Difyとは？機能・料金・使い方・LangChainとの違いを徹底解説

Dify（ディファイ）は、LangGenius社が開発するオープンソースの「本番運用可能なエージェンティックワークフロー開発プラットフォーム」です。 ノーコードの視覚的キャンバスで、ChatGPTやClaudeなどの大規模言語モデル（LLM）を組み合わせたチャットボット・RAG・エージェントを数時間で構築でき、GitHubスター数138,000超・100万以上のアプリが稼働する世界最大級のLLMアプリ開発基盤です。

この記事では、Difyの主要機能、料金プラン、使い方、強み・弱み、LangChainやn8nとの違い、どんな組織に向いているかまで、2026年4月時点の公式情報をもとに整理します。

この記事はこんな方向けです：

• Difyという名前を聞いて、何ができるツールなのか知りたい方
• LangChainやn8nとの違いを比較して選びたいエンジニアの方
• 社内の生成AIアプリをノーコードで作りたい情シス・DX推進担当の方
• Difyの料金プラン・セルフホスト版・商用ライセンスの注意点を確認したい方

Difyの基本情報

出典: Dify 公式サイト

Difyは米国LangGenius, Inc.が開発するオープンソースのAIアプリケーション開発プラットフォームです。GitHub上で活発に開発が進められており、個人開発者から大企業まで幅広く採用されています。

名称の由来は「Define（定義する）＋ Modify（改良する）」の造語とされ、プロンプトの定義と継続的な改善を通じてAIアプリを作るというコンセプトを表しています（公式サイトに明示はないものの、派生メディアで広く引用されている説明です）。

Difyでできること（主要機能5本柱）

Difyは公式で「Production-ready platform for agentic workflow development」を掲げており、LLMアプリ開発に必要な機能を1つのプラットフォームに集約しています。現時点の主要機能は以下の5つです。

1. エージェンティックワークフロー（Agentic Workflows）

出典: langgenius/dify GitHub

ドラッグ&ドロップの視覚的キャンバスで、LLM・ツール・条件分岐・変数抽出などのノードを組み合わせ、複雑なワークフローをノーコードで設計できます。

• LLM呼び出し、Question Classifier、Variable Extractor、条件分岐、ループなど豊富なノード
• Human Input ノード（Human-in-the-Loop） — v1.13.0（2026年3月）で追加。ワークフローを人間の確認ステップで一時停止し、承認後に再開できる
• キャンバスのエッジ右クリックメニューやEnter/Shift+Enter送信キー設定など、v1.13.1で編集性が向上

業務の承認フローや「AIの出力を人間が確認してから後続処理へ」という実務的なユースケースに対応できるのが、2026年時点のDifyの大きな特徴です。

2. RAG（検索拡張生成）パイプライン

PDF、PowerPoint、Word、テキストなどのドキュメントをアップロードし、自動でベクトル化・インデックス化してLLMの回答に活用できます。

• サマリーインデックス（v1.12.0〜） — チャンク要約を追加レイヤーとしてベクトル検索に組み込み、長文ドキュメントの検索精度を向上
• Weaviate、Qdrant、Hologres（v1.13.1〜）などベクトル・全文検索バックエンドに対応
• メタデータフィルタリング（v1.1.0〜）による条件付き検索

社内規程・製品マニュアル・FAQをナレッジベースに登録すれば、社内検索チャットボットを短時間で構築できます。

3. エージェントフレームワーク

自律的にツールを呼び出しながらタスクを遂行するAIエージェントを構築できます。

• ReActベースとLLM Function Callingベースの2種類のエージェント実行方式
• 50以上の組み込みツール（Web検索、Wolfram Alpha、DALL-E、コード実行など）
• エージェントのマルチモーダル対応（v1.12.0〜） — 画像・ファイルを入力として扱える
• プラグインマーケットプレイスで追加ツールを拡張可能

4. Prompt IDE / LLMOps

プロンプトの設計・検証・運用を支援する開発者向け機能群です。

• 複数モデルを並べて出力を比較できるプロンプト実験画面
• 利用ログ・トークン消費量・レスポンス時間のモニタリング
• ログ履歴（Sandboxプランは30日、有料プランは無期限）
• 本番運用向けの分析ダッシュボード

5. Backend-as-a-Service（BaaS）API／MCP統合

構築したアプリは自動的にAPIとして公開され、外部システムから呼び出せます。

• REST API・Webhookによる外部連携
• 双方向MCP（Model Context Protocol）統合（v1.9.2〜） — 外部のMCPサーバーをDifyから呼び出せるほか、Difyで作ったアプリ自体をMCPサーバーとして公開可能。Claude Desktop、Cursor、VS CodeなどのMCP対応クライアントからDifyアプリをツールとして利用できる
• Notion、Google Docs、Slackなどの外部サービス連携

