Difyとは？初心者向けに使い方・できること・始め方を完全解説

Posted at 2026-05-19

最近、生成AI関連の情報を見ていると、「Dify」という名前を目にする機会がかなり増えてきました。

特に、

AIチャットボット
RAG
社内AI
AIエージェント
ノーコードAI開発

などに興味がある人なら、一度は聞いたことがあるかもしれません。

ただ、実際には、

「Difyって結局何ができるの？」
「ChatGPTと何が違うの？」
「初心者でも使えるの？」

と感じている人も多いと思います。

そこでこの記事では、Difyについて初心者向けにわかりやすく解説していきます。

この記事を読むことで、

Difyとは何か
Difyでできること
なぜ注目されているのか
ChatGPTとの違い
初心者は何から始めればいいのか

などが理解できるようになります。

また、実際にDifyを触って感じたことや、初心者がつまずきやすいポイントについても紹介していきます。

これからDifyを始めてみたい人は、ぜひ参考にしてみてください。

なお、私は完全な初心者でもDifyでアプリを作って公開できるようになれる学習サイト「Dify学習館」を運営しています。

よければ、こちらも参考にしてください^^

Difyとは？｜AIアプリ開発プラットフォーム

Difyとは、生成AIを使ったアプリを比較的簡単に作れるAIアプリ開発プラットフォームです。

特に特徴的なのは、「コードを書かなくてもAIアプリを構築しやすい」という点です。

通常、AIアプリを作ろうとすると、

Python
API
データベース
AIモデル連携

など、さまざまな知識が必要になります。

しかしDifyでは、GUI（画面操作）を中心にAIアプリを構築できるため、初心者でも始めやすくなっています。

例えば、以下のようなAIアプリを作ることができます。

作れるもの	内容
AIチャットボット	ChatGPTのような対話AI
FAQボット	よくある質問への自動回答
PDF検索AI	PDF内容をAIに検索させる
RAGアプリ	独自データを参照するAI
Workflowアプリ	AIを使った処理自動化

