Dify 使い方専用ガイド：AIアプリ開発を完全マスターする方法

こんにちは、スクーティー代表のかけやと申します。
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弊社は生成AIを強みとするベトナムオフショア開発・ラボ型開発や、生成AIコンサルティングなどのサービスを提供しており、最近はありがたいことに生成AIと連携したシステム開発のご依頼を数多く頂いています。

本ガイドでは、Difyの基本機能からワークショップ、テンプレートや空白アプリケーションの作成、DSLファイルを用いたアプリケーション作成、コミュニティエディションの展開、ノーコード開発、AIチャットボットの構築、モデル統合、そしてデバッグ・公開に至るまで、Difyを用いたAIアプリケーション開発の全工程を網羅的に解説します。各セクションは具体的な手順や画像、表とともに説明され、初心者から専門家まで幅広いユーザーが効率的にDifyの特徴を理解・実践できるようになっています。

Difyの基本概要と利点

まず、Difyについて知りたいという方は、ぜひこちらの記事を先にご覧ください。
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Difyとは何か

Difyは、 Backend as a Service（BaaS）とLLMOpsの概念を統合したオープンソースプラットフォームであり、最新の大規模言語モデル（LLM）を活用したAIアプリケーションの構築を支援します。Difyは、専門的なプログラミング知識が必ずしも必要でないように設計されており、非技術者でも直感的に操作可能なインターフェースを提供します。具体的には、数百ものLLMモデルを利用可能にし、直感的なプロンプトオーケストレーションインターフェースや高品質なRAG（Retrieval-Augmented Generation）エンジン、さらに柔軟なエージェントフレームワークが組み込まれており、さまざまなニーズに応じたシームレスな開発体験が実現されます。

さらに、Difyは、プログラミング初心者が参加できるような簡単な操作性と、開発者が業務プロセスに専念できる反復タスクの省力化を実現するための機能が豊富に用意されており、効率的かつ迅速なプロトタイピングと本番環境での実装を可能にします。加えて、Difyのオープンソース性は、ユーザー同士が知識を共有し、継続的な改善を行えるコミュニティの形成を促進し、最新技術への迅速な対応を支えています。

これにより、多様なユーザー層にとってDifyは、技術的障壁を下げつつも強力なAIアプリケーション開発ツールとして高い評価を受けているのです。ここでは、その機能性と利便性について具体例を交えながら詳しく解説し、ユーザーが自身のプロジェクトにDifyを有効活用するための土台を築くための情報を提供しています。

Difyを選ぶ理由

現代の急速に進化するAI技術の中で、Difyは他のツールとは一線を画す魅力的な機能を備えています。多くのプロジェクトにおいて、独自のデータを用いたモデルのトレーニング、最新の情報更新、さらには誤情報を排除するための高度な制御が求められます。Difyは、こうした課題に対して包括的なソリューションを提供することができるため、さまざまな業界のニーズに柔軟に対応できます。具体的には、Assistants APIやGPTに類似した展開機能を採用し、プライベートなデータ環境内で安全にかつ柔軟にAIアプリケーションを管理できる仕組みを実現しています。

また、Difyは「Define + Modify」というコンセプトに基づいて設計され、初期設定から運用、さらには継続的な改善までの一連のフローを一貫してサポートします。これにより、技術者だけでなく非技術者でもプロジェクトに参画しやすい環境が整い、効率的な開発プロセスが実現されます。

さらに、Difyのソリューションは、ビジネスニーズに合わせたカスタマイズが可能であり、最新の生成AI技術を容易に取り入れられるため、コストと時間の両面で大幅なメリットが得られます。こうした特徴により、Difyは市場における競争力を高めたい企業や、最新技術でイノベーションを推進しようとするチームにとって最適な選択肢となっています。

