編集部
生成AIを業務に実装する企業が増える一方で、多くの現場は「プロトタイプ止まり」「PoC疲れ」「運用コストの肥大化」といった課題を抱えている。特に日本企業では、セキュリティ、データ管理、実装スピード、人材不足という壁が立ちはだかり続けてきた。こうした状況を打破する存在として急速に存在感を高めているのが、LLMOpsプラットフォーム「Dify」である。単なるノーコード開発ツールではなく、ワークフロー、RAGエンジン、エージェント、データ管理、拡張API連携を統合した“実運用前提”の基盤である点が、他の生成AIツールとの決定的な違いとなっている。
特に注目すべきは、視覚的ワークフローによる高度なロジック構築、RAGの精度を左右するチャンキングと検索戦略、ReActと関数呼び出しを選択できるエージェント構造といった「開発から本番運用までを一気通貫で設計できる点」である。さらに、DockerによるセルフホスティングやZapierとのMCP連携が可能な拡張性は、データ統制とセキュリティを重視する国内企業に適合する。すでにリコーをはじめとする日本企業が導入し、問い合わせ対応時間削減や社内検索最適化など定量的な成果も生まれている。生成AIを“使う”段階から“組み込む”段階へ移る今、Difyはその中心的な選択肢となりつつある。
Difyが注目を集める背景とAI開発の潮流
国内企業における生成AI活用は、単なる試験導入から業務組み込みフェーズへ急速に移行している。その背景には、人材不足、生産性向上ニーズ、競争優位確保といった構造的な課題がある。経済産業省が2023年に公表した調査では、AI導入を検討する企業は全体の53%に達し、そのうち約6割が「PoCを実施したが本格運用に至っていない」と回答した。要因として挙げられたのは、開発体制の未整備、コスト管理の難航、運用設計の複雑性である。
この壁を埋める存在として、LLMOpsプラットフォームの注目度が高まっている。特にDifyは、ノーコード/ローコードによる開発性と、本番運用に耐える機能統合性の両立によって支持を集めている。従来のPoC型AIプロジェクトでは、モデル構築、データ連携、認証管理、UI実装を個別に開発する必要があったが、Difyはそれらを一体化し、プロンプト設計からAPI提供までを包括的に支援する。
AI開発の潮流として重要なのは、開発ツールの民主化と保守運用の自動化である。PwCの2024年調査によると、企業のAI投資のうち約45%が「運用を前提とした仕組み」に向けられており、PoC依存型からMLOps/LLMOps型への転換が進んでいる。とりわけ、ChatGPT APIやClaude、Geminiなど複数モデルを使い分ける前提になると、API接続管理やプロンプト制御のプラットフォームが不可欠になる。
また、日本企業ではセキュリティ要件とオンプレ志向の高さから、クラウド依存型よりセルフホスト対応可能な基盤が求められている。DifyはDockerベースでの導入が可能で、統制の厳しい製造業、金融、行政系でも導入が検討されている。こうした背景から、2024年以降は「AIアプリを作る人材不足」よりも「AI運用プラットフォーム活用による横展開力」が競争力の源泉となる。
さらに、生成AI導入は単なる効率化ではなく、新規サービス創出やマニュアルレスUIといった顧客接点改革にも直結している。そのため、RAGによる社内ナレッジ連携、業務システムとの関数連携、ノンエンジニア利用を前提とした管理基盤が戦略要件となりつつある。こうしたニーズの交点に位置するのがDifyであり、単なるツールではなく「AI実装の標準インフラ」として議論され始めている。
今後の潮流としては、AI導入が「プロダクト開発領域」から「部門横断の業務変革領域」へ広がる。実装者はエンジニアだけでなく、事業企画、人事、カスタマーサクセスなどにも拡大する。その結果、アプリケーション開発よりも運用管理とガバナンスが重視され、Difyのような統合基盤の優位性が鮮明になる。生成AIバブルではなく、実装フェーズの淘汰局面において、どのプラットフォームを選択するかが企業の競争力を左右する。
ワークフローの本質：Difyが提供する視覚的プログラミングの強み
生成AIの業務実装において最も障壁となるのが「プロトタイプから安定運用への移行」である。従来はプロンプトとAPI接続による即席開発が主流だったが、例外処理や分岐ロジック、データ連携が増えるにつれ、属人的なスクリプトでは限界が生じる。これを解決するのがDifyの視覚的ワークフロー機能であり、コード不要でも複雑な処理設計を可能にする点が特徴である。
Difyのワークフローは、ノードベースで処理を構築し、条件分岐や変数管理、API連携、関数呼び出しをGUI上で統合できる。以下はシステム的優位性を示す要素である。
・プロンプト、ファイル、ツールのノード化
