに変換して内容をLLMに送信する |
STEP5. プロンプトを設定
LLMノードを選択し、プロンプトを設定します。プロンプトとは、LLMに対する指示文のことです。どのようなAIにしたいか、LLMに対する指示を具体的に記述します。
[画像：dify_select_llm.png]
STEP6. 動作確認
ワークフローが完成したら、右上の「実行」ボタンをクリックして動作確認を行います。Test Run画面で、実際に入力を試したり、AIの応答を確認したりできます。
STEP7. デプロイ
動作確認が完了したら、アプリケーションをデプロイします。デプロイすることで、作成したAIアプリケーションを実際に利用できるようになります。
Tom最初のアプリ作成、マジで30分もあればできちゃう！ Dify触ったら、AI開発のハードルの低さに感動すると思うよ。
Dify 活用事例10選
Difyは、多様なビジネスシーンで活用できます。ここでは、特にビジネスの課題解決や効率化に貢献する10個の活用事例をご紹介します。
活用事例1: 社内FAQ
社内からの問い合わせ対応を効率化する社内FAQチャットボットを開発できます。社内ドキュメントやマニュアルをナレッジベースとして活用することで、従業員は迅速に必要な情報を見つけることができます。
- 社内問い合わせ対応の負担を軽減
- 従業員の自己解決率を向上
- 部門間のコミュニケーションを円滑化
活用事例2:仕様書問い合わせ自動化
仕様書への不明点問い合わせを自動化する仕組みを構築できます。ユーザーが質問を入力するだけで、対応する仕様書を瞬時に検索し自動回答。回答が得られない場合は、適切な担当者へSlackで通知し、最終的に回答を仕様書に反映します。
- ユーザーの質問に対し、関連する仕様書を自動検索して迅速に回答
- 回答不能なケースは適切な担当者へSlackで即時通知
- AI活用で問い合わせ対応の工数削減と仕様書更新の効率化を実現
活用事例3: ブログ記事自動生成
ブログ記事のリサーチから執筆までを自動化する仕組みを構築できます。キーワードを入力するだけで、AIが記事を自動生成し、あとはNotionやWordPressで簡単に手直しするだけ。これにより、執筆時間を大幅に短縮し、他の業務に集中できる環境を実現します。
- キーワード入力でリサーチから記事生成を自動化
- 自動生成された記事はNotionやWordPressで簡単に編集可能
- 執筆時間の短縮により、他の業務へのリソース配分が向上
活用事例4: 経費精算自動化
経費精算業務を自動化する仕組みを構築できます。領収書の画像をアップロードするだけで、日付、カテゴリ、支払い内容、金額を自動抽出し、スプレッドシートに記録。スマホ対応により、外出先でも手軽に経費精算を完了できます。
- 領収書画像から必要情報（日時、カテゴリ、支払い内容、金額）を自動抽出
- スプレッドシートに自動記録で手入力の手間を削減
- モバイル対応により、いつでもどこでも経費精算が可能
活用事例5: 議事録作成
会議音声をテキスト化し、議事録を自動作成するツールを開発できます。議事録作成にかかる時間と労力を大幅に削減し、会議の効率を向上させます。
- 議事録作成の負担を軽減
- 会議内容の共有と活用を促進
- 会議後のフォローアップをスムーズに
活用事例6:動画制作自動化
動画制作における台本作成からタスク管理までを自動化する仕組みを構築できます。動画タイトルを入力するだけで、AIが台本を自動生成しGoogleドキュメントに保存。さらに、Trelloにタスクを自動追加し、メンバーへの指示出しも一括で実現します。
- 動画タイトル入力で台本を自動生成
- 自動生成された台本をGoogleドキュメントに保存
- Trelloにタスクを自動追加し、タスク管理を効率化
- AI活用で台本作成から指示出しまで一括自動化
活用事例7: 補助金情報収集・データ転記自動化
補助金情報の収集からデータ転記までを自動化する仕組みを構築できます。URLを指定するだけで、条件に合う補助金情報を自動抽出し、スプレッドシートに保存。AIを活用することで、従来の半分以下の時間で最適な補助金を効率的にリサーチできます。
