Difyのチャットフローとワークフローの違い｜選び方と作り方

Difyのチャットフローとワークフローの違いは、利用者とのやり取りの形にあります。どちらもノードをつないで処理の流れを作る点は同じです。公式ドキュメントは、新しくアプリを作るときに、この2つのどちらかを選ぶよう勧めています。

この記事の内容は、2026年10月2日に Dify の公式ドキュメントと料金ページで確かめたものです。画面の名前は英語のまま書きます。使う前に、末尾の出典で最新の内容を確かめてください。

2つの違いを1枚で

2つは同じキャンバスとノードの仕組みの上にあります。ノードを置き、つなぎ、設定するのが作業の中心です。コードは、処理の上で必要なときだけ書きます。

チャットフロー：会話を続けるアプリ

Difyのチャットフローは、ワークフローに会話の層を足したアプリです。利用者はチャット画面でメッセージを送ります。メッセージのたびに、作った流れが動いてから返事が出ます。

裏で決まった処理をしながら会話するアプリに向いています。たとえば、質問を分類してから資料を探して答える問い合わせ窓口です。

チャットフローだけの機能

• 会話変数：1つの会話の中で、ターンをまたいで値を保つ。Variable Assigner ノードで値を書き換える
• メモリ：LLM ノードで、前のやり取りを覚えさせる
• 途中での表示：Answer ノードを複数置き、処理の途中で文字や画像、ファイルを順に返す
• 会話の情報：会話のID（sys.conversation_id）や、何ターン目か（sys.dialogue_count）を使える

Answer ノードは、中に書いた変数の順番に沿って少しずつ表示します。上流のノードの実行順ではない点に注意します。先に書いた変数がそろうまで、後ろの内容は表示されません。

チャットフローの作り方

Studio で Create from Blank から Chatflow を選びます。公式チュートリアルの簡単なチャットボットは、次の形です。

LLM ノードの Structured Output を入れると、答えを決まった項目の形で受け取れます。後ろのノードは、その項目を変数として使えます。

資料に沿って答える問い合わせ窓口の例は、公式チュートリアルの Customer Service Bot With Knowledge Base にあります。Question Classifier で質問を分け、Dify に関する質問のときだけナレッジを探して、LLM に答えを作らせます。関係のない質問には、Answer ノードで決まった文を返します。

ワークフロー：1回で処理を終えるアプリ

Difyのワークフローは、入力を受け取り、流れを最初から最後まで1回動かして結果を返します。報告書の作成、データの処理、まとめての一括処理などに向いています。会話の状態は持たず、呼び出しは毎回独立しています。

始まり方は2種類

• User Input：利用者や API の呼び出しで動く。Webアプリ、MCPサーバー、API、ほかのアプリのツールとして公開できるのは、この始まり方だけ
• Trigger：自動で動く。決まった時刻に動く Schedule、外部サービスの出来事で動く Integration、HTTP のリクエストで動く Webhook の3つ

Sandbox プランでは、1つのワークフローに置けるトリガーは2つまでです。トリガーで動いた実行の回数にも、月ごとの上限があります。料金ページでは、Sandbox が3,000回、Professional が毎月20,000回です。

ワークフローの作り方

Studio で Create from Blank から Workflow を選び、始まりのノードを決めます。結果を返すには Output ノードを置きます。Output ノードは任意です。ただし、Output ノードのない流れは、呼び出した側に何も返しません。Output で付けた変数名は、API の応答のキーになります。

Webアプリとして公開すると、入力欄は User Input の項目から自動で作られます。Run Batch のタブでは、CSVのひな形を取り出し、1行に1件ずつ入力を書いて、まとめて流せます。結果はCSVで書き出せます。

ワークフローのサンプルとしては、公式の30分クイックスタートが参考になります。下書きと投稿先を受け取り、SNSごとの投稿文を作る例です。User Input で入力を集め、Parameter Extractor で投稿先を一覧の形に直し、IF/ELSE で入力の誤りを分けてから文章を作ります。

作りたいものから選ぶ

迷ったら、利用者が2回目の発言をするかどうかで決めます。2回目がないなら、ワークフローのほうが扱いやすくなります。エージェントに作業を任せる作り方はDifyでエージェントを作るで説明しています。

よく使うノードの組み合わせ

ノードは、2つのアプリでほぼ共通です。公式チュートリアルや説明にある組み合わせを挙げます。

• 資料に沿って答える：Knowledge Retrieval で探し、LLM に文脈として渡し、Answer で返す
• 質問で振り分ける：Question Classifier で質問を分け、資料が要らない質問には Answer で直接返す
• 文章から値を取り出す：Parameter Extractor で、自由な文章を決まった形のデータに直す
• 一覧を1件ずつ処理する：Iteration で、配列の要素ごとに同じ処理を流す
• 外部とやり取りする：HTTP Request や Tool で、API やサービスを呼ぶ
• 整えて出す：Template で、Jinja2 の書き方で出力の形を整える

Code ノードでは、Python か JavaScript を書けます。If-Else は条件で流れを分け、Variable Aggregator は分かれた流れを1つにまとめます。

公開とAPIでの呼び出し

どちらのアプリも、Publish を押すと最新の設定が公開されます。WebアプリのURLは Access Point のタブに出ます。公開すると、動いているアプリが今の設定に置き換わります。

API キーは、アプリの中で作ります。キーはそのアプリ専用です。Dify Cloud の API の基本のURLは https://api.dify.ai/v1 です。キーは必ずサーバー側で使います。画面のコードに入れると、抜き取られて悪用されるおそれがあります。

どちらの API も、結果を少しずつ受け取るストリーミングと、終わってからまとめて受け取る方法を選べます。ワークフローの Webアプリでまとめて実行する場合、CSV は UTF-8 で保存します。

作ったアプリは、DSL という YAML のファイルに書き出して、別のワークスペースに取り込めます。手順はDifyのDSLを書き出す方法で説明しています。

作ったアプリを Employee Store に出品する

Employee Store は、開発者が作ったAIエージェントを、会社が買い切りや月額で導入できるマーケットプレイスです。形式は問いません。Dify のワークフローも掲載できます。掲載料と初期費用はかかりません。手数料は成約金額の20%で、成約したときだけ発生します。詳しくは出品者向けの案内をご覧ください。