DifyでAIワークフローを作るには？クラウドとセルフホストの違い
入力、検索、生成、分岐をつなぐ。AIの仕事を工程として設計する道具。
AIアプリの試作と工程の可視化に向く。公開まで任せるなら、事実確認と復旧も別工程で。
- 向いている人
- AI処理を業務の流れにしたい人
- 費用の目安
- Community Editionあり・モデル費用等は別
- 日本語・日本での利用
- 日本語処理は接続モデルと設計次第
この記事は公式資料を調査して制作したガイドです。操作・速度・精度の実測レビューではありません。利用条件は変更されることがあります。
基本情報
| 中心機能 | AIワークフロー・RAG・モデル接続 |
|---|---|
| 導入 | Dify Cloudとセルフホストの選択肢 |
| 自前導入の最小要件 | 公式Docker手順はCPU 2コア・RAM 4GiB以上 |
何ができる？
Difyは、AIの処理をワークフローとして組み立てるためのプラットフォームです。公式は、モデルやツールの接続、RAG、可視化された実行経路などを案内しています。[1] RAGは、参照する資料を検索して回答に利用する仕組みです。プロンプト一つで全部を頼むより、どこで何をしたかを整理したい場面に向きます。
小さな日本語業務から始めるなら
最初の題材には、短い問い合わせを分類し、必要な確認事項を返すような処理が考えられます。正解が確認しやすい過去の例を少数用意し、入力と期待する出力を並べて比べる方法を勧めます。複雑な自動化へ広げる前に、例外をどう扱うかも決めましょう。
クラウドと自前運用の違い
クラウドは基盤の準備を減らせます。一方、セルフホストは環境を自分で管理する代わりに、更新やバックアップも必要になります。公式Docker手順ではCPU 2コア、RAM 4GiB以上などの要件が示されています。[2] この最低値だけで大規模運用の性能を見積もることはできません。
モデルの費用は別に見る
Community Editionの存在と、AIモデルの推論費用が無料であることは別です。接続先のAPI料金やモデル用PC、保存容量なども合わせて比較してください。ライセンスは派生条件を含むため、第三者への提供やブランド変更を考える場合は公式の現行条件を確認します。[3]
記事の自動化に応用するとき
調査、執筆、審査、公開を別の工程に分ける設計を提案します。文章が自然に生成できたことを公開合格とせず、出典と主要な主張の対応を審査側に渡します。途中で失敗した場合は保留にし、再実行で同じ記事を二重に公開しないキーを持たせると運用を整理できます。
小さく始める、3ステップ
- 正解を確認できる小さな作業を選ぶ
- モデル接続と出力形式を固定する
- 例外・審査・再実行の動きを確認する
公式情報・出典
確認日：2026-11-06。本文中の番号から対応する公式情報を確認できます。
- 公式サイト ↗dify.ai ・確認 2026-11-06
- 公式Docker導入手順 ↗docs.dify.ai ・確認 2026-11-06
- 公式ソース・ライセンス ↗github.com ・確認 2026-11-06
利用場面や導入判断の提案は、公式仕様を踏まえた編集部の考察です。製品提供元による推奨・保証を示すものではありません。