特に最近は、「RAGを簡単に作れるツール」として注目されることが増えています。

RAGとは、AIが外部データを参照しながら回答する仕組みのことです。

例えば、

社内マニュアル
PDF資料
ナレッジベース
FAQ

などをAIに読み込ませることで、独自情報を使った回答ができるようになります。

従来、このようなAIシステムを作るにはかなり高度な開発知識が必要でした。

しかしDifyでは、これらを比較的簡単に構築できます。

そのため最近では、

AI初心者
業務効率化をしたい人
社内AIを作りたい企業
ノーコード開発に興味がある人

などから非常に注目されています。

Difyでできること

Difyが注目されている大きな理由の1つが、「AIアプリ開発に必要な機能がかなり揃っている」という点です。

しかも、単にチャットAIを作るだけではなく、実際の業務で使えるようなAIアプリも構築できます。

ここでは、Difyでできる代表的なことを初心者向けに紹介していきます。

AIチャットボットを作れる

Difyでは、ChatGPTのような対話型AIを簡単に作ることができます。

例えば、

カスタマーサポート
学習アシスタント
社内ヘルプデスク
AI相談ボット

などです。

通常、このようなチャットボットを作るにはプログラミングが必要になるケースが多いですが、Difyでは画面操作で構築できます。

また、プロンプトも画面上で設定できるため、初心者でも調整しやすいのが特徴です。

RAGアプリを作れる

最近のDifyで特に注目されているのが、RAGアプリを簡単に作れることです。

RAGとは、AIが外部データを参照しながら回答する仕組みのことです。

例えば、

PDF
社内マニュアル
FAQ
独自ドキュメント

などをAIに読み込ませることで、独自情報に基づいた回答ができるようになります。

従来、このようなシステムを作るには、

ベクトルDB
Embedding
検索システム
API連携

などの知識が必要でした。

しかしDifyでは、Knowledge機能を使うことで比較的簡単にRAGを構築できます。

そのため、「社内AIを作りたい」という目的で導入されるケースも増えています。

Workflowを使ったAI自動化ができる

Difyには、Workflow機能も搭載されています。

これは、AI処理の流れを視覚的に組み立てられる機能です。

例えば、

ユーザー入力を受け取る
AIで要約する
条件分岐する
別AIで再処理する
最終結果を返す

といった流れを画面上で構築できます。

特に最近は、「AIエージェント」や「AI自動化」が注目されていますが、DifyのWorkflowはその入門としても非常に分かりやすいです。

コードを書かずに試行錯誤できるため、初心者でもAI処理の流れを理解しやすくなっています。

APIとして公開できる

Difyで作ったAIアプリは、APIとして公開することもできます。

そのため、

Webサービス
社内システム
Slack
LINE
外部アプリ

などと連携することも可能です。

単なる「AIチャットツール」ではなく、実際のシステムに組み込めるのもDifyの強みです。

ノーコード（プログラミングなし）でAI開発できる

Difyが初心者から人気を集めている理由の1つが、「ノーコードに近い感覚」でAI開発できることです。

もちろん、細かい部分まで本格的に作り込もうとすると技術知識は必要になります。

ただ、最初の段階では、

AIモデル設定
プロンプト調整
RAG構築
Workflow作成

などをGUI中心で進められます。

そのため、

「まずはAIアプリ開発を体験してみたい」

という人に非常に向いています。

Difyでできることをまとめると？

ここまで紹介した内容を整理すると、Difyでは以下のようなことができます。

機能	内容
AIチャットボット	ChatGPTのような対話AI
RAG	独自データを参照するAI
Workflow	AI処理の自動化
Knowledge	PDFや資料の学習
API公開	外部サービス連携
GUI開発	ノーコードに近い開発

特に、

「AIを使うだけではなく、自分でAIアプリを作りたい」

という人にとって、Difyはかなり始めやすいツールだと思います。

Difyが注目されている理由

ここ最近、生成AI関連の話題でDifyを見かける機会がかなり増えています。

実際、XやQiita、YouTubeなどでもDify関連の情報は急速に増えており、「生成AI開発の入門ツール」として注目されることが多くなっています。

では、なぜDifyはここまで人気になっているのでしょうか。

ここでは、初心者から企業まで幅広く注目されている理由を紹介していきます。

AIアプリ開発の難易度を大きく下げた

まず大きいのが、「AIアプリ開発のハードルを下げた」という点です。

従来、AIアプリを作るには、

Python
API連携
ベクトルDB
LangChain
サーバー構築

など、多くの知識が必要でした。

特にRAGを作ろうとすると、初心者にはかなり難易度が高かったです。

一方、DifyではGUIベースで構築できるため、かなり始めやすくなっています。

違いを簡単に整理すると、以下のようになります。

項目	従来のAI開発	Dify
開発方法	コード中心	GUI中心
難易度	高い	比較的低い
RAG構築	実装が必要	比較的簡単
Workflow	自作が多い	標準搭載
初心者向け	難しい	始めやすい