ここでは、Difyの詳細な機能やその具体的なメリットについて、事例や背景情報を交えながら詳しく解説し、読者が安心して導入できるよう配慮しています。

Difyのワークショップ活用方法

Difyワークショップの概要

Difyワークショップは、初めてDifyを利用するユーザーが基礎から実践的な応用までを一貫して学習できるように設計された充実したチュートリアルプログラムです。このワークショップは、プログラミング経験やAI技術の予備知識がない方でも、ステップバイステップの詳細な手順と豊富な実例を通して、Difyの各機能や基本概念を理解できるようになっています。各実験には、以下のような内容が含まれています：

• 具体的な目的と背景の説明
• 注意点を含んだ操作手順の詳細解説
• 実際の画面操作例による知識の定着

これにより、参加者は実際に手を動かしながら理論と実践を同時に習得でき、実務に即したAIアプリケーションの構築技術を身につけることができます。さらに、各セクションごとに補足説明が付されているため、自分のペースでしっかりと理解を深めることが可能です。ワークショップ参加後、参加者は具体的なビジネス課題の解決に役立つ実践的なテクニックを確実に習得できるようになります。

ワークショップを通じた学習ステップ

Difyワークショップ内では、参加者が段階的に技術を習得していくために、以下のプロセスが用意されています：

1. 基本操作方法やユーザーインターフェースの各構成要素を学習
2. アプリケーションテンプレートの利用方法、空白からの新規アプリケーション作成、DSLファイルのインポート手法の体験
3. 実際の操作画面とともに、意図・背景、注意すべきポイントの詳細解説
4. フィードバック機能を通じた疑問解消とサポート体制の活用

これにより、参加者は実践的なAIアプリケーション開発への自信を着実に高めることができます。

Difyを使ったアプリケーションの作成方法

アプリケーションテンプレートからの作成

Difyを初めて利用するユーザーにとって、まずはあらかじめ用意されたアプリケーションテンプレートを活用する方法が非常に分かりやすいです。Difyチームのプロンプトエンジニアによって設計された高品質なテンプレートは、ユーザーがどのような種類のアプリケーションを作成できるのかを直感的に理解できる内容となっています。

具体的には、ナビゲーションメニューから「Studio」を選び、アプリケーションリスト内の「Create from Template」をクリックすることで、直ちに定義済みのシナリオに基づいたアプリケーションが生成され、ユーザーはその後に必要に応じて個別にカスタマイズを加えることができます。このテンプレート利用方法は、初めての方でも複雑な設定を一から考える必要がなく、手軽にDifyの基本機能を体験できる点に加え、後の拡張やカスタマイズへの足掛かりとしても非常に有用です。

さらに、テンプレートから作成されたアプリケーションは、初期設定の段階ですでに標準的な構成が自動的に設定され、名前付け、アイコン設定、概要説明など、チーム内での運用性が高い情報が整然と組み込まれるため、運用時にも混乱が少ない利点があります。

空白から新しいアプリケーションを作成する

独自のアプリケーションを一から構築する場合、Difyで用意されている「Create from Blank」機能を利用する方法があります。この方法では、ナビゲーションの「Studio」から「Create from Blank」を選択することで、ゼロから新しいアプリケーションの作成が可能となります。初回のアプリケーション作成時には、以下の点に留意してください：

• 4種類のアプリケーションタイプ（チャットボット、テキストジェネレーター、エージェント、チャットフロー、ワークフロー）の基本概念の理解
• 名前付け、アイコンの選択、及び目的の明確化
• シンプルな構成でスタートし、後から詳細設定を追加することで拡張性と保守性を確保

この手法は、初めてDifyを利用するユーザーが基本操作を理解しながら実践的なプロジェクト作成に取り組む最適な方法となっており、安心してゼロからアプリケーションを構築するための第一歩となります。

DSLファイルを用いたアプリケーション作成

Dify DSLは、Dify.AIによって定義されたAIアプリケーションエンジニアリングファイルの標準書式であり、YML形式で基本的なアプリケーション情報、モデルパラメータ、オーケストレーション設定などが網羅的に記述されています。コミュニティや公式ソースから入手したDSLファイルを利用することで、細かな設定作業を自動化でき、アプリケーションの構成情報が一括してインポートされるため、迅速かつ正確に開発環境を整えることが可能です。具体的な手順は以下の通りです：

