Difyとは？読み方・できること・料金・始め方を完全解説【2026年最新】

Difyとは何か？ノーコードでAIアプリを作れる生成AIプラットフォームを徹底解説

室谷代表取締役

今回はDifyの「とは」、つまり基本からしっかり解説していきましょう。.AI（ドットエーアイ）コミュニティでも毎週のように「Difyって何ですか？」「どこから始めればいいですか？」という質問が来るんですよね・・・

テキトー教師DotAI 認定講師

受講生さんからも同じ質問をよく受けます。「ChatGPTとどう違うの？」「プログラミングができなくても使えるの？」という2つがとにかく多いですね。

この記事ではそこをしっかり整理していきたいと思います。

室谷代表取締役

この記事を読むと、Difyが何者なのか、何ができるのか、どのプランを選べばいいのかが一通りわかります。実は私、Difyについての本も出版しているんですけど（ぱる出版「お金を使わず、AIを働かせる『Dify』活用」）、その入門的な内容をここでしっかりお届けしたいと思います。

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講座でも「まずDifyを理解してから」というカリキュラムにしているくらい、AI活用の入り口として重要なツールですね。

Difyとは？名前の由来から理解する生成AIプラットフォーム

室谷代表取締役

まず名前の話からしましょう。Difyって読み方を知らない人も多いんですよね。

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そうなんですよ。受講生さんからも「ディファイ？ダイフィ？」って聞かれることがあって（笑）。

正式な読み方は「ディファイ」です。

室谷代表取締役

名前の由来は「Do It For You（あなたのためにそれを行う）」の略称なんですね。公式ドキュメントにも明記されています。

直訳すると「あなたの代わりにやってあげる」って感じで、AIアプリ開発の手間を全部引き受けてくれる、というコンセプトが名前に込められています。

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そのコンセプト通りで、Difyは「AIアプリを作ること自体を民主化する」ツールなんですよね。プログラミングを知らないビジネスパーソンでも、自分専用のAIアプリが作れてしまう。

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正式な定義をお伝えすると、DifyはAIワークフローを構築するためのオープンソースプラットフォームです。ビジュアルキャンバス上でAIモデルを編成し、データソースを接続し、処理フローを定義することで、アイデアを動作するソフトウェアに変換できます。

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要するに、「LLMを使ったアプリを、コードを書かずに作れる開発環境」ですね。整理するとこういう構造です。

• 入力: テキスト、音声、ファイルなどを受け付ける
• 処理: LLM（ChatGPT、Claudeなど）がデータを処理する
• 出力: チャット応答、文書作成、自動メール送信などの結果を出す

室谷代表取締役

この流れをノーコードで組み立てられるのがDifyの核心です。MYUUUでも複数のクライアント企業にDifyを導入していますが、エンジニアがいない現場でも社内チャットボットや業務自動化ツールが動いているのを見ると、これが「民主化」ってことだなと実感しますね・・・

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開発元はLangGenius, Inc.という中国系スタートアップで、GitHubでオープンソースとして公開されています。2026年現在、GitHubのスター数は13万件以上で、世界中の開発者とビジネスユーザーに使われています。

Difyで何ができる？主な機能と活用例

室谷代表取締役

Difyの「できること」を整理していきましょう。ざっくり言うと、Difyは以下の4種類のアプリが作れます。

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受講生さんに説明するときは、まずこの4分類から入ると理解が早いですね。

• チャットボット: 質問に答えるAIアシスタント
• テキスト生成アプリ: 記事、メール、報告書などを自動生成
• エージェント: 複数ツールを使いながら自律的に作業する
• ワークフロー: 複数の処理を自動でつなぎ合わせるパイプライン

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チャットボットは一番わかりやすいですね。よくある活用例として、社内ドキュメントを学習させた「社内Q&Aボット」があります。

