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Difyの使い方完全ガイド！プログラミング知識なしでAIアプリを作る最短手順を徹底解説

「Dify（ディフィ）」はノーコードで社内の人員だけでAIアプリを作成できる利便性の高さから、近年、数多くの企業で注目を集めています。Difyを活用することで、プログラミング知識がなくとも必要なAIアプリを柔軟に作成できます。その使い方について知りたいと思われている方もいるのではないでしょうか。
今回は、Difyの基本から使い方、AIアプリを作成する手順、Difyを活用したアプリ作成・活用事例をご紹介します。

Difyとは？基本を解説

Difyとは、米国のLangGenius社が提供する生成AI開発プラットフォームです。LLM（Large Language Models、大規模言語モデル）を活用したアプリやサービスを簡単に作成、運用することが可能です。

特に大きな利点として、プログラミングの知識がなくとも、ノーコードで開発ができることが挙げられます。データ検索機能とLLMを組み合わせて質の高い回答を生成するRAG（検索拡張生成）エンジンの利用により、さまざまな高性能なAIアプリの開発が可能になります。

Difyで作成可能なツール・アプリの例

・チャットボット
・テキスト生成アプリ
・分析・要約ツール
・画像生成アプリ
・計算・問題解決アプリ

Difyの基本的な概要は、下記のコラムで解説していますので、あわせてご覧ください。

Difyの使い方～AIアプリを作成する手順

Difyを導入した後、実際にAIアプリを作成するにはどうすればいいのでしょうか。一般的な使い方を、手順を追ってご紹介します。

【前提】ブラウザ版とローカル版の違いの説明

前提知識として備えておきたいのが、Difyにはブラウザ版とローカル版の2種類があることです。

ブラウザ版は、インターネットを介して、Dify公式サイト（https://dify.ai/）にアクセスし、PCへインストールすることなくブラウザ上で利用する方法です。クラウド版とも呼ばれます。

ローカル版は、ローカル環境で利用する方法です。企業が利用する場合、社内のコンピュータにインストールして動作させます。セルフホスト版とも呼ばれます。

ブラウザ版はアカウントを作成すればすぐに利用ができるため手軽に始められます。一方、ローカル版ではコンピュータにDifyをインストールして使用できるよう、環境を整える必要があります。ローカル版ではコンテナ仮想化技術である「Docker（ドッカー）」というプラットフォームを利用して構築することが推奨されています。

どちらを選ぶかは、利用目的やセキュリティ要件などから検討しましょう。

続いて、ブラウザ版とローカル版それぞれの使い方の手順をご紹介します。

ブラウザ版の使い方

1. Dify公式サイトでアカウント登録後にログインする

まずDify公式サイト（https://dify.ai/）にアクセスします。利用が初めての場合は、アカウント登録が必要です。アカウント登録の際には、メールアドレスとパスワードの組み合わせを設定するほか、GitHubまたはGoogleアカウントも選択できます。

2. AIモデルをAPI連携する

Difyにログインした後は、まず利用したいAIモデルのAPI（アプリケーション・プログラミング・インターフェース）を連携させておき、アプリ作成の準備をします。OpenAIなどのモデルを独自に用意して利用したい場合は、APIキーを追加して連携可能です。

3. 新しいアプリケーションを作成する

新しいアプリケーションを作成していきます。「最初から作成」または「テンプレートから作成」を選べます。

最初から作成：ゼロから自分で作成できます。自由にカスタマイズが可能です。
テンプレートから作成：テンプレートを利用して素早く簡単にアプリ開発を始められます。

名称や概要の説明などの基本情報を入力して作成します。

4. 入力フィールドを設計する

アプリを利用するユーザーが入力するフィールドを設計します。

5. 使用するAIモデルを選択し、プロンプトによりアプリを構築する

あらかじめAPI連携させておいたAIモデルの中から、アプリで利用したいモデルを選択し、アプリを構築していきます。

プロンプト（指示文）により、作りたいアプリを手軽に構築できます。例えば「あなたは社内の情報検索ができるチャットボットです。自社の既存マニュアルを参照して回答してください」などのプロンプトを打ち込むだけで社内向けチャットボットの作成が可能です。

