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Difyのイテレーション機能とは？意味や使い方を解説！

生成AIアプリを手軽にノーコードで作成できるDify（ディフィ）は、社内のAI利活用を加速する重要なツールです。そのDifyの機能は豊富にありますが、日頃から使用しながら「イテレーション機能」が気になっていませんか？
今回は、初心者の方向けに、Difyのイテレーション機能をご紹介します。イテレーション機能のメリットから使い方まで合わせて見ていきましょう。

Difyとは？

Difyとは、AIアプリケーションを開発できるプラットフォームです。プログラミングスキルは不要であり、直感的な操作で利用できるのが特徴です。特に生成AIやLLM（大規模言語モデル）を容易に連携でき、テンプレートも用意されているので、それらを利用して必要な業務アプリを簡単に作成できます。

Difyでできること

Difyでは、次のようなさまざまなアプリを作成できます。

・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

これらは市販の業務に役立つツールとして利用が進んでいるものですが、Difyでは自作ができます。専門人材や外部委託などが不要な点でメリットが大きくなります。

Difyについての詳細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のイテレーション機能とは？

Difyにはさまざまな機能が搭載されており、それらの機能を利用してニーズに合わせたAIアプリが作成できます。その機能の一つに「イテレーション機能」があります。

Difyのイテレーション機能とは

イテレーション機能とは、「ワークフロー」内で設定できる反復処理を指します。

Difyのワークフローとは、業務プロセスを自動化するAIアプリを作成できる機能です。一つの業務プロセスに必要な複数のタスクを、まるでブロックを並べるかのような直感的な操作で組み立てながら、自動化フローを構築できる仕組みです。

そのワークフローの機能の一つにイテレーションがあります。

簡単にいえば、同じ処理を何度も繰り返し実行する処理を実装するための機能です。

例えば、文章が記載されている文書を複数枚、一つずつ確認して、要約するタスクを実施するとします。通常のフローでは一枚ずつの文書に対して要約処理の設定をしますが、100以上もの文書があれば、途方もない時間がかかります。

そこでイテレーション機能を利用すれば、100枚の書類に対して同じ「取り出して文章を確認して要約する」というタスクを行うため、一回の指示で100枚分の処理を指定できます。

イテレーション機能を設定すると、基本的には文書を一枚一枚順番に処理することになります。ただし「パラレルモード」と呼ばれる並行して処理を実行できるモードもあるので、それを利用すれば、複数文書を同時並行で処理することが可能です。

ユースケース

イテレーション機能は、主に次のようなユースケースで利用できます。

・レポート集約・作成
レポートは複数部門から提出された内容を集約して作成することもありますが、その統合に手間取ってしまうことが課題となることがあります。
そこでイテレーション機能により、複数レポートをテーマ別などに個別に統合する処理を設定すれば、レポート作成の手間を削減できます。

・データ分析
膨大な量の顧客データ1件1件に対して、個別の処理を実行したい場合、個別に手動で行うのは時間がかかりすぎてしまいます。そこでイテレーション機能で同じ処理を自動化すれば迅速に結果が得られます。

・FAQの自動作成
社内問い合わせなどでよくある質問のデータがある場合、整えてFAQにすれば便利ではあるものの、現実的にきちんと整理するには手間がかかり、後回しになりがちです。
イテレーション機能でFAQの自動作成ツールを作っておけば、データを渡すことで都度、FAQの形式に自動的に整えてくれます。

・メール自動振り分け
一日に100件以上ものメールを受信する場合には、自動で「要返信」や「重要」など優先順位を振り分けることが欠かせません。メールの件名や差出人も含めた条件を、イテレーション機能で緻密に設定しておけば、自動振り分けが可能になり、見落としリスクを低減できます。

Difyのイテレーション機能のメリット

Difyのイテレーション機能には、次のメリットがあります。

ノーコードでデータの自動処理が可能

従来のプログラミングによるデータの反復処理は不要で、非エンジニアでも簡単な操作で実装できます。画面の指示に従いながらフィールドに必要項目を入力できるので、迷うことなく、また時間をかけることなく設定できます。

