Difyの特徴、料金、使い勝手などの評判 | 簡単に使える？も解説

企業で生成AIの活用が広がる一方で、「チャットで試してみたが、結局は現場の作業が減らない」という声も少なくありません。

ポイントは、生成AIを“便利な会話ツール”として使うだけでなく、業務プロセスの中に組み込み、再現性のある形で回せるかという点です。

そうした中で注目されているのが、ワークフローとナレッジ参照（RAG）を組み合わせて、業務向けのAIアプリを構築できるプラットフォーム「Dify」です。

Difyの特徴

Difyは、生成AIを「チャットで使う」だけで終わらせず、業務の中で動く“仕組み”として実装するためのプラットフォームです。

社内ナレッジを参照するRAG（検索拡張生成）や、複数ステップの処理をつなぐワークフローを組み合わせることで、提案書作成や問い合わせ対応などの業務を“再現性のある形”で自動化しやすくなります。

ワークフロー設計が前提

Difyの強みは、業務手順を「入力 → 参照 → 生成 → 整形 → 次工程」といった流れで整理し、そのまま一連の処理として組める点にあります。

単発で回答を得るだけでなく、業務として必要な工程まで含めて設計できるため、担当者のやり方に依存しにくくなります。

ナレッジ参照（RAG）に強い

社内資料や手順書などを取り込み、回答の根拠を社内情報に寄せられるのが特徴です。

一般的な知識に引っ張られすぎず、自社ルールや運用に沿った回答へ近づけられるため、業務利用に向いた精度設計がしやすくなります。

PoCから運用まで想定

Difyは試験導入（PoC）で終わらせず、チームでの継続運用まで見据えて設計しやすい点も魅力です。

権限管理やログなど、運用時に必要になりやすい要素を前提に整えられるため、現場に定着させる設計へつなげやすくなります。

セルフホストの選択肢

社内データを外部に出しづらい環境でも検討しやすいように、セルフホストという選択肢があります。

セキュリティやデータガバナンスの要件が厳しい企業でも、要件に合わせた構成を取りやすい点がポイントです。

主な機能

ワークフロー／エージェント構築

業務手順をステップ化し、必要な処理をつないで実行できます。

「どの情報を参照し、どの形式で出力し、次に何をするか」を工程として定義できるため、手戻りが減りやすくなります。

ナレッジベース（RAG）

社内ドキュメントを取り込み、回答の精度を“社内情報寄り”に調整できます。

参照元を揃えることで、担当者による回答のブレを抑えやすくなり、標準化にもつながります。

プロンプト／モデル運用

モデルの切り替えやプロンプト調整を前提に、改善サイクルを回しやすい設計です。

運用しながら精度を詰めていく用途に向いており、使えば使うほど業務に馴染む形へ寄せられます。

連携／拡張

外部サービス連携やAPI活用により、業務システム側へつなげられます。

「AIの出力を見て終わり」ではなく、通知・登録・更新など次のアクションまで流せると、削減効果が出やすくなります。

ログ／モニタリング

実行状況や利用実績を確認しながら、改善ポイントを見つけやすい仕組みがあります。

現場の利用が増えるほど課題が見えやすくなるため、運用型の改善に向いた機能です。

使いどころ（業務プロセスでどこが減るか）

導入前

導入前は、担当者が資料を探し、参照箇所を拾い、コピペで下書きを作り、文体を整え、差し戻しを受けて修正する――といった工程が繰り返されがちです。

この流れは属人化しやすく、「人によって品質や速度が変わる」状態になりやすいのが課題です。

導入後

導入後は、ナレッジ参照とワークフローによって「探す・まとめる・整える」を標準化し、人は最終判断と品質確認に集中できる状態を目指せます。

作業の土台が揃うことで、レビューや承認も進めやすくなります。

単発のチャット利用ではなく、業務の中に“固定の入口”を作って流すのがポイントです。

例えば「顧客名を入れる → 社内資料を参照 → 提案骨子を生成 → テンプレに整形 → レビュー依頼まで」といった一連の工程として組むことで、削減効果が出やすくなります。

