Dify

Difyとは？

Difyはビジュアルキャンバス上でエージェントワークフロー、エージェント、ナレッジパイプライン、ツール連携を構築し、成果をWebアプリ、API、またはMCP互換ツールとして公開できるLLMアプリ開発プラットフォームです。デラウェア州法人のLangGenius, Inc.が運営し、主にインフラの運用主体が異なる3つのエディションがあります。

• Dify Cloud：Difyがホスティングし、チームはサーバーを一切管理せずにAIアプリを構築、テスト、公開できます。
• Dify Enterprise：セルフホストまたは顧客自身のVPC内で運用し、調達・セキュリティ・監査の要件を持つ組織向けとされています。
• コミュニティ版（Community Edition）：公開ソースリポジトリで、Dockerで自前のハードウェアにデプロイします。2026年9月28日時点の取得内容では、ホームページはこのエディションのGitHubスター数として157K+を挙げていました。

実際の選択はDifyをどこで動かすかです。Cloudプランはワークスペース単位でクレジット、メンバー、アプリ、ストレージを計測し、無料のセルフホスト版には「制限事項」で扱うライセンス条件があります。

主な機能

ビジュアルワークフローキャンバス

エージェントワークフロービルダーとして、Difyはビジュアルな構成ブロックとAIプロンプトでワークフローを組み立てます。これらが、アプリの考え方、データ取得、判断、ツール利用、人への入力依頼、タスク完了の仕方を定義します。

• コードノード：カスタムのPythonまたはJavaScriptを実行します。どちらも一般的なデータ処理ライブラリを使える安全なサンドボックス内で動作します。
• 人間入力ノード：要所でワークフローを一時停止し、カスタマイズ可能なリクエストフォームを届けます。フォームをメールで送ると、リンクを持つ人は誰でもDifyアカウントなしで回答できます。
• トリガー：ユーザーやAPI呼び出しを待たず、スケジュールに従って、または外部システムのイベントに応じてワークフローを自動開始します。トリガーはワークフロー（Workflow）アプリでのみ利用できます。

エージェント

エージェントはビルダーとの対話で作成することも、手動で設定することもできます。同じエージェントを単体アプリとして実行したり、Webサイトに埋め込んだり、より大きなワークフロー内のエージェントノードとして再利用したりできます。

RAG向けナレッジパイプライン

ナレッジパイプラインはファイル、Webサイト、オンラインドキュメント、ドライブを取り込み、内容の抽出、クリーニング、チャンク分割、インデックス作成を行います。ナレッジベースをエージェントやワークフローに接続する前に検索をテストすることもできます。

モデルと連携

Difyは特定のモデルに依存しません。Dify Cloudの組み込みAIクレジットは、OpenAI、Anthropic、Gemini、xAI、Tongyiなどのプロバイダーのモデルに対応しています。AIの応答1回は1回のモデル呼び出しで、トークン数にかかわらず1回とカウントされます。モデルプロバイダー、ツール、データソース、MCP連携は、マーケットプレイス（Marketplace）からインストールするか、自分で定義できます。パッケージはURLとバージョンで任意の公開GitHubリポジトリから取得するか、非公開・社内向けの連携として.zipでローカルアップロードすることもできます。

公開とモニタリング

公開すると、アプリの最新設定からWebアプリとAPIエンドポイントが作成されます。Webアプリはチャットウィジェットやインラインフレームとして他サイトに埋め込むこともできます。公開後は、ログ、ユーザーフィードバック、アノテーション、レイテンシ、使用量データでアプリの挙動を確認できます。

ガイド

Docker Composeでコミュニティ版をセルフホストする

Difyセルフホストの場合、ドキュメント記載のDocker Composeデプロイの最小要件は、2コア以上のCPUと4 GiB以上のRAMを備えたマシンです。さらにDocker Compose 2.24.0以降が必要です。

1. 最新リリースタグでDifyリポジトリをクローンし、dify/dockerに移動します。
2. .env.exampleを.envにコピーします。ポート、ストレージ、ベクトルストア、機能オプションは後でこのファイルでカスタマイズします。
3. docker compose up -dでスタックを起動し、docker compose psで全コンテナがUpまたはhealthyと表示されるか確認します。init_permissionsタスクの終了は想定どおりです。
4. localhostまたはサーバーのIPアドレスで/installを開いて管理者アカウントを作り、ルートアドレスでサインインします。