MCPに関する詳細はMCPとは（Model Context Protocol）の記事を参照してください。

Difyの料金プラン（2026年4月時点）

Dify Cloud（SaaS版）の料金プランは以下の4つです。コミュニティ版は無料でセルフホストできますが、インフラ運用コストは別途必要です。

• 学生・教員は無料（申請制）
• 税（VAT／売上税）は別途
• 公式ページ: https://dify.ai/pricing

⚠️ 重要：LLM API料金は別請求

Difyのサブスクリプション料金には、OpenAIやAnthropicなど各LLMプロバイダのAPI利用料金は含まれません。ユーザーが自分のAPIキーをDifyに登録し、使用分は各プロバイダに直接支払う仕組みです。

つまりクラウド版でProfessional（$59/月）を使う場合でも、実コストは「$59＋LLM API利用料」となります。社内でコスト試算する際は、この二重構造を必ず考慮してください。生成AIツール全般のコスト比較は生成AIツールおすすめ比較も参考になります。

Difyの強み

1. 200以上のLLMに切り替え可能

出典: langgenius/dify GitHub

OpenAI、Anthropic Claude、Google Gemini、Mistral、Llama3など主要商用LLMに加え、Ollama経由のローカルモデルやOpenAI互換APIのセルフホストLLMにも対応。同じワークフロー内でモデルを並列比較・切り替えできます。

2. ノーコードで本番運用まで完結する

プロンプト設計から運用モニタリング、API公開までを1つの画面で完結できます。LangChainのようにPythonコードを書く必要がなく、非エンジニアでもワークフローを設計可能です。

3. オープンソースでセルフホスト可能

GitHubで全ソースコードが公開されており、自社サーバー・プライベートクラウドで動かせます。機密データを外部に出せない業務でも安心して利用でき、Apache 2.0ベースの寛容なライセンスで社内利用が可能です。

4. 日本語対応とドキュメントが充実

公式ドキュメントがdocs.dify.ai/ja-jpで日本語化されており、UIも日本語で表示できます。TDSE株式会社やリコー、Sun*など国内導入支援パートナーが複数存在し、2026年3月にはインプレスから書籍『やりたい！ができる Dify 知識ゼロではじめるAIアプリづくり』も発売されました。

5. 最新仕様（MCP・Human-in-the-Loop）への追従が早い

v1.9.2で双方向MCP統合、v1.13.0でHuman-in-the-Loopノードを導入するなど、生成AI業界の最新トレンドへの対応スピードが速いのが特徴です。2026年4月時点で毎月のようにマイナーバージョンがリリースされており、陳腐化しにくい基盤です。

Difyの弱み・できないこと

1. LLM自体は提供されない

Dify自体はLLMを持たず、OpenAIやAnthropicなどのAPIキーが別途必要です。API料金の予算管理・キー管理を自分で行う必要があります（Ollama経由のローカルモデルを使う場合はAPI料金不要）。

2. 複雑なロジックの完全制御には限界がある

ノーコードで書ける範囲を超える複雑な処理（独自アルゴリズム、特殊なデータ変換、厳密な型制御など）はDifyだけでは難しく、一定以上の複雑度になるとコード開発やLangChain／LangGraphへの移行を検討する必要があります。

3. クラウド版はデータがDify運営サーバーに保存される

Dify Cloudを使う場合、入出力データはLangGenius社のインフラに保存されます。機密情報・個人情報・営業秘密を扱う業務では、セルフホスト版を選ぶか、マスキング処理を行ってから送信するなどの対策が必要です。

4. 商用利用には追加条項がある

Dify Open Source Licenseは「Apache 2.0 + 追加条項」で、以下の用途は別途商用ライセンスが必要です（詳細は後述）。

• マルチテナントSaaSとして他社向けに再販する
• Difyコンソール／アプリ画面のロゴ・著作権表記を削除・改変する

5. セルフホストは11コンテナ構成で初期ハードルがある

Docker Compose起動時に以下の11コンテナが必要で、小さな構成ではありません。

• コアサービス5つ: api、worker、worker_beat、web、plugin_daemon
• 依存ミドルウェア6つ: weaviate、postgres、redis、nginx、ssrf_proxy、sandbox

最小要件はCPU 2コア・RAM 4GB・ストレージ20GB以上。個人PCでの検証は可能ですが、本番運用には相応のサーバーリソースと運用体制が求められます。

Difyの使い方（クラウド版の基本ステップ）

最も簡単なのがクラウド版です。セルフホストせずに5分で試せます。

ステップ1：アカウント登録

https://cloud.dify.ai にアクセスし、GitHub・Google・メールアドレスのいずれかでサインアップします。Sandboxプランであれば無料で即利用できます。