「有給休暇の申請方法は？」「〇〇プロジェクトの担当者は誰？」といった質問に即答できる。

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講座で教えていると、チャットボットから入る人が一番多いですね。いきなり複雑なワークフローを作るより、まず「チャットで質問に答えてくれるAI」を作るところからスタートする方が成功率が高い。

室谷代表取締役

ワークフローはもう少し高度で、たとえばこんな使い方ができます。「朝8時に業界ニュースをWebから収集して、要約してSlackに投稿する」といった定期実行の自動化や、「顧客からのメールを受け取ったら内容を分析してカテゴリ分けし、担当者に振り分ける」といった業務フローの自動化ですね。

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.AIコミュニティのメンバーさんがよく作るのが記事自動生成ワークフローです。キーワードを入力すると、ネットでリサーチして、記事を書いて、WordPressに投稿するまで自動化するやつ。

これ、室谷さんのコミュニティでも日本経済新聞さんが取材に来るくらい注目されましたよね。

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そうですね、1万文字以上のSEO記事を自動生成するワークフローが話題になって、実際に日経さんが取材に来ました。Difyのすごいところは、こういうことがコードなしで実現できてしまうところなんですよね・・・

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エージェント機能は2024年以降で一気に進化しました。ツールを使って自律的に行動するAIエージェントを、GUIでサクッと作れるようになっています。

Web検索、コード実行、ファイル操作などのツールを組み合わせて、複雑なタスクを自動でこなせます。

Difyの5つの特徴

室谷代表取締役

Difyがなぜこんなに広まったのか、特徴を5つに絞って話しましょう。

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この5つを押さえると「なぜDifyなのか」がはっきりします。

特徴1: ノーコード・ローコードで誰でも開発できる

室谷代表取締役

一番大きい特徴はやっぱりこれですね。ドラッグ＆ドロップのビジュアルキャンバスで、LLMを使ったアプリを作れる。

条件分岐もループもGUIでできてしまいます。

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講座で教えていて気づいたんですが、「プログラミングができないから諦めていた」という人がDifyで一気に道が開ける感覚を持つんですよ。エンジニア以外のビジネスパーソン、たとえば営業や人事の方でも、自分の業務に特化したAIアプリを自力で作れるようになる。

室谷代表取締役

MYUUUのクライアントでも、エンジニアゼロの中小企業が社内にDifyを導入して、カスタマーサポートや受発注業務を自動化している事例があります。これが数年前だったら、外注費が数百万円かかっていたような話ですよね・・・

特徴2: あらゆるLLMに対応

室谷代表取締役

Difyはマルチモデル対応が徹底されています。OpenAIのGPTシリーズ、AnthropicのClaudeシリーズ、GoogleのGemini、MetaのLlamaなど、主要なLLMはほぼ全て接続できます。

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これは受講生さんにとって重要なポイントで、「1つのモデルに縛られなくていい」んですよね。タスクによってGPTを使ったり、Claudeを使ったりと使い分けできる。

また、ローカルLLM（OllamaなどでローカルPCで動かすモデル）も接続できるので、コストゼロで動かすことも可能です。

室谷代表取締役

特にエンタープライズ向けに提案するとき、「特定クラウドに依存しない」という点が刺さるんですよね。ベンダーロックインを嫌う企業が多いので、そこが訴求ポイントになっています。

特徴3: RAGエンジン搭載で社内知識ベースを活用できる

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RAGというのは「Retrieval-Augmented Generation（検索拡張生成）」の略で、LLMが自分のトレーニングデータ以外の情報も参照できるようにする技術です。

室谷代表取締役

実用的に言うと、「自社の規定集や製品マニュアルをDifyに読み込ませて、それに基づいて答えてくれるAIが作れる」ということです。社内の固有情報に基づいた回答ができるから、汎用ChatGPTとは全然使い勝手が違います。

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DifyのRAGはかなり高機能で、PDF、Word、Excel、Webページなど様々な形式のドキュメントを読み込めます。ベクターデータベースへの格納、チャンク分割の設定、検索精度の調整なども全部GUIでできます。

