Difyで何ができる？作れるアプリと主な機能・料金をわかりやすく解説

社内で生成AIを活用したいものの、チャット画面で質問するだけの使い方から先へ進めない。そんな段階で名前が挙がるのがDifyです。

Difyは、生成AIを組み込んだアプリケーションを画面上の操作で作れるプラットフォームです。社内文書を読み込ませた問い合わせ対応の仕組みや、業務に合わせた文章生成ツールを自分たちで用意できます。

本記事では、Difyで作れるアプリの種類と主な機能、実際の活用例、できないこと、料金の考え方、導入時の注意点までを順に整理しました。

確認したいポイント	結論	詳細
Difyとは何をするツール？	AIアプリを作る開発基盤	生成AIを組み込んだチャットボットや業務ツールを、画面上の操作で構築できる基盤です。
どんなアプリが作れる？	大きく4種類を作成できる	対話型のチャットボット、文章生成ツール、自律的に動くエージェント、処理を並べた業務フローです。
社内データは使える？	登録すれば独自の回答ができる	社内文書を読み込ませると、その内容をもとに回答する仕組みを作れます。
どんな業務で使われている？	問い合わせ対応や資料作成	社内FAQ、顧客サポート、記事や提案書のたたき台づくりなどで導入が進んでいます。
できないことは？	万能な自動化基盤ではない	業務システム同士の細かな連携や大量の定型処理は、別のツールのほうが向いています。
始めるにはどうする？	無料のクラウド版から試せる	アカウントを作ればブラウザ上で構築でき、自社サーバーへ導入する選択肢もあります。
料金はいくらかかる？	有料は月59ドルから	プラン料金とは別に、利用するAIモデルのAPI費用が発生する2層の構造になっています。
導入で注意する点は？	ライセンスと情報管理	提供の形によっては商用ライセンスが必要で、扱う情報の線引きも決めておく必要があります。

この記事でわかること

• Difyがどんなツールで、何を解決するために使われるのか
• 作れるアプリの4種類と、それぞれが向いている用途
• 社内文書を使った回答や外部ツール連携など、主な機能の中身
• できないことと、ほかのツールを選ぶべき場面の見分け方
• 無料で試せる範囲、料金の考え方、導入時に押さえる注意点

生成AIの社内活用を次の段階へ進めたい方へ ネクストスケールでは、対象業務の洗い出しからツール選定、構築、社内への定着までを一貫して支援しています。何から着手すべきかの整理からご相談いただけます。 ▶ AI活用について相談する（無料）

Difyとは？生成AIアプリを画面操作で作れる基盤

Difyは、大規模言語モデルを使ったアプリケーションを開発するためのオープンソースのプラットフォームです。公式には、AIのワークフロー、社内データを使った回答の仕組み、エージェント機能、モデルの管理、動作状況の可視化を1つの画面にまとめたツールとして説明されています。

特徴は、これらをコードを書かずに組み立てられる点にあります。試作から本番運用までを同じ環境で進められるため、企画から公開までの期間を大きく短縮できます。

公式の説明では、試作から本番までを1つの環境で完結させることが目的として掲げられています。作って終わりではなく、運用しながら改善していく前提の作りになっている点が特徴です。

チャットで使う生成AIとの違い

ChatGPTのようなサービスは、担当者が画面を開いて質問する使い方が中心です。便利ではあるものの、成果は使う人の指示の巧拙に左右されます。

Difyで作るのは、あらかじめ手順と参照する情報を組み込んだ仕組みです。誰が使っても同じ品質の結果が返るため、業務として運用できる形になります。

読み方は「ディファイ」で、開発元はオープンソースとして公開しています。世界的に利用が広がっており、日本語の情報も充実してきているため、社内で調べながら進めやすい環境が整っています。