アプリをMCPサーバーとして公開する

1. アプリの「アクセスポイント」（Access Point）タブでMCP Serverカードをオンにします。カードはデフォルトで無効で、有効にすると一意のサーバーアドレスが生成されます。
2. そのアドレスをクライアントに追加します。Claude Desktopでは連携URLとして、Cursorではプロジェクトの.cursor/mcp.json内のmcpServers配下のエントリとして追加します。
3. MCP Server URLには認証情報が含まれるため、アドレスは秘密情報として扱います。再生成すると古いアドレスは直ちに無効になります。

活用事例と使用例

Difyのドキュメントとソリューションページは次のパターンを紹介しています。

• 定期レポート：たとえばスケジュールトリガーで毎朝9時に日次売上レポートを生成し、チームにメール送信できます。
• イベント駆動の処理：WebhookトリガーでECプラットフォームからHTTPリクエストとして届く新規注文を処理できます。
• 業界別ワークフロー：ソリューションページは、評価・テスト分野（多段階レビューで問題作成を拡大すると説明）と、プロフェッショナルサービス・監査分野（エージェントとRPAで監査の自動化を進めると説明）を取り上げています。
• エンタープライズ導入：エンタープライズページによると、A.P. Møller-MaerskはAIアプリ1件あたりの所要時間を自社構築時の4か月から2週間に短縮しました。
• ワークフロー構築の迅速化：同じページは、以前は1か月かかったKakaku.com / Tabelogのワークフロー構築が1日で済んだとしています。

どちらもDifyが公開した顧客の成果であり、独立した測定ではありません。

対象ユーザー

Difyの各プランは、特定のタイプのチーム向けと説明されています。

• 個人開発者と小規模チーム：Professionalは、本番AIアプリを構築する独立系開発者と小規模チーム向けと説明されています。
• 共同作業を行うチーム：Teamは、コラボレーションとより高いスループットが必要な中規模チームが対象です。
• 規制対象または大規模な組織：Enterpriseは、SAML/OIDCによるSSO、ワークフロー単位までの細かなRBAC、SCIMプロビジョニング、SIEMにストリーミングされる改ざん検知可能な監査ログを挙げています。
• セルフホスト利用者と愛好家：コミュニティ版は、オープンソース愛好家、個人開発者、非商用プロジェクト向けと説明されています。

ワークスペース内では、Difyはオーナー（Owner）、管理者（Admin）、編集者（Editor）、一般（Normal）の4つのロールで構築者と利用者を分け、ロール、請求、モデルを管理できるのはオーナーと管理者だけです。

Difyをマルチテナントサービスとして再販したり、Difyのロゴを外してフロントエンドを提供したりする用途には向きません。どちらもDifyの許可が必要です。

プラットフォーム

• ブラウザ：公開したWebアプリはどのデバイスでも動き、画面サイズに合わせて調整され、アプリストアの審査やインストールは不要です。
• 自前のサーバー：ノートPC、オンプレミスサーバー、クラウドVMなど、Dockerが動く場所ならどこでもDifyを実行できます。
• マーケットプレイスイメージ：セルフホストのドキュメントには、AWS上のDify PremiumとBT Panel（宝塔パネル）経由のセットアップ手順も記載されています。
• エンタープライズ向けインフラ：Dify Enterpriseは、Kubernetes向けのHelmチャート、AWS・GCP・Azure向けのTerraformモジュール、機密性の高いワークロード向けのエアギャップデプロイを提供しています。
• AIクライアント：MCPサーバーとして公開したアプリは、Claude DesktopなどのAIアシスタントやCursorなどの開発環境に接続できます。

価格

CloudエディションにおけるDifyの料金はワークスペース単位で、該当する税金は含まれず、チェックアウト時に加算される場合があります。Professionalはワークスペースあたり月額$59、Teamは$159で、年払いならそれぞれ年間$118と$318の節約になります。年払いではProfessionalがワークスペースあたり年額$590で、価格ページはこの割引を17%と表示しています。Teamは年払いでワークスペースあたり年額$1590です。