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以前は「社内RAGシステムを作るには専門エンジニアが必要」という認識が強かったですが、Difyのおかげでビジネスサイドが主導して作れるようになってきましたね・・・これがエンタープライズ需要が高まっている理由の一つだと思います。

特徴4: オープンソースでセルフホスト可能

室谷代表取締役

DifyはGitHubでオープンソース公開されており、自社サーバーに無料でインストールできます。クラウドサービスとしても使えますが、セルフホスト版を選ぶと月額費用がかかりません。

テキトー教師DotAI 認定講師

セキュリティ面で重要なんですよね。クラウド版だとデータが外部サービスに送られますが、セルフホスト版なら全データが自社サーバー内に留まる。

大手企業や医療・金融分野での採用理由がまさにここです。

室谷代表取締役

Dockerで比較的簡単にセルフホストできるのも大きいですね。コマンドを数本叩けばローカルで動きます。

git clone https://github.com/langgenius/dify.git
cd dify/docker
docker compose up -d

その後、http://localhost にブラウザでアクセスすれば完成です。

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受講生さんによく伝えるのは「まずクラウド版のSandboxプランで試して、本格利用が決まったらセルフホストを検討する」という流れです。いきなりセルフホストでDockerを立ち上げようとしてハマる人も結構いるので（笑）。

特徴5: MCPに対応し、外部ツールと高度に連携できる

室谷代表取締役

2025年から急速に話題になったMCP（Model Context Protocol）との連携、これはDifyの大きなアドバンテージですね。Difyで作ったワークフローをMCPサーバーとして外部に公開したり、外部のMCPサーバーをDifyに接続したりできるようになっています。

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MCPって「AIとツールを繋ぐ共通規格」なので、Difyがその規格に対応したことで、対応ツールが爆発的に増えたんですよね。SlackやNotion、Google Drive、Kintoneなど、業務で使っているツールとDifyが直接つながる。

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v1.9.2では「双方向MCP統合」という機能がリリースされていて、外部MCPサーバーへの接続と、DifyワークフローをMCPサーバーとして公開の両方ができます。これはかなり強力で、Claude CodeやCursorとDifyを連携させるような構成も作れます。

DifyクラウドとOSS版の違い：どちらを選ぶべきか

テキトー教師DotAI 認定講師

よく混乱する人が多いのが「DifyのクラウドサービスとOSS（オープンソース）版の違い」です。整理するとこうなります。

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クラウド版は「とにかく今すぐ試したい」「個人・小規模チームで使う」という場合に最適です。登録してすぐ使い始められますし、メンテナンスも不要。

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OSS版は「データを外に出せない」「コストを最小化したい」「自社に合わせてカスタマイズしたい」という場合ですね。ただし、Dockerの知識が必要ですし、自社でサーバー管理をする必要がある。

バージョンアップも自分でやらないといけません。

室谷代表取締役

個人的には、まずクラウド版のSandboxプランで感触を確かめて、「これを会社で使いたい」となったらセルフホストを検討する、という流れが一番失敗が少ないと思います。MYUUUのクライアントでも、最初はクラウドで試してから移行するケースが多いですね。

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ちなみにOSS版にも有償のエンタープライズ版があります。シングルサインオン（SSO）、監査ログ、専用サポートなど、大企業向けの機能が追加されています。

Difyの料金プラン：Sandboxから始めてProfessionalへ

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料金の話をしましょう。これも「difyとは 料金」という形でよく検索されるテーマです。

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受講生さんからも初日に必ず聞かれる質問ですね。「結局いくらかかるんですか？」って（笑）。

室谷代表取締役

結論から言うと、最初は無料で試せます。Sandboxプランが無料で用意されています。

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重要な点として、ここで言う「メッセージクレジット」はDify自体の利用料で、LLMのAPI費用とは別です。ChatGPTやClaudeを使う場合はそれぞれのAPIキーを自分で取得して使うので、LLMのコストは別途かかります。

