【2026年最新】Difyとは？使い方・料金・始め方を初心者向けに徹底解説

「AIアプリを作ってみたいけど、プログラミングはわからない」——そんな人にとって、Dify（ディフィ）は最も現実的な選択肢です。ノーコードでチャットボット、RAGアプリ、AIエージェントまで構築できるオープンソースプラットフォームで、2026年現在、世界中の開発者と企業が採用しています。

この記事のポイント Difyの使い方・料金プラン・始め方を2026年最新情報で解説。ノーコードでAIチャットボットやRAGアプリを作れるDifyの全機能を初心者にもわかりやすく紹介します。

この記事の要点

• Difyとは何か、他のAI開発ツールとの違い
• クラウド版・セルフホスト版それぞれの料金プランと選び方
• Dockerを使ったローカル環境での始め方（コマンド付き）
• チャットボット・RAGアプリ・ワークフローの具体的な作り方
• n8n・Langflow・Flowiseとの比較
• 商用利用のルールと注意点

30秒で結論

• 個人で試すだけ → Sandboxプラン（無料）で十分。200メッセージまで使える
• 本格運用したい → ローカル版（Docker）が最強。ソフトウェア無料、LLMのAPI代だけ
• チームで使う → クラウド版Teamプラン（$159/月・約¥23,800）が手軽
• 競合との違い → n8nは汎用自動化、DifyはAIアプリ特化。目的で選ぶ
• 商用利用 → modified Apache 2.0ベースのOSSライセンスで可能だが、マルチテナントSaaS運用・Difyロゴの非表示・大規模商用利用にはEnterprise版（商用ライセンス）が必要。詳細は公式ライセンスを要確認

Difyとは？AIアプリ開発のためのノーコードプラットフォーム

Dify（ディフィ）は、LangGenius社が開発するオープンソースのLLMアプリ開発プラットフォームです。GitHubで80,000以上のスターを獲得しており、AIアプリ開発プラットフォームの中では最大級のコミュニティを持っています。

最新バージョンは公式GitHub Releasesで確認できます（2026年5月時点）。最近のアップデートで双方向MCP（Model Context Protocol）統合に対応し、外部MCPサーバーへの接続だけでなく、DifyアプリをMCPサーバーとして公開できるようになりました。

Difyでできること

Difyが提供する主な機能は以下の5つです。

1. チャットボット構築 OpenAI・Anthropic・Googleをはじめとする主要LLMプロバイダー（Difyの公式モデルプロバイダー一覧を参照）をノーコードで接続し、チャットボットを作れます。プロンプトテンプレートを設定するだけで、カスタマーサポートボットやFAQ応答アプリが完成します。

2. RAG（検索拡張生成）アプリ 社内ドキュメントやPDFをアップロードし、「ナレッジベース」として登録。ユーザーの質問に対して、ドキュメント内の情報を参照しながら回答するRAGアプリを構築できます。

3. AIエージェント 外部ツール（Google検索、Web Scraping、API呼び出し等）と連携し、複数ステップのタスクを自律的に実行するエージェントを構築できます。

4. ワークフロー ビジュアルエディタで複雑な処理フローを構築。条件分岐、ループ、並列処理に対応し、LLM呼び出しやHTTPリクエストを組み合わせた業務自動化が可能です。

5. テキストジェネレーター フォームに入力するだけでAIが文章を生成するアプリ。ブログ記事の下書き、メール文案、レポート作成などに使えます。

なぜDifyが選ばれるのか

• 完全ノーコード: プログラミング不要で、ドラッグ＆ドロップでAIアプリを構築
• オープンソース: Apache 2.0ベースのライセンスで、自社サーバーにデプロイ可能
• 200以上のLLM対応: OpenAI、Anthropic、Google、Meta Llama、Mistral、ローカルLLMまで幅広く接続
• プラグインマーケットプレイス: コミュニティ製のツールやモデルプロバイダーをワンクリックで追加
• 日本語UI完備: 管理画面もドキュメントも日本語対応済み

