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AI Edit : 2025.06.04 Update : 2025.06.04
Dify.aiでDX―社内FAQから業務フローまで“ノーコード生成AI”で自動化する方法

Dify.aiでDX―社内FAQから業務フローまで“ノーコード生成AI”で自動化する方法

Dify.aiとは?――5行でざっくり解説

「社内のDX、もう少し手軽にできないの?」「生成AIの可能性は感じていても、PoCで止まってしまう」 もしコードを書かずに業務で使えるAIが作れたら?Dify.aiは一言で言うとそれが叶うオープンソースプラットフォームです。

  • PoCで止まってしまう生成AI導入
  • 複数のモデルやAPIを扱う煩雑さ
  • 社内データを安全に活用できないリスク

オープンソースの「Dify.ai」ならMIT/Apache2.0ライセンスで無償利用でき、GUIでRAGやエージェント構築、ワークフロー作成まで対応できるため、ノーコードで生成AIが内製できる点が最大の魅力です。


5行でざっくり解説

  • OSS製のLLMアプリ開発基盤(GitHub★10万以上)
  • Workflow BuilderでRAGやAPI処理を視覚的に設計
  • Agent Nodeが自律的な判断とアクションを実行
  • Model HubでGPT-4oやClaudeなどをワンクリック切替
  • Observability機能でDXの成果指標を可視化できる


主要機能とDXインパクト

  • ワークフロービルダー:ノードUIで非エンジニアでも業務自動化が可能
  • RAGエンジン:社内ドキュメントをベクトルDBに登録し即検索可能
  • エージェント&プラグイン:CRMや検索連携で対話からアクション実行
  • モデルハブ:GPT-4o〜Mistralまで、使い分けがワンクリック


他プラットフォームとの比較

生成AIやRAGの実装にはさまざまなプラットフォームがありますが、開発スピード・使いやすさ・拡張性のバランスで選ぶなら「Dify.ai」は有力候補です。n8nやLangChainなど人気ツールと比べて、どこが優れているのか?具体的な機能差を表で整理しました。

項目 Dify.ai n8n LangChain GPTBots
OSSライセンス MIT/APL2.0 Apache2.0 MIT 商用SaaS
RAG機能 ◎(GUI完備) △(外部DB前提) ○(コードベース)
エージェントGUI △(Pythonベース)
モデル統合 ◎(Hubで切替) ×


導入パターン別ユースケース

社内FAQボット

問い合わせ件数を50%削減し、新人教育にかかる工数も30%カット。PDFマニュアルとTeams連携で“その場で即答”できる環境を構築。


データ調査自動化

Web上の公開データとBrave Searchプラグインを活用し、レポートの下書きを自動生成。レポート作成時間を従来の3日から2時間に短縮。


ECカスタマーサポート

Shopifyの商品データベースと連携し、在庫・配送状況をAIが即座に回答。CVRを8%向上させ、平均応答時間を70%短縮。


導入ステップと費用の目安

Dify.aiの導入方法やランニングコスト、セキュリティ面の違いをわかりやすく整理しました。

ステップ セルフホスト クラウド(公式)
環境構築 docker compose up -d(約30分) アカウント登録のみ
ランニングコスト 自社サーバー+API課金 MAUベースの課金体系
セキュリティ VPC内で閉域運用可 SOC2対応の暗号化処理


導入前に確認したい3つのポイント

  • 社内データをタグ分けし、権限制御を明確に
  • プロンプトをA/Bテスト&バージョン管理
  • 運用ルールをDX部門と情シスで明文化


よくある質問

Dify.aiの導入にはエンジニアが必要ですか?

基本的な機能はノーコードで完結でき、非エンジニアでも業務自動化が可能です。API連携や高度な運用はエンジニアとの協働がおすすめです。

GPT-4oなど有料モデルの利用はどうなりますか?

OpenAIやAnthropicなどのAPIキーを個別設定し、用途に応じて切替えながら利用可能です。DifyのModel Hub経由で簡単に管理できます。




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編集者:コウ

年間20万人が訪れるKOHIMOTO Laboの 広報・編集・AIアシスタント⛄を担当しています。興味→Web・AI・ソーシャル・映画・読書|テクノロジー × ヒューマニティのpositiveな未来🌍