開発の手間を減らす位置づけ

同じことを自前で開発しようとすると、社内文書の検索、処理の制御、記録の保存といった仕組みを一から作る必要があります。Difyはそれらを最初から備えています。

エンジニアがいる企業でも、共通部分を作る時間を省ける点に価値があります。自社の業務に固有の部分だけに労力を集中できます。

非エンジニアが試作を担える点も見逃せません。企画側が自分で形にしてから開発部門へ相談できるため、要件のすり合わせにかかる往復が減ります。

クラウド版と自社サーバー版がある

提供元が運営するクラウド版と、自社のサーバーへ導入する版の2通りがあります。後者はソースが公開されており、ライセンス費用をかけずに使えます。

外部へデータを出したくない要件がある場合、自社サーバー版が選択肢になります。扱う情報の機密性が、提供形態を選ぶ基準になると考えてください。

Difyで作れるアプリの4種類

何ができるのかを理解するには、作れるアプリの型を知るのが近道です。用途に応じて4つの型が用意されています。

チャットボット｜対話しながら答える

利用者が入力した質問に対し、設定した役割と参照先に沿って回答する形式です。社内の問い合わせ窓口やサイト上のサポートとして使われます。

会話の流れを保持するため、続けて質問しても文脈が引き継がれます。1回で終わらないやり取りが発生する用途に向いています。

回答の口調や答えてよい範囲も設定で指定できます。自社の窓口として使うなら、答えられない質問への対応まで決めておくと運用が安定します。

テキスト生成｜決まった形式の文章を作る

入力された内容をもとに、あらかじめ決めた形式の文章を出力する形式です。商品説明の作成、メールの下書き、要約といった用途で使われます。

対話は発生せず、入力に対して結果を返すだけの構成です。同じ体裁の文章を大量に用意する業務で効果が出ます。

入力欄を複数用意し、担当者が項目を埋める形式にもできます。指示文の書き方を知らない社員でも同じ品質の結果を得られるようになります。

エージェント｜自分で手順を決めて動く

目標を渡すと、必要な手順を判断しながら外部のツールを呼び出して作業を進める形式です。検索して調べ、内容をまとめるといった複数工程の処理を任せられます。

どこまでを任せるかの設計が結果を左右します。考え方の基礎はエージェント型AIの仕組みを解説した記事で扱っています。

任せる範囲を広げるほど、想定外の動きも起こりやすくなります。まずは限定的な作業から始め、結果を確認しながら範囲を広げる進め方が安全です。

ワークフロー｜処理の流れを組み立てる

ブロックをつなげる形で処理の順序を設計し、条件に応じて分岐させられる形式です。判断の余地を残さず、決めたとおりに動かしたい業務に適しています。

対話を伴う形式も用意されており、会話しながら決まった手順を進める仕組みも作れます。安定性を求める本番の業務ではこの型が中心になります。

AIアプリの構築から運用設計まで支援します どの業務をどの型で作るかの判断が、成果と手戻りを大きく分けます。ネクストスケールは業務フローの整理から構築、定着までを伴走します。 ▶ 構築の相談をする

主な機能｜社内データの活用と外部連携

アプリの型と並んで押さえたいのが、土台となる機能です。社内データを使った回答、モデルの選択、外部ツールとの連携、記録と改善の4つが中心になります。

社内文書を読み込ませて回答させる

マニュアルや規程、過去の問い合わせ記録などを登録すると、その内容をもとに回答する仕組みを作れます。一般的な知識ではなく、自社固有の情報に基づいた答えが返るようになります。

回答の根拠となった箇所を示す設定も可能です。利用者が元の文書を確認できる状態にしておけば、誤りに気づきやすくなります。

登録する文書の整理が精度を決めます。古い版と新しい版が混在した状態では、誤った回答が返るため、事前の棚卸しが欠かせません。

読み込ませる形式は、文書ファイルのほか表計算やテキストなど幅広く対応しています。すでに社内にある資料をそのまま活用できるため、準備の負担は大きくありません。

使うAIモデルを選べる

複数の提供元のモデルに対応しており、用途に応じて切り替えられます。精度を優先する処理と速度を優先する処理で、別のモデルを割り当てる設計も可能です。

特定の提供元に縛られない点は、長期の運用で効いてきます。より条件の良いモデルが登場した際に、作った仕組みを保ったまま乗り換えられます。

外部のツールやAPIと連携する

Web検索や社内システムの呼び出しなど、外部の機能を処理の中に組み込めます。AIが持っていない最新情報や自社データを取りに行かせる用途で使われます。

処理を外部から呼び出す窓口も自動で用意されます。作った仕組みを自社のサイトや既存システムへ組み込む形での利用も想定されています。

複数の処理を1つの流れの中で組み合わせることもできます。検索して情報を集め、要約し、決まった形式に整えるといった連続した作業を1つの仕組みにまとめられます。

動作の記録を残して改善する

どんな入力にどう応答したかが記録として残ります。うまくいかなかったやり取りを確認し、設定を見直すという改善の流れを回せます。

公開して終わりにせず、記録を見ながら調整を続けることが前提の設計です。運用の担当を決めておくと、精度が着実に上がっていきます。

実際の業務での活用例

導入が進んでいるのは、問い合わせと文章作成の領域です。いずれも同じ処理が繰り返し発生し、手順を言葉にしやすい業務です。

社内問い合わせへの対応

就業規則や経費精算の手順、システムの使い方といった質問に自動で答える仕組みです。総務や情報システム部門へ集中していた質問を減らせます。

担当者が不在の時間帯でも回答が返る点も利点です。同じ質問が繰り返される業務ほど効果が大きく出ます。

回答できなかった質問の記録は、そのまま資料の不備を示す手がかりになります。マニュアルの改訂点を洗い出す材料としても機能します。

顧客からの問い合わせ対応

サイトに設置して、商品やサービスに関する質問へ一次対応させる使い方です。判断が難しい内容は担当者へ引き継ぐ設計にしておきます。

チャットの窓口としてSNSや公式アカウントを使う設計もあります。関連する進め方はLINE公式アカウントでのチャットボット構築を解説した記事で扱っています。

文章やコンテンツの作成

商品説明、メールの返信案、SNS投稿の下書きなどを、決まった体裁で出力させる使い方です。自社のトーンを設定に組み込んでおけば、担当者が変わっても表現が揺れません。