・LLM出力の条件分岐と例外処理
・JSONやWebhookによる外部サービスとの連携
・関数呼び出しとRAGの併用
・非同期処理と逐次実行の選択
多くの企業では、ChatGPTや自社APIを活用する際にPythonやNode.jsで個別実装してきた。しかしDifyの導入によって、エンジニア以外の人材でも「運用可能なAIアプリケーション」を構築できる環境が整う。特に業務部門主導の自動化やPoC展開において、スピードと再現性の両立は大きな武器となる。
一方で、単なるノーコードツールと異なる点は「運用前提のビジュアル設計」にある。実行ログ、入力出力管理、モデル切替、権限設定といった機能が標準装備されており、PoC止まりにならない構造を備えている。
さらに興味深いのは、実行時のプロンプト修正や例外発生時のリルート設計が可能な点である。これにより、チャットボット、FAQ自動応答、文書生成などのユースケースに加え、エスカレーション管理やハイブリッドRPAとの組み合わせが実現できる。
表形式で主要機能を整理すると以下の通りである。
機能カテゴリ｜内容例｜活用対象
プロンプト管理｜テンプレート変数・モデル切替｜FAQ生成、文書支援
API連携｜Webhook、JSON入出力｜社内DB、SaaS連携
条件分岐｜キーワード、数値判定、例外処理｜問い合わせ対応、審査業務
RAG連携｜検索範囲・チャンキング選択｜ナレッジ検索、法務支援
関数呼び出し｜外部ツール実行｜スケジューラー、自動レポート
視覚的ワークフローの強みは、属人化を排除しつつ保守性と横展開性を高める点にある。特に日本企業においては、内製開発を進めながらも人材の専門偏重を避ける必要があり、Difyはその要件に適合する。ワークフローの実装力は、単なる自動化ツールではなく、AI業務基盤としての位置付けを確立する鍵となる。
RAGの核心：チャンキング設計と検索戦略が回答精度を決める
生成AIを業務活用する際に課題となるのが「知識の正確性」と「情報の網羅性」である。その解決策として注目されるのがRAG（Retrieval-Augmented Generation）であり、DifyではRAGの実装が他プラットフォームと比較して高度に体系化されている。RAGの品質を左右するのはモデルではなく設計であり、その中心に位置するのがチャンキングと検索戦略である。
チャンキングとは文書を分割し、検索対象として扱う単位を形成する工程を指す。Difyでは以下のように複数形式が提供されている。
分割方式｜特徴｜適合シーン
固定長分割｜均等分割で構造を問わない｜マニュアル、議事録
親子分割モード｜章と小節の階層構造を保持｜社内規程、製品仕様書
スライド式分割｜文脈を保持してオーバーラップ生成｜FAQ、チャット履歴
特に親子分割モードは国内企業での利用価値が高く、法務規程や社内標準文書などの階層構造を崩さずに検索できる。精度の高い回答を導くためには、チャンキングと併せて検索戦略を最適化する必要がある。
検索戦略はベクトル検索、キーワード検索、ハイブリッド検索に大別される。Difyはこれらの組み合わせに対応し、以下のような設計が可能である。
・ベクトル検索：意味類似性を優先し、文脈理解に強い
・キーワード検索：固有名詞・数字・専門用語に強い
・ハイブリッド検索：両者の欠点を補完
たとえば法務部門での契約書チェックでは、条項名と文章意図の両方が重要となるため、ハイブリッド検索が有効である。一方、FAQ対応ではベクトル検索の精度が高く、カスタマーサポートで成果を上げている。
さらに、埋め込みモデルの選定も見落とせない要素である。OpenAI、Cohere、Azure、NVIDIAなど複数の埋め込みモデルを選択でき、用途によってコストと精度のバランスを調整できる。たとえば大規模データベースを扱う場合は、embedding生成をローカル実行することでコスト削減とセキュリティ確保を両立できる。
また、メタデータ検索によって特定部門や文書属性を条件指定できる点も評価されている。会議録から発言者別に情報を抽出する、更新日時によるフィルタリングを行うといった検索精度の向上が可能となる。DifyのRAGは単なる情報検索ではなく、業務文脈に適応する「知識操作機構」として機能する点が強みである。
国立研究開発法人の報告によれば、RAGを活用したナレッジ検索の導入により、社内問い合わせ対応工数が平均38％削減されたというデータもある。精度と運用性を両立するためには、技術選択よりも設計思想が鍵となる。Difyが提供するチャンキングと検索戦略は、その設計を支える実用的な武器である。
エージェント構築の実戦知：ReActと関数呼び出しの使い分け
エージェント型AIは単なる対話生成ではなく、思考、判断、実行を統合したシステムとして運用される段階に入っている。Difyではこの構造を支える設計として、ReAct型と関数呼び出し型の双方を提供しており、業務ユースケースに応じた戦略的選択が可能である。
