Dify 使い方｜30分でAIアプリを作る

直接回答:Dify はオープンソースの LLM アプリ開発プラットフォームで、ノーコード〜ローコードでチャットボット・RAG・ワークフローを作れるツールです。GitHub で5万 Star 超、2025年以降スモビジでの導入事例が急増しています(出典: https://github.com/langgenius/dify)。

Dify は中国・上海の LangGenius が開発する OSS。クラウド版（dify.ai）とセルフホスト版の両方が提供されており、商用利用可能なライセンス（Apache 2.0 派生）で運用できます。

Dify でできる4つのこと

・機能 / 用途 / 難易度

・チャットボット / カスタム指示付きチャット / ★

・RAG（社内検索） / PDF / Word の質問応答 / ★★

・ワークフロー / 多段処理の自動化 / ★★★

・エージェント / ツール呼び出し付き AI / ★★★

最初はチャットボット → RAG → ワークフローの順で進めるのが現場感では迷いません。

ChatGPT の GPTs と何が違う？

GPTs は OpenAI のカスタム GPT 機能で、ChatGPT 内に閉じます。Dify は API として外部公開でき、Slack / LINE / Web サイトに埋め込めるのが大きな差。複数 LLM の切替も Dify が自由度が高い。

アカウント作成と料金プラン

直接回答:Dify Cloud は Free プランで月200メッセージ無料。Sandbox（$59/月、約9,150円）以降で本番利用が現実的です。セルフホスト版は完全無料で運用できます(出典: https://dify.ai/pricing)。

Dify Cloud の料金プラン

・プラン / 月額 / 円換算 / メッセージ数 / チームメンバー

・Sandbox（無料） / $0 / 0円 / 200 / 1

・Professional / $59 / 約9,150円 / 5,000 / 3

・Team / $159 / 約2.46万円 / 10,000 / 50

・Enterprise / 個別見積 / - / カスタム / カスタム

200メッセージは1日約7件、検証には十分。本番運用は月$59が現実的な投資。

LLM 利用料は別

Dify 自体の料金とは別に、裏側で動く Claude / GPT / Gemini の API 料金が発生します。GPT-5 mini なら入力$0.25 / 出力$2 per MTok と安価。

アカウント作成手順

1. https://dify.ai にアクセスし「Get Started」

2. Google / GitHub / メールでサインアップ

3. ワークスペース名を設定

4. Settings → Model Providers から Claude / GPT / Gemini の API キーを登録

ここまで5分。

最初のチャットボットを5分で作る

直接回答:「Studio → Create from blank → Chatbot」で空白チャットボットを作成し、システムプロンプトを書いて公開ボタンを押すだけ。5分で動きます。

Step 1: チャットボット作成

ダッシュボードの「Create App」から「Chatbot」を選択。空白テンプレートで開始。

Step 2: システムプロンプト

例として「営業メール返信 AI」を作るなら、以下を System に入力。

あなたはBtoBの営業担当者です。

顧客からの問い合わせメールに、丁寧かつ具体的な返信案を生成してください。

・文体: ですます調

・長さ: 200〜400字

・必ず3つの選択肢を提示

Step 3: モデル選択

Sonnet 4.6 か GPT-5 を選択。日本語のメール返信は Sonnet が安定。

Step 4: 公開

右上の「Publish」を押し、「Run App」で動作確認。Web リンクが発行されるので、社内 Slack に貼って共有もできます。

RAG（社内ドキュメント検索）の作り方

直接回答:「Knowledge → Create Knowledge → ファイルアップロード」の3ステップで RAG が作れます。PDF・Word・Markdown・URL に対応し、最大100MBまでファイル投入可能です。

Step 1: Knowledge 作成

ダッシュボードの「Knowledge」タブから「Create」。

Step 2: ファイルアップロード

社内マニュアル、FAQ、契約書テンプレートなどを PDF / Word / Markdown でアップロード。最大100MB。

Step 3: チャンク設定

「Automatic」でも「Custom」でも可。日本語のマニュアルは Custom で「最大長: 500文字、オーバーラップ: 50文字」が無難。

Step 4: チャットボットに紐付け

Chatbot の「Context」セクションで作成した Knowledge を選択。質問に対して該当ドキュメントから自動引用するようになります。

業務での実例

私（@yoshio_nocode）はクライアントの社内マニュアル（PDF 200ページ）を Dify に投入し、社員のFAQ を月間500件→100件に減らした事例があります。月の人件費換算で約20万円相当の効果。詳細は別記事「AI 業務効率化事例10選」も参考に。