完成品として使うのではなく、たたき台を出す位置づけにしておきます。人が確認して仕上げる前提にすると、品質を保ったまま速度を上げられます。

自社サイトへ埋め込む形での公開にも対応しています。既存のページに組み込めるため、新しくシステムを作らずに窓口を増やせます。

資料の要約と整理

会議の記録や調査資料を読み込ませ、要点を決まった形式でまとめさせる使い方です。読む時間を短縮できるだけでなく、まとめ方の統一にもつながります。

定期的に発生する報告業務との相性が良い領域です。毎週または毎月の作業であるほど、積み上がる効果が大きくなります。

Difyでできないこと・苦手なこと

何ができるかと同じくらい、何に向いていないかを知ることが選定では重要です。無理に使うと、複雑なだけで成果の出ない仕組みが残ります。

業務システム同士の細かな連携

複数の業務システムをつなぎ、データを受け渡しながら処理を回す用途では、専用の自動化ツールのほうが適しています。接続できるサービスの数と設定の細かさで差が出ます。

連携の量が多い場合は、別のツールと組み合わせる構成も検討します。費用構造の違いについてはn8nの料金プランを比較した記事が参考になります。

扱えるデータ量にもプランごとの上限があります。社内の資料をすべて読み込ませようとすると容量が足りなくなるため、対象を絞る前提で設計します。

大量の定型処理

判断の余地がない処理を大量に流す用途では、生成AIを介する必要がありません。処理速度と費用の両面で、従来の自動化の仕組みに分があります。

AIを使うべきかどうかは、判断が必要かで決めます。決まった手順で済む作業に無理に組み込むと、費用だけが増えます。

処理の速さが求められる場面にも注意が必要です。モデルの応答を待つ時間が発生するため、即座に結果を返すことが前提の処理には組み込めません。

正確性が絶対条件の処理

生成AIは誤った内容を自然な文章で返すことがあります。金額の計算や法令の判断など、間違いが許されない処理をそのまま任せる使い方は避けます。

人が確認する工程を残す設計が前提です。公開前のチェック担当を決めておくと、誤りが外へ出る事態を防げます。

担当者が不在でも回る状態

作って放置すると、参照する文書が古くなり回答の質が落ちていきます。誰が更新するのかを決めないまま導入すると、使われなくなります。

運用の担当と見直しの時期を最初に決めておきます。仕組みを作る工数と同じくらい、維持する工数を見込んでおく必要があります。

Difyの始め方｜クラウド版と自社サーバー版

試すだけであれば、費用をかけずに始められます。本番運用に進む段階で、どちらの形で使うかを判断します。

クラウド版で試す

公式のサービスにアカウントを作れば、その日から構築を始められます。サーバーの用意が不要なため、まず操作感を確かめたい段階に向いています。

無料の範囲でも、アプリの作成と動作の確認は一通り試せます。社内で説明する材料を作る目的なら、この範囲で足ります。

用意されているひな形から始める方法もあります。よく使われる構成があらかじめ形になっているため、白紙から組み立てるより理解が早く進みます。

自社サーバーへ導入する

ソースが公開されており、自社の環境へ導入すればライセンス費用はかかりません。データを外部へ出さずに運用したい場合の選択肢になります。

動作に必要な環境として、公式にはCPUが2コア以上、メモリが4GB以上という最低条件が示されています。構築と保守を担える人がいることが前提になる点は押さえておきます。

導入の作業自体は、公開されている手順に沿って進められます。とはいえ本番として使うなら、バックアップや障害時の復旧まで含めた構成を用意しておく必要があります。

最初に作るアプリの選び方

判断の基準が言葉にできていて、失敗しても影響が限られる業務から選びます。社内向けの問い合わせ対応は、この条件を満たしやすい題材です。

いきなり顧客向けに公開する進め方は避けます。社内で使いながら精度を確かめ、耐えられる水準になってから外へ出す順序が安全です。

料金の考え方｜2層になっている費用構造

費用を見誤る原因は、プラン料金とAIモデルの利用料が別々にかかる点を見落とすことにあります。2つを分けて考える必要があります。

クラウド版のプラン

• Sandbox：無料。試用のためのクレジットが付き、利用者数やアプリ数に制限がある
• Professional：月額59ドル程度。少人数のチームでの本番運用を想定した内容
• Team：月額159ドル程度。利用者数とアプリ数、保存できる文書量が大きく広がる
• Enterprise：個別の見積もり。規模や統制の要件に応じて条件を決める