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Sandboxプランは機能確認や個人用途なら十分使えます。ただし、商用サービスを作りたい場合や複数人でチームとして開発したい場合は、ProfessionalかTeamプランを選ぶことになります。

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年額払いにすると10倍の価格で12ヶ月分（つまり2ヶ月無料）になりますので、本格的に使うなら年契約がお得です。Professionalの年契約は$590で、月換算約49ドルになります。

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学生・教育者向けには無償プランも提供されています。公式サイトに「Dify is free for students and educators.」と明記されているので、教育目的の利用は積極的に活用できますね。

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セルフホスト版のOSSは基本無料ですが、エンタープライズ機能（SSO、監査ログなど）が必要な場合はエンタープライズライセンスが必要です。

Difyの始め方：クラウド版ですぐスタートする手順

室谷代表取締役

実際にDifyを始めるまでの手順を解説しましょう。クラウド版（dify.ai）からスタートするのが一番ラクです。

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30分あれば最初のアプリが作れます。受講生さんに教えているステップ通りに解説しますね。

Step 1: Dify公式サイトにアクセスしてサインアップ

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まずDify公式サイトにアクセスします。GitHubアカウントかGoogleアカウントでサインインできます。

アカウントを持っていない場合は先に作っておきましょう。

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サインアップすると自動的にSandboxプランで利用開始できます。クレジットカード不要で、すぐ始められます。

Step 2: アプリを新規作成する

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ホーム画面で「アプリを作成する」をクリック。するとアプリの種類を選ぶ画面が出てきます。

• チャットボット: 会話形式のAI
• テキストジェネレーター: 文章生成
• エージェント: ツールを使って自律的に動く
• ワークフロー: 複数処理を連結

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最初は「チャットボット」を選ぶのをおすすめします。一番直感的に「なるほど、こういうことか」と理解できるので。

Step 3: LLMを設定してプロンプトを書く

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アプリを作成したら、どのLLMを使うか選びます。デフォルトでは設定済みのモデルが入っているので、まずそれで試してみましょう。

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独自のAPIキーを持っている場合は「設定」→「モデルプロバイダー」からAPIキーを追加できます。OpenAI、Anthropic、Google、Azure等に対応しています。

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プロンプト（システムプロンプト）でAIの役割を定義します。例えば「あなたは〇〇会社のカスタマーサポート担当AIです。

以下のFAQに基づいて回答してください」といった形です。

Step 4: テストして公開

室谷代表取締役

右側のプレビューペインでリアルタイムでテストできます。思い通りに動いたら「公開」ボタンで外部に公開できます。

URLが発行されるので、社内に共有したり、Webサイトに埋め込んだりできます。

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「とにかく動かしてみる」が大事ですね。完璧なプロンプトを書こうとして時間を使うより、まず動かしてみて、フィードバックを見ながら改善する方がずっと速い。

Difyの活用事例：業務でどう使われているか

室谷代表取締役

実際のビジネスでの活用事例を紹介しましょう。これが一番「Difyを使ってみようか」と思うきっかけになると思います。

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私が講座で紹介する事例は、受講生さんが「これ、うちでもできそう」と感じるものを選んでいます。

社内Q&Aボット（RAG活用）

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最も多い活用例です。社内規定、製品マニュアル、営業資料などをDifyに読み込ませて、社員からの質問に答えるチャットボットを作る。

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受講生さんの企業でも、「人事FAQボット」「ITヘルプデスクボット」「製品仕様ボット」を作っている例をよく聞きます。問い合わせ対応の時間が週単位で削減されたという声が多いですね。

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ボルボ・カーズがDifyを使っている事例もDifyの公式サイトに掲載されています。「アイデアを迅速に検証できるツールは、AIの最前線を戦略的に切り拓くために必要不可欠な存在」というコメントが印象的でした。