- URL指定で条件に合致する補助金情報を自動抽出
- 抽出した情報をスプレッドシートに自動保存
- AI活用でリサーチ時間を大幅に短縮し、最適な補助金を迅速に把握
活用事例8:会話形式アンケート調査チャットボット自動生成
会話形式のアンケート調査チャットボットを瞬時に作成する仕組みを構築できます。ユーザーは対話形式でアンケートに回答でき、回答の質が低い場合はAIが再確認するため、高品質な回答を効率的に収集できます。
- ユーザーとの対話形式でアンケートに回答
- 回答の質が低い場合、AIが自動で聞き直し
- ユーザーを飽きさせずに質の高い回答を効率的に集約
活用事例9: SNS運用自動化
SNS運用における投稿文作成から画像生成までを自動化する仕組みを構築できます。URLを入力するだけで、X、Instagram、noteなど各プラットフォームに最適な投稿をAIが自動生成。リサーチや画像準備などの面倒な作業から解放され、効率的な運用が実現します。
- URL入力でX、Instagram、note向けの投稿文作成と画像生成を自動実行
- 各プラットフォームに合わせた最適な投稿を自動生成
- 面倒なリサーチや画像準備の手間を大幅に軽減
活用事例10: 営業資料作成AI
[営業資料作成のイメージ画像][営業資料作成事例]
営業資料の作成を自動化するAIを開発できます。製品やサービスの特徴、ターゲットオーディエンスに合わせて、効果的な営業資料（プレゼンテーション資料、提案書など）を自動生成します。
- 営業資料作成の速度を向上
- 営業資料の品質を標準化する
- 営業部門の生産性を向上させる
TomDifyの活用パターンは豊富で、ビジネスのアイデアがどんどん生まれます！
Difyの導入事例とユーザーの声
実際にDifyをビジネスに導入したユーザーからは、多くの肯定的な評価が寄せられています。ここでは、ユーザーの声と評価をまとめました。
導入企業の事例
事例1: リンクアンドモチベーションの生産性向上
リンクアンドモチベーションは、Difyを使って業務の自動化と効率アップを実現し、社員がもっと自由にクリエイティブな仕事に取り組めるような環境を作り上げました。
- 日常業務の自動化により、作業効率が大幅に向上
- 時間短縮によって新たなプロジェクトにリソース投入が可能に
- 社員一人当たりの売上が前年度比で40%増加
事例2: カカクコムでのチャットボット導入
カカクコムは、増え続けるお客様からの問い合わせに対して、もっと柔軟で効率的に対応できるようにしたいと考え、Difyのオープンソース版を活用したチャットボットを導入しました。各部門と連携して、お客様からのシンプルな質問を自動で処理できる仕組みを作り上げ、スタッフがより専門的なサポートに集中できる環境を整えました。
- 年間18,000時間の業務時間削減を実現
- 従業員が専門性の高い業務に専念できるように
- 顧客対応の負担軽減とサービスクオリティの向上に寄与
ユーザーの口コミと高評価ポイント
高評価ポイント
- ノーコードで簡単: プログラミングスキルがなくても、迅速にAIアプリを開発できる
- 柔軟性が高い: 多様なLLMに対応し、用途に合わせたアプリケーション開発が可能
- コストパフォーマンス: 無料プランから利用でき、従量課金制なので初期費用を抑えられる
- ビジネス支援が充実: ドキュメントとチュートリアルが豊富で、初心者でも簡単に始められる
Difyの料金プランと商用利用
Difyは、個人利用からビジネス利用まで、幅広いニーズに対応した多様なプランを用意しています。
1. サンドボックスプラン（無料）: 個人開発者向け実験場
事例① フリーランスのエンジニアがGPT-4を使った旅行プラン提案ツールを試作
「200回の無料APIコールでプロトタイプ作成→投資家へデモ披露」
こんな方に
- AI初心者が気軽に試したい／個人開発でPoC作成／社内プレゼン用簡易デモ制作
