Difyとは？意味をわかりやすく簡単に解説
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Difyを用いて業務効率化に役立つAIアプリを構築したい際、プログラミング知識の不足や複雑な環境構築に躓いて導入を断念してしまった経験はないでしょうか。適切な開発プラットフォームを活用すれば、専門的な開発経験を持たない担当者でも実用的な社内チャットボットを短期間で完成させられます。
この記事では、Difyとはどのようなプラットフォームなのかという基本的な仕組みや特徴に加え、ビジュアルワークフローを用いた開発プロセス、クラウド版とセルフホスト版の比較、さらに料金体系まで詳しく解説する方針です。専門知識に頼らず自社専用のAIアシスタントを構築したい方は、ぜひ参考にしてください。
目次
- AIアプリ構築プラットフォームのDifyとは
- プログラミング不要で開発できる仕組み
- 独自の高精度なRAGシステムを構築できる仕組み
- Difyのビジュアルワークフローでできること
- 直感的な操作でAIアプリを構築する
- 多様なAIモデルを切り替えて活用する
- ナレッジ取得ノードで検索機能を実装する
- Difyにおける2つの提供形態を比較する
- 手軽に始められるクラウド版
- 自社サーバーで運用するセルフホスト版
- Difyの利用にかかる二層構造の料金体系
- プランごとに異なる月額費用
- 外部LLMのAPIトークン利用料
- DifyでAIチャットボットを作成する手順
- 外部サービスとの接続を設定する
- 画面上でワークフローを設計する
- テストを実行してアプリケーションを公開する
- Difyとはに関するよくある質問
- Difyを利用する際にプログラミング知識は必要ですか?
- Difyで構築したアプリのセキュリティ対策は万全ですか?
- Difyは日本語に対応していますか?
AIアプリ構築プラットフォームのDifyとは
Difyは、生成AIを用いたアプリケーションを視覚的に構築して運用管理できるLLMOps（大規模言語モデル運用支援）プラットフォームです。このシステムを活用すれば、プログラミングを行わずに業務を効率化するツールを迅速に開発できます。
Difyの主要な特徴や基本情報を整理した一覧表を、以下にまとめました。
このように、Difyは非エンジニアが直感的にAIアプリを内製化できる点が強みであり、専門知識を持たない担当者でも継続的に運用しやすい設計になっています。
プログラミング不要で開発できる仕組み
Difyは、画面上のパーツをドラッグ＆ドロップで配置して繋ぎ合わせる視覚的な開発プラットフォームです。
標準ノードの組み合わせであれば、プログラミング言語を1行も記述することなく条件分岐やデータの加工処理を直感的に設計できます。
ただし、独自のロジックや複雑なデータ変換が必要な場合はコードを記述する「Codeノード」を使うケースもあり、高度な処理をすべて無コードで完結できるわけではない点に注意が必要です。画面上の標準コンポーネントを組み合わせるだけでAIアプリの動作フローは完成しますが、高度な外部連携を行う場合は追加の設定が必要となる場合があります。
プログラミング不要で開発を進められる主なメリットは、以下の通りです。
- 専門的なコーディング技術や開発スキルが不要
- 直感的なGUIによって開発スピードが向上
- 要件変更に応じた柔軟なワークフローの調整
ただし、外部の複雑なシステムと連携させる際には一定の仕組みを理解しておく必要があり、事前にAPI連携の要件を確認しておくと安心です。
独自の高精度なRAGシステムを構築できる仕組み
Difyには、外部データベースの情報を検索して生成AIの回答を補完するRAGシステム（検索拡張生成：外部データから関連情報を検索して回答の精度を高める技術）を構築できる機能が備わっています。
PDFやWordなどのテキスト形式の資料をアップロードするだけで、複雑なデータベース構築をせず回答システムを立ち上げられますが、画像化された文字は正確に読み取れない点に注意が必要です。