記事・コンテンツ生成の自動化

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.AIコミュニティのメンバーさんが作った「1万文字SEO記事の自動生成ワークフロー」が日本経済新聞社さんに取材されたのも有名な話です。キーワードを入力するとWebリサーチ→記事執筆→WordPress投稿までを自動化する。

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これは私もコミュニティで紹介しましたが、反響が大きかった。コンテンツ制作にかかる工数を大幅に削減できるし、品質も担保されている。

Difyのワークフロー機能の可能性を見せてくれた事例ですね。

LINEスタンプの自動生成

室谷代表取締役

これはちょっと変わった使い方で、DifyのワークフローとLINEを連携させてLINEスタンプを自動生成・量産するというもの。コミュニティで紹介したら反響がすごくて、ワークフローのソースコードを無料配布したら大量にダウンロードされました。

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Difyって本当に用途が広いんですよね。業務効率化だけじゃなく、副業や新しいビジネスを生み出すツールにもなり得る。

受講生さんの中にもDifyで副業を始めた人が何人かいます。

エンタープライズでのAI導入支援

室谷代表取締役

大手企業での活用も急速に広がっています。私が経営するMYUUUでは、大手広告代理店のセプテーニ・ホールディングスと資本業務提携して、エンタープライズ向けのDify導入支援事業を進めています。

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大企業でのDify需要が増えている背景には、「自社でAIを内製化したい」というニーズがあると思います。外部のAIサービスに依存すると、データが外に出てしまうし、サービスが変わるたびに影響を受けてしまう。

Difyのセルフホスト版なら、自社環境で完結できます。

室谷代表取締役

上場大手企業と話すると、「DifyやAIノーコードツールは追い風」と感じることが多いですね。APIをラップした自称AIエージェントサービスの契約を解約して、自社でDifyを使って内製化するという動きが実際に起きています。

DifyとLangChain・n8nの違い：ツールの使い分けを整理する

室谷代表取締役

Difyを調べると必ず出てくる疑問が「LangChainとどう違うの？」「n8nとどっちがいいの？」というものですね。ここを整理しましょう。

テキトー教師DotAI 認定講師

受講生さんも混乱しがちなところです。それぞれ目的が違うんですよ。

DifyとLangChainの違い

テキトー教師DotAI 認定講師

LangChainはPythonやJavaScriptで書く「開発者向けのフレームワーク」です。コードでLLMアプリを作るためのライブラリ。

一方でDifyは「ノーコードで作れるプラットフォーム」。根本的に対象ユーザーが違います。

室谷代表取締役

具体的にはこうなります。

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「細かく制御したい」「複雑なロジックを実装したい」ならLangChain、「とにかく早く動かしたい」「エンジニアがいない現場でも使えるようにしたい」ならDifyという使い分けですね。

室谷代表取締役

LangChainはLangfuseと組み合わせたトレーシングやデバッグが充実していて、プロダクションレベルの細かい調整には向いています。ただ、そこまでやりたいなら相応のエンジニアリング力が必要になる。

Difyはそのトレードオフとして「使いやすさ」を取っているわけです。

DifyとN8Nの違い

室谷代表取締役

n8nとDifyの比較は特によく聞かれるんですよね。正直に言うと、「中小企業はDifyよりn8nを導入した方がいい場合もある」というのが私の本音です。

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このポストで整理されているのが、「Difyは人が介在する前提かつ対話型アプリに強い、n8nはトリガーベースのワークフロー自動化に特化している」という違いですね。

室谷代表取締役

具体的にはこういう使い分けです。

テキトー教師DotAI 認定講師

「毎週月曜の朝8時に財務諸表を自動分析して経営陣にメール送付する」ならn8n、「社員がチャットで質問すると社内規定をもとに答えてくれるボット」ならDify、という感じです。

