Difyの使い方｜ノーコードで社内RAGチャットボット・AIワークフローを構築する実践ガイド

「会社のマニュアルをAIに読み込ませて、社員が気軽に質問できるチャットボットを作りたい」「コードを書かずにAI業務自動化を実現したい」──そんな声が現場から増えています。

しかし実際には、APIの設定やプログラミング、インフラ構築といった技術的なハードルに阻まれ、「やってみたいけど無理だ」と諦めてしまうケースが後を絶ちません。

DifyはそのハードルをGUI操作だけで突破できるオープンソースのAIアプリ開発プラットフォームです。ChatGPT・Claude・Geminiといった主要LLMをノーコードで組み合わせ、社内向けRAGチャットボットや複雑なワークフロー自動化を素早く構築できます。

この記事では、Difyの無料クラウド版を使ったアカウント作成から、社内文書を読み込むRAGチャットボット・業務を自動化するワークフローの作り方まで、非エンジニアでも再現できる手順でステップごとに解説します。

Difyとは何か｜他のAIチャットツールとの決定的な違い

Dify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。2023年のリリース以来、GitHubで7万件超のスターを獲得し、世界中の企業・開発者が社内AI基盤の構築に活用しています。

既存のAIチャットツール（ChatGPT・Claude・Gemini）との最大の違いは「自社データを読み込んだ専用AIを作れる点」と「複数ユーザーに同一AIを展開できる点」です。

Difyでできること｜3つの主要機能を整理する

・チャットボット作成: システムプロンプトを設定するだけでAIチャットボットを作成し、共有URLで公開できます。社内SlackやポータルサイトにURLを貼るだけで、全員が同一のAIを利用できます。
・ナレッジベース（RAG）: PDF・Word・TXTなど多様な形式のドキュメントを取り込み、AIに自社の資料を参照させられます。社内マニュアル・契約書・製品仕様書を読み込ませた専用アシスタントを構築できます。
・ワークフロー自動化: GUI上のノード操作で、LLM・検索・条件分岐・外部APIを組み合わせた処理フローを設計できます。繰り返し業務の自動化に活用できます。

Difyの始め方｜アカウント作成から初期設定まで

1. Dify Cloudに無料登録する

DifyはクラウドサービスとしてDify.ai（dify.ai）から利用を開始できます。「無料で始める」からGoogleアカウントまたはメールアドレスで登録します。

無料プランでは月間一定回数のメッセージ送信が可能で、機能の全体像を確認するには十分な範囲です（本格運用には有料プランまたはセルフホストを検討してください。セルフホストはDockerで社内サーバーに構築できます）。

2. LLMプロバイダーのAPIキーを設定する

Difyは自前でLLMエンジンを持たず、OpenAI・Anthropic・Google等のAPIキーを接続して利用します。

右上のアカウントアイコン →「設定」→「モデルプロバイダー」の順に進み、使用するLLMのAPIキーを入力します。OpenAIの「GPT-4o」またはAnthropicの「Claude 3.5 Sonnet」が日本語の品質とコストのバランスが良くおすすめです。

注意: APIキーの利用料はLLMプロバイダー側に直接発生します。月次の利用量をこまめに確認しましょう。

3. ダッシュボードを確認する

ダッシュボードには「スタジオ」「ナレッジ」「ツール」のメニューがあります。アプリ作成は「スタジオ」から、社内文書の管理は「ナレッジ」から行います。

シンプルなAIチャットボットを5分で作る

1. 新しいアプリを作成する

「スタジオ」→「最初から作成」をクリックし、「チャットボット」を選択します。アプリ名（例:「営業部サポートBot」）を入力して「作成」をクリックします。

2. システムプロンプトを設定する

「オーケストレーション」画面が開きます。「指示」フィールドにシステムプロンプトを入力します。

あなたは株式会社○○の営業部サポートAIアシスタントです。
社員からの質問に対して、簡潔・丁寧・正確に回答してください。

制約事項:
- 回答は箇条書きで簡潔にまとめてください
- わからない場合は「確認が必要です」と伝えてください
- 個人情報・機密情報には触れないでください

右上の「プレビュー」でテスト会話ができます。動作確認後、「公開する」→「更新」を押して公開完了です。

3. 共有URLを発行する

「サイトに埋め込む」または「共有する」から社内向けURLを発行できます。このURLをSlackや社内ポータルに貼るだけで、全員が同一のAIチャットボットを利用できます。

RAGチャットボットを作る｜社内文書を読み込ませる方法

RAG（Retrieval-Augmented Generation）とは、LLMが回答を生成する際に社内文書を検索・参照させる仕組みです。これを使うと「社内マニュアルだけを参照するFAQ Bot」「製品仕様書に基づいた回答だけをするサポートBot」のような精度の高い専用AIを構築できます。

