「ディファイ AI」と検索して見つかるのは、ノーコードで生成AIアプリを作れるプラットフォームDify（ディファイ）です。チャットボットや社内向けのQ&Aシステム、業務を自動化するワークフローを、プログラミングの知識が少なくても組み立てられるとして注目されています。2026年に入ってからは、大型の資金調達やAIエージェント機能の刷新など動きが続いており、ツール選びの候補に入れる人が増えています。
この記事の要点
- DifyはオープンソースのAIアプリ開発基盤で、ワークフロー・RAG・エージェントを1つの画面で扱える
- 日本語での呼び方は「ディファイ」と「ディフィ」が混在しており、近年はディフィが公式寄りの発音とされている
- 2026年は約3,000万ドルの資金調達や、独立したアプリとして使える新しいエージェント機能が話題になった
- クラウド版には無料のSandboxプランがあり、まず試してから有料プランやセルフホストを検討できる
- 使い方は5つの活用パターンに分けて考えると、自分の用途に合うか判断しやすい
ディファイ（Dify）とはどんなAIツールか
Difyは、米国のLangGenius社が2023年に公開したオープンソースのAIアプリ開発プラットフォームです。ChatGPT、Claude、Geminiといった大規模言語モデル（LLM）をつないで、自分たち専用のAIアプリを作るための「土台」の役割を果たします。名前は「Define（定義する）」と「Modify（修正する）」を組み合わせたもので、AIアプリを定義し、使いながら改善していく考え方が込められています。
読み方のメモ：日本語では「ディファイ」と読まれることが多い一方、ブランドの見直し以降は「ディフィ」が公式の発音とされています。検索では両方の表記が使われるため、どちらで調べても同じサービスにたどり着きます。
特徴は、次の3つの機能が同じ画面の中で完結する点です。
- LLMアプリの構築：プロンプトを設計し、チャット形式やテキスト生成形式のアプリとして公開できる
- ワークフロー：キャンバス上でブロックをつなぎ、条件分岐や外部ツール連携を含む処理を組み立てられる
- AIエージェント：目的に応じてAIが自分でツールを選びながら作業を進める仕組みを作れる
これに加えて、手持ちのPDFやテキストを取り込んで回答の根拠にするRAG（検索拡張生成）エンジン、モデルの切り替え管理、利用状況を確認する監視機能もそろっています。以前は複数のツールを組み合わせて実現していたことが、1つの環境にまとまっているイメージです。
ポイント：Difyは「AIそのもの」ではなく、AIを使ったアプリを作るための道具です。モデルは別途選び、APIキーをつないで使います。
2026年の最新動向：資金調達とエージェント機能の刷新
約3,000万ドルのシリーズPre-A調達
2026年、DifyはシリーズPre-Aで3,000万ドルを調達したことが報じられました。評価額は約1億8,000万ドルとされ、複数の投資会社が参加しています。調達した資金は、エージェント機能の本体への統合、企業向けの性能とコンプライアンスに取り組む専任チームの立ち上げ、ビルダーコミュニティ支援、導入のハードルを下げるアップデートに充てられる方針です。
公表されている数字では、世界で140万台以上のマシンで稼働し、商用版は2,000以上のチーム、280社ほどの企業で使われているとされています。個人の実験用ツールという段階を超えて、企業の業務基盤として使われる場面が広がっていることがうかがえます。
ここが注目：資金の使い道に「エンタープライズ向けの専任チーム」が含まれているため、今後は性能面や管理機能の強化が進むと期待されています。
新しいエージェントは「独立したアプリ」に
もう1つの大きな話題が、エージェント機能の作り直しです。新しいAgentは、ワークフローの一部として使うだけでなく、単独のアプリとして作り込み、Webアプリとして公開したりAPIで呼び出したりできる形になりました。一度作ったエージェントを複数のワークフローから再利用できるので、部署をまたいだ活用もしやすくなります。
考え方としては、次のような役割分担です。
- エージェント：状況に応じた動的な判断を担当する
- ワークフロー：処理の流れと制御、承認のような固定のルールを担当する
この2つを組み合わせると、最初から想定しきれない場面はエージェントに任せ、守るべき手順はワークフローで固定する、といった設計ができます。運用しながら改善していく使い方が想定されています。
MCP対応や複数エージェントの連携
アップデートの中では、MCP（Model Context Protocol）のクライアント対応も注目されています。MCPサーバーに接続することで、ファイル操作、GitHub、チャットツール、データベース、ブラウザ操作などを、エージェントの手足として使えます。あわせて、ツール呼び出しのリトライ処理の改善、複数ツールの並列実行、複数のサブエージェントをまとめるSupervisorモードといった強化も紹介されています。