Difyの料金プラン【2026年最新】

Difyにはクラウド版（SaaS）とセルフホスト版（自社サーバー設置）の2つの利用形態があります。

クラウド版の料金

年払いにすると2ヶ月分の割引が適用されます（Professionalが年$590、Teamが年$1,590）。

メッセージクレジットに注意

メッセージクレジットはDify内蔵のOpenAI無料利用分です。クレジットを使い切った後も、自分のLLM APIキーを設定すれば無制限に使えます。つまり、Sandboxの「200回」はあくまでDify側が負担する分の上限。自分のAPIキーを持っていれば、Sandboxプランでもアプリの動作自体は制限されません。

セルフホスト版（ローカルインストール）

正直なところ、個人開発者や小規模チームならCommunity版（セルフホスト）一択。ソフトウェア自体は無料で、かかるのはLLMのAPI利用料とサーバー代だけです。手元のPCにDockerで立てれば、サーバー代すらゼロ。

結局どのプランを選ぶべき？

• まず試したい → Sandbox（無料）でクラウド版を体験
• 個人で本格利用 → セルフホストCommunity版（無料）+自分のAPIキー
• 小規模チーム → クラウド版Professional（$59/月）orセルフホスト
• 中〜大規模組織 → クラウド版Team（$159/月）or Enterprise版セルフホスト

Difyの始め方：ローカル環境セットアップ（Docker）

ここからは実際にDifyをローカルPCにインストールする手順を解説します。必要なのはDockerだけです。

前提条件

• Docker Desktop（macOS / Windows / Linux）がインストール済み
• メモリ4GB以上（推奨8GB）
• ディスク空き容量10GB以上

ステップ1: リポジトリをクローン

git clone https://github.com/langgenius/dify.git
cd dify/docker

### ステップ2: 環境変数ファイルをコピー

```bash
cp .env.example .env

`.env` ファイルを開いて、必要に応じてポート番号やシークレットキーを変更できます。デフォルトのままでも動作します。

### ステップ3: Dockerコンテナを起動

```bash
docker compose up -d

初回は各種コンテナイメージのダウンロードに数分〜10分程度かかります。完了後、以下のコマンドで全コンテナが `Running` であることを確認します。

```bash
docker compose ps

### ステップ4: ブラウザでアクセス

ブラウザで `http://localhost/install` にアクセスします。初回は管理者アカウントの作成画面が表示されるので、メールアドレスとパスワードを設定してください。

### ステップ5: LLMプロバイダーを設定

ログイン後、左メニューの「設定」→「モデルプロバイダー」から使いたいLLMを追加します。

OpenAI → APIキーを入力 → 対応モデルが利用可能に（最新の対応モデルは公式モデルプロバイダー一覧を参照）
Anthropic → APIキーを入力 → 対応モデルが利用可能に（同上）
Google → APIキーを入力 → 対応モデルが利用可能に（同上）

ローカルLLM（Ollama等）を使う場合は、「Ollama」プロバイダーを追加してエンドポイントURL（通常 `http://host.docker.internal:11434`）を設定します。

### アップデート方法

```bash
cd dify/docker
git pull origin main
docker compose down
docker compose pull
docker compose up -d

実践：チャットボットを5分で作る

Difyの管理画面にログインしたら、さっそくアプリを作ってみましょう。

手順1: アプリを作成

「スタジオ」→「最初から作成」→「チャットボット」を選択。アプリ名を入力して作成します。

手順2: プロンプトを設定

「オーケストレーション」画面で、システムプロンプト（指示文）を入力します。

あなたはAIツールの専門家です。 ユーザーの質問に対して、具体的なツール名・料金・使い方を含めて日本語で回答してください。 回答は簡潔に、箇条書きを活用してください。