1. ローカルに保存されたDSLファイルを「Import DSL File」ボタンから選択しインポート
2. ウェブ上に配置されたDSLファイルの場合、URL（例：https://example.com/your_dsl.yml）を入力する
3. 自動的にDSLバージョンの整合性チェックが実施され、問題があれば警告が表示される

以下の表は、ローカルファイルおよびURLからのDSLファイルインポート方法の違いとその特徴を示しています.

インポート方法	説明
ローカルDSLファイルのインポート	ダウンロードしたDSLファイルを「Import DSL File」ボタンから選択することで、ファイル内の全ての構成情報が自動的に読み込まれ、既存のアプリケーションに迅速に反映されます。オフライン環境でも利用可能です。
URLからのDSLファイルインポート	例：https://example.com/your_dsl.ymlの形式で定義されたURLを入力し、ウェブ上のDSLファイルを直接インポートします。最新のテンプレートが常に参照できるため、迅速な環境更新に有用です。

Difyのコミュニティエディションの展開方法

コミュニティエディションの概要

Difyのコミュニティエディションは、個人開発者や小規模チーム向けに無償で提供されるオープンソース版として設計されており、Difyの基本的な機能を利用できます。コミュニティエディションでは、主要なAIアプリケーション機能に加え、一定のカスタマイズ性が提供され、商用環境ほどの高度な機能は持たないものの、十分なパフォーマンスと実用性を備えています。

特に、自社環境にDifyをローカルに展開することで、クラウドサービスに依存せず独自のAIアプリケーションを構築・運用できる点が魅力です。導入および保守には基本的な技術知識が必要ですが、豊富なドキュメントとコミュニティサポートにより、多くのユーザーが迅速に環境構築を終え、すぐに実際の運用に移行できます。ここでは、コミュニティエディションの特徴や利用メリット、そしてオープンソースとしての柔軟性について、具体的な運用例や背景を交えて詳しく説明しています。

コミュニティエディションの展開方法

Difyコミュニティエディションの展開は、主に次の2つの方法があります：

1. Docker Compose展開
   • 各OSに対応したDocker Desktopをインストールする（例：Windows用Docker Desktop, Mac用Docker Desktop, Linux用Docker Composeインストールガイド）
   • ターミナルで「git clone https://github.com/langgenius/dify.git」を実行する
   • クローンしたディレクトリ内の「docker」フォルダに移動し、「docker compose up -d」を実行する
   • 「docker compose ps」コマンドで各コンテナの起動状態を確認する
   • ブラウザで「http://localhost/」にアクセスし、アプリケーションリストページが表示されることを確認する
2. ローカルソースコードの起動
   操作の複雑さから、まずはDocker Compose展開を推奨します。

以下の表は、Docker Composeで起動した各コンテナの状態とポート情報を示しています。

コンテナ名	イメージ	状態	ポート情報
docker-api-1	langgenius/dify-api:0.3.2	Up 2 seconds	80/tcp, 5001/tcp
docker-db-1	postgres:15-alpine	Up 2 seconds	0.0.0.0:5432->5432/tcp
docker-nginx-1	nginx:latest	Up 2 seconds	0.0.0.0:80->80/tcp
docker-redis-1	redis:6-alpine	Up 3 seconds	6379/tcp
docker-weaviate-1	semitechnologies/weaviate:1.18.4	Up 3 seconds	―
docker-web-1	langgenius/dify-web:0.3.2	Up 3 seconds	80/tcp, 3000/tcp
docker-worker-1	langgenius/dify-api:0.3.2	Up 2 seconds	80/tcp, 5001/tcp