エージェントの設定はDSL（YAML形式）として書き出せるため、バックアップやバージョン管理もしやすくなっています。チームで使う場合、誰がどんな設定に変えたかを追える点は安心材料です。
覚えておきたい点：機能追加のペースが速いため、セルフホストで運用する場合は、更新前にバックアップを取る習慣をつけておくと安心です。
Difyでできること：主な機能を早見表で整理
まず、Difyの主要機能をひと通り整理します。自分の用途に近い項目を探してみてください。
| 機能 | 内容 | 向いている用途 |
|---|---|---|
| チャットボット | 会話形式のAIアプリをテンプレートから作成 | 問い合わせ対応、社内ヘルプデスク |
| ワークフロー | ブロックをつないで処理の流れを設計 | 文書作成の自動化、データ整形 |
| RAG（ナレッジ） | 文書を取り込み、根拠つきで回答 | マニュアル検索、社内規程の確認 |
| エージェント | AIがツールを選びながら作業を進める | 調査、複数ステップの業務支援 |
| API公開 | 作ったアプリを数クリックでAPI化 | 既存システムへの組み込み |
ポイント：用意されているテンプレートから始めると、白紙の状態から悩まずに済みます。まず1つ動くものを作ってから、少しずつ手を入れていくのが続けやすい進め方です。
ディファイの使い方5選｜用途別の活用パターン
ここからは、実際にどんな使い方ができるのかを5つのパターンに分けて紹介します。難易度は上から順に少しずつ上がっていくので、最初は1つ目から試すのがおすすめです。
1. 社内ナレッジ検索チャットボット
もっとも取り組みやすいのが、手持ちの文書を読み込ませたQ&Aボットです。就業規則、製品マニュアル、よくある質問集などをナレッジとして登録すると、質問に対して関連する箇所を探し出し、その内容にもとづいて回答してくれます。RAGの設定はアップロードが中心で、細かなチャンク分割の設定は初期値のままでも動き始めます。
回答の精度を上げるコツは、元の文書を見出し単位で整理しておくことです。長い文書を1つのファイルにまとめるより、テーマごとに分けたほうが、必要な情報を拾いやすくなります。
向いている人：問い合わせ対応の負担を減らしたい担当者、新人向けの質問窓口を作りたいチーム。
2. 文章作成・要約ワークフロー
ワークフローを使うと、「入力を受け取る → 要約する → 別の観点で言い換える → 形式を整えて出力する」といった複数ステップの文章処理を1つのアプリにまとめられます。議事録の要約、メールの下書き、商品説明文の作成など、毎回同じ手順で行う作業と相性が良い使い方です。
ブロックの途中に条件分岐を入れれば、入力内容に応じて処理を切り替えることもできます。たとえば、短い入力ならそのまま整形し、長い入力なら先に要約してから整形する、といった流れです。
ヒント：最初は3〜4ブロック程度の小さな流れから始め、動作を確認しながら増やしていくと、つまずきにくくなります。
3. 外部ツールと連携するエージェント
3つ目は、エージェントに検索や計算、外部サービスの操作を任せる使い方です。Difyには各種ツールが用意されており、MCP対応によって接続先の幅もさらに広がっています。調べものをしてから要点をまとめる、資料を集めて下書きを作る、といった複数ステップの作業に向いています。
新しいエージェントは単独のアプリとして公開できるため、チームの誰でも使えるWebアプリの形で配れるのも便利な点です。慣れないうちは、使えるツールを2〜3個に絞っておくと、動きを把握しやすくなります。
覚えておきたい点：エージェントは自由度が高い分、意図しない動きを避けるために、扱えるツールや権限を必要な範囲に限定して設計しましょう。
4. 既存システムに組み込むAPI活用
作ったアプリはAPIとして公開できます。これにより、自社のWebサイトや業務システム、社内チャットツールからDifyで作ったAI機能を呼び出す形にできます。画面はこれまでのまま、裏側でAIが動くイメージです。
APIキーを発行して呼び出すだけなので、開発側は「AIの中身」をDify側で調整し、アプリ側のコードは触らずに改善を続けられます。プロンプトやモデルの差し替えをDify上だけで済ませられる点は、運用の手間を減らしてくれます。
向いている人：エンジニアと非エンジニアが分担して、AI機能を育てていきたいチーム。
5. セルフホストで自社環境に構築する
5つ目は、Difyを自社のサーバーやクラウド環境に導入する使い方です。Docker Composeを使えば、数コマンドで立ち上げられる手順が用意されています。社内の情報を外部のクラウドに置きたくない場合や、独自のセキュリティ要件がある場合に検討されます。
セルフホスト版のCommunityは無料で使える一方、サーバーの用意や更新作業、バックアップの管理は自分たちで行う必要があります。IT担当者やエンジニアがいる環境なら、柔軟性の高い選択肢になります。
覚えておきたい点：ソフトウェアが無料でも、サーバー費用や運用の工数は別にかかります。全体のコストで比べるのが確実です。
料金プランの違いと選び方