Sandboxの200クレジットは合計の付与量で、毎月リセットされません。

Enterpriseは営業経由の個別見積もりで、商用ライセンスの許諾、複数ワークスペース、SSOを含む唯一のプランです。セルフホストのコミュニティ版は無料です。

実際のコストを左右する請求ルール：

• プラン変更：アップグレードは差額の支払い後すぐに反映され、ダウングレードは次の請求サイクルから適用されます。解約したワークスペースは支払済み期間の終了までプランを維持し、その後Sandboxに戻ります。
• 返金：規約に明記される場合や法律で求められる場合を除き、すべての料金は返金不可で、支払義務は取り消せません。
• 未使用分：付与されたクレジット、クォータ、容量に現金価値はなく、プランや注文書に別段の定めがない限り、請求期間の終了後に繰り越されません。
• 対象モデル：モデルのコストの関係で一部のモデルはメッセージクレジットで使えず、自分のAPIキーが必要です。
• 応答ごとのクレジット消費：レートは、gpt-5-miniなどの小型モデルの1クレジットから、Claude Opus 4.7の20クレジット、gpt-5.5の25クレジットまでです。

Difyの代替ツール

無料のオープンソースLLMアプリビルダーに関するあるコミュニティの議論では、DifyがFlowise、Langflow、n8n、Makeと並べて挙げられ、n8nとMakeはより汎用的、残りはLLM特化型と指摘されていました。

• Flowise：シンプルな組み合わせ型ワークフローから自律型エージェントまで、エージェントシステム向けのモジュール式構成ブロックを提供します。現在、ホームページ冒頭には「Flowiseは提供を段階的に終了します」との告知があります。
• Langflow：AIエージェントとMCPサーバーを構築・デプロイするツールとして紹介され、主要なLLM、ベクトルデータベース、AIツールのライブラリに対応しています。
• n8n：ワークフロー内のどこでもJavaScriptやPythonを書ける、より汎用的な自動化ツールです。Dockerでデプロイでき、ソースコードはGitHubにあり、ホスティング版もあります。

これらと比べ、Difyは組み込みのナレッジパイプライン、ホスティング型プランに付属するモデルクレジット、ライセンス条件の点で異なります。

制限事項

セルフホスト時のライセンス条件

Difyは、追加条件付きの修正版Apache License 2.0でライセンスされています。

• マルチテナント利用：Difyが書面で明示的に許可しない限り、ソースコードでマルチテナント環境を運営することはできず、1テナントは1ワークスペースに相当します。
• ブランディング：Difyのフロントエンドを使う場合、コンソールやアプリケーション内のLOGOと著作権情報を削除・変更してはならず、フロントエンドを伴わない利用にはこの制限は適用されません。
• コントリビューター：コントリビューターは、制作者がライセンスをより厳しくも緩くも変更できること、貢献したコードがクラウド事業を含め商用利用されうることに同意します。
• 商用利用：これらの条件以外では、他のアプリケーションのバックエンドサービスや企業向けアプリケーション開発プラットフォームとしての利用を含め、Difyを商用利用できます。

Dify自身のページはコミュニティ版を異なる言葉で説明しており、ここでは整合させず掲載どおりに列挙します。ホームページのカードは「ソースアベイラブル」と呼び、「Apache-2.0派生ライセンス」の下にあるとしています。サイトのナビゲーションは同じエディションを「オープンソース、Dockerでセルフデプロイ」と表示します。ドキュメントのインデックスはDifyを「AIアプリケーションを構築するためのオープンソースプラットフォーム」と呼んでいます。価格面では、コミュニティ版は非商用プロジェクト向けとされ、商用ライセンスの許諾はEnterprise限定とされる一方、エンタープライズ価格のFAQはコミュニティ版を「ライセンス不要」で無料でセルフホストできるとしています。