オススメ企業・チーム

AI活用をPoCで終わらせたくない企業

試して終わりではなく、実運用まで落とし込むところまでやり切りたい企業に向いています。

業務フローとして組み立てられるため、「現場の仕事がどう変わるか」まで設計しやすくなります。

提案書・RFP対応の工数が重い営業組織

参照すべき社内情報が多いほど、RAGによる効率化が効きやすい領域です。

情報収集と下書き作成の時間を減らし、提案の質を上げることに集中しやすくなります。

社内問い合わせ・FAQが多い部門

情シス、CS、運用部門など、同じ質問が繰り返されやすい領域で効果が出やすいです。

回答の基準を揃えられるため、対応品質の安定化にもつながります。

標準化したいチーム

担当者ごとの“書き方・まとめ方”の差を減らし、アウトプットの型を揃えたいチームに適しています。

属人性を下げることで、引き継ぎや教育も楽になります。

注意点（ここで失敗する）

ナレッジの品質が低いと精度が出ない

古い資料や重複、粒度のバラつきがあると、回答が不安定になりやすいです。

まずは「どの情報を正とするか」を決め、更新される前提で整備していくことが重要です。

チャット導入で止まる

チャットとして入れただけでは、現場の作業は意外と減りません。

ワークフロー化して「入口」と「出力の型」まで作らないと、結局人の手作業が残りやすくなります。

運用が決まらず形骸化する

ナレッジ更新・評価・改善の担当が不在だと、徐々に使われなくなってしまいます。

運用体制まで含めて設計し、改善サイクルを回す前提を作ることが定着の鍵です。

コストの見積もりが曖昧

RAG参照や長文生成はトークンが増えやすいため、利用量の想定が必要です。

業務量・利用頻度・出力の長さをある程度見積もってから設計すると、後から困りにくくなります。

権限や公開範囲の設計不足

社内向け／顧客向けでデータと回答範囲を分けないと、情報漏えいなどの事故につながります。

「誰が何を見られるか」「どこまで答えてよいか」を最初に明確にしておくのが安全です。

導入前チェックポイント

権限・監査ログ

誰が管理し、どこまで操作できるかを整理しておきます。

ログの閲覧範囲や保持方針も含めて、後から揉めない形にしておくことが重要です。

社内データの扱い

取り込むデータ範囲（機密区分）、更新頻度、削除ルール（契約終了・担当変更など）を定義します。

ナレッジの鮮度が業務品質に直結するため、運用ルールを最初に固めるのが効果的です。

連携（Slack/Teams/CRM）

どこを“入口”にするかを先に決めておくと、定着しやすくなります。

使う場所が曖昧だと「便利だけど使わない」に陥りやすいため、導線設計がポイントです。

運用体制（誰が回すか）

ナレッジ担当（更新）／業務担当（要件）／管理担当（権限・運用）を最低限置きます。

役割が曖昧だと改善が止まりやすいので、責任分界をはっきりさせておくのが安心です。

Difyを理解しやすくするコツは、「何ができるか」を機能の羅列で追うのではなく、業務プロセスのどこで使うかに沿って整理することです。
生成AIはチャットで試すだけだと、現場の作業が思ったほど減らないこともあります。Difyは、入力から参照、生成、整形、連携までをつなぎ、業務として回る“仕組み”に落とし込めるのが強みです。

全体像：Difyは「入口 → 参照 → 生成 → 成果物 → 連携」で考える

Difyの活用は、大きく5つの工程で整理できます。まず情報を取り込み、社内ナレッジを参照しながら回答や下書きを生成し、必要な形式に整え、最後に日常業務の動線へ渡す──この流れを作ることで、再現性のある運用につながります。

① データを入れる（入口）

PDFやURL、Notion、各種クラウドストレージなどから、AIが扱う情報を取り込みます。

② 社内情報を参照する（RAG）

取り込んだ情報を根拠として参照し、回答や生成結果を「社内情報寄り」に寄せます。

③ 生成・整形する

文章や要約、構成案などを生成し、現場で使いやすい形に整えます。

④ 成果物として出す（出力）

Doc / PPT / メールなど、成果物として扱える形式に変換・出力します。

⑤ 他ツールへ渡す（連携・実行）

SlackやTeams、CRMなどへ通知・登録し、次の工程へ流します。

今回の3項目は、上記の流れの中で使う場所が異なります。データ投入方法は「入口・参照」、出力形式は「成果物」、連携は「連携・実行」を中心に整理すると、読み手の迷いが減ります。

データ投入方法：どこから情報を取り込み、AIの根拠にするか

データ投入方法は、「AIが参照する根拠をどこから持ってくるか」を決める工程です。ここが整理されると回答のブレが減り、業務に使える精度へ近づきます。特に社内資料が多い現場ほど、この工程の設計が効果を左右します。

pdf（PDF）

手順書・規程・提案資料など、PDFで管理されている情報を取り込み、ナレッジ（RAG）の参照元として活用できます。
テキスト中心のPDFは扱いやすく、参照精度も安定しやすい一方で、スキャンPDFの場合は解析方法の工夫が必要になることがあります。

url（URL / Web）

Webページ上の情報を取り込み、ナレッジとして参照できる状態にできます。
社内WikiのようにURLで情報が整理されている場合は、更新されやすい情報源として活用しやすくなります。

notion（Notion）

Notionに蓄積されたページを参照元として取り込み、業務の回答や生成結果をNotionの情報に寄せられます。
「運用ルール」「FAQ」「業務手順」がNotionにまとまっている組織では、特に相性が良い入力源です。