ステップ2：LLMプロバイダのAPIキーを設定

「設定」→「モデルプロバイダー」からOpenAI／Anthropic／Google Geminiなど、使いたいLLMのAPIキーを登録します。Ollamaでローカルモデルを使う場合はOllamaのエンドポイントURLを指定します。

ステップ3：アプリケーションを作成

「アプリを作成」から以下の4種類を選びます。

1. チャットボット — 対話型AIアプリ（最も基本的）
2. テキスト生成 — プロンプトベースの1回限りの生成
3. エージェント — 自律的にツールを呼び出すエージェント
4. ワークフロー — 視覚的キャンバスで複雑な処理を設計

ステップ4：プロンプト設計・知識ベース接続

プロンプト（システム指示）を書き、必要に応じてナレッジベース（RAG用ドキュメント）を紐づけます。テスト画面で即座に動作確認できます。

ステップ5：公開・API呼び出し

「公開する」をクリックすると共有可能なWeb URLが発行され、同時にAPIエンドポイントも自動生成されます。アプリのAPIキーを取得すれば、自社システムやSlackボットなどから呼び出せます。

セルフホスト版の詳細はdocs.dify.aiの公式ドキュメントを参照してください。

Difyと他ツールとの違い

Difyを検討するときに比較されることが多い主要ツールとの違いを整理します。

Dify vs LangChain

LangChainはPythonコードで記述するライブラリで、自由度と細かい制御が必要な場面で強いです。Difyはそれらをノーコードで扱える代わりに、複雑な独自ロジックは書きにくい。「エンジニアが自分でコードを書いて制御したい」ならLangChain、「チームで素早く本番運用したい」ならDifyという選び分けになります。

Dify vs n8n

n8nはAI特化ではなく汎用的な業務自動化ツール（SlackやGoogle Sheetsとの連携が得意）。LLM単体の機能はDifyのほうが深く、逆に「業務システム同士をつなぐワークフロー」ならn8nが強いです。両方併用する組織も多く、Difyで作ったAIアプリをn8nが呼び出す構成が典型的です。

Dify vs Flowise / LangFlow

どちらもノーコードのLLMアプリビルダーで、UI／機能は似ています。DifyはRAG・ナレッジベース管理・Prompt IDE・LLMOpsまで一気通貫でカバーする点、本番運用向けの機能（ログ無期限・レート制限解除・SSO）が整っている点で、エンタープライズ用途での採用が多い傾向です。Flowiseはより軽量で個人開発向きです。

AIエージェント全般の比較はAIエージェント おすすめ 比較、エージェント構築用フレームワークの比較はAIエージェント フレームワーク 比較も参考にしてください。

Difyのライセンスと商用利用の注意点

Difyは「オープンソース」と広く紹介されていますが、厳密には Dify Open Source License（Apache 2.0＋追加条項） です。多くの日本語記事が「Apache 2.0」「MIT」と記載していますが、正確な名称は前者で、以下の追加制限があります。

商用ライセンスが必要になる2ケース

1. マルチテナントSaaSとしての再販 — Difyを「他社向けSaaS」として提供する場合（例：1ワークスペース=1テナントで複数顧客に販売）は商用ライセンスが必要
2. コンソール／アプリ画面のロゴ・著作権表記の削除・改変 — Difyのwebフロントエンドを使いながらブランディングを消す場合は商用ライセンスが必要

Apache 2.0の範囲で利用できるケース

• 自社内の業務用ツールとしての利用
• 自社サービスのバックエンドにDify APIを組み込む利用（フロントエンドが自社実装であればロゴ条項の対象外）
• 個人利用・検証目的の利用

セキュリティ観点の要点

機密性が高い業務（医療・金融・個人情報を扱う業務）は、セルフホスト版の利用が現実的な選択肢になります。生成AIのセキュリティ全般は生成AIセキュリティ・リスクの記事も参照してください。

Difyの国内導入事例

Difyは国内でも採用が進んでおり、2025〜2026年の公開事例として以下が代表的です。

• 株式会社カカクコム — 社内情報検索チャットボット＋議事録自動化の構築で、年間約2,600時間の業務削減、問い合わせ対応時間を約15%短縮
• リコー／リコーデジタルサービス — デジタルサービス事業部のマーケットインテリジェンス業務でDifyを社内活用。併せて「AI for Work」ブランドでDify導入支援サービスも提供
• 阪神電気鉄道・阪急阪神不動産 — 2025年2月、非IT部門の社員向けにDifyを使った生成AIアプリのプロトタイプ研修を実施
• TDSE株式会社・Sun* — 国内導入支援パートナーとして事例多数を公開