室谷代表取締役

ただ、エンタープライズ向けに言うと、Difyが強い場面は「RAGを使った社内知識の参照」「マルチモデルの切り替え」「非エンジニアがGUIでカスタマイズ」といったところです。完全な自動化よりも「人とAIが協調する」業務フローに向いています。

テキトー教師DotAI 認定講師

両者を組み合わせる事例も増えていますよね。n8nでトリガーを制御して、DifyのAPIを呼び出すという構成。

これが個人的にベストプラクティスだと思っています。

Difyの商用利用とライセンス：Apache 2.0の範囲と注意点

テキトー教師DotAI 認定講師

「Difyって商用で使っていいの？」という質問も多いですね。

室谷代表取締役

Difyは基本的にApache License 2.0というオープンソースライセンスで公開されています。このライセンスは非常に自由度が高く、個人利用、内部業務での活用、開発されたアプリの商用利用などは、ほぼ問題なく行えます。

テキトー教師DotAI 認定講師

商用ライセンスが不要なケースとしては以下があります。

• 個人が使うAIツールを作る（個人利用）
• 社内のスタッフだけが使う業務効率化ツール（内部利用）
• 自社サービスにDifyで作ったAIを埋め込む（内部向け）

室谷代表取締役

一方、商用ライセンスが必要になる可能性があるケースもあります。以下の場合は注意が必要です。

• DifyをベースにSaaSサービスを作って多数の顧客に提供する（マルチテナントSaaS）
• DifyをOEMして自社ブランドの製品として販売する
• DifyのAPIをラップして第三者向けに提供する

テキトー教師DotAI 認定講師

よくある誤解が「オープンソースだから何でも自由」と思ってしまうことです。Apache 2.0は自由度が高いですが、Difyのロゴや著作権表示を除去・変更するには別途許可が必要ですし、SaaSとして他者に提供する場合はビジネスチームへの確認が推奨されます。

室谷代表取締役

迷ったらDifyのビジネスチーム（business@dify.ai）に問い合わせるのが確実です。

Difyの最新動向：2026年現在の位置づけと今後

室谷代表取締役

最後に、今のDifyがどういう位置づけにあるかを話しましょう。

テキトー教師DotAI 認定講師

正直言うと、2026年のAIツールの中でDifyの立ち位置は少し変わってきていると思います。

室谷代表取締役

私も最近は「DifyのGUIで触ることはほとんどなくなった」というのが本音で・・・GPTシリーズやClaude Sonnet、Geminiといったモデルの精度が上がって、複雑なワークフローを組まなくても単発のプロンプトで解決できるケースが増えてきた。個人の技術的なタスクではね。

テキトー教師DotAI 認定講師

ただそれはエンジニア目線の話であって、「ビジネスサイドがAIを使う」という文脈ではDifyはむしろ強くなっていると思いますよ。受講生さんがいる企業の話を聞いていると、「Claude CodeやGemini Proを全社員に使わせるのは無理」という現実がある。

室谷代表取締役

そこは完全に同意ですね。MYUUUでエンタープライズ支援をしていてもそう感じます。

Difyが向いているのは「企業のAI推進」というシーン。エンジニアだけじゃなく、全社員がAIツールを使う基盤を作るならDifyはかなり強い。

テキトー教師DotAI 認定講師

MCP対応が入ったのも大きいですよね。外部ツールとの連携が標準化されたことで、「Difyで作ったエージェントをMCPサーバーとして公開して、Claude DesktopやCursor等のMCPクライアントから呼び出す」という使い方ができるようになった。

室谷代表取締役

これはRemote MCP化という使い方で、かなりニッチだけど面白い活用法ですね。軽いPoC（概念実証）はDifyのワークフローをRemote MCP化して、複雑な処理はCloudflare Workersなどに任せる、という使い分けが出てきています。

テキトー教師DotAI 認定講師

日本特有の事情として、Difyは日本語対応が進んでいて、日本企業のDX需要とかなりマッチしています。インタフェースが日本語化されているのも、非エンジニアへの展開を進める企業にとって重要ですね。