もちろん、本格的な開発では技術知識も必要になります。

ただ、「まずAIアプリを作ってみる」という最初の一歩がかなり踏み出しやすくなったのは大きな変化だと思います。

RAGを簡単に作れる

Difyが急速に広まった理由の1つが、RAGを扱いやすいことです。

Workflow機能が分かりやすい

最近の生成AI開発では、「AIエージェント」や「AIワークフロー」という言葉をよく見かけます。

ただ、初心者からすると、

「結局何をやっているのか分からない」

と感じやすい分野でもあります。

DifyのWorkflow機能は、その部分をかなり視覚的に理解しやすくしてくれます。

例えば、

入力
AI処理
条件分岐
データ加工
出力

などをブロック形式で組み立てられます。

そのため、「AI処理の流れ」を初心者でも把握しやすいのが特徴です。

コードだけで学ぶよりも、かなり理解しやすいと感じる人も多いと思います。

「AIを使う側」から「AIを作る側」に進みやすい

これは個人的にもかなり大きいと感じている部分です。

ChatGPTは便利ですが、多くの人は「AIを使う側」で止まりやすいです。

一方、Difyを触ることで、

AIアプリを作る
AIをカスタマイズする
業務に組み込む
独自データを扱う

といった経験ができるようになります。

つまり、

「AIを利用する」

から、

「AIを設計する」

に一歩進みやすいんです。

この感覚が面白くて、Difyにハマる人もかなり多いと思います。

OSSでありながら実用性が高い

DifyはOSS（オープンソースソフトウェア）でもあります。

そのため、

自分で環境構築できる
カスタマイズできる
ローカル運用できる
企業導入しやすい

といったメリットもあります。

しかも、単なる実験ツールではなく、かなり実用レベルで使えるのも特徴です。

最近は企業導入事例も増えており、単なる「AIのお試しツール」ではなくなってきています。

Difyが人気の理由をまとめると？

ここまで紹介した内容を整理すると、Difyが注目されている理由は以下のようになります。

理由	内容
GUI開発	初心者でも触りやすい
RAG対応	独自データAIを作りやすい
Workflow	AI処理を視覚的に理解できる
ノーコード寄り	学習コストを下げやすい
OSS	カスタマイズしやすい
実用性	実際の業務でも使いやすい

特に最近は、

「ChatGPTを使うだけではなく、自分でAIを作りたい」

という人が増えています。

その流れの中で、Difyはかなり注目されているツールだと思います。

DifyとChatGPTの違い

Difyを調べていると、多くの人が気になるのが、

「ChatGPTと何が違うの？」

という部分だと思います。

実際、どちらも生成AIを使うサービスなので、最初は違いが分かりづらいです。

ただ、役割はかなり異なります。

簡単に言うと、

ChatGPTは「AIを使うサービス」
Difyは「AIアプリを作るためのプラットフォーム」

という違いがあります。

まずは全体像を整理してみます。

項目	ChatGPT	Dify
主な用途	AIを利用する	AIアプリを作る
操作方法	チャット中心	GUI開発中心
カスタマイズ性	限定的	高い
RAG	基本なし	対応
Workflow	なし	あり
API公開	一部可能	容易
対象ユーザー	一般ユーザー	開発・業務利用