手順3: モデルを選択

右上のモデル設定で使用するLLMを選びます。コスト重視なら軽量モデル、品質重視なら最上位モデルを選ぶのが基本。具体的なモデル名は各プロバイダーの最新ラインナップを確認してください。

手順4: テスト＆公開

右側のプレビューパネルでチャットをテスト。問題なければ「公開」→「更新」でWebアプリとして公開されます。共有URLが発行され、誰でもブラウザからアクセスできます。

実践：RAGアプリで社内ドキュメントに回答させる

Difyの真価が発揮されるのがRAG（Retrieval-Augmented Generation）機能です。社内マニュアルや製品仕様書をアップロードするだけで、「社内版ChatGPT」が作れます。

ステップ1: ナレッジベースを作成

「ナレッジ」→「ナレッジを作成」→ ファイルをアップロード。対応フォーマットは以下の通りです。

• PDF、TXT、Markdown、DOCX、CSV、XLSX
• Notion同期（APIキーで接続）
• Webサイトクロール（URLを指定して自動取得）

ステップ2: チャンク設定

アップロードしたドキュメントは自動でチャンク（分割）されます。設定は以下の3つから選択。

• 自動: Difyが最適なチャンクサイズを決定（初心者向け）
• カスタム: チャンクサイズ（500〜1000トークン推奨）とオーバーラップを手動設定
• 親子チャンク: 大きなチャンクと小さなチャンクの階層構造（精度重視）

ステップ3: チャットボットにナレッジを接続

作成したチャットボットの「コンテキスト」設定で、ナレッジベースを追加。これだけで、ユーザーの質問に対してドキュメント内容を参照した回答が生成されます。

ユーザー: 「有給休暇の申請方法を教えて」 AI: 「社内規定によると、有給休暇は申請フォームから…」 （← アップロードした社内規定PDFの内容を参照して回答）

RAGの精度を上げるコツ

• リトリーバル設定: ハイブリッド検索（キーワード+ベクトル検索）を有効にする
• リランキング: Cohereのリランクモデルを設定すると、検索精度が大幅に向上
• チャンクサイズ: 短すぎると文脈が失われ、長すぎるとノイズが増える。500〜800トークンが目安
• メタデータ: ファイル名やセクション名をメタデータとして付与すると、検索精度が向上

ワークフロー：複雑な業務を自動化する

Difyのワークフロー機能は、複数の処理をビジュアルに繋いで自動化する機能です。

ワークフローの構成要素

ワークフロー作成例：問い合わせ自動分類＆回答

1. 開始ノード: ユーザーの問い合わせテキストを受け取る
2. LLMノード: 問い合わせを「技術」「料金」「一般」に分類
3. 条件分岐: カテゴリに応じて処理を分岐
4. ナレッジ検索: 該当カテゴリのFAQデータベースを検索
5. LLMノード: 検索結果をもとに回答を生成
6. HTTPノード: 結果をSlackに通知

このフローをビジュアルエディタでドラッグ＆ドロップで構築できるのがDifyの強みです。

Dify vs競合ツール比較

選び方の結論

• AIアプリをノーコードで作りたい → Dify一択
• SaaSツール間の自動化がメイン → n8n（400+の連携が強い）
• LangChainベースで細かく制御したい → Langflow
• Dify + n8nの組み合わせ → AIアプリはDifyで作り、外部連携はn8nに任せる。実はこれが最強構成

Difyの商用利用ルール

Difyはオープンソース（modified Apache 2.0をベースとしたカスタムライセンス）ですが、商用利用には条件があります。最新の正式なライセンス条文は公式リポジトリのLICENSEを必ず確認してください（2026年5月時点）。

商用利用OKなケース

• Difyで構築したアプリを自社の業務に使う
• Difyで作ったチャットボットを顧客向けに提供する
• セルフホスト版を自社サーバーで運用する

商用利用に制限があるケース

• Difyのロゴを削除する → Enterprise版のライセンスが必要
• マルチテナントSaaS → DifyをベースにしたプラットフォームビジネスはEnterprise版が必要
• ソースコードの大幅改変 → OSSライセンスの条件に従う必要あり