社員数19,000人以上の大組織でマルチ部門展開されている事例もあり、全社DX基盤として採用可能なスケーラビリティを持つことが示されています。

Difyが向いている人・組織

こんな方におすすめ

• 社内の生成AI活用をノーコードで始めたい情シス・DX担当 — Python未経験でも業務アプリを設計できる
• 複数のLLMを比較しながらプロンプトを磨きたいエンジニア — Prompt IDEとログ機能で改善サイクルを回せる
• RAG（社内ドキュメント検索）を短時間で立ち上げたい企業 — 標準装備のナレッジベースで検証がすぐ始められる
• AIエージェントをMCP経由でClaude Desktop／Cursorから呼びたい開発者 — Difyアプリ自体をMCPサーバーとして公開できる
• セルフホストで機密データを扱いたい企業 — コミュニティ版で自社完結運用が可能

こんな方には向いていません

• 独自アルゴリズムや細かい制御をコードで書きたい上級エンジニア — LangChainやLangGraphのほうが柔軟
• AI以外の業務自動化（SaaS連携）がメインの要件 — n8nやZapierのほうが適する
• マルチテナントのSaaSとして他社に転売したい事業者 — 商用ライセンス契約が必要
• インフラ運用リソースがゼロで、クラウド版のデータ保存にも懸念がある組織 — セルフホストは11コンテナ構成で運用コストがかかり、クラウド版は機密データ保存の検討が必要
• LLMのAPI料金も含めた完全固定費のパッケージを求めている組織 — Difyは処理回数課金＋LLM API料金の二重構造

よくある質問（FAQ）

Q1. Difyは無料で使えますか？

Sandboxプランは無料で、メッセージクレジット200回分まで利用できます。またコミュニティ版（OSS）はGitHubから取得して無制限に自社サーバーで動かせますが、インフラ運用コストと利用するLLMのAPI料金は別途発生します。

Q2. Difyの読み方は？

「ディファイ」と読みます。「Define」と「Modify」を組み合わせた造語とされており、プロンプトの定義と継続的な改善を通じてAIアプリを作るというコンセプトを表しています。

Q3. Difyは日本語に対応していますか？

はい。公式UI・ドキュメント（docs.dify.ai/ja-jp）ともに日本語対応しており、ワークフロー内でも日本語で指示を書けます。またLLM側（GPT-4・Claude・Geminiなど）が日本語対応しているため、実質的な日本語処理能力はLLMに依存します。

Q4. DifyとLangChainはどちらを選ぶべきですか？

チームで素早く本番運用までもっていきたい、非エンジニアも関わる案件ならDify。細かい制御が必要でエンジニアが自分でコードを書いて開発したい場合はLangChainです。併用して、Dify上ではプロトタイプ、本格運用はLangChainで実装という開発体制も成立します。

Q5. Difyは商用利用できますか？

自社内の業務ツール・自社サービスのバックエンドに組み込む利用はApache 2.0の範囲で可能です。ただし「マルチテナントSaaSとして他社に再販」する場合、または「Difyコンソールのロゴ・著作権表記を削除・改変」する場合は、LangGeniusとの商用ライセンス契約が必要です。

Q6. セルフホスト版に必要なスペックは？

最小要件はCPU 2コア・RAM 4GB・ストレージ20GB以上。Docker Composeで5コアサービス＋6依存ミドルウェアの計11コンテナが起動します。本番運用では余裕を持った構成（8コア・16GB以上）が推奨されます。

Q7. DifyはMCP（Model Context Protocol）に対応していますか？

はい。v1.9.2以降で双方向MCP統合に対応しています。外部のMCPサーバーをDifyから呼び出せるほか、Difyで作ったアプリをMCPサーバーとして公開することで、Claude Desktop・Cursor・VS CodeなどのMCP対応クライアントから呼び出せます。

Q8. Difyの最新バージョンは？

2026年4月時点のコミュニティ版最新はv1.13.3（2026年3月27日リリース）です。Human Inputノード（v1.13.0）、Hologresバックエンド対応（v1.13.1）などが近年の大きな追加機能です。Dify Cloudはこのバージョンに追従する形で提供されています。

まとめ：Difyは「ノーコードで本番運用可能なLLMアプリ基盤」

Difyは、LLMアプリを作るうえで必要な機能（プロンプト設計・ワークフロー・RAG・エージェント・API公開・モニタリング）をノーコードで一気通貫に扱える、世界で最も使われているオープンソースプラットフォームの一つです。

2026年4月時点では、Human-in-the-LoopノードとMCP双方向統合により、「AIが自動でやれるところはAIが、人間の判断が必要なところは人間が介在し、外部のClaude／Cursorなどのエージェントとも相互連携する」という本番運用レベルの設計が可能になっています。

• とにかく素早く試したい → クラウド版のSandboxプランで無料体験
• 社内で本格利用したい → Professional／Teamプラン、または社員規模に応じてEnterpriseを検討
• 機密データを扱う → セルフホスト版（コミュニティ版）で自社完結運用
• 他社向けSaaSとして提供する → 商用ライセンス契約を事前に取得

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