このように、そもそもの目的がかなり違います。

ここからは、それぞれの違いをもう少し詳しく見ていきます。

ChatGPTは「AIを使う」ためのサービス

ChatGPTは、OpenAIが提供している対話型AIサービスです。

多くの人は、

質問
文章生成
要約
翻訳
アイデア出し

などに使っていると思います。

実際、非常に便利ですし、生成AIの入り口として最適だと思います。

ただ、基本的には「個人利用」が中心です。

例えば、

毎回プロンプトを書く
独自データを扱いづらい
他人と共有しづらい
業務システム化しにくい

といった部分があります。

つまり、「AIを便利に使う」ことには強いですが、「AIアプリを構築する」用途とは少し違います。

Difyは「AIアプリを作る」ためのツール

一方、DifyはAIアプリを作るためのプラットフォームです。

例えば、

社内FAQボット
PDF検索AI
問い合わせ対応AI
業務用AIアシスタント

などを構築できます。

しかも、

プロンプト設定
RAG
Workflow
API公開

などをGUIベースで扱えるのが特徴です。

つまり、Difyは「AIを利用する」だけではなく、

「AIを業務やサービスに組み込む」

ためのツールなんです。

DifyはChatGPTの代替ではない

ここはかなり重要です。

Difyを紹介する記事の中には、

「DifyはChatGPTの上位互換」

のように書かれているものもあります。

ただ、実際には用途が違います。

例えば、

向いている用途	ChatGPT	Dify
普段の質問	◎	○
アイデア出し	◎	○
AIアプリ開発	△	◎
社内AI構築	△	◎
Workflow自動化	×	◎

このように、競合というより「役割が違うツール」と考えた方が分かりやすいです。

実際、多くの人は、

普段はChatGPT
AI開発はDify

という形で使い分けています。

DifyではChatGPT系モデルも利用できる

少しややこしいですが、DifyではOpenAIのモデルも利用できます。

つまり、

GPT-4
GPT-4o
GPT系モデル

などをDify上で使うことも可能です。

そのため、

「ChatGPTのAI性能を活かしながら、独自AIアプリを作る」

という使い方もできます。

これはDifyの大きな魅力の1つです。

初心者はどう使い分ければいい？

初心者の場合は、まず以下のように考えると分かりやすいと思います。

やりたいこと	おすすめ
AIを試したい	ChatGPT
文章生成したい	ChatGPT
AIアプリを作りたい	Dify
社内AIを作りたい	Dify
RAGを試したい	Dify

特に、

「ChatGPTはかなり使っている」

という人ほど、次のステップとしてDifyに興味を持ちやすいと思います。

実際、私自身もその流れでDifyを触り始めました。

LangChainとの違い

Difyを調べていると、よく比較されるのがLangChainです。

特にAI開発に興味を持ち始めると、

LangChain
LangGraph
LlamaIndex

などの名前を見かける機会が増えてきます。

その中でも、DifyとLangChainは比較されることがかなり多いです。

ただ、両者は「競合」というより、開発スタイルが大きく違うツールと考えた方が分かりやすいです。

まずは違いを整理してみます。

項目	Dify	LangChain
開発方法	GUI中心	コード中心
難易度	比較的低い	高い
初心者向け	◎	△
柔軟性	○	◎
カスタマイズ	中程度	非常に高い
開発速度	速い	実装次第
学習コスト	低め	高め

このように、Difyは「初心者でも始めやすい」のが特徴で、LangChainは「自由度が非常に高い」のが特徴です。

LangChainは本格的なAI開発向け

LangChainは、Pythonなどを使ってAIアプリを開発するためのフレームワークです。

かなり自由度が高く、

RAG
AIエージェント
Workflow
外部ツール連携

などを細かく制御できます。

そのため、本格的なAIシステム開発では非常によく使われています。

ただ、その分だけ学習コストも高めです。

例えば、

Python
API
データ処理
ベクトルDB
非同期処理

などの知識が必要になる場面もあります。

そのため、初心者には少し難しく感じやすいです。

Difyは「まず作ってみる」がしやすい

一方、DifyはGUI中心でAIアプリを構築できます。

例えば、

プロンプト設定
RAG構築
Workflow
モデル切替

などを画面操作で進められます。

そのため、

「まずAIアプリを触ってみたい」

という人にはかなり向いています。

特に初心者の場合、最初からコード中心で学ぶより、

AIの流れ
RAGの考え方
Workflowの構造

などを視覚的に理解できるメリットは大きいです。

Difyは「簡単版LangChain」ではない

ここも重要なポイントです。

Difyを単純に、

「LangChainの簡易版」

のように考える人もいます。

ただ、実際には少し違います。

Difyは単なる簡略化ツールではなく、

GUIベース開発
運用しやすさ
実用性
スピード感

を重視したプラットフォームです。

そのため、

「初心者向けだから性能が低い」

というわけではありません。

実際、企業レベルで使われるケースも増えています。

どちらを学ぶべき？

初心者の場合、まずはDifyから入るのがおすすめです。

理由は、AIアプリ開発の全体像を理解しやすいからです。

例えば、

RAGとは何か
AIがどう動くか
Workflowとは何か

を視覚的に理解できます。

一方、LangChainは、

「より自由度の高い開発をしたい」

段階で学ぶと理解しやすいと思います。

目的別に整理すると、以下のようになります。

目的	おすすめ
AI初心者	Dify
ノーコードで始めたい	Dify
RAGを試したい	Dify
本格開発したい	LangChain
独自ロジックを細かく実装したい	LangChain