Difyに関するよくある質問（FAQ）

室谷代表取締役

よくある質問をまとめておきましょう。

テキトー教師DotAI 認定講師

これ、受講生さんから何度も聞かれる質問ですね。

Difyは無料で使えますか？

テキトー教師DotAI 認定講師

無料で使えます。クラウド版のSandboxプランは$0で利用でき、月5,000回のAPI呼び出しが含まれています。

OSS版をセルフホストする場合もDify自体は無料ですが、使用するLLMのAPI費用は別途必要です。

DifyのLLMのAPI費用はどこが負担しますか？

室谷代表取締役

LLMのAPIキーは自分で取得して設定します。OpenAIやAnthropicに支払う費用はユーザーが負担します。

Difyは「LLMを繋ぐ基盤」であって、LLMの利用費用はその都度ユーザーが各プロバイダーに支払う形です。

Difyを日本語で使えますか？

テキトー教師DotAI 認定講師

完全に日本語対応しています。インターフェースも日本語ですし、日本語ドキュメント（docs.dify.ai/ja-jp）も用意されています。

AIの応答はLLM次第ですが、主要なモデルは日本語で回答します。

Difyのデータは外部に送られますか？

室谷代表取締役

クラウド版（dify.ai）を使う場合、データはDify（LangGenius, Inc.）のサーバーに保存されます。セキュリティが気になる場合はOSS版をセルフホストすることで、全データを自社環境に留めることができます。

プログラミングができなくてもDifyは使えますか？

テキトー教師DotAI 認定講師

チャットボットやシンプルなワークフローならプログラミング不要で作れます。ドラッグ＆ドロップと設定画面だけで動くアプリが構築できます。

ただし、複雑なカスタマイズやセルフホストにはある程度の技術知識が役立ちます。

DifyとChatGPTは何が違いますか？

室谷代表取締役

ChatGPTは「会話するAI」そのものですが、DifyはChatGPTなどのLLMを使って「アプリを作るためのプラットフォーム」です。DifyでChatGPTのAPIを接続して、自社用にカスタマイズされたAIアプリを作る、というイメージです。

まとめ：Difyは「AIアプリ開発を誰でもできるようにする」プラットフォーム

室谷代表取締役

まとめましょう。Difyとは、AIワークフローを構築するためのオープンソースプラットフォームです。

名前の由来は「Do It For You」、つまりAIアプリ開発の手間を全部引き受けてくれる、という意味です。

テキトー教師DotAI 認定講師

受講生さんに「一言で言うと何？」と聞かれたら「プログラミングなしでChatGPTやClaudeを使ったAIアプリが作れるツール」と答えています。

室谷代表取締役

特徴を整理すると：

• ノーコード・ローコードでAIアプリが作れる
• あらゆるLLM（GPT、Claude、Gemini等）に対応
• RAGエンジン搭載で社内文書を学習させたAIが作れる
• OSSなので無料でセルフホストできる
• MCPに対応し、外部ツールと自在に連携できる

テキトー教師DotAI 認定講師

料金は無料のSandboxプランから始められます。本格的なチーム利用はProfessional（月$59）、大規模ならTeam（月$159）という構成です。

室谷代表取締役

「まず試してみる」のが一番です。Dify公式サイトでサインアップすれば、5分でチャットボットの試作が始められます。

書籍（「お金を使わず、AIを働かせる『Dify』活用」ぱる出版）や.AI（ドットエーアイ）コミュニティでも、Difyの使い方を学ぶリソースを提供していますので、ぜひ活用してみてください。

テキトー教師DotAI 認定講師

次回は「Difyのワークフローを実際に作る」というテーマで、ステップバイステップで解説していきたいと思います。お楽しみに。

出典・参考リンク

• Dify公式サイト
• Dify公式ドキュメント（日本語）
• Dify GitHub リポジトリ
• Dify料金プラン

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