1. ナレッジベースを作成する

ダッシュボード上部の「ナレッジ」タブ →「知識を作成」をクリックします。ナレッジ名（例:「社内マニュアル集」）を入力して「次へ」をクリックします。

2. ドキュメントをアップロードする

対応形式はPDF・Word（.docx）・TXT・Markdown・HTMLなど多様です。読み込ませたい社内文書をドラッグ&ドロップします。

アップロード後、Difyが自動でドキュメントをチャンク（小単位）に分割・ベクトル化します。処理完了まで数秒～数分かかります（ファイルサイズによる）。

処理が「アクティブ」の状態になれば検索・参照が可能になります。

3. チャットボットにナレッジを紐付ける

作成済みのチャットボット（スタジオ → アプリ）を開きます。オーケストレーション画面で「コンテキスト」→「＋追加」から先ほどのナレッジベースを選択します。

「プレビュー」で質問を試すと、ドキュメントの内容を参照した回答が返ってきます。回答内に参照元ドキュメント名と該当箇所が表示されるため、ハルシネーション（AIの思い込み）を抑制しつつ出典を確認できます。

ワークフローで業務を自動化する

ワークフローとは何か

ワークフローはDifyの「フロー図を描くように処理を組み立てる」機能です。「入力を受け取る → LLMで処理する → 結果を出力する」という流れを視覚的に設計できます。

チャットボットが「会話」に特化しているのに対し、ワークフローは「決まった手順を繰り返し実行する業務自動化」に向いています。AIエージェントと比較すると、ワークフローは事前定義のフローを確実に実行するため、業務プロセスへの組み込みに再現性が高い点が特徴です。

基本的なワークフローを作る（メール要約の例）

「スタジオ」→「最初から作成」→「ワークフロー」を選択します。

以下のノードを追加して繋げます：

・開始ノード: 入力変数「email_text（メール本文）」を定義する
・LLMノード: 下記のプロンプトを設定する

以下のメール本文を3行で要約してください。
アクションが必要な場合は冒頭に「【要対応】」と付けてください。

メール本文:
{{email_text}}

・終了ノード: LLMの出力結果を返す

「実行」ボタンでテスト後、「公開」すればAPIエンドポイントとして外部システムから呼び出せます。これをSlackのワークフローや他の自動化ツールと組み合わせることで、メール要約の完全自動化が実現します。

Difyと他のノーコード自動化ツールとの位置関係についてはノーコードAI自動化ツール比較2026も参考にしてください。

実務での活用例（Before/After）

【事例1: 総務部の社内FAQ Bot】

Before: 「有給申請はどこから？」「交通費精算の期限は？」という同じ質問に担当者が毎日10～20件対応。月5～6時間の工数が継続的に発生していた。

After: 社内規程・就業規則PDFをDifyのナレッジベースに登録し、Slack経由で使えるRAGチャットボットを展開。問い合わせ件数が大幅に削減され、担当者は複雑なイレギュラー対応だけに集中できるようになった。

【事例2: 営業チームの提案書初稿作成ワークフロー】

Before: 提案書のたたき台を一から作成するのに担当者1人あたり1～2時間かかっていた。顧客ごとに一定の型があるにもかかわらず、毎回ゼロから書き直していた。

After: 「顧客名・業種・課題」を入力するだけでDifyのワークフローが課題整理→解決策提案→提案書骨子を生成。初稿作成時間が15分程度に短縮。担当者は内容の精査とカスタマイズだけに集中できるようになった。

よくある困りごとと対処法

Q: RAGで質問しても「わかりません」という回答ばかり返ってくる
チャンク分割の設定を見直すことで改善できます。ナレッジ設定の「テキスト前処理とクリーニング」でチャンクサイズを500トークン前後に設定し、重複（オーバーラップ）を50トークン程度に設定してみてください。また、ドキュメント内の表・画像はテキスト変換が必要な場合があります。

Q: APIキーの利用料が思ったより高くなった
ナレッジ検索の際にLLMに送るテキスト量が多いほどトークン消費が増えます。「コンテキスト」の検索結果数（Top K）を3～5件に絞ることで、1回のやり取りで使うトークンを削減できます。また、GPT-4oの代わりにGPT-4o miniなどの軽量モデルを試すことも有効です。

Q: 社内の機密情報をクラウド版に登録することへの懸念がある
機密性の高い情報を扱う場合はDifyのセルフホスト版（オンプレミス）の導入を検討してください。Dockerを使えば社内ネットワーク内のサーバーに構築でき、ドキュメントが外部クラウドに送出されません。ただし、LLMのAPIは外部サービスに接続するため、情報管理ポリシーに応じてOllamaなどのローカルLLMとの組み合わせも視野に入れてください。

Q: DifyとMiibo・ChatGPT GPTsの違いがわからない
各ツールの違いはAIチャットボット作成ツール比較の記事で詳しく解説しています。用途や技術スタック・予算に応じたツール選びの参考にしてください。

本記事のまとめ

Difyを使うと、コードを一行も書かずに社内文書を活用したRAGチャットボットと業務自動化ワークフローを構築できます。

・Dify Cloud無料版で今すぐ試せる（本格運用は有料プランまたはセルフホスト）
・RAGチャットボット: 社内文書PDFをアップロード → ナレッジに登録 → チャットボットに紐付け → 共有URLで展開
・ワークフロー: 入力→LLM処理→出力のフローをGUIで設計 → APIで外部連携
・セキュリティ: 機密情報はセルフホスト版＋ローカルLLMの組み合わせを検討する
・まずは「社内FAQ Bot」から始めると導入効果が出やすく、現場の理解も得やすい

AI導入の全体戦略については、姉妹サイトDXマスターズ.TOKYOでも解説しています。