もちろん、両方を組み合わせるケースもあります。

実際、

Difyで素早く試作
LangChainで本格実装

という流れもよく使われています。

個人的に感じるDifyの良さ

個人的には、Difyの一番大きな魅力は、

「AIアプリ開発の理解コストを下げてくれること」

だと思っています。

従来は、AI開発の全体像を掴む前に、

環境構築
コード実装
エラー対応

で苦戦しやすかったです。

一方、Difyではまず「動くもの」を作りやすいため、AI開発そのものへの理解がかなり進みやすいと感じています。

その意味でも、Difyは初心者に非常に相性の良いツールだと思います。

Difyはどんな人におすすめ？

ここまで読んで、

「Difyが便利そうなのは分かったけど、自分にも合っているのかな？」

と感じている人もいると思います。

実際、Difyはかなり幅広い人に向いているツールです。

ただ、特に相性が良いのは、「AIをもっと実用的に使いたい人」だと思います。

ここでは、Difyがどんな人におすすめなのかを紹介していきます。

ChatGPTをもっと活用したい人

まず相性が良いのが、すでにChatGPTをよく使っている人です。

例えば、

毎日ChatGPTを使っている
業務効率化に活用している
AIに興味がある
もっと便利に使いたい

という人です。

こういう人は、次の段階として、

「AIを使うだけではなく、自分専用のAIを作りたい」

と感じるケースがかなり多いです。

Difyは、その最初の一歩として非常に入りやすいツールだと思います。

AIアプリ開発を始めてみたい初心者

Difyは、AI開発初心者にもかなり向いています。

理由は、GUIベースで全体像を理解しやすいからです。

例えば、

プロンプト
RAG
Workflow
Knowledge

などを視覚的に扱えます。

そのため、

「AI開発に興味はあるけど、コードだけだと難しい」

という人でも学びやすいです。

特に最近は、AI関連の情報量がかなり増えているため、

「何から始めればいいか分からない」

となりやすいです。

その中でDifyは、比較的スムーズにAIアプリ開発へ入っていけるツールだと思います。

業務効率化をしたい人

Difyは、業務改善との相性もかなり良いです。

例えば、

FAQ対応
問い合わせ自動化
社内ナレッジ検索
マニュアル検索
PDF要約

などをAI化できます。

特に最近は、

「社内で生成AIを活用したい」

という需要がかなり増えています。

その中でDifyは、比較的短期間で試作しやすいのが強みです。

そのため、

個人開発
社内ツール
小規模導入

などにも向いています。

ノーコードで始めたい人

Difyは、ノーコード寄りでAI開発を始めたい人にも人気があります。

もちろん、本格的な開発になると技術知識は必要です。

ただ、最初の段階では、

AIモデル設定
RAG構築
Workflow設計

などをGUI中心で進められます。

そのため、

「まずは動くものを作ってみたい」

という人に非常に向いています。

Python経験者にも相性が良い

意外かもしれませんが、Python経験者にもDifyはかなり相性が良いです。

理由は、「試作スピード」が非常に速いからです。

通常、PythonだけでAIアプリを作ろうとすると、

API実装
UI作成
RAG構築
ワークフロー制御

などをすべて自前で作る必要があります。

一方、Difyではその多くをGUIベースで構築できます。

そのため、

AIアイデアを素早く試したい
MVPを作りたい
RAGを検証したい

という用途でも非常に便利です。

Difyが向いている人をまとめると？

ここまで紹介した内容を整理すると、Difyは以下のような人におすすめです。

向いている人	理由
ChatGPT利用者	次のステップに進みやすい
AI初心者	GUIで理解しやすい
業務効率化したい人	実用アプリを作りやすい
ノーコード好き	コード量を減らせる
Python経験者	試作速度が速い