google_drive（Google Drive）

Google Drive上のファイルを取り込み、ナレッジとして参照できます。
共有フォルダ単位で情報がまとまっている場合は、「どこを正とするか」を決めやすく、運用も安定しやすくなります。

share_point（SharePoint）

SharePointのドキュメントライブラリを参照元として取り込めます。
Microsoft 365中心の組織では、Teamsと紐づく情報資産がSharePoint側に集まっているケースが多く、実務導線に沿った設計がしやすくなります。

api（API）

既存の業務システムやデータベースとつなぎ、必要な情報を都度取得してワークフローへ流し込めます。
「ナレッジを全て取り込む」のではなく、必要なタイミングで必要な情報だけを引く設計にできるため、更新頻度が高いデータとも相性が良くなります。

出力形式：生成結果を“成果物”として使える形に整える

出力形式は、AIが生成した内容を「現場で使える成果物」に変換する工程です。テキストのままだと手作業が残りやすいため、文書・スライド・メールなどの形に整えることで、次の工程へ渡しやすくなります。

doc（Doc）

提案書や議事録、社内文書などを文書形式で出力する用途に向いています。
実務ではまずMarkdownなどで中間成果物を作り、最後にDoc形式へ変換する流れが安定しやすいです。

ppt（PPT）

提案骨子や説明資料など、構成を保ったまま共有したい成果物に向いています。
「章立て」「要点」「1枚あたりの情報量」を先に整えてから変換すると、レビューしやすいスライドになりやすくなります。

mail（メール）

顧客連絡や社内通知の文面作成、問い合わせ返信の下書きなどに活用できます。
文体やトーンをテンプレ化すると、短時間で一定品質のメールを量産しやすくなります。

form（フォーム）

Dify自体がフォームサービスになるというより、構造化入力で必要項目を揃え、外部のフォームや業務システムに渡す設計が現実的です。
「入力の取りこぼしを減らす」ために、項目を固定して受け取る用途で効果が出やすくなります。

task（タスク化）

生成結果をそのまま「やること」として残し、担当者へ引き継ぐ用途に向いています。
文章生成で終わらせず、依頼・登録までつなげると、業務として回りやすくなります。

workflow（ワークフロー）

入力→参照→生成→整形→通知/登録までを、一連の業務手順としてつなぐ使い方です。
Difyの効果が最も出やすい領域であり、「手作業が残る工程」をどこまで削れるかを設計できます。

連携：成果物を“日常の業務動線”に乗せる

連携は、作った成果物を現場が普段使っているツールへ渡し、通知・共有・登録まで完了させる工程です。
ここが弱いと「便利だけど使われない」状態になりやすいため、入口と出口の導線設計が定着を左右します。

slack（Slack）

通知・受付・レビュー依頼など、日常コミュニケーションの中にAIを組み込めます。
Slackを“固定の入口”にすると、利用場所がぶれにくく、定着しやすくなります。

teams（Teams）

Microsoft環境の組織では、配布先として自然な選択肢です。
Teams中心の業務運用に合わせて、共有や依頼の流れを整えると効果が出やすくなります。

google_workplace（Google Workspace）

Driveを情報源として取り込み、Gmailで文面を送るなど、入口から出口までの導線を作りやすいのが特徴です。
文書の置き場とコミュニケーションの場が揃っている環境では、実装の再現性が高くなります。

microsoft365（Microsoft 365）

SharePointやExcel、タスク管理など、Microsoft側の情報資産に寄せた業務設計ができます。
既存の運用を崩さずにAIを組み込みたい場合に向いています。

salesforce（Salesforce）

顧客・商談情報を参照し、要点を整理した上で、CRM側にメモやアクションとして残すといった使い方ができます。
「生成した内容を最終的にどこへ登録するか」をSalesforceに寄せられるのが強みです。

hubspot（HubSpot）

インサイドセールスやマーケのプロセスとつなぎ、顧客対応の品質を揃える用途に向いています。
返信文の下書きや、応対ログの要約などをCRM運用に統合しやすくなります。

zapier（Zapier）

直接のコネクタがなくても、Webhookを介して多くのSaaSへ接続できます。
「Difyで生成 → Zapierで配布・登録」という役割分担にすると、実装の自由度が上がります。

make（Make）

Zapierと同様に、Webhookを起点に柔軟な自動化フローを組めます。
複雑な条件分岐や多段処理を組みたい場合に、Make側で補完する構成が取りやすくなります。

まとめ

Difyは、生成AIを「便利なチャット」ではなく、業務を前に進めるための実装基盤として扱えるのが特徴です。

用途を1つに絞ってPoCを回し、ナレッジ整備と運用担当をセットで決めておくと、導入効果が出やすくなります。

単発利用から脱却し、「入口」と「出力の型」を作ることが、定着への近道になるでしょう。