初級7
AI・テクノロジー
LLM（大規模言語モデル）
編集部
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01Difyとは何か？
DifyはAIアプリ開発のためのオープンソースの統合プラットフォームです。RAGによる社内知識の活用法からワークフロー機能、複数LLMとの連携、クラウド・自己ホストの選択まで、業務でLLMアプリを「使える形」にするための環境を提供します。Difyでできること・主要機能・全体構成・RAG機能などを10枚で解説していきます。
02Difyでできること
Difyを使えば難しいコードを書かなくても、チャットボットやRAGアプリ、ワークフロー自動化、エージェント活用など、さまざまなAIアプリを素早く構築・運用できます。FAQ対応・問い合わせ対応のチャットボット作成、社内文書を検索して最適な回答を生成するRAGアプリ、条件処理・分岐を組み込んだワークフロー自動化、ツール呼び出しやマルチステップのエージェント活用が可能です。作ったAIアプリはAPIやWebで外部公開・連携もできます。Difyは試作から業務利用まで幅広いAIアプリを一つの基盤で作れるプラットフォームです。
03Difyの主要機能
DifyにはLLMアプリを構築・運用するうえで必要なコア機能がすべて一つのプラットフォームに揃っています。ノードをつないでAIワークフローを視覚的に設計するビジュアルワークフロー、指示文の変更・調整・バージョン管理ができるプロンプト管理があります。文書取り込み・検索・回答生成のナレッジ・RAG機能、APIや外部サービスとのツール連携、ログ確認・評価・改善サイクルを支える監視・運用機能も備えています。Difyの強みは開発・接続・運用の機能が一つにまとまっている点です。
04Difyの全体構成
DifyはユーザーとAIモデルの間に立つ橋渡しプラットフォームです。ユーザーがWebまたはAPIでメッセージを送ると、Difyがワークフロー制御とプロンプトモニタリングを行い、ナレッジベース（RAG）やツール・モデル管理を経て、LLMプロバイダー・外部API・データソースへとつながります。入力を受け付けてワークフローを組み立て、RAGで必要なデータを参照し、モデルが判断した回答をユーザーへ返します。DifyはユーザーとAIモデル、社内データ、外部ツールをつなぐハブとして働きます。
05RAG機能とは？
RAG（Retrieval-Augmented Generation）は検索と生成を組み合わせた仕組みです。アップロードした社内文書やナレッジベースから関連情報を検索し、LLMがその情報を元に精度の高い回答を生成します。文書をアップロードしてテキストを分割・埋め込み処理し、質問に関連した文書を検索してLLMが文脈を参照して回答するという流れです。ファイルを更新するだけで最新情報を参照できるほか、根拠のある文書を使うためでたらめな回答を減らし、自社データだけを参照させることもできます。DifyのRAGはLLMに「社内の知識を踏まえて答えさせる」ための実用機能です。
06ワークフロー機能
Difyのワークフロー機能を使うと、複数ステップのAI処理をノードでつなぎ、条件分岐やツール呼び出し・後処理を視覚的に設計できます。入力・変数設定から始まり、LLM処理、条件分岐・ツール呼び出し、出力・保存・通知というステップをつなげて複雑な業務プロセスを自動化できます。問い合わせ分類から自動返答、感情分析から対応フラグ、社内通知・レポートの自動送信などに活用されています。Difyのワークフローは単発のチャットを超えて業務プロセス全体をAI化しやすくします。
07対応モデルと連携
DifyはさまざまなLLMプロバイダーや外部APIに対応しています。OpenAI・Anthropic・Google・Azure系などのクラウドLLM、OpenAI互換API、OllamaなどのローカルモデルまでLLMを選択でき、外部APIやツール、文書・Web・社内ナレッジなど各種データソースとも連携できます。特定のLLMに依存せず目的に応じて使い分けやすく、社内データ保護が必要な場面でもローカル運用が可能です。Difyはモデルを固定せず用途やコストに応じて最適な組み合わせを選びやすいプラットフォームです。
08導入形態とセキュリティ
DifyはSaaSとしてのクラウド利用と、自己環境に構築する自己ホストのいずれでも利用できます。クラウド利用はすぐに開始できてインフラ管理が不要な反面、自己ホストはデータを自社内で保有できて高いカスタマイズ性があります。どちらの形態でも、データ管理・権限管理・接続管理・運用監視の4つのセキュリティ要素を適切に設計することが重要です。Dify導入では「便利さ」だけでなく「どのデータをどう扱うか」の設計が大切です。
09Difyの活用シーン
Difyは社内FAQやヘルプデスク、カスタマーサポート、営業支援・提案作成、マーケティング文生成、研究・情報整理、業務手順の自動化など幅広い場面で活用できます。社内マニュアルや手順書に基づいた問い合わせ対応、製品QAデータを学習した問い合わせの高速化、提案書や報告書の草案生成などに特に力を発揮します。Difyは「質問が多い業務」「情報が散らばる業務」「定型処理が多い業務」で特に効果を発揮します。
10まとめ：Difyとは
今回はDifyの概要についてお伝えしました。DifyはAIアプリを作れるオープンソースの統合プラットフォームです。RAGで自社の知識を活用し、ワークフローで業務を自動化し、多様なモデルや外部ツールと連携して活用できます。導入・運用設計においてもセキュリティやアクセス管理のルール整備が重要です。Difyを学ぶことはLLMアプリを「試す」だけでなく「使える形にする」第一歩です。