Difyを活用したノーコードAIアプリケーション開発

ノーコード開発の流れ

Difyは、プログラミングの専門知識がなくてもAIアプリケーションを開発できる環境を提供し、視覚的なキャンバスを用いたワークフロー設計により、ユーザーは直感的に各種コンポーネントの配置および連携設定を行えます。

例えば：

• ドラッグ＆ドロップで各要素をキャンバス上に配置
• 各コンポーネント間のデータ連携やモデル統合、プロンプト設定を視覚的に確認
• テスト・調整をリアルタイムで実施し、プロトタイプから本番環境へのスムーズな移行を実現

このアプローチにより、従来の複雑なコード記述が不要になり、開発期間が大幅に短縮され、エラー発生の可能性も低減されます。さらに、各種設定のテスト・調整が容易なため、技術者だけでなく、ビジネス担当者やデザイナーも効果的に参画できます。

包括的なモデルサポート

Difyは、GPT、Mistral、Llama3など、業界で広く利用される多種多様な大規模言語モデルをシームレスに統合可能です。さらに、OpenAI API互換のモデルなど、各ユーザーのビジネスニーズに合わせた最適なモデルを柔軟に選択できる環境が整っています。各モデルは、次の4種類に分類されます：

• システム推論モデル（チャット、名前生成、質問応答など）
• 埋め込みモデル（ナレッジ内のドキュメント抽出）
• 再ランク付けモデル（検索機能の精度向上）
• 音声テキスト変換モデル（音声認識）

設定画面では各モデルのパラメータ調整が容易に行え、利用状況に応じた最適な切り替えが可能なため、エンタープライズレベルのシステム構築にも対応できます。

Difyを用いたAIチャットボットの作成方法

AIチャットボット作成の基本ステップ

Difyを活用することで、わずか数分で高度にカスタマイズ可能なAIチャットボットを作成し、公式Webサイトに統合することが可能です。基本の流れは以下の通りです：

1. 「アプリの構築」ページで会話型アプリケーションを新規作成する
2. 左側の「事前プロンプト」編集機能で、チャットボットに担わせる役割、トーン、応答範囲を詳細に設定する
3. アップロード済みのナレッジベースや製品ドキュメントを「コンテキスト」に反映させ、正確なビジネス知識を組み込む
4. オープニングリマーク機能や次の質問の提案機能をオンにし、ユーザーが対話を開始する際の親和性を向上させる
5. 右上のモデル選択エリアでAIモデル（例：GPT3.5）を選定し、パラメータ調整を行う

各設定画面の操作例や調整プロセスを具体的に解説し、カスタマーサポートとして運用するための全工程を網羅しています。

AIチャットボットのデバッグと公開

設定完了後は、以下の手順でデバッグを実施します：

1. 実際にメッセージを送信して、チャットボットの応答速度、正確性、インターフェースの使いやすさを確認する
2. 必要に応じて、プロンプトの微調整やパラメータ設定の変更を行う
3. すべての項目が問題なく動作していることを確認した後、「公開」ボタンをクリックする
4. 生成されるスクリプトタグを用いて、公式Webサイトにチャットボットを埋め込む
5. 公開後も継続してパフォーマンスのモニタリングを行い、フィードバックに基づいた改善を実施する

AIチャットボットのWebサイトへの組み込み

チャットボットが正式に公開された後は、提供されるスクリプトタグを利用して公式Webサイトのまたはタグに貼り付けるだけで、即座にチャットボットが利用可能となります。技術者でない担当者でも、Webサイトの更新依頼を行えば簡単に組み込みが実現し、パーソナライズされたカスタマーサポートが提供されます。ここでは、スクリプトタグの取得方法、貼り付け手順、更新後の確認手順を具体的に解説しています。

