Difyとは？チャットボット・RAG・AIワークフローをブラウザ上で組み立てて公開できるLLMアプリ開発基盤
- ソース公開
- ライセンス: Dify Open Source License（Apache 2.0＋追加条件）
概要
LLMを使ったアプリ（社内チャットボット、文書を検索して答えるRAG、複数ステップのAIワークフロー、エージェント）を、ブラウザの画面で組み立ててWebアプリやAPIとして公開できる基盤。使うモデルの切り替え、ナレッジベース（文書の取り込み）、プラグイン、利用ログの確認まで一式そろう。クラウド版と、Docker Composeで動かすセルフホスト版がある。
- 社内AI活用
- RAG・ナレッジ検索
- AIエージェント構築
- セルフホスト
向いている用途
- 現場の担当者が自分で社内向けAIアプリを作る体制づくり
- 社内文書を使ったQ&Aボット（RAG）
- モデルを差し替えながらプロンプトやワークフローを試作する用途
導入の手軽さ
●●●●● 3/5（5がいちばん手軽）
リポジトリの docker ディレクトリで docker compose up すれば一式が起動する。クラウド版ならすぐ試せる。社内展開時はSSOや権限設計を考える必要あり。
cd dify/docker && cp .env.example .env && docker compose up -dライセンス
Dify Open Source License（Apache 2.0＋追加条件）
商用利用は可能。ただし、許可なくマルチテナントのSaaSとして提供すること、管理画面などのロゴ・著作権表示を消すことは禁止されている。
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公開されている活用事例 出典元の発表
価格.com（カカクコム）が、社員主導で約950の社内AIアプリを作成
企業向け版（Dify Enterprise）をGoogle CloudのGKE上で運用し、部署ごとにワークスペースを分けて現場が自分でAIアプリを作れるようにした。公式ブログでは、社員の75%が登録して約950の社内アプリが生まれ、商品データ抽出アプリは3時間で稼働したとしている。
出典: Dify公式ブログ（英語） ↗米国の教育テスト機関ETSが、約2,000人の社内AI基盤として運用
試験問題の文法・内容・公平性をチェックするワークフローなどを構築。Difyの公式ページでは、要件の相談から試作の提示までが約30分になり、 300人以上の職員が自分でAIアプリを作って使っているとしている。
出典: Dify公式業界別ページ（英語） ↗GitHubの数値は2026-10-19時点でGitHub APIから取得したものです。内容は2026-10-17時点の公開情報をもとに当サイトが日本語でまとめています。導入前に必ず公式の情報とライセンスをご確認ください。