Difyとは｜使い方と業務導入の判断ポイント・費用の目安

そもそもDifyとは何か

Dify（ディファイ）とは、生成AI（LLM＝大規模言語モデル。文章を人のように理解して処理できる生成AIの中核技術）を使ったアプリケーションを、ノーコード・ローコード（プログラムのコードをほとんど、または全く書かずに）で構築・運用できるプラットフォームです。オープンソース版と、クラウドでホスティングされた版がそれぞれ提供されており、チャットボットや業務アシスタントのようなAIアプリケーションを、画面上の操作を中心に組み立てられる点が特徴です。

AIエージェントの全体像についてはAIエージェントとは｜できることと業務活用の始め方・費用の目安で、開発フレームワークの一つであるLangChainについてはLangChainとは｜できることと導入判断の考え方・費用の目安で詳しく整理していますが、Difyはこれらと近い文脈で語られることが多い一方、位置づけがやや異なります。次章以降で整理します。

Difyで何ができるのか

Difyが提供する主な機能を、実務的な言葉で整理すると次のとおりです。

• チャットボット・AIアシスタントの構築：問い合わせ対応や社内ヘルプデスクのようなアプリケーションを、画面上での設定を中心に組み立てられます。
• 処理の流れ（ワークフロー）の可視化：複数の処理ステップをつなげる際、その流れを画面上で確認しながら組み立てられる仕組みを提供します。
• 外部データ・ツールとの連携：社内文書などの情報を読み込ませて回答の精度を高める仕組みや、外部ツールとの連携を、設定操作を中心に行える機能を備えています。
• 運用状況の確認：構築したアプリケーションの利用状況・応答内容を画面上で確認しながら継続的に見直せる機能を提供します。

これらはいずれも、LLMを使ったアプリケーションを、コードを書く負荷を抑えながら組み立て・運用するという性質のものです。

DifyとLangChainの違い

DifyとLangChainは、どちらも生成AIアプリケーションの開発・構築に関わる文脈でよく名前が挙がりますが、想定される担当者や関わり方が異なります。

LangChainは、開発者がコードを書きながらLLMアプリケーションを組み立てるための開発フレームワーク（部品箱）です。一方でDifyは、画面上の操作を中心にアプリケーションを構築・運用できるプラットフォームという位置づけにあります。どちらが優れているかという比較ではなく、「開発者がコードで柔軟に組み立てる」か「画面操作を中心に構築・運用する」かという、関わり方の違いとして捉えるのが実務的です。実際の開発現場では、対象業務の複雑さや連携したいシステムの内容によって、どちらか一方を使う場合も、両者を組み合わせる場合もあります。どちらを選ぶか・どう組み合わせるかという技術選定は、依頼先の開発会社の判断領域です。

自社導入で判断すべきこと

Difyという名称を目にして「自社にDifyを導入すべきか」という発想で検討を始めると、判断の軸を誤りやすくなります。Difyはあくまでアプリケーションを構築・運用するための基盤であり、それ自体が業務課題を解決する完成品ではありません。検討すべきなのは「Difyを使うかどうか」ではなく、次の点です。

• 自社のどの業務を、AIアプリケーションで効率化したいのか
• その構築・運用を自社の担当者が主体的に行いたいのか、外部の開発会社に委託するのか
• 委託する場合、その開発会社がどのような技術選定の考え方を持っているか

構築基盤の選定自体は開発を担う側の技術的な判断領域であり、発注側が事前にDifyを指定する必要は基本的にありません。むしろ「どの基盤を使うか」よりも「対象業務にどう向き合うか」を明確にすることの方が、導入の成否を左右します。

陥りやすい誤解

Difyの検討でよく見られる誤解を整理します。

①Difyを導入すれば専門知識なしで何でも作れると考えてしまう——画面操作を中心に組み立てられる点は事実ですが、対象業務の手順・判断基準を整理する設計面の作業は変わらず必要です。

②ノーコードだから開発期間・費用が一律に安くなると考えてしまう——コードを書く負荷が抑えられる場面はありますが、対象業務の複雑さやシステム連携の数によって、必要な設計・実装の工数や費用は変わります。

③DifyとLangChainのどちらか一方を選べば十分だと考えてしまう——実際には対象業務の要件によって、どちらか一方を使う場合も、両者を組み合わせる場合もあり、どちらを選ぶかは開発会社の技術的な判断に委ねるのが実務的です。

依頼する場合の進め方

Difyを含む構築基盤の技術選定は開発会社に委ねるとしても、発注側が事前に整理しておくべきことはあります。awaiでご案内している一般的な進め方は次のとおりです（相場感の参考としてご覧ください）。

①診断では、対象業務の手順・判断基準・連携したい社内システムを洗い出し、AIアプリケーションとしてどこまで任せられそうかを見立てます。この段階で、Difyを使うかどうかを含めた技術選定の方向性も整理します。

②実装では、診断内容をもとに構築を進めます。基盤・フレームワークの選定・組み合わせは開発側の技術判断で行い、発注側は対象業務の要件・判断基準のすり合わせに集中します。

③運用では、業務の変化や新しい例外パターンに応じて、判断ルールや連携先のシステムを継続的に見直します。

費用の目安

費用は対象業務の複雑さや連携するシステムの数によって変わりますが、awaiがご案内している一般的な水準は次のとおりです（相場感の参考としてご覧ください）。

• 初期診断・設計：20〜30万円（対象業務の手順整理・技術選定の方向性整理・ROI試算）
• 実装：50〜200万円（対象業務の範囲・連携システムの複雑さによる）
• 保守・運用：5〜15万円／月（継続的な見直し・連携システムの追加対応）

awaiでは、この初期診断を営業の入口として設計しています。有償の診断で「どの業務を、どういう形でAIアプリケーション化できるか」を先に見立て、実装をご発注いただいた場合は診断費を全額実装費に充当します。

まとめ——Difyは目的ではなく手段

Difyは、LLMを使ったアプリケーションを画面操作中心で構築・運用できるプラットフォームであり、それ自体が業務課題を解決する完成品ではありません。自社で導入を検討する際に大切なのは、「Difyを使うかどうか」ではなく、「どの業務を、どのような形でAI活用したいか」を明確にすることです。

構築基盤の選定や技術的な組み合わせは、依頼先の開発会社の判断領域として任せ、発注側は対象業務の整理に集中するのが実務的な進め方です。AIエージェントの全体像についてはAIエージェントとは｜できることと業務活用の始め方・費用の目安、開発フレームワークの一つであるLangChainについてはLangChainとは｜できることと導入判断の考え方・費用の目安でそれぞれ整理していますので、あわせてご覧ください。

※本記事の費用は市場の一般的な目安であり、対象業務の範囲・複雑さによって変動します。正確なお見積りは診断にて算出します。

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