アップロードされたテキストデータはシステム内で自動的に適切なサイズに分割され、高度な検索アルゴリズムに適合する形でデータベースに格納されます。
RAGシステムを構築する際に、Difyが自動で処理する主なプロセスを、以下にまとめました。
- アップロードされた長文テキストの自動分割処理
- 検索効率を高めるためのベクトルデータへの変換
- 質問に対して最も関連性の高い情報の高速な抽出
これらの複雑な処理をノーコードで自動実行できる点は、専門知識がなくても高精度な検索システムを構築できるDifyならではの大きな魅力と言えます。
「Dify」の検索需要・市場動向トレンド
データ自動更新日: 2026-10-01過去1年間で最も検索されたピーク時を100とした現在の相対数値
直近4週間と前月の検索ボリュームの平均比較増減値
47都道府県別の関心度一覧
| 地域名 | 関心度指数 |
|---|---|
| 東京都 | 100 |
| 神奈川県 | 50 |
| 大阪府 | 41 |
| 石川県 | 34 |
| 千葉県 | 33 |
| 愛知県 | 30 |
| 埼玉県 | 28 |
| 香川県 | 28 |
| 京都府 | 27 |
| 福岡県 | 27 |
| 静岡県 | 25 |
| 長野県 | 25 |
| 富山県 | 25 |
| 鳥取県 | 23 |
| 宮崎県 | 22 |
| 滋賀県 | 22 |
| 沖縄県 | 22 |
| 兵庫県 | 21 |
| 岡山県 | 21 |
| 宮城県 | 21 |
| 茨城県 | 20 |
| 広島県 | 20 |
| 岐阜県 | 20 |
| 高知県 | 19 |
| 福井県 | 19 |
| 群馬県 | 19 |
| 島根県 | 19 |
| 北海道 | 19 |
| 三重県 | 19 |
| 奈良県 | 19 |
| 熊本県 | 17 |
| 山形県 | 16 |
| 山口県 | 16 |
| 佐賀県 | 16 |
| 大分県 | 16 |
| 栃木県 | 15 |
| 青森県 | 13 |
| 山梨県 | 13 |
| 新潟県 | 13 |
| 岩手県 | 13 |
| 長崎県 | 13 |
| 福島県 | 13 |
| 愛媛県 | 12 |
| 和歌山県 | 11 |
| 秋田県 | 11 |
| 鹿児島県 | 11 |
| 徳島県 | 0 |
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📰「Dify」に関する注目トピック・最新ニュース
想定年収と求人倍率（2026年10月1日時点）
Difyの想定年収・求人倍率の市場観測
- 求人倍率 12.04 倍。求人倍率が極めて高く、慢性的な人材不足が続いている領域です。応募者にとっては選択肢が広く、企業側の競争が強い市況です。
- 想定年収はカテゴリ平均（538万円）を約88万円上回り、専門性や希少性に対する評価が高い領域です。
- 本キーワード単体の市場統計が限定的なため、最も近い関連職種の数値を参考値として表示しています。実際の数値とは差が出る可能性があります。
数字の読み方について
求人倍率＝ 求人数 ÷ 求職者数（その職種で転職活動をしている人数）。
1.0 を超えると「求職者 1 人に対して 1 件以上の求人がある」状態で、数字が大きいほど企業側が人材を求めている状況を示します。
IT・デジタル領域は全体平均より高い水準で推移する傾向があり、目安として 2.0 倍を超える職種は人材不足が顕在化していると言われます。
このページの想定年収は、転職市場で公開されている職種別年収統計に基づく中央値水準を表示しています。
実年収は経験年数・地域・企業規模・スキル深度・担当範囲によって大きく変動します。
関連職種からの推計値の場合は、より近しい職種の値を参考として掲載しています。
Difyの想定年収・求人倍率の月次推移
各月の最終週時点のデータです。前月比は直前の月との差分を示します。
| 月 | 想定年収 | 前月比 | 求人倍率 | 前月比 |
|---|---|---|---|---|
| 2026年5月 | 569万円 | — | 10.68倍 | — |
| 2026年6月 | 569万円 | 前月比 ±0 | 10.68倍 | 前月比 ±0 |