年払いを選ぶと割安になる設定が用意されています。金額は改定されることがあるため、契約の前に公式ページで最新の条件を確認してください。

プランによって、登録できる文書の数や保存容量、同時に使える人数が変わります。金額だけでなく、これらの上限が自社の使い方に足りるかを確認して選びます。

AIモデルの利用料は別に発生する

処理の中で呼び出すモデルの費用は、そのモデルの提供元へ支払います。自分たちで用意した接続情報を登録して使う形が一般的です。

本番の規模になると、この部分がプラン料金を上回ることも珍しくありません。月額だけで試算すると想定を大きく外すため、処理の件数から見積もっておきます。

自社サーバー版の実質コスト

ライセンス費用はかからないものの、サーバーの費用と運用の工数が発生します。更新への追従や障害時の対応まで含めて考える必要があります。

運用できる人がいない組織では、クラウド版のほうが結果的に安く付きます。人件費を含めて比べると、月額の差が逆転する場面は少なくありません。

AI活用を社内に定着させる研修を提供しています ツールの操作方法だけでなく、どの業務を任せるべきかの判断軸まで含めた内容です。作ったまま使われない状態を防ぎます。 ▶ AI研修・導入支援の詳細を見る

導入で押さえておく注意点

運用に入ってから問題になりやすい点があります。着手の前に確認しておくと、後戻りを避けられます。

商用利用とライセンスの条件

自社の業務で使う分には問題ありませんが、Difyをそのまま外部へサービスとして提供する形には条件が設けられています。複数の顧客が同じ基盤を共有する形での提供は、通常の範囲では認められていません。

表示されているロゴや著作権表示を消す場合にも、別途の許諾が必要とされています。外部向けの提供を検討する場合は、条件を確認したうえで進めてください。

外部向けに提供する予定がある場合は、早い段階で条件を確認しておきます。作り込んだ後で提供形態を変えられないと分かると、手戻りが大きくなります。

扱う情報の線引きを決める

社内文書を読み込ませる以上、そこに含まれる情報の扱いを整理する必要があります。顧客の氏名や連絡先が含まれる資料は、登録の可否を個別に判断します。

個人情報保護委員会は、生成AIサービスへ個人情報を含む入力を行う場合の留意点をまとめた注意喚起を公表しています。実務で扱う前に、個人情報保護委員会「生成AIサービスの利用に関する注意喚起等について」へ目を通しておくと判断の基準がつかめます。

読み込ませる前に、資料から不要な個人情報を取り除く手順を挟むと安全度が上がります。一度登録した内容を後から精査するより、入口で絞るほうが確実です。

誰が見られるかを制御する

作ったアプリを社内の誰に公開するのか、範囲を決めて設定します。部門限定の情報を扱う仕組みが全社に公開されていると、想定外の閲覧が起きます。

プランによって権限管理の細かさが変わります。全社展開を見据えるなら、必要な機能がどのプランに含まれるかを事前に確認します。

接続に使う認証情報の管理も課題になります。誰がどのモデルの権限を持つのかを一覧にしておくと、担当が変わったときの棚卸しがすぐに終わります。

社内の運用ルールを整える

使ってよい情報の範囲、公開前の確認担当、更新の時期を明文化します。担当者ごとに判断が分かれる状態を放置すると、事故が起きるまで気づけません。

事業者として押さえるべき考え方は、総務省・経済産業省「AI事業者ガイドライン（第1.1版）」に整理されています。社内ルールを作る際の土台として活用できます。

整備の進め方については、生成AIの社内ガイドライン策定について解説した記事で詳しく扱っています。

まとめ

Difyでは、チャットボット、テキスト生成、エージェント、ワークフローという4種類のアプリを、コードを書かずに構築できます。社内文書を読み込ませて自社固有の回答を返す仕組みが作れる点が、チャットで使う生成AIとの決定的な違いです。

一方で、業務システム同士の細かな連携や大量の定型処理には向きません。判断が必要な業務にAIを使い、決まった手順の処理は別の仕組みに任せる切り分けが必要です。

費用は、プラン料金とAIモデルの利用料が別々にかかる2層の構造です。処理の件数からモデルの費用まで含めて試算することが、想定を外さないための前提になります。

ほかの選択肢と比べたうえで判断したい場合は、AIエージェントのおすすめを用途別に比較した記事もあわせてご確認ください。

AI活用とWeb集客の相談は、ネクストスケールへ 愛媛・東京を拠点に、ホームページ制作からSEO、SNS運用、AI研修まで幅広く支援しています。現状の課題整理から一緒に取り組みますので、お気軽にご相談ください。 ▶ 無料相談を申し込む