Difyの料金体系は、大きくクラウド版とセルフホスト版に分かれます。下の表は目安なので、契約前には最新の内容を確認してください。
| 形態 | プラン | 目安と特徴 |
|---|---|---|
| クラウド | Sandbox | 無料。総量200クレジットで、月ごとの補充はない。動作確認向け |
| クラウド | Professional | 月額59ドル前後。個人開発者や小規模チーム向け |
| クラウド | Team | 月額159ドル前後。中規模チーム向けで、より多くの資源を利用可能 |
| セルフホスト | Community | 無料。自社環境で運用し、管理は自分たちで行う |
| セルフホスト | Premium / Enterprise | 有料。企業向けの管理機能やサポートを重視する場合 |
選び方の目安：まずはSandboxで触ってみる → 継続して使うならProfessional → 情報を社内に置きたいならセルフホスト、という順番で考えると迷いにくくなります。
もう1つ押さえておきたいのが、LLMの利用料は別にかかる点です。Difyの料金はプラットフォームの利用分で、OpenAIやAnthropicなどのモデルを呼び出す際のAPI料金は、それぞれのサービスに支払う形になります。試作の段階でも、テスト回数が多くなるとAPI費用が積み上がるので、利用状況を確認しながら進めると安心です。
無料で始める手順：最初の1本を作るまで
クラウド版のSandboxなら、アカウントを作ってすぐに触り始められます。流れは次のとおりです。
- Difyの公式サイトにアクセスし、GitHubまたはGoogleのアカウントでログインする
- 設定画面で、使いたいLLMのAPIキーを登録する
- アプリ作成画面で「テンプレートから作成」を選び、近い用途のものを選ぶ
- プロンプトやモデルを調整し、プレビュー画面で動作を確認する
- 問題なければ公開し、Webアプリ、またはAPIとして使い始める
ポイント：最初から完璧を目指さず、1つの用途に絞って作ると完成が早くなります。動くものができてから、機能を足していきましょう。
ナレッジ検索型のアプリを作る場合は、手順3のあとに、参照させたい文書のアップロードが加わります。文書を登録したらインデックスの作成が終わるのを待ち、テスト質問で回答を確認します。期待した答えが出ないときは、文書の書き方を整理し直すだけで改善することも多いので、プロンプトを触る前に見直してみるのがおすすめです。
導入前に知っておきたい注意点と向いている人
押さえておきたい4つのポイント
- クレジットの残量：Sandboxは総量が決まっており、補充されないため、大量のテストには不向き
- モデル費用は別枠：プラットフォーム料金とは別に、モデルのAPI利用料を見込んでおく
- 情報の扱い：社内の機密情報を入れる場合は、セルフホストや契約内容の確認を検討する
- 設計の見直し：機能の更新が早いので、定期的に最新の仕様を確認して設定を見直す
覚えておきたい点：個人情報や機密データを扱うアプリは、公開範囲とアクセス権限を先に決めてから作り始めると、あとでやり直す手間が減ります。
こんな人に向いている
| 立場 | おすすめの使い方 |
|---|---|
| AIを試したい個人 | Sandboxで文章作成ワークフローを作る |
| 小規模チームの担当者 | Professionalで社内Q&Aボットを運用する |
| エンジニア・情報システム担当 | セルフホストで自社システムにAPI連携する |
| 企業の推進担当 | エージェントとワークフローを組み合わせて業務を自動化する |
プログラミングの経験がなくても入口には立てますが、ワークフローが複雑になるほど、処理の流れを整理する力が役立ちます。「どの作業を、どの順番で、誰が確認するか」を紙に書き出してからキャンバスに置いていくと、スムーズに組み上がります。
更新日：2026年9月26日時点の情報です。料金や機能は変更されることがあるため、利用前に最新の内容をご確認ください。
まとめ
ディファイ（Dify）は、ノーコードでLLMアプリやAIエージェント、ワークフローを作れるオープンソースのプラットフォームです。2026年には約3,000万ドルの資金調達や、独立したアプリとして使える新しいエージェント、MCP対応といった話題が続き、個人の試作から企業の業務利用まで活用の幅が広がっています。
ディファイ（Dify）の使い方5選｜料金プランと無料で始める手順を整理をまとめました
使い方は「社内ナレッジ検索」「文章作成・要約ワークフロー」「外部ツール連携エージェント」「API組み込み」「セルフホスト構築」の5つに整理できます。料金は無料のSandboxから始められ、必要に応じてProfessionalやTeam、セルフホスト版へ広げていく流れが分かりやすい選び方です。モデルのAPI料金が別にかかる点だけ見込んでおけば、費用の見通しも立てやすくなります。まずはテンプレートから小さなアプリを1つ作り、動かしながら自分の用途に合うかを確かめてみてください。
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