| 2026年7月 | 557万円 | 前月比 -12万円 | 10.67倍 | 前月比 -0.01倍 |
| 2026年8月 | 600万円 | 前月比 +43万円 | 11.06倍 | 前月比 +0.39倍 |
| 2026年9月 | 600万円 | 前月比 ±0 | 11.26倍 | 前月比 +0.20倍 |
Difyのビジュアルワークフローでできること
Difyのビジュアルワークフローは、ノードと呼ばれる機能パーツを画面上で接続しながら、処理の順序や条件分岐を組み立てる開発手法です。ここでは、ワークフロー上でノードを操作する具体的な流れや設定・テストで確認すべき項目について、詳しく紹介します。
ワークフロー上で行う主な操作と、それぞれの具体的な内容をまとめた一覧表は以下の通りです。
| 操作項目 | 具体的な内容 |
|---|---|
| ノードの接続 | ドラッグ＆ドロップでノード同士を線でつなぎ、処理の順序を定義 |
| 条件分岐の設定 | 質問内容や変数の値に応じて処理を分岐 |
| 動作テストと調整 | プレビュー画面で入出力を確認し、必要に応じて設定を見直す |
表にまとめた通り、ビジュアルワークフローではノードの接続から条件分岐の設定、動作確認までを画面上の操作だけで進められます。次の項目から、それぞれの操作について、順を追って詳しく解説する流れです。
直感的な操作でAIアプリを構築する
ビジュアルワークフローでは、画面上で「ノード」と呼ばれる機能パーツをドラッグ＆ドロップで配置して繋ぎます。この操作方法によって、処理の流れや条件分岐を視覚的に把握しながら構築を進められる点が特徴です。
標準ノードを組み合わせる範囲であれば、プログラミング言語を用いた難しいコーディング作業は発生せず、非エンジニアの方でもドラッグ＆ドロップを中心とした簡単な操作で開発できます。
直感的な操作でAIアプリを構築する主なメリットは、以下の通りです。
- 画面上のGUIによる直感的なドラッグ操作
- 条件分岐や変数の処理を視覚的に理解できる構造
- 構築したフローの変更や修正の即時反映
作成したワークフローの変更や修正も、画面上のパーツを動かすだけで柔軟に対応できますが、変更内容によってはモデルやプロンプト、変数、連携設定を見直し、テストで動作を確認しておく必要があります。開発からデプロイまでの手順を短縮できる点が、このプラットフォームならではの特徴です。
多様なAIモデルを切り替えて活用する
Difyは単体で独自のAIモデルを内包しておらず、外部のLLMをAPIで接続する接続型プラットフォームです。Dify Cloudが提供するモデルやクレジットを使う方法に加え、任意のモデルを使いたい場合は自分のAPIキーを登録することによって、多様なモデルを自由に選択してアプリの頭脳として稼働させられます。
これにより、特定のAIモデルに依存することなく、コストや回答精度に応じた最適なモデルを切り替える運用支援が実現します。例えば、日常的な業務には軽量なモデルを割り当て、複雑なデータ分析には高性能なモデルを組み合わせる運用が可能です。
API接続できる主なモデルや特徴は、以下の通りです。
- OpenAIが提供するGPTモデルの接続
- Anthropicが提供するClaudeモデルの接続
- Googleが提供するGeminiモデルの接続
各モデルのAPI設定や利用状況の管理画面も統一されており、システム運用の手間を削減できます。複数のAIモデルの特性を活かした柔軟なワークフロー設計が、業務の効率化を力強くサポートする仕組みです。
ナレッジ取得ノードで検索機能を実装する
Difyのワークフロー内では、アップロード済みの社内資料を「ナレッジ取得ノード」に接続するだけで、RAGシステムをアプリの回答フローへ組み込めます。文書の分割や検索の基本的な仕組みは前述の通りですが、ここではワークフロー上での活用方法を紹介する方針です。
ナレッジ取得ノードは、ユーザーの質問内容と関連性の高い文書の断片を検索して取り出し、LLMノードへ引き渡す役割を担います。検索結果をどこまで参照させるかは、取得件数やスコアのしきい値といった設定で調整できる仕組みです。
