Difyの使い方｜できることと最初のアプリの作り方

この記事は、Difyの使い方を初めて調べる人向けの入門です。用語は、公式ドキュメントの英語表記をそのまま使います。画面の名前も英語のまま書きます。

料金・上限・手順は、2026年10月2日に公式ページで確かめたものです。Difyは更新が多いツールです。使う前に、末尾の出典で最新の内容を確かめてください。

Difyとは：AIアプリを画面で組み立てるツール

Difyは、AIアプリを作るためのオープンソースのプラットフォームです。開発元は LangGenius で、ソースコードは GitHub で公開されています。

作業の場所は Studio と呼ばれる画面です。ノードと呼ぶ部品をドラッグして並べ、線でつないで処理の流れを作ります。作ったものはアプリとして公開できます。

ワークスペースの中で、作る、自社のデータを持たせる、公開する、使われ方を見る、という4つの作業ができます。チームで1つのワークスペースを共有して使えます。

Difyでできること：作れるアプリの種類

Difyで何ができるかは、作れるアプリの種類で見ると分かりやすくなります。新しくアプリを作るときに、最初に種類を選びます。公式ドキュメントは、Workflow か Chatflow を選ぶことを勧めています。

• Workflow：入力を受け取り、最初から最後まで1回で処理して結果を返す
• Chatflow：会話のたびに流れを動かして返事をする。会話ごとの変数を持てる
• Chatbot：モデルとプロンプトだけで作る、いちばん簡単な会話アプリ
• Agent：モデルが自分で考え、ツールを使う会話アプリ
• Text Generator：1回の入力から文章を作るアプリ

後の3つは基本アプリと呼ばれ、以前からある簡単な画面で作ります。中では、どれも同じワークフローの仕組みで動いています。

アプリの種類のほかに、次の機能があります。

• ナレッジ：社内資料などを取り込み、アプリに検索・引用させる
• 公開：Webアプリ、Webサイトへの埋め込み、API、MCPサーバーとして出す
• 監視：利用状況とログを見て、回答を直す
• 連携：モデルの提供元、ツール、データソースをつなぐ
• DSL：アプリをYAMLファイルに書き出し、別の環境に取り込む

始め方：クラウド版とセルフホスト

Difyの始め方は2つあります。Difyが運営するクラウド版（Dify Cloud）を使うか、自分のサーバーに入れて動かすか（セルフホスト）です。

クラウド版の始め方

cloud.dify.ai でアカウントを登録します。新しいアカウントは Sandbox プランから始まります。Sandbox には、OpenAI、Anthropic、Gemini などのモデルを呼べる200クレジットが付きます。このクレジットは1回だけの付与で、毎月は増えません。

Sandbox では、ログの保存期間は30日です。試すだけなら Sandbox で足ります。アプリを人に使ってもらう段階で、上のプランを検討します。

セルフホストの始め方

自分のサーバーで動かす版は Community Edition です。公式の手順では、CPU 2コア以上、メモリ4GiB以上が最低条件です。Docker と、バージョン2.24.0以上の Docker Compose が必要です。

1. GitHub から Dify のソースコードを取得する
2. dify/docker のフォルダに移る
3. .env.example をコピーして .env を作る
4. docker compose up -d でコンテナを起動する
5. ブラウザで /install のページを開き、管理者アカウントを作る

セルフホストでは、更新、バックアップ、障害への対応を自分で行います。利用は Dify Open Source License に従います。このライセンスは Apache 2.0 をもとに、条件を追加したものです。

最初のアプリ：チャットボットを作って公開

初心者が最初に作るなら、Chatbot が手順の少ないアプリです。プロンプトとモデルを決めれば動きます。Chatbot は、1つの会話につき500件のメッセージか2,000トークンまでの履歴を保ちます。超えると古いものから消えます。

プロンプトの書き方

プロンプトは、会話全体を通してモデルがどう振る舞うかを決めます。公式ドキュメントは、次の3点を書くよう勧めています。

• 役割：誰として、どんな口調で答えるか
• 出力の形：長さ、構成、書き方
• 制約：避けること、守るルール

相手によって答えを変えたいときは、変数を使います。たとえば役職や言語を変数にすると、会話の前に入力欄が出ます。短いテキストの変数は256文字まで入ります。何を書けばよいか迷うときは、Generate ボタンでAIに下書きを作らせることもできます。

試してから公開する

画面右のプレビューで、実際にメッセージを送って答えを確かめます。Debug as Multiple Models を使うと、最大4つのモデルの答えを並べて比べられます。

納得したら Publish を押します。WebアプリのURLは Access Point のタブに出ます。リンクを送れば、相手はすぐに使えます。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。

モデルの設定とAPIキー

Difyのアプリは、どれもAIモデルの上で動きます。モデルの提供元は Integrations の Model Provider で入れます。管理できるのは、ワークスペースのオーナーと管理者だけです。

• クレジットで使う：対応する提供元を入れれば、APIキーなしで使える。1回のモデル呼び出しを1回と数え、減る量はモデルで変わる
• 自分のAPIキーで使う：提供元のカードで Setup を押し、キーを入れる。請求は自分の提供元のアカウントに来る
• 併用する：Usage Priority で、キーとクレジットのどちらを先に使うかを決められる

Default Models では、モデルを指定していないアプリやノードが使う標準のモデルを決めます。文章を作るモデルのほかに、ナレッジの検索に使う Embedding モデルなども設定します。

アプリの中で別のサービスのAPIキーを使うときは、環境変数に入れます。環境変数はアプリの外に保存されるため、DSLファイルで人にアプリを渡してもキーは含まれません。

次に覚えること：ナレッジとワークフロー

Chatbot を動かせたら、次の2つを覚えると作れるものが広がります。

• ナレッジ：社内のマニュアルやFAQを取り込み、その内容に沿って答えさせる
• Workflow と Chatflow：検索、条件分岐、コードの実行などをノードで組み合わせる

ナレッジの作り方はDifyのナレッジの作り方で、2つのアプリの違いはDifyのチャットフローとワークフローの違いで説明しています。n8n や GPTs との違いはn8n・Dify・GPTsの違いにまとめました。

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。1人（1社）で複数のAIを掲載できます。

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。