ReAct（Reason + Act）は、思考過程を逐次展開しながらタスクを進行させる形式であり、複合的な意思決定を伴うケースで強みを発揮する。たとえば以下のような業務に適している。
・長文要約と分析タスク
・調査系の回答生成
・例外処理を含む対話型処理
・複数APIの段階的連携
一方、関数呼び出し型は、LLMが「どの関数を使用すべきか」を判断し、その結果を元に回答を生成する方式である。こちらはパラメータ化された正確性と再現性が求められる領域で優位性がある。
関数呼び出し型の活用例を挙げる。
・在庫管理システムとの連携
・顧客情報の照会
・レポート自動生成
・スケジューリングやリマインド処理
両方式の特性を比較すると以下のようになる。
要素｜ReAct｜関数呼び出し
思考過程｜逐次推論型｜即時決定型
適応力｜高い｜限定的
実行速度｜やや遅め｜高速
ログ追跡性｜明示的｜シンプル
活用分野｜調査・対話・探索｜業務処理・API実行
Difyではこの2方式を単独ではなく併用する設計も可能であり、まずReActで判断を行い、その後関数呼び出しで実行処理を行うといったハイブリッド設計も実現できる。これにより、カスタマーサポート、RPA、自動レポート生成、社内ヘルプデスクなど幅広い領域に展開できる。
さらに評価されるのが、ツール呼び出しとの統合設計である。たとえばCRM、会計システム、SlackやGitHubなどと連携し、AIが意思決定を伴うプロセスを実行することが可能となる。実務では、営業報告の要約と登録、問い合わせ応対記録の自動生成、議事録の構造化と保存などに応用されている。
専門家の間では、エージェントの成否は「モデル精度よりもプロンプト設計とフロー設計に依存する」と指摘されている。Difyはこの点において、可視化された構成画面と複数モデル選択機能を備え、運用現場での拡張性を確保している点が強みである。
エージェントは今後、単なるチャット機能ではなく「業務執行単位」として組み込まれる領域に突入する。その時、ReActと関数呼び出しをどう選択し、どのようにシステムと統合するかが競争力を左右する。Difyの実戦仕様は、その問いに対する実用的な回答となり得る。
セルフホスティングとカスタムツールで拡張するDifyの運用能力
生成AIの導入において、日本企業が最も重視するのはデータ保護と統制である。特に金融、製造、行政系ではクラウド依存への懸念が根強く、オンプレミス運用や閉域ネットワーク対応が意思決定の前提となる。この点で、Difyが提供するセルフホスティング機能は他ツールとの差異化要因となっている。
DifyはDockerベースでの構築が可能で、AWS、GCP、Azureを含むクラウド環境だけでなく、社内サーバー上にも容易に展開できる。APIキー管理、データベース分離、暗号化設定が標準サポートされているため、社内情報を外部環境に送信する必要がない。とりわけ機密情報や顧客データを扱う現場では、この点が導入判断の決め手となる。
加えて、Difyのセルフホスト環境は権限管理とログ監査を統合しており、情報システム部門が主導するガバナンス運用にも適応できる。コンテナ構成の更新も容易で、独自プラグインの追加やモデル差し替えにも対応している。
さらに評価されているのがカスタムツール連携である。OpenAPI仕様に基づく社内システム統合が可能で、以下のような拡張が行われている。
・基幹システム（販売管理、在庫管理、会計システム）との接続
・人事DBやFAQナレッジとの統合
・RPAツールとのシーケンス連携
・PDF検索やOCR処理の実装
こうしたカスタムツールをワークフローやエージェントと組み合わせることで、AIが意思決定だけでなく実処理まで担う構造が実現する。特に製造業では、作業標準書の検索と実行支援、品質検査の自動記録化などへの応用が進んでいる。
以下は導入目的ごとの構成例である。
活用領域｜主な構成要素｜想定部門
社内FAQ支援｜RAG＋API連携｜総務・情シス
帳票処理自動化｜OCR＋関数呼び出し｜経理・法務
製造指示支援｜セルフホスト＋RAG｜製造・品質管理
顧客対応支援｜CRM連携＋エージェント｜CS・営業
カスタマイズ性と閉域運用性の両立は、国内市場におけるDifyの優位性を象徴している。単なるクラウドSaaSではなく、企業基盤に組み込む「AIインフラ」としての活用が拡大している。
Zapier・MCP連携と外部サービス統合による自動化の新潮流
生成AIを業務の実用段階へ引き上げるには、モデルの性能だけでなく外部システムとの自動連携が不可欠となる。DifyはZapierやMCP（Model Context Protocol）との統合機能を備えており、AIを“対話エンジン”ではなく“オーケストレーター”として機能させる点に特徴がある。
