Difyとは？機能・料金・使い方・LangChainとの違いを徹底解説【2026年最新】

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。 ノーコードのビジュアルキャンバスで、GPT-4やClaudeなど数百のLLMを組み合わせたチャットボット・RAG・AIエージェントを数時間で構築・公開できます。2026年6月時点でGitHubスター数146,000超、世界中で100万以上のアプリが稼働しています。

この記事では、Difyの主要機能・料金・使い方・強み・弱み、LangChain/n8n/Flowise/Langflowとの違い、セキュリティと商用ライセンスの注意点まで、2026年6月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の概要・できることを知りたい方
• LangChainやn8nと比較して自社に合うツールを選びたいエンジニア・DX担当の方
• 社内チャットボット・RAGをノーコードで構築したい情シス・業務担当の方
• 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

生成AIツール全般について知りたい方は生成AIとは？仕組みから活用事例まで解説もあわせてご参照ください。

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アプリ開発プラットフォームです。GitHub上で活発に開発が続けられており、個人開発者から東京都・リコーのような大規模組織まで幅広く採用されています。2026年3月には3,000万ドル（約45億円）のシリーズPre-A資金調達を完了し、エンタープライズ向け機能の強化を続けています。

名称の由来：「Define（定義）＋ Modify（改良）」の造語とされており、プロンプトを定義し継続的に改善しながらAIアプリを作るというコンセプトを表しています。「Do It For You」の略という解釈もあります。

Difyでできること（主要機能6本柱）

Difyは「Production-ready platform for agentic workflow development」を掲げ、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。

1. エージェンティックワークフロービルダー

出典: langgenius/dify GitHub

ドラッグ&ドロップのビジュアルキャンバスで、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-in-the-Loop（HITL） — AIの出力を人間が確認・承認してから後続処理へ進む実務的なフロー設計が可能。v1.14.0からはService API経由でのプログラマチックなハンドリングにも対応
• コラボレーション編集（v1.14.0〜） — 複数人が同一ワークフローをリアルタイム同時編集可能。誰がどこを編集しているかオンラインプレゼンスで可視化
• 業務の承認フロー、情報抽出→加工→出力の多段処理、条件分岐を含む複雑な自動化に対応

2. RAG（検索拡張生成）パイプライン

PDF・Word・Excel・CSV・Notion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。

• ハイブリッド検索 — 密ベクトル（Dense）＋疎ベクトル（Sparse）の組み合わせで検索精度を向上
• Agentic RAG — エージェントが自律的にRAGを反復実行し、より深い情報取得が可能
• チャンクリランキング・メタデータフィルタリング・親文書検索などの高度なRAG手法に対応
• Weaviate・Qdrant・pgvectorなど主要ベクトルDBバックエンドに対応

社内規程・製品マニュアル・FAQを登録すれば、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）
• 外部サービス（Slack・Zapier・Gmail・GitHubなど500以上）との連携
• 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
• Supervisor agent mode — 複数サブエージェントを調整役エージェントが制御する高度な構成も可能

4. Prompt IDE / LLMOps

プロンプトの設計・検証・本番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日間、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 — 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
• コード不要のGUIのみでMCP設定が完結

MCPの詳細はMCPとは（Model Context Protocol）徹底解説を参照してください。

6. Template Marketplace（Creator Center）

v1.0.0以降で提供されているワークフローテンプレートの共有・発見プラットフォームです。

• 他ユーザーが作成したワークフローテンプレートを検索・インポートして即利用
• 自社で作ったワークフローをコミュニティに公開・共有可能
• 業界別・用途別テンプレートが増加中で、ゼロから設計する手間を削減

2026年最新アップデート（v1.14.x系）

出典: langgenius/dify GitHub

最新安定版: v1.14.2（2026年5月19日リリース）

v1.14.0（2026年4月）の主な変更点

2026年の主要トレンド

• MCPネイティブ統合 — クライアント・サーバー双方向のMCP対応が本格化
• Agentic RAG — エージェントが反復的にRAGを実行し、より精度の高い回答を生成
• ハイブリッド検索の強化 — Dense + Sparseの組み合わせによる検索品質向上
• Supervisor agent mode — 複数サブエージェントの協調動作が可能に