ワークフロー機能で業務自動化

直接回答:ワークフロー機能はノーコードで多段処理を組める機能。「LLM → 条件分岐 → API 呼び出し → LLM」のような複雑なフローを作れます。

ワークフローの構成要素

・Start: 入力受付

・LLM: AI の推論

・Knowledge Retrieval: RAG 検索

・HTTP Request: 外部 API 呼び出し

・IF/ELSE: 条件分岐

・Code: Python / JS の実行

・End: 結果出力

業務自動化の例

「お客様レビューを Slack に転送→AI が分類（ポジ/ネガ）→ネガなら担当者にメンション、ポジなら週報に集計」というフローが30分で組めます。

Webhook で外部サービス連携

ワークフローの結果を Webhook で Notion / Slack / Discord に送信可能。Make や n8n と組み合わせれば、業務系SaaS と AI を一気通貫で繋げられます。

Claude / GPT / Gemini の切り替え

直接回答:Dify は OpenAI / Anthropic / Google / DeepSeek / Ollama など主要モデルプロバイダに対応。各社の API キーを登録すれば、モデル切替がドロップダウンで完結します。

API キー登録手順

1. Settings → Model Providers

2. プロバイダを選択（Anthropic / OpenAI / Google）

3. API キーを貼る → Save

モデル選びの目安

・用途 / 推奨モデル / 理由

・日本語チャット / Claude Sonnet 4.6 / 自然さ

・長文RAG / Gemini 2.5 Pro / 100万トークン

・コスパ重視 / GPT-5 mini / 単価最安

・高度推論 / Claude Opus 4.7 / SWE-bench 1位級

複数 LLM のフェイルオーバー（A社が落ちたらB社へ）も設定可能。

セルフホストで無料運用

直接回答:Dify は Apache 2.0 派生の OSS なので、Docker で自社サーバーに立てれば Dify 本体は完全無料で運用可能。LLM API 料金のみが課金対象です。

Docker でのセットアップ

git clone https://github.com/langgenius/dify

cd dify/docker

cp .env.example .env

docker compose up -d

10分で http://localhost に Dify が起動します。

セルフホストの注意点

・スケール時にデータベース（PostgreSQL）と Redis のチューニングが必要

・バックアップとモニタリングは自前で組む

・AWS / GCP の VM 代月$30〜が別途発生

社員10名以下のチーム検証ならノートPCでも動きます。本番運用は AWS Lightsail $20〜が現実的。

よくある質問

Dify は無料で使える？

直接回答:Cloud の Sandbox プランで月200メッセージまで無料、セルフホストは Dify 本体が完全無料です(出典: https://dify.ai/pricing)。

LLM API 料金は別途発生。GPT-5 mini なら月数百円〜数千円で運用可能。

ChatGPT の GPTs と何が違う？

直接回答:Dify は外部公開・複数LLM切替・セルフホスト可、GPTs は ChatGPT 内に閉じる代わりにマーケットがある。社内利用は Dify、ChatGPT ユーザー向け配布は GPTs が向きます。

両方併用する事例も多いです。

日本語のサポートは？

直接回答:UI は日本語対応、公式ドキュメントも日本語訳が進行中(出典: https://docs.dify.ai/ja-jp)。

サポート窓口は英語中心ですが、コミュニティ（GitHub Discussions）は活発。

機密データを使っても大丈夫？

直接回答:セルフホスト版なら完全に自社管理下で運用可能。Cloud 版は LLM プロバイダのデータ取扱いに依存します。

機密度が高い社内文書はセルフホスト推奨。クラウド利用なら Anthropic Team / OpenAI Enterprise の API キーで学習オフを徹底。

LINE / Slack 連携は？

直接回答:Webhook で連携できます。LINE Official Account との連携プラグインも公式に用意されています。

業務 LINE との接続は1時間程度で設定可能。

スケールは大丈夫？

直接回答:Cloud Team プランなら月10,000メッセージまで標準。Enterprise はカスタム。セルフホストは PostgreSQL のチューニングで月100万メッセージ以上もこなせます。

LangChain・LangGraph と比較すると、運用の安定性で Dify が優位。

まとめ

Dify は「ノーコードでAI アプリを作りたい」「社内ドキュメント検索を組みたい」「複数 LLM を切り替えたい」という3要件を1本でカバーする現場の標準ツールです。

Sandbox 無料枠でチャットボット → RAG → ワークフローの順に試し、効果が出たら Professional $59 へ昇格、機密重視ならセルフホストへ移行――この型で大半の中小企業は本番運用に到達できます。

同じトピックでさらに深掘りしたい方は、ピラー記事「ChatGPT・Claude・Gemini どれを選ぶか」もあわせてどうぞ。

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