Zapierとの連携では、メール、CRM、プロジェクト管理ツール、人事システム、カレンダーなど数千のSaaSと結合できる。AIが取得した情報をもとに、自動登録、通知、タスク生成といった処理を実行できるため、バックオフィス業務の水平展開が進む。
一方でMCPは、AIが外部データや機能に“ツールとしてアクセスできる設計思想”を実装するプロトコルである。ChatGPTやClaudeなどが対応を進めており、Dify側でも選択式で実行権限を設定できる。たとえば以下のようなケースが想定される。
・議事録生成後にNotionへ自動保存
・Slack問い合わせの要約と担当配分
・営業日報の要約をSalesforceへ登録
・週次進捗をTeamsへ自動送信
ZapierとMCPの役割を整理すると次の通りである。
項目｜Zapier｜MCP
役割｜外部SaaSへの処理送信｜AIとの動的連携基盤
得意領域｜RPA代替・通知・登録処理｜データ取得・関数実行
設定方式｜ノーコードUI｜API/設定ファイル
これにより、DifyはAIによる判断と実行処理の両面を担う「ハイブリッド自動化エンジン」として活用され始めている。
国内企業での導入例としては、人材紹介企業での候補者情報抽出と面談調整、建設業における日報整理と共有、保険会社での顧客問合せ処理などが挙げられる。いずれも既存システムを置き換えるのではなく、AIを既存業務の“頭脳拡張”として組み込んでいる点が特徴である。
今後の潮流としては、AI単体ではなく業務アプリケーションとの自動化連携が標準化される。RPAの代替や補完だけでなく、判断とデータ処理を統合した「インテリジェント・オートメーション」への移行が進む。DifyとZapierやMCPの組み合わせは、その移行を現実的な水準で支える実装手段となっている。
国内外の導入事例：リコーやVolvoが採用する戦略的価値
Difyは単なるAI開発ツールではなく、実運用を前提とした統合基盤として世界的に採用が進んでいる。国内外の企業が導入する背景には、プロトタイプ止まりで終わらせず、業務システムと結びついた形で生成AIを機能させたいという共通課題がある。特にRAG、ワークフロー設計、セルフホスティングの3点を備えている点がユーザー企業の評価を集めている。
国内で代表的な事例として挙げられるのがリコーである。同社は営業・サポート部門向けに社内ナレッジの検索支援アプリを構築し、問い合わせ回答時間を大幅に短縮した。従来の社内FAQ検索ではキーワード依存がネックとなっていたが、DifyのRAGを活用することで文脈検索と文書参照が可能となった。導入後3か月で問い合わせ対応時間が30〜40％削減され、属人化していた情報アクセスも標準化されたとされる。
金融系企業でも稼働事例があり、法務・審査・コンプライアンス部門での文書レビュー支援に活用されている。特に日本語対応とモデル選択の自由度、セルフホスト環境による閉域運用が導入の決め手となっている。監査証跡を残せる点も、金融庁対応などの観点で評価されている。
一方、海外ではVolvoが社内向けAIエージェント基盤としてDifyを活用している。部門ごとの情報連携を効率化し、プロダクト開発・マニュアル管理・技術サポートの領域で展開されている。RAGとAPI連携を組み合わせた形式により、AIが単なるチャットではなく「業務執行補助システム」として機能している点が特徴である。
他にも、以下のような企業が実装済みまたは検証中である。
・製薬企業：治験データの分析支援と文章生成
・建設会社：現場報告書の構造化とクラウド連携
・ITサービス企業：コールセンター対応支援とナレッジ整理
・大手小売：在庫問い合わせとFAQ自動応答の連動
このほか、スタートアップや中堅企業でも「社内専用ChatGPT」としてDifyを導入する動きが拡大している。特に学習コストが低いこと、SlackやTeamsとの統合が容易であること、専門部門ごとに運用ルールを分離できることが採用理由として挙げられている。
また、コミュニティ発のユースケースも広がっている。たとえば、議事録自動生成アプリ、契約文書レビュー支援ツール、情報システム部門向けヘルプデスクBotなどが公開され、ドラッグ&ドロップで複製・改変できるようになっている。公式GitHubでは数多くのテンプレートが共有されており、導入企業はゼロベースではなく複製運用から着手できる。
導入企業の共通点は、生成AIを単独ツールとしてではなく「業務基盤拡張」として捉えている点にある。PoC止まりのツール導入ではなく、RAG・エージェント・API連携を前提とした構造で業務変革を進めている。Difyはその実装スピードと拡張性によって、単なるツールから“企業AIインフラ”へと評価が変化しつつある。