Difyの料金プラン（2026年6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（OSS）は自社サーバーで無料運用できますが、インフラ費用は別途必要です。

• 学生・教育者向け: 年間Professionalプランを無料提供（申請制・年1回の再認定が必要）
• 年間払いで割引あり（Professional・Teamとも約17%オフ相当）
• 税（VAT／消費税相当）は別途
• 最新価格: dify.ai/jp/pricing にて確認推奨（改定される場合あり）

⚠️ 重要：Difyの料金はLLM API費用を含まない二重構造

DifyのSaaS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。

Professional（$59/月）を使う場合の実コストは「$59 ＋ LLM API利用料」となります。GPT-4oを使う場合、入力トークン$2.50/1Mトークン、出力$10.00/1Mトークン（OpenAI公式、2026年6月時点）が別途かかります。社内でコスト試算する際は必ず両方を考慮してください。

主要生成AIツール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

出典: langgenius/dify GitHub

1. 数百モデルに切り替え可能なマルチLLM対応

OpenAI、Anthropic Claude、Google Gemini、Mistral、Meta 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、LLM依存を避けながら最適なモデルを選べます。

2. ノーコードで設計から本番運用まで完結

プロンプト設計・ワークフロー構築・RAG構築・エージェント設定・API公開・運用モニタリングを1つのGUI画面で完結できます。Pythonコードを書く必要がなく、非エンジニアでもAIアプリを設計できる点が競合ツールとの最大の差別化です。

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、自社サーバーやプライベートクラウドで動かせます。クラウドサービスにデータを渡せない業務（医療・金融・法律など）でも社内完結で運用でき、Apache 2.0ベースのライセンスで社内利用はほぼ自由に行えます。

4. 日本語対応と国内エコシステムの充実

公式ドキュメント（docs.dify.ai/ja-jp）とUIが日本語に対応しています。TDSE株式会社・リコー・Sun*など国内導入支援パートナーが複数存在し、東京都・リコーなど大規模組織での採用実績もあります。

5. 最新トレンドへの追従速度が速い

MCPネイティブ統合（v1.9.2〜）、Human-in-the-Loop（v1.13.0〜）、コラボレーション編集（v1.14.0〜）と、生成AI業界の最新動向を毎月のようなリリースで継続的に取り込んでいます。2026年6月時点でv1.14.2が最新安定版で、陳腐化リスクが低いプラットフォームです。

6. Template Marketplace（Creator Center）による効率化

他ユーザーが作成したワークフローテンプレートを即インポートして利用開始できます。ゼロから設計する必要がなく、典型的なユースケース（社内FAQ・議事録作成・メール自動返信など）であれば数時間で本番環境に近い構成が作れます。

Difyの弱み・できないこと

セルフホストに必要なスペック

最低要件はCPU 2コア・RAM 8GB・ストレージ20GB以上。Docker Composeで以下の構成が起動します。

• コアサービス（5コンテナ）: api worker worker_beat web plugin_daemon
• 依存ミドルウェア（6コンテナ）: weaviate postgres redis nginx ssrf_proxy sandbox

個人PCでの検証は可能ですが、本番運用には8コア・16GB以上の構成と、Docker管理の知識を持つ担当者が必要です。

Difyの使い方（クラウド版 基本5ステップ）

最も手軽なのはクラウド版（Dify Cloud）で、アカウント登録後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、使いたいLLM（OpenAI・Anthropic・Google Geminiなど）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エンドポイントURLを指定します（LLM API費用は別途発生します）。

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 — ビジュアルキャンバスで複雑な処理を設計

迷ったら「チャットボット」から始めるのが最も入門しやすいです。Template Marketplaceから用途に合うテンプレートをインポートする方法もあります。

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。

セルフホスト版の構築手順は公式ドキュメント（英語）または日本語版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：LangChain・n8n・Flowise・Langflow比較

出典: langchain-ai/langchain GitHub

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 — 最もよく比較されるケース

LangChainはPythonコードで書くフレームワークで、細粒度な制御・独自アルゴリズムの実装・既存Pythonコードとの統合が得意です。Difyはそれをノーコードで扱える代わりに、複雑な独自ロジックはGUIの範囲内に限定されます。

