Difyとは？ノーコードで社内AIアプリを作る方法

結論

Difyを使うと、プログラミングの知識なしに社内向けのAIアプリを構築できます。社員が質問を入力すると社内マニュアルを参照して回答するFAQ bot、入力したテキストを自動で要約・分類するアプリ、複数の処理を自動化するワークフローを、GUIのブロック操作で設計できます。IT部門が少ない中小企業や、現場部門が自分たちで試作したいケースで使われています。

Difyとは何か

DifyはLLMを使ったアプリを開発するためのオープンソースプラットフォームです。2023年に登場し、GitHubの星の数が数万を超える人気のツールになっています。

通常、ChatGPTのAPIを呼び出すアプリを作るにはPythonなどのプログラミングが必要です。Difyはその開発作業をGUIに置き換えます。「ユーザーの入力を受け取り」「社内文書を検索し」「適切な回答を生成して返す」という一連の処理を、ブロックをつなぐ操作で設計できます。

裏側で動かすAIモデルはGUIで選択できます。ChatGPTのモデル・Claudeのモデル・Geminiのモデルのほか、オープンソースのモデルも使えます。複数のモデルを組み合わせることも可能です。

RAGについてはRAGとは何か：社内文書をAIに活用する仕組みで詳しく解説しています。

Difyでできること

社内FAQ bot

社内マニュアル・就業規則・製品仕様書などをDifyにアップロードし、そのデータを参照して回答するチャットbotを作れます。新入社員の質問対応・ヘルプデスクの一次対応・営業の製品仕様確認などに使われています。

文書要約アプリ

テキストを入力すると自動で要約・抽出・分類するアプリを作れます。毎日大量の報告書を処理する部門や、顧客からの問い合わせを分類してルーティングする業務に適しています。

コンテンツ生成ツール

入力フォームに情報を入力すると、指定したフォーマットで文章を生成するアプリを作れます。製品説明文・プレスリリース・メールの下書き生成などのユースケースがあります。

APIエンドポイントの作成

Difyで作ったアプリはAPIとして公開できます。既存の社内システムや業務ツールからAPIを呼び出すことで、AIの機能を他のシステムと連携させられます。プログラミングができるエンジニアがいれば、より高度な統合も可能です。

社内RAGを構築する手順

RAGとは、AIが事前の学習データではなく、指定した文書を参照して回答する仕組みです。Difyでは以下の流れでRAGアプリを構築できます。

手順1：文書のアップロード

社内マニュアル・FAQドキュメント・製品仕様書などをDifyにアップロードします。PDF・Word・Excelなど複数の形式に対応しています。数十〜数百ファイルをまとめてアップロードできます。

手順2：チャンクへの分割

アップロードされた文書はDifyが自動的に小さなブロックに分割します。分割の単位を変更することも可能です。文書の種類によって最適な分割サイズが異なるため、FAQ形式の文書と長い仕様書では設定を分けると精度が上がります。

手順3：埋め込みベクトルの生成

分割されたテキストはベクトルデータとして保存されます。この処理はDifyが自動で行います。埋め込みモデルはOpenAIのモデルなどを選べます。

手順4：チャットbotとして公開

「ユーザーの質問を受け取り→文書を検索し→関連する情報をAIに渡して回答を生成する」という処理をGUI上でつなぎます。完成したアプリは専用URLで公開でき、社内のメンバーがブラウザからアクセスして使えます。

この構築作業は、IT部門のメンバーが初めて触る場合でも半日〜1日程度で最初の動作版を作れます。精度のチューニングには追加の時間がかかりますが、プログラミングなしで社内RAGを試作できます。

クラウド版とセルフホスト版の違い

Difyには2つの利用形態があります。

クラウド版は、Difyが提供するサーバー上でアプリを動かします。サーバーの用意が不要で、アカウント登録後すぐに使い始められます。無料プランがありますが、商用利用には有料プランが必要です。社内の機密情報をアップロードすると、そのデータがDifyのサーバーに送られるため、情報管理のポリシーに沿っているか確認が必要です。

セルフホスト版は、自社のサーバー上でDifyを動かします。DockerとDockerComposeがあれば導入できます。データが社外に出ないため、機密情報を扱う企業に適しています。サーバーの維持管理はIT部門が担当する必要があります。

機密性の高い社内文書をRAGに使う場合は、セルフホスト版を選ぶことをお勧めします。クラウド版は、機密情報を含まない文書でのプロトタイプ作成や、小規模な試用に向いています。

必要なスキルレベル

Difyでアプリを作るのに、プログラミングの知識は基本的に不要です。ただし、以下の作業には最低限の準備が必要です。

APIキーの取得。 ChatGPTなどのAIモデルを使うには、OpenAIなどのサービスのAPIキーを取得して設定します。APIキーの発行自体はウェブサイトでアカウントを作って申請するだけですが、費用が発生します。APIの課金の仕組みについては生成AIの料金基礎で解説しています。

セルフホストの場合はサーバー準備。 Docker環境の構築が必要です。LinuxサーバーやAWSなどのクラウドサービスの基本操作を知っているエンジニアか、IT部門の協力が必要になります。

精度チューニング。 最初の構築が終わっても、回答の精度を上げるためにプロンプトの調整・チャンク設定の変更・回答例の追加などが必要です。どこで精度が落ちているかを確認しながら改善を繰り返す作業は、試行錯誤の時間を見込む必要があります。

AIモデルとして使える選択肢

Difyは特定のAIモデルに縛られません。以下のモデルを設定画面から選べます。

モデル	提供元	特徴
GPT-4o・GPT-4 Turbo	OpenAI	高精度・広く使われている
Claude 3.5 Sonnet・Claude 3 Opus	Anthropic	長文理解・安全性
Gemini Pro	Google	マルチモーダル対応
Llama 3	Meta	オープンソース・商用無料
Mistral	Mistral AI	軽量・高コスパ

用途によってモデルを使い分けられます。コストを抑えたい場合は軽量モデル、精度優先の場合は高性能モデルを選ぶ判断ができます。

Difyを選ぶ組織の基準

以下のすべてに該当する組織にとって、Difyは有力な選択肢です。

• IT部門が存在しており、Dockerの基本操作ができる担当者がいる
• 社内に蓄積された文書を活用したい（マニュアル・FAQ・仕様書）
• ChatGPTのAPIを直接使いたいが、コーディングはしたくない
• 既製のSaaSより安く・柔軟に社内AIを作りたい

逆に、IT部門がおらずサーバー管理が難しい・とにかく早く試したい・セキュリティ審査が厳格、という場合は、Microsoft 365 CopilotやGoogle WorkspaceのAI機能など、既製のSaaSを活用する方が現実的です。

AIツール選びの基準で、組織の状況に合わせたツール選択の考え方を整理しています。

導入の現実的な進め方

Difyを初めて使う場合は、クラウド版の無料プランで小さなアプリを作ることから始めるのが最もリスクが低い方法です。社内の非機密なFAQ文書5〜10ファイルをアップロードし、チャットbotを作って動作を確認します。

精度に問題がなく、セキュリティポリシーの確認も済んだ段階でセルフホスト版への移行を検討します。最初から完璧なシステムを構築しようとせず、動くものを早く作って改善するアプローチが、Difyの価値を確認するのに適しています。

導入から本番運用まで、IT部門と現場部門が一緒に進めることが成功の条件になります。現場が「何に困っているか」を具体的にIT部門に伝え、IT部門がDifyで実装する役割分担が機能しやすいパターンです。