生成AIを活用したアプリケーションの開発が加速する中、プログラミングスキルに依存せず、実用的なAIアプリを構築できるノーコードツール「Dify(ディファイ)」が注目を集めています。
本記事では、Difyの基本的な機能、実装可能なアプリ例、料金プラン、導入形態(クラウド/ローカル)などを整理し、ITエンジニア初学者や大学生がスムーズに導入できるよう解説します。
なお、本ブログはGMOインターネット株式会社が九州大学様で講義させていただいている内容の一部を、AIでリライトしたものになります。
目次
Difyとは何か?
Difyは、GPT-4やClaudeなどのLLM(大規模言語モデル)をノーコードで活用可能な、オープンソースのアプリ開発基盤です。ライセンスの制限の範囲で商用利用や改変も可能です。
主な特徴
- ノーコード/ローコードによるGUIベースの開発
- GPT-4などの主要LLMと統合可能
- クラウド版とローカル版を提供
- 日本語UI・出力に対応
- 商用利用可(ライセンスによる制限あり)
ユースケースとアプリ例
Difyでは、以下のようなアプリを作成可能です。
✅ チャット形式のES添削支援(ChatBot)
就活生のESに対し、構成や語彙について具体的なフィードバックを返すチャットボット。

✅ 履歴書自動生成アプリ(Text Generator)
ユーザーが希望職種や自己PRを入力すると、LLMが志望動機を自動生成。

✅ 音声要約通知(Workflow)
録音された会議音声をアップロードすると、文字起こし → 要約 → Slack通知の一連処理を自動化。

✅ 症状分岐アシスタント(Chat Flow)
体調のチェック項目に応じてフローを分岐し、自宅療養or受診などの行動をナビゲーション。Google Maps API等と連携し、近くの病院を検索して表示。

クラウド版とローカル版の比較
Difyはクラウド環境ですぐに利用を開始できるクラウド版と、自由度・セキュリティを重視したローカル版(セルフホスト)の両方を提供しています。
結論として、学習用途や試作・実証レベルであればクラウド版が最適であり、機密性の高い運用や高度なカスタマイズが必要な場合にはローカル版が適しています。
項目 | クラウド版 | ローカル版 |
---|---|---|
導入手順 | アカウント登録で即利用 | Dockerなどで自前構築が必要 |
セキュリティ | 外部サーバー上で処理 | 完全オンプレミス運用が可能 |
拡張性 | 一部制限あり | ソースコードレベルで自由 |
商用利用 | ライセンス上は自由 | ライセンス上は自由 |
クラウド版の料金プラン(2025年6月時点)
Difyクラウド版には、利用目的や規模に応じた複数の料金プランがあります。
プラン名 | 価格(月額) | 主な内容 | 対象 |
---|---|---|---|
Sandbox(無料) | ¥0 | 200メッセージ/5アプリ/50文書/OpenAI対応/1チームメンバー | 個人学習・テスト向け |
Professional | $59 | 月5,000メッセージ/最大50アプリ/500文書/5GBストレージ/無制限ログ | 独立開発者・小規模チーム向け |
Team | $159 | 月10,000メッセージ/チーム・アプリ無制限/1,000文書/20GBストレージ | 中規模チーム向け |
Enterprise | 非公開(要問合) | 全制限解除/SSO(SAML/OIDC)/SLA・導入支援・ホワイトラベル化等 | 大規模組織・企業向け |
学生・教育機関向けにはProfessional相当の無料利用枠(1年間)も提供されています。
セキュリティと倫理的配慮
クラウド版では、個人情報や機密情報の入力は避けるべきです。
- 氏名、住所、メールアドレス
- 顧客情報、研究資料などの非公開情報
- 他者を特定し得る文脈
これはDifyに限らず、すべての生成AIサービスに共通するリスクであり、ユーザー自身のリテラシーが求められます。
おわりに
Difyは以下のようなニーズを持つユーザーにとって、有力な選択肢となるでしょう。
- ノーコード/ローコードでAIアプリを開発したい
- フォーム入力やチャット分岐を構造的に扱いたい
- GPTsでは困難な外部API連携やワークフロー構築を実現したい
- セキュアなAI環境を自前で構築・制御したい
まずはクラウド版のSandboxプランで手軽に試すところから始めてみるのがおすすめです。
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