Difyのモデル構成方法

モデルプロバイダーの設定

Difyを用いたAIアプリケーションを効果的に構築するためには、まず「設定」→「モデルプロバイダー」画面で、利用する各大規模言語モデル（LLM）のAPIキーや各種パラメータの登録および設定を行う必要があります。具体的には、OpenAIのGPTシリーズやAnthropicのClaudeシリーズなど、主要なプロバイダーの公式サイトから取得したAPIキーを正確に入力します。これにより、Difyは各プロバイダーの最新技術に即時アクセスでき、利用環境に応じた最適なモデルが自動的に選択される仕組みとなります。また、各ユーザーは独自のニーズに合わせてパラメータ調整を実施可能で、正確かつ効率的なアプリケーション構築が実現されます。

Difyでサポートされるモデルタイプおよび統合設定

Difyは、以下の4種類のモデルタイプをサポートしており、それぞれの用途に応じた最適な統合設定が可能です：

• システム推論モデル：チャット、名前生成、質問応答などの一般的なタスクに利用
• 埋め込みモデル：ナレッジ内のドキュメント抽出に使用
• 再ランク付けモデル：検索機能の精度向上のために採用
• 音声テキスト変換モデル：音声認識を行う会話型アプリケーションに利用

各モデルは、独自モデルプロバイダー（例：OpenAI、Anthropicなど）またはホスト型モデル（例：Hugging Face、Replicateなど）に分類され、公式ドキュメントに基づいた設定を行うことで、直ちに最新のAI機能が利用可能となります。ここでは、具体的な統合手順やAPIキー取得の事例、設定上の留意点についても詳しく解説しています.

独自モデルプロバイダーの統合方法

独自モデルプロバイダー（例：OpenAI、Anthropic等）の統合方法は次の通りです：

1. 各プロバイダーの公式サイトにアクセスし、必要なAPIキーを取得する
2. Difyの「設定」→「モデルプロバイダー」画面に戻り、取得したAPIキーを正確に入力する
3. 必要に応じて、ホスト型モデルの場合は追加の認証プロセスを実施する
4. 設定後、動作確認を行い、最新のAI機能がシームレスに統合されていることを確認する

ここでは、具体的な統合手順や注意点を詳細に説明し、ユーザーが安心してシステム統合を実施できるようサポートしています。

DifyでのAIチャットボットの公開と最適化

AIチャットボットのパフォーマンスデバッグ

すべての設定が完了し、AIチャットボットが適切に動作する状態になった後は、以下の手順で徹底したデバッグを行います：

1. 実際にメッセージを送信し、チャットボットの応答が期待に沿っているか確認する
2. 応答の正確性、速度、及びインターフェースの使いやすさを評価する
3. 必要に応じ、プロンプトやパラメータの微調整を実施する
4. すべての項目が正しく機能していることを確認した後、「公開」ボタンをクリックする

このデバッグプロセスにより、実際の運用時にユーザー体験の低下を防ぎ、高精度な応答を提供する体制が整います。

公開プロセスとWebサイトへの組み込み

チャットボットの動作が十分に確認された後は、以下の手順でWebサイトへ組み込みます：

1. 「公開」ボタンをクリックし、スクリプトタグを生成する
2. 生成されたスクリプトタグを公式Webサイトのまたはタグに貼り付ける
3. 更新後、実際にWebサイトにアクセスしてチャットボットが正常に動作していることを確認する

これにより、担当の開発者でなくても、簡単かつコスト効果の高いカスタマーサポートが実現されます。公開後も継続的なパフォーマンスモニタリングを行い、必要に応じて改善していきます。

まとめ

本ガイドでは、Difyの基本概要、ワークショップでの学習プロセス、各種アプリケーション作成方法、オープンソースプラットフォームとしての活用、コミュニティエディションの展開、ノーコード開発、AIチャットボットの作成と公開、そしてモデル統合と最適化の各工程について、詳細な手順と具体例を交えて解説しました。各セクションで示した手順や設定例を参考に、ユーザーは自社のプロジェクトに合わせた柔軟で効率的なAIアプリケーションの開発が可能となります。Difyが提供する豊富な機能と直感的な操作性を活用し、今後の技術革新とビジネスの成長に繋げていただければ幸いです。