要件に合った柔軟なカスタマイズが可能

イテレーション機能には、必要なタスクを設定できるほか、柔軟にカスタマイズも行えます。このカスタマイズ性が高いことも大きなメリットです。

ミスの低減・業務効率化

イテレーション機能により、連続的に複数処理のタスクを自動化できることから、ヒューマンエラーを削減できることで、業務全体の効率化につながるでしょう。

また一定の処理を進められることから、標準化にも寄与します。

データ処理の迅速化

処理は数回クリックするだけでスキル問わず誰でも実行できるので、膨大な量にも及ぶデータ処理も迅速に行えるようになります。

Difyのイテレーション機能の使い方

Difyのイテレーション機能の使い方の概要をご紹介します。

1. データの準備
今回、イテレーション機能で処理を行いたいデータを準備します。

2. Difyの起動
Difyを起動して、新規プロジェクトを作成します。そしてワークフローの設計の編集画面を開きます。

3. リスト形式でのデータの設定と処理の定義
ワークフローのうち、イテレーション機能の設定の箇所に対してデータの設定と処理の定義を行います。

4. イテレーション実行
イテレーションを実行し、指定した通りに繰り返し処理が行われているかを確認します。

Difyのイテレーション機能でよくあるエラーと回避策

手順通りに設定したはずなのに、いざ実行してみるとエラーが出て動かない……。
実は、Difyのイテレーション機能には、初心者が陥りやすい特有のつまずきポイントがいくつかあります。
ここでは、Difyのイテレーションをスムーズに動かすための、代表的なエラーとその回避策をまとめて紹介します。

入力データがリスト（配列）形式ではないエラー

Difyのイテレーションノードで最も多いのが、入力データの形式に関するエラーです。
イテレーションは、複数のデータがセットになった配列（データの集まり）を受け取ることが動作の条件です。

原因：
前段のノードから、単一のテキスト（文字列）が渡されている。

チェックポイント：
変数を選択する際、末尾に [] という記号がついている変数（例：{{#search_result.output[]#}}）を正しく選べているか確認しましょう。

回避策：
もしデータがカンマ区切りのテキストなどで届いている場合は、直前に「コードノード」を挟み、以下のような簡単なPythonコードでリストに変換することで解決できます。

Python

def main(text: str):
    # テキストをカンマで区切って、 データの集まり (リスト) に変換します
    return {
        "result": text.split(',')
    }

イテレーション内の変数参照のミス

イテレーションの中でLLMノードなどを使う際、参照する変数を間違えると、ループ処理が正しく行われません。

原因：
イテレーションの外側にある固定の変数ばかりを参照している。

回避策：
イテレーション内のノードでは、必ずitem（イテレーションによって取り出された「現在処理中のデータ」）を選択するようにしてください。これにより、1つひとつのデータに対して順番に処理が実行されるようになります。

Difyのイテレーション機能で作る「要約＆翻訳」一括処理フロー

Difyのイテレーション機能の具体的な活用イメージとして、ビジネスシーンで汎用性が高い「複数トピックの一括要約＆翻訳フロー」をご紹介します。
このテンプレートを活用すれば、例えば「海外メディアのニュース記事の見出しを10個入力し、すべて日本語で要約して一覧にする」といった作業が自動化できます。

フローの構成イメージ

1. 開始ノード
処理したい複数のテキスト（リスト形式）を入力します。

2. イテレーションノード
入力されたテキストを1つずつ取り出します。

3. LLMノード
取り出したテキスト（item）に対して、以下のプロンプトを実行します。
プロンプト例：「以下のテキストを、ビジネス向けに30文字程度で要約し、日本語に翻訳してください：{{item}}」

4. 出力
すべての処理が終わると、要約・翻訳された結果が統合されたリストとして出力されます。

設定のポイント

Difyのイテレーションを正しく動かすための鍵は、ノード内での変数選択になります。
これまでは1つずつコピー＆ペーストしてLLMに依頼していた作業も、Difyのイテレーションを一度設定してしまえば、大量のデータも一瞬で処理できるようになりますので、まずは身近な定型作業のまとめ処理から試してみることをおすすめします。