Difyのコードブロックの使い方とは？Pythonで使ってみた！

2025年5月30日

krap

この記事では、Difyの中でも特に「コード」ブロックに焦点を当て、

「コード」ブロックの概要、
「コード」ブロックの使い方、
そしてAIアプリ開発の可能性

について詳しく解説します。

Difyコードとは？Python/JavaScriptでワークフローを拡張

Difyコードブロックは、DifyでAIアプリを開発する際に、PythonやJavaScriptのコードを実行し、データ変換や外部連携を可能にする機能です。

これにより、Difyのノーコードの使いやすさを保ちながら、より高度なカスタマイズや複雑な処理をワークフローに組み込むことができます。

Difyは、RAG（Retrieval-Augmented Generation）エンジンを搭載し、検索AI技術と生成AIモデルを統合することで、高度なAIアプリ開発を実現します。

従来のノーコードツールでは難しかった算術演算、JSON変換、API連携といった処理も、Difyコードを活用することで、ノーコードのまま実現可能になります。

Tom

Difyのコードブロック、マジで便利です。ノーコードでここまでできるのは革命です！

Difyコードが生まれた背景：ノーコードの限界を超える

DifyはノーコードでAIアプリを開発できる画期的なツールですが、標準機能だけでは実現できない処理も存在します。例えば、

複雑なデータ処理: 大量のデータをプログラムで効率的に処理したい
外部システム連携: 既存の社内システムや外部APIと連携したい
高度なロジック: 標準機能では実現できない独自のビジネスロジックを組み込みたい

このようなニーズに応えるために、Difyコードが開発されました。Difyコードは、ノーコードのGUIとコードの柔軟性を融合させることで、AIアプリ開発の可能性を大きく広げます。

Difyコードの使い方３STEP：ワークフローにコードを組み込む

Difyコードの使い方は簡単です。わずか３STEPで、ワークフローにコードを組み込むことができます。

STEP1：コードブロックを追加

まず、Difyのワークフローエディターを開き、追加したいブロックの右端の＋マークをク

リックします。

表示された一覧からコードブロックをクリックします。

自動的にコードブロックの設定画面を開きます。

STEP2：入力変数を定義

入力変数というのはコードブロックの中で使うことがデータになります。前のブロックで渡された変数をうけとりコードブロックの中で使うことができます。入力変数の設定できる数は0～複数値設定することができます。

図の1をクリックすると入力変数を増やすことができます。

図の2のところが入力変数を設定する箇所になります。左側がコードブロックで使う名前、右側が実際の変数の値になります。右側は基本的に前のブロックで追加した変数を指定します。

図の3のコードを記述するところで入力変数の名前を設定します。

Tom

入力変数はここで変数の型も設定します。strというのは文字列という変数の型になります

STEP2：コードを記述

追加したコードブロックをクリックすると、コードエディターが表示されます。

コードエディターで、PythonまたはJavaScriptのコードを記述します。

Tom

python、JavaScriptやだなあと思ったかも大丈夫です。コード生成機能追加を使うと簡単にプログラムを自動生成してくれます。

★のマークをクリックするとコード生成機能が起動します。

やりたいことをプロンプトで書きます。
生成ボタンをクリックします。
この箇所にプログラムが生成されます。
適用ボタンをクリックします。

Tom

コード生成機能追加を使うと簡単にプログラムを書いてくれるので本当に便利です

STEP3：出力変数を定義

コードの実行結果を、出力変数として定義します。出力変数は、後続のノードで参照できます。

出力変数を定義することで、コードの実行結果をワークフロー全体で活用できます。

図の1で出力変数の名前を設定します。

図の2で図1で設定した名前と変数の型を設定します。

図の3をクリックすると出力変数の数を増やすことができます。

Tom

もしコードでエラーが発生しても、Difyがエラー内容をちゃんと教えてくれるから安心！

Difyコードの特徴３選：自由度、拡張性、効率性

Difyのコードブロックには、AIアプリ開発を加速させ、可能性を広げるための様々な特徴があります。ここでは、主要な特徴を3つに絞ってご紹介します。

自由自在なカスタマイズ

Difyコードブロックの最大の特徴は、PythonとJavaScriptという2つの人気プログラミング言語に対応している点です。

これにより、開発者は慣れ親しんだ言語で自由にコードを記述し、Difyのワークフローを柔軟にカスタマイズできます。

標準機能では実現できなかった複雑なデータ処理や独自のロジックも、コードを書くことで自由自在に実装可能です。まるで、レゴブロックのようにDifyの機能を拡張し、理想のAIアプリを形にできます。

無限に広がる拡張性

Difyコードブロックは、外部APIとの連携も容易に行えます。

これにより、天気予報API、翻訳API、画像認識APIなど、様々な外部サービスと連携し、AIアプリの機能を無限に拡張できます。

例えば、
- 天気予報APIと連携して、天気予報チャットボットを作成
- 翻訳APIと連携して、多言語対応のFAQチャットボットを作成
- 画像認識APIと連携して、画像認識機能付きのAIアプリを作成
アイデア次第で、様々なAIアプリを開発できます。
開発効率を最大化

Difyのコードブロックは、ノーコードのGUI環境とコードエディターが一体化しているため、開発効率を大幅に向上させます。

GUI上でワークフローを構築しながら、必要な箇所にコードを埋め込むことで、直感的かつ効率的に開発を進めることができます。

複雑な処理も、コードとして部品化することで、再利用性も高まります。これにより、開発生産性を最大化し、より短期間で高品質なAIアプリを開発できます。

Difyコードを使ってみた結果：データ処理、API連携、ロジック実装…

実際にDifyのコードブロックを使ってみると、様々なことが実現できることが分かります。ここでは、Difyのコードブロックを使ってできること、そして注意点について解説します。

Difyコードでできること

データの前処理・加工: CSVファイルやJSONデータの解析、テキストデータの整形、不要なデータの削除など、AIモデルに入力する前のデータを自由に加工できます。
外部APIとの連携: Twitter API、Google Maps API、OpenAI APIなど、様々なAPIと連携し、リアルタイムな情報を取得したり、外部サービスを活用した高度な機能を追加できます。
高度なテキスト処理: 自然言語処理ライブラリ（NLTK, spaCyなど）をPythonで利用し、テキストの感情分析、キーワード抽出、固有表現抽出など、高度なテキスト処理をワークフローに組み込めます。
数値計算・データ分析: 数値計算ライブラリ（NumPy, Pandasなど）をPythonで利用し、統計分析、データ集計、グラフ作成など、データ分析 AIアプリに組み込めます。