「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・非エンジニアも関わる」ならDify という選び分けになります。両方を使い、Difyでプロトタイプを作ってLangChainで本番実装するという開発体制も一般的です。

より詳しい比較はAIエージェントフレームワーク比較もご参照ください。

Dify vs n8n — 「業務自動化」目的での比較

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・スケジュール実行が得意）です。LLMアプリとしての機能の深さはDifyが上ですが、「AIを含む複雑な業務フロー自動化・複数SaaSの連携」はn8nが向いています。両方を併用し、Difyで作ったAIアプリをn8nが呼び出す構成を取る組織も多いです。

Dify vs Flowise / Langflow — ノーコード同士の比較

FlowiseはLangChainのビジュアル化ツールで軽量・手軽。個人開発や学習目的に向いています。Langflowは開発者が高度なカスタマイズをしたい場合に使われます。Difyはこれらと比べて、RAG・ナレッジベース管理・Prompt IDE・LLMOps・コラボレーション編集まで一気通貫でカバーする点と、本番運用向け機能（ログ無期限・SSO・エンタープライズサポート）の充実度でエンタープライズ採用が多い傾向です。

ライセンス・商用利用・セキュリティの注意点

商用ライセンスが必要になる2つのケース

Difyは「オープンソース」と紹介されることが多いですが、厳密にはDify Open Source License（Apache 2.0＋追加条項）です。以下の2ケースは別途商用ライセンス（LangGeniusへの問い合わせが必要）になります。

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（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変更する場合は商用ライセンスが必要

社内業務ツールとしての利用、自社サービスのバックエンドへのAPI組み込み（フロントエンドが自社実装の場合）、個人・検証利用は基本的にApache 2.0の範囲で可能です。

判断に迷う場合はDify公式（dify.ai/enterprise）への問い合わせを推奨します。

セキュリティ：クラウド版 vs セルフホスト版の違い

医療・金融・個人情報を扱う業務はセルフホスト版の利用を推奨します。

「中国企業では？」という疑問への公式見解

一部でDifyを「中国企業のサービス」として懸念する声がありますが、公式の情報は以下のとおりです。

• 開発元のLangGenius, Inc.は米国カリフォルニア州に登記された米国企業
• データサーバーは米国Azure上に配置
• 法的準拠は米国カリフォルニア州法
• 中国政府機関・テンセントクラウドとの関係はDify公式が「一切ない」と明確に否定
• データアクセスは「承認を受けたごく少数の権限のある担当者のみ」

ただし機密データを扱う場合は、クラウド版ではなくセルフホスト版の利用が現実的な選択肢です。

2026年3月：総務省AIセキュリティガイドラインへの対応

2026年3月に総務省が「AIのセキュリティ確保のための技術的対策に係るガイドライン」を公表しました。Difyを使ってAIサービスを提供する企業は「AI提供者」に該当し、ガイドラインへの対応が求められる場合があります。詳細は生成AIセキュリティ・リスクの記事も参照してください。

日本国内の活用事例

Difyは国内でも採用が急速に拡大しており、2025〜2026年の代表的な事例は以下のとおりです。

社員数が数千人規模の組織でのマルチ部門展開実績もあり、全社DX基盤として採用可能なスケーラビリティを持っています。TDSE株式会社・Sun*など国内導入支援パートナーも複数存在します。

AIエージェントを活用した業務改善の全体像はAIエージェントとは？仕組み・活用事例・リスクを解説をご参照ください。

こんな方におすすめ / おすすめしない方

こんな方・組織におすすめ

• 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、RAGや承認フロー組み込みまで対応
• 複数LLMを比較しながらプロンプトを改善したいエンジニア — Prompt IDEとログ機能で継続的な改善サイクルを回せる
• 社内ドキュメント検索（RAG）を短時間で立ち上げたい企業 — ナレッジベースが標準装備で、ドキュメントアップロードからチャットボット公開まで一気に完結
• AIエージェントをMCP経由でClaude Desktop／Cursorから呼び出したい開発者 — DifyアプリをMCPサーバーとして公開できる
• チームで共同開発・レビューしながらAIアプリを改善したい組織 — v1.14.0のコラボレーション編集機能が活きる
• 機密データを扱うため社内サーバーで完結させたい企業 — セルフホスト版（コミュニティ版）で自社環境での運用が可能

