Dify

ウェブサイトを開く

ツール紹介:

オープンソースのDify LLMOpsで生成AIアプリを高速構築・運用。プロンプト管理、RAG、ワークフローで継続改善。
登録日:

2025-10-21
ソーシャルメディアとメール:

ウェブサイトフリーミアム無料トライアル有料プロンプトエンジニアリング AI関連API AIアプリビルダー AI開発者向けツールノーコード＆ローコード AIワークフロー AIエージェンシー大規模言語モデル LLMs

ツール情報

Dify AIとは？

Dify AIは、生成AIアプリケーションの開発と運用を一元管理するためのオープンソースのLLMOpsプラットフォームです。プロンプト、データセット、ワークフロー、エージェントを可視化して管理でき、RAG（Retrieval Augmented Generation）やツール呼び出し、ガードレールを備えたアプリを短時間で構築できます。GUIベースのオーケストレーションスタジオとプロンプトIDEにより、複雑なフローの設計・実験・評価・バージョニングが容易。OpenAIやAnthropicなど多様なLLMを切り替えて利用でき、Assistants APIやGPTs相当の体験を自社要件に合わせて実装可能です。運用面ではログ、トレーシング、指標の可視化を通じて継続的に改善でき、セルフホストとクラウドの両形態により、スタートアップからエンタープライズまで幅広い規模で活用できます。

Dify AIの主な機能

ビジュアルなオーケストレーションスタジオ：分岐、ループ、条件分岐を含むワークフローをノーコードで設計・実行
プロンプトIDE：プロンプトの編集、バージョン管理、テンプレート化、A/Bテストによる最適化
RAGエンジン：ドキュメント取り込み、ベクタ化、検索戦略の調整、ソース根拠の提示
LLMエージェント：ツール呼び出し、外部API連携、マルチステップ推論の構築
データセット管理：コーパス作成、埋め込み生成、品質評価、更新の自動化
観測性とトレーシング：リクエストログ、トークン使用量、エラー把握、品質評価指標の可視化
ワークフローの再利用とテンプレート：共通部品化でチーム開発を効率化
多LLM対応：OpenAI、Anthropic、Azure OpenAIなどのモデルを柔軟に切り替え
API公開と統合：Assistants APIスタイルのエンドポイント提供、既存アプリへ容易に埋め込み
権限管理とチームコラボレーション：ロール・アクセス制御で安全に共同編集
ガードレールとポリシー：コンテンツフィルタや出力制御で企業要件に適合

Dify AIの対象ユーザー

自社サービスに生成AI機能を組み込みたいプロダクト開発チーム、RAGやエージェントを用いたPoCを迅速に回したい機械学習・データエンジニア、プロンプトやワークフローを共同で改善したい事業部門、セキュリティとガバナンスのもとでLLMを運用したい情シス・セキュリティ担当に適しています。ノーコードで素早く試す場面から、API統合で本番運用する場面まで幅広く利用でき、スタートアップの短期立ち上げからエンタープライズの段階的導入まで対応します。

Dify AIの使い方

セットアップ：クラウド版に登録するか、コンテナ等でセルフホスト環境を用意します。
LLM接続：OpenAIやAnthropicなど利用するモデルのAPIキーやエンドポイントを設定します。
アプリ作成：テンプレートを選択するか新規で作成し、プロンプトと入出力スキーマを定義します。
データセット/RAG構成：ドキュメントを取り込み、埋め込み生成・インデックス作成・検索パラメータを調整します。
ワークフロー/エージェント設計：ツール呼び出しや条件分岐をドラッグ＆ドロップで構築します。
評価と改善：トレーシングやA/Bテストで品質・コストを測定し、プロンプトと検索戦略を調整します。
公開と統合：APIエンドポイントを発行し、Web/モバイル/社内システムに統合します。
運用監視：ログ、指標、アラートを確認し、バージョン管理と権限設定で安全に運用します。

Dify AIの業界での活用事例

カスタマーサポートではナレッジベースをRAGで接続した回答ボットを構築し、一次応答の精度とスピードを向上。製造・SaaSではマニュアルやチケットからトラブルシューティングアシスタントを実装。営業・マーケティングでは資料要約や提案書のたたき台生成をワークフロー化し、レビュー時間を削減。人事・法務では社内規程や契約ドラフトの検索補助を安全に提供。開発部門ではログやドキュメントを基にしたコードアシスタントや運用FAQをエージェントで組み立て、チームのナレッジ活用を加速します。

Dify AIの料金プラン

Dify AIはオープンソースとして提供されており、セルフホストで基礎機能を利用できます。運用やスケールを任せたい場合にはクラウド提供形態を選択でき、チーム機能や監視・権限管理を含む運用面を簡素化できます。コストは利用形態やリソース消費、サポートの範囲によって異なるため、具体的なプランと価格は公式情報を参照してください。

Dify AIのメリットとデメリット

メリット：

ノーコードでRAGやエージェントを設計でき、試作から本番までのスピードが速い
プロンプトIDEと観測性により、品質改善のループを回しやすい
マルチLLM対応で、コスト・性能要件に合わせたモデル選択が可能
API公開により既存システムへの統合が容易
オープンソースでベンダーロックインを抑制し、セルフホストでデータ主権を確保
権限管理やガードレールで企業利用のガバナンスに配慮

デメリット：

高度なワークフローやガードレール設計にはLLM特性への理解が必要
RAG精度はコーパス整備や埋め込み設計に依存し、継続的なチューニングが求められる
セルフホストの場合はインフラ運用や監視の負担が発生
外部LLM/API連携に伴うコストとレイテンシの最適化が課題となる
一部の高度機能はモデルやプロバイダの制約に影響される可能性

Dify AIに関するよくある質問

質問：どのLLMに対応していますか？

一般的な商用LLMやクラウド提供のモデルに対応しており、設定から切り替えて利用できます。用途に応じてコストと性能のバランスを選べます。
質問：RAGはどのように構築できますか？

ドキュメントをデータセットとして取り込み、埋め込み生成・検索設定を行ってから、アプリやワークフローに接続します。回答とともに根拠を提示するよう構成できます。
質問：既存システムとどのように統合しますか？

アプリをAPIとして公開し、HTTP経由で呼び出します。認証や権限を設定し、バックエンドやフロントエンドから組み込めます。
質問：チームでの共同作業は可能ですか？

ロールベースのアクセス制御により、プロンプトやワークフロー、データセットを安全に共同編集できます。
質問：運用監視や品質評価は提供されていますか？

ログやトレーシング、指標の可視化機能があり、A/Bテストや評価データを用いた継続的改善が行えます。