6. 学習データとの連携設定などを行う

必要に応じてAIに学習させるデータを取り込みます。ファイルをアップロードして取り込むほか、APIで外部ツールと連携させることも可能です。

7. デバッグとプレビューでアプリのテストを行う

一通りアプリを構築できたら、デバッグと呼ばれるエラーやバグを見つける工程に移ります。またプレビューでは実際のUI（ユーザーインターフェース）を確認できます。このデバッグとプレビューを通じてテストを行います。問題が見つかれば改善し、完成させます。

ローカル版の使い方

1. Dockerをインストールする

今回は、推奨されているDockerを用いてローカル版を利用する方法をご紹介します。まずDifyを利用するコンピュータにDockerをインストールします。
Dockerの公式サイトから、利用するコンピュータのOSに合ったインストーラーをダウンロードしてインストールしておきます。

2. Difyをダウンロードし、クローンする

Difyを「GitHub」というソースコードなどが公開されているプラットフォーム（https://github.com/langgenius/dify.git）からダウンロードします。

このとき、「クローン＝複製」という作業を行い、先ほどDockerをインストールしたコンピュータにセットアップします。コマンドプロンプトなどを開き、下記のコマンドを入力して実行します。

git clone https://github.com/langgenius/dify.git

3. Dockerを起動する

セットアップ完了後に、Difyの中にあるDockerディレクトリからDifyを起動します。コマンドは下記を入力・実行します。

cd dify/docker docker compose up -d

正常に起動できれば、ブラウザにアクセスすることにより、ローカル環境でDifyを利用開始できます。

4. Difyにログインする

ブラウザ版と同様に、Difyへログインします。

5. ブラウザ版の2～7と同様の手順で作成する

ログイン後、ブラウザ版と手順は同様です。2～6の工程を進め、アプリを作成します。

Difyを活用したAIアプリ作成・活用事例

実際にDifyを用いてAIアプリを作成し、活用している事例をご紹介します。

経理に関する社内問い合わせ対応チャットボット

あるIT企業は、Difyで作成した生成AIアプリを用いてチャットボットなどを作成して社内で業務に利活用しています。社員へのアンケートやインタビューを行い、意見を取り入れながらさまざまなアプリを作成しています。

その取り組みの一つとして、社員のリクエストを受け、経理に関する情報を社員がチャットボットで手軽に検索できる仕組みを構築しました。その結果、自己解決に至った社員が増えたために、財務経理部への問い合わせが減り、部の問い合わせ対応時間が約15％減少しました。

コンテンツ作成支援アプリでたたき台を自動生成

ある企業のマーケティング部門は、日々、新たに作成・更新が必要になっていたSNS投稿やブログ記事のたたき台や構成案を、Difyで作成した生成AIアプリにより自動生成することに成功しました。

LLM（Large Language Models、大規模言語モデル）機能を利用しており、ユーザーがキーワードやテーマなどを入力すると自動でAIがコンテンツのたたき台を生成します。その結果、下書き作成やアイデア出しの時間を短縮できるようになりました。生産性向上にも寄与しています。

ワークフローアプリで議事録作成・共有の自動化

ある企業では、日々、開催されている会議の議事録作成に時間がかかりすぎる課題がありました。そこで会議で録音した音声データを音声認識ツールでテキスト化した後、Difyに送信し、ワークフロー上でLLMを利用する仕組みを構築しました。テキスト化された内容から要点を自動抽出し、議事録出力が可能です。さらに、TeamsやSlackなどの社内コミュニケーションツールに接続することで、議事録の自動共有も可能にしています。