こんな方・組織にはおすすめしない

• 独自アルゴリズムや細粒度の制御をコードで書きたい上級エンジニア — LangChainやLangGraphのほうが柔軟性が高い
• AI以外の業務自動化（SaaS間連携・スケジュール実行）がメインの要件 — n8nやZapierのほうが適している
• DifyをマルチテナントSaaSとして他社へ転売したい事業者 — 商用ライセンス契約が必要で、ライセンスコストが発生する
• インフラ運用リソースがゼロで、かつ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8GB RAM・11コンテナ構成で運用負荷があり、クラウド版は機密データ保存の検討が必要
• LLM API料金含めて完全固定費のパッケージを求めている組織 — DifyはプラットフォームSaaS料金＋LLM API従量課金の二重構造

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。コミュニティ版（OSS）はGitHubから取得して自社サーバーで無制限に動かせますが、インフラ運用コストとLLM APIの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（定義）＋ Modify（改良）」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？

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の指示が書けます。実質的な日本語処理能力はLLM側（GPT-4・Claude・Geminiなど）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持っていきたい、非エンジニアも関わる場合はDifyが向いています。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。Difyでプロトタイプを作り、本格運用はLangChainで実装するという開発体制も一般的です。

Q5. Difyは商用利用できますか？

自社内の業務ツールとしての利用・自社サービスのバックエンドへのAPI組み込みは基本的に可能です。ただし「マルチテナントSaaSとして他社に再販」または「DifyコンソールのロゴやURL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？

最低要件はCPU 2コア・RAM 8GB・ストレージ20GB以上。Docker Composeでコアサービス5つ＋依存ミドルウェア6つの計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？

対応しています（v1.9.2以降、v1.14.xで安定化）。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直接呼び出せます。

Q8. Difyは中国企業ですか？データは安全ですか？

開発元のLangGenius, Inc.は米国カリフォルニア州に登記された米国企業です。クラウド版のデータは米国Azure上に保存され、米国法が適用されます。機密データを扱う場合はセルフホスト版で自社環境での完結運用を推奨します。

Q9. Difyの最新バージョンは？

2026年6月時点の最新安定版はv1.14.2（2026年5月19日リリース）です。v1.14.0（2026年4月）でリアルタイムコラボレーション編集とHITL Service APIが追加されました。

Q10. 教育者・学生向けの割引はありますか？

年間Professionalプランを無料で利用できる教育者・学生向けプログラムがあります（申請制・年1回の再認定が必要）。詳細は公式料金ページでご確認ください。

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アプリ開発に必要な機能（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・コラボレーション）をノーコードで一気通貫に扱える、世界で最も採用さ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6月時点では、v1.14.xでコラボレーション編集・HITL API・MCP安定化が揃い、「チームでAIアプリを共同開発し、人間の承認を組み込みながら本番運用し、Claude/CursorなどのMCPクライアントとも相互連携する」という本番環境に耐えうる設計が可能になっています。

利用シーン別の判断基準：

• 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
• 3〜50名のチームで本格利用したい → Professional（$59/月）またはTeam（$159/月）プランを検討
• 機密データを扱う・大規模組織 → セルフホスト版（コミュニティ版）かEnterprise版
• 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
• 細粒度のコード制御が必要 → LangChainやLangGraphとの使い分けを検討

あわせて読みたい関連記事

• MCPとは（Model Context Protocol） — Difyが対応するエージェント間連携プロトコル
• AIエージェントとは — Difyで作れるAIエージェントの基本概念
• AIエージェントフレームワーク比較 — LangChain・LangGraph・Difyなどの選び分け
• 生成AIツールおすすめ比較 — ChatGPT・Claude・Difyなど主要ツールの総合比較
• 生成AIセキュリティ・リスク — Difyを業務で使う際のセキュリティ観点
• 生成AIとは？仕組みから活用事例まで解説 — 生成AI全体の基礎知識