2. プロフェッショナルプラン（月$59）: スタートアップのMVP開発
事例② ヘルステックスタートアップが問診チャットボット開発
「5,000回/月のAPI枠で初期ユーザー500人分のデータ収集」
活用ポイント
3. チームプラン（月$159）: 部門横断AIツール開発
事例③ EC企業の顧客対応チームがFAQ自動作成システム構築
「10,000回/月のAPI使用で1日200件の問い合わせ処理」
活用メリット
- マーケティング/開発/CS部門が共同編集
- カスタムツール連携で既存CRMと連動
4. エンタープライズプラン: 企業のDX基盤構築
事例④ 大手流通企業が全店舗向けAI販促アドバイザー導入
「カスタムモデルチューニングで自社データ活用」
導入効果
- 月間107万時間の業務効率化（国内主要企業事例）
- SLA保証付きサポートで24時間体制運用
商用利用について
Difyは、他のアプリケーションのバックエンドサービスや、企業向けのアプリケーション開発プラットフォームとして商用利用することができます。ただし、以下の条件に該当する場合は、商用ライセンスを取得する必要があります。
マルチテナントサービス
Difyのソースコードを使用してマルチテナント環境を運用することは、Difyからの書面による明示的な許可がない限り禁止されています。Difyにおいて、1つのテナントは1つのワークスペースに相当します。ワークスペースは、各テナントのデータや設定を分離した領域として提供します。
ロゴおよび著作権情報
Difyのフロントエンドを使用する際に、Difyのコンソールやアプリケーションに表示されるロゴや著作権情報を削除または変更することはできません。ただし、Difyのフロントエンドを使用しない形での利用にはこの制限は適用されません。
商用利用に関する詳細は、Difyの公式サイトをご確認ください。
Dify導入のポイントと注意点
Difyは非常に有用なツールですが、導入にあたって事前に確認しておくべき点もあります。ここでは、主な注意点を3つ解説します。
注意点1: LLMの選定と設定 – 用途に最適なモデルを選ぶ
Difyは複数のLLMに対応していますが、用途に最適なLLMを選定することが重要です。LLMによって特徴や強みが異なるため、アプリケーションの目的に合わせて適切なモデルを選択しましょう。
また、LLMのパラメータ設定も重要です。設定を調整することで、アプリケーションのパフォーマンスを最大限に向上させることができます。
注意点2: ナレッジベース（RAG）の準備 – 高品質なデータが不可欠
ナレッジベース（RAG）機能を活用する場合は、高品質なデータを準備することが不可欠です。ナレッジベース（RAG）の品質が低いと、AIの回答正確性も低下してしまいます。
ナレッジベース（RAG）に登録するデータは、最新の情報に更新し、定期的にメンテナンスを行うようにしましょう。
注意点3: セキュリティ対策 – ビジネスデータを安全に管理
Difyをビジネスで利用する場合は、セキュリティ対策も重要なポイントです。Difyはセキュリティに配慮して設計されていますが、利用状況に応じて適切なセキュリティ対策を講じる必要があります。
例えば、アクセス制御の強化、データ暗号化、定期的なセキュリティチェックなどを行うようにしましょう。
Dify 活用事例まとめ
Difyは、ノーコードで誰でも簡単にAIアプリケーションを開発および導入できる革新的なプラットフォームです。多様な活用事例で紹介したように、Difyはビジネスの多様な課題解決や効率化に貢献します。
Difyを導入することで、あなたのビジネスは以下のメリットを得ることができます。
- 業務効率化: 多様な業務を自動化し、生産性を向上
- コスト削減: 開発コストや運用コストを大幅に削減
- 革新の促進: 新しい製品やサービス、ビジネスモデルの創出を支援
- 競争力の強化: AI技術をビジネスに簡単に導入し、競争上の優位性を確立
ぜひDifyを導入し、ビジネスのDXを加速させてください。