特に、

「AIをもっと実践的に使いたい」

という人にとって、Difyはかなり面白いツールだと思います。

Dify学習館を作った理由

ここまで読んで、

「Difyってかなり面白そうだな」

と感じた人も多いのではないでしょうか。

実際、私自身もDifyを触り始めてから、

「AIアプリ開発の世界が一気に身近になった」

と感じました。

ただその一方で、学習を進める中でかなり困ったこともありました。

それが、

「初心者向け情報が断片的すぎる」

ということです。

Dify関連情報は増えている。でも初心者には難しい

最近はDify関連の記事や動画もかなり増えています。

ただ、実際に学ぼうとすると、

いきなりRAG解説
Workflowだけ紹介
上級者向け実装
前提知識ありき

になっているケースも多いです。

そのため初心者の場合、

「そもそも何から学べばいいの？」

となりやすいと感じました。

特に生成AI分野は、新しい用語もかなり多いです。

例えば、

RAG
Embedding
ベクトルDB
Agent
Workflow

など、最初は言葉だけでもかなり難しく感じます。

しかも、それぞれが複雑につながっているため、断片的に学ぶと理解しづらいです。

私自身もかなり試行錯誤した

私自身、もともとPython関連の学習サイトを運営していたこともあり、生成AI分野にも強い興味を持っていました。

その中でDifyを触り始めたのですが、最初はかなり試行錯誤しました。

特に難しかったのは、

どの順番で学ぶべきか
RAGをどう理解するか
Workflowをどう考えるか
AIアプリ全体をどう設計するか

という部分です。

単発解説だけでは、全体像を掴みにくかったんです。

そのため、

「初心者向けに、順番に学べる場所が必要だな」

と感じるようになりました。

だから「Dify学習館」を作った

そんな経験から作ったのが「Dify学習館」です。

特に意識したのは、

「初心者でも順番に進めれば理解できること」

です。

そのため、

環境構築
Chatbot
Prompt
Workflow
Knowledge
RAG
実践アプリ

という形で、段階的に学べる構成を意識しています。

生成AI分野は情報量が非常に多いため、最初から全部理解しようとするとかなり大変です。

だからこそ、

「まず小さいものを作る」
↓
「少しずつ理解を広げる」

という流れを重視しています。

実際に手を動かすことを重視している

Dify学習館では、「読むだけ」ではなく、実際に作りながら学べることも意識しています。

生成AIは、実際に触ってみると理解がかなり深まります。

例えば、

Promptを少し変える
Workflowを組む
PDFを読み込ませる

だけでも、AIの動き方がかなり分かってきます。

そのため、

「まず試してみる」

という学習スタイルをかなり重視しています。

Difyは初心者にも大きな可能性がある

以前は、AIアプリ開発というとかなり高度なイメージがありました。

実際、

Python
API
サーバー
ベクトルDB

など、多くの知識が必要だったからです。

ただ、Difyの登場によって、

「AIを使うだけではなく、自分でAIアプリを作る」

ということが、かなり身近になったと感じています。

特に、

ChatGPTは使っている
AIに興味がある
業務効率化したい
AI開発を始めてみたい

という人には、Difyはかなり相性が良いと思います。

そして、そういう人たちの「最初の入口」を作りたいと思ったのが、Dify学習館を作った理由です。

まとめ

Difyは、生成AIを使ったアプリを比較的簡単に作れるAIアプリ開発プラットフォームです。

特に、

ChatGPTをもっと活用したい
RAGを試したい
業務効率化したい
AIアプリを作ってみたい

という人にとって、非常に相性の良いツールだと思います。

以前は、AIアプリ開発にはかなり高度な技術知識が必要でした。

しかしDifyの登場によって、

「AIを使う側」から「AIを作る側」

へ進むハードルはかなり下がったと感じています。

もちろん、最初は分からないことも多いと思います。

ただ、Difyは実際に触りながら学びやすいツールなので、まずは小さいAIアプリを作ってみるのがおすすめです。

もし、

「何から始めればいいか分からない」
「初心者向けに順番に学びたい」

という人は、ぜひDify学習館も活用してみてください。

生成AIを「使うだけ」で終わらせず、「作る側」に進んでみると、かなり世界が広がると思います。

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