個人や中小企業が「Difyを使ってAIアプリを作り、社内外で使う」分には、Community版で問題ありません。

AI PICKSの独自評価

AI PICKSでは、500以上のAIツールを独自の評価基準でスコアリングしています。外部レビュー・SNSバズ・トレンド指数・サイト人気度・プロダクト品質の5軸で総合評価しています。

スコアはAI PICKSの独自基準で算出。詳細は評価基準についてをご覧ください。

編集部の検証メモ

検証の観点

Difyを評価するにあたり、編集部は競合となるノーコードAIアプリ開発ツールを公開情報ベースで比較検討しました。評価軸は以下の3点です。

1. 構築できるアプリの幅 — チャットボット単体か、RAGやワークフローまで対応するか
2. 料金体系の透明性 — 無料枠の実用性と、有料プラン移行時のコスト見通し
3. セルフホスト可否と商用利用ルール — 自社環境で運用できるか、ライセンス上の制約はどうか

公開情報からの比較整理

公式仕様から判断する限り、Difyと近接領域のツールには以下の違いがあります。

料金の最新情報はそれぞれの公式サイトを参照してください。Difyは「Difyロゴの非表示」がEnterpriseプラン限定である点が、商用利用時の判断ポイントになります。

編集部の総合判断

• AIチャットボット・RAGをまず形にしたい個人開発者 → DifyのSandboxプランで概念実証から始めるのが最短
• 業務システムとAIを連携させたい企業 → ワークフロー全体はn8n、AI処理ブロックはDifyという役割分担が現実的
• データを外に出せない組織 → Dockerでセルフホスト可能なDifyローカル版が有力候補

よくある質問（FAQ）

Q. Difyは完全に無料で使えますか？

はい。セルフホスト版のCommunity版は無料です。クラウド版もSandboxプラン（200メッセージ）まで無料。ただし、LLMのAPI利用料は別途かかります（OpenAI GPT-4oの場合、1,000トークンあたり約¥0.4〜¥1.5）。

Q. Difyの読み方は？

「ディフィ」と読みます。「Define + Simplify」の造語とされています。

Q. プログラミング知識がなくても使えますか？

使えます。チャットボットやRAGアプリはGUIだけで構築可能です。ワークフローのコードノードを使う場合のみ、PythonまたはJavaScriptの基礎知識があると便利です。

Q. ローカルLLM（Ollama等）と組み合わせて完全無料で使えますか？

はい。Dify Community版+ Ollamaでローカルモデル（Llama 3.3等）を使えば、外部API不要で完全無料の環境が構築できます。ただし、推論速度はPCのGPUスペックに依存します。

Q. Difyで作ったアプリのデータはどこに保存されますか？

セルフホスト版では自社サーバー内に完全に保持されます。クラウド版ではDifyのサーバー（AWSインフラ）に保存されます。機密データを扱う場合はセルフホスト版が推奨です。

Q. n8nとDifyのどちらを選ぶべきですか？

目的次第。AIアプリの構築（チャットボット、RAG、エージェント）がメインならDify。SaaSツール間の連携・自動化がメインならn8n。両方使うケースも多いです。

Q. 学生は無料で使えますか？

はい。Difyは学生・教育者向けに無料プログラムを提供しています。クラウド版の有料機能を無償で利用できます。

あわせて読みたい

• 【2026年最新】AIエージェントの作り方完全ガイド｜初心者でもノーコードで今すぐ作れる
• 【2026年最新】AI業務自動化ツール比較｜Zapier・Make・n8n・Bardeenの4つを料金・AI統合・拡張性で解説
• AIチャットボットの作り方｜無料・ノーコードで作れるおすすめツール5選【2026年最新】