作業を止めるCloudのクォータ

• ナレッジストレージ：使用量はファイルサイズではなくドキュメントが生成するベクトルで決まるため、インデックス作成後は元のファイルサイズの数倍を使うことがあります。
• ストレージの上限到達：ワークスペースが上限に達するとナレッジを追加できなくなり、エコノミー（Economical）ナレッジベースでも、アップロード、チャンク編集、再インデックスがブロックされます。
• ナレッジリクエストのレート：Sandboxは1分あたり10件のナレッジリクエスト、Professionalは100件、Teamは1,000件まで許可し、超過すると次の1分間は制限対象の操作がブロックされます。
• Sandboxの自動化：無料プランはワークフローあたり2つのトリガーまでです。ログ履歴は30日間保持され、APIのレート制限は月5,000です。有料プランはログ履歴無制限で、Dify APIのレート制限なしとされています。
• 追加容量：リソース上限に達したProfessionalワークスペースには、価格FAQはベクトル容量やシートの個別購入を提供せず、プランのアップグレードを勧めています。

セキュリティ上の開示

2026年6月22日付の独立系セキュリティニュースの報道は、DifyTapと総称される4件の脆弱性を取り上げ、うち2件は深刻と評価され、3件はDifyのマルチテナント型クラウドサービスでテナントをまたぐ影響がありました。同報道によれば、CVE-2026-41948を除くすべてがバージョン1.14.2で対処され、残る欠陥の修正は次のDifyリリースで提供される見込みでした。

出力の信頼性と利用上の禁止事項

利用規約は、独自のファクトチェックなしに出力内の事実の記述を、レビューなしにデザイン、ワークフロー、コードを当てにしないよう求めています。さらに、適切な人間の監督なしに、個人の権利を害するおそれのある自動化された意思決定にDifyを使うことを禁じています。

プライバシーとデータ利用

• モデル学習：LangGeniusは、自社ではAIモデルを学習させず、ユーザーのAIとのやり取りのデータをモデル学習に使わないとしており、同社が管理するモデルプロバイダーも契約上それを禁じられているとしています。
• 自分のキー：自分のプロバイダーキーを使う場合、AIとのやり取りのデータはそのプロバイダーに直接送られ、学習に使われるかは同プロバイダーとの契約で決まります。
• 処理される場所：個人情報は、米国、オーストラリア、カナダ、中国、欧州経済領域、英国を含め、LangGeniusまたはそのプロバイダーが施設を持つあらゆる場所で保存・処理されることがあります。
• 集計統計：Difyはサービスに入力された顧客データから匿名化された集計統計を作成でき、その統計のすべての権利を保持します。

よくある質問

Q1. Dify Cloudで自分のモデルAPIキーを使えますか？

はい。自分のキーと付属のAIクレジットは併用でき、各プロバイダーカードの「使用優先度」（Usage Priority）設定で、Difyがどちらを先に使い、もう一方にフォールバックするかが決まります。オーナーまたは管理者が追加したキーはワークスペース全体で使え、料金はそのプロバイダーにある自分のアカウントに請求されます。

Q2. 学生や教員はDifyを無料で使えますか？

在学中の学生、教員、教育機関の職員は所属を認証すれば年間Professionalプランを無料で使え、毎年再認証が必要です。申請者は18歳以上で、学校発行のメールアドレスで登録する必要があります。教育向けワークスペースはProfessionalの機能とクォータを維持しますが、AIクレジットは月ごとの補充のない1回限りの200クレジットのままです。

Q3. 企業は請求書払いでDify Cloudを利用できますか？

まだできません。銀行振込による請求書払い（Pay by Invoice）は検討中ですが未提供で、提案中の仕組みでは年間のTeamサブスクリプションのみが対象となります。

Q4. ダウングレード後、ナレッジベースはどうなりますか？

何も削除されません。ダウングレードやサブスクリプションの期限切れでデータが新プランの上限を超えても、アプリはそのナレッジベースから検索できますが、使用量が上限内に収まるか再びアップグレードするまで、コンテンツの追加はブロックされたままです。

Q5. Dify Cloudのデータはどこに保存されますか？

Dify Cloudは、通信時と保存時の暗号化を備えた強化されたインフラで運用され、データはDifyが管理するクラウドリージョンに保存されると説明されていますが、具体的なリージョンは価格ページに記載がありません。