ワークフロー上でRAGを組み込む際は、以下の項目を設定できます。
- ナレッジ取得ノードで検索対象とするデータベースの選択
- 回答に引用する検索結果の件数やスコアのしきい値
- 検索結果が見つからない場合の代替応答の設定
ナレッジ取得ノードが検索した文書をもとにLLMが回答を生成するため根拠のある回答を作りやすくなりますが、検索漏れや誤検索、モデル自体の誤推論による誤回答が残る点には注意が必要です。回答の正確性を高めるには、検索設定の調整や生成結果のテストを重ねる運用が欠かせません。
Difyにおける2つの提供形態を比較する
Difyには、手軽にオンライン上で利用できるクラウド版（SaaS）と、自前のインフラ環境にデプロイするセルフホスト（OSS）版の2つの提供形態が用意されています。双方の強みや導入に必要な条件には、いくつかの明確な違いが存在する仕様です。
自社のセキュリティポリシーや運用リソースに合わせた適切な方法を選択するため、それぞれの違いを把握しておくと役立ちます。
クラウド版とセルフホスト版の主な違いをまとめた比較表は、以下の通りです。
| 比較項目 | クラウド版（SaaS） | セルフホスト版（OSS） |
|---|---|---|
| 初期導入コスト | 不要（アカウント作成のみ） | サーバー構築費用や人件費 |
| サーバー管理 | 不要（すべて運営が保守） | 必要（自社で保守・運用） |
| データセキュリティ | 外部サーバーへの送信あり | Dify本体は自社内で完結。外部モデル利用時は送信先の確認が必要 |
| カスタマイズ性 | プランごとの制限あり | ソースコードの自由な改変が可能 |
このように、導入の容易さを優先するか、データ管理の安全性を重視するかによって、選択肢が分かれます。それぞれの提供形態が持つ具体的な特徴について、詳しく確認していきます。
手軽に始められるクラウド版
クラウド版は、Difyの公式サイトでアカウントを作成するだけで、すぐにAIアプリの構築を開始できる提供形態です。面倒な初期設定が不要なため、開発リソースが限られている企業でも迅速に導入できます。
プランごとに利用可能な機能やクレジットに制限がありますが、手軽にPoC（概念実証：システムやアイデアの導入前に行う簡易的な検証プロセス）を回したい場合に適した選択肢です。初期費用を抑えつつ、まずはスモールスタートでAIツールを試したいケースに向いています。
クラウド版を利用する主なメリットは、以下の通りです。
- ブラウザのみで完結するため初期の環境構築コストがゼロ
- システム保守やセキュリティアップデートが自動で適用
- 無料のフリープランから段階的にアップグレードが可能
サーバーの運用保守をDify側に一任できるため、インフラの専門知識を持つ人材がいない組織でも安心して運用できます。ただし、機密性の高い社内データを扱う際には、事前にセキュリティポリシーとの整合性を確認しておく必要があります。
社外のサーバーへデータを送信する仕様上、セキュリティ要件が厳しいエンタープライズ用途では導入が難しいケースも存在する仕様です。
自社サーバーで運用するセルフホスト版
セルフホスト版は、自社が管理するサーバーやクラウドインフラに、Difyのシステム一式をデプロイして運用する形態です。オープンソースとして公開されているプログラムをDockerなどの仮想化技術を用いてインストールします。
セルフホスト版のシステム要件について、Dify公式ドキュメントの記載は次の通りです。
Dify は Docker Compose 2.24.0 以降を必要とします。
出典:Dify Docs デプロイ・クイックスタート
つまり、Dockerを用いたセルフホスト構築を検討する際は、事前にDocker Composeのバージョンを確認しておく必要があります。
Dify本体やアップロードしたナレッジデータの保存先を自社インフラ内に置ける点が特徴ですが、外部のLLMや埋め込みモデル、外部ツールと接続する構成では、プロンプトや検索文書の一部が接続先の各プロバイダーへ送信される点に注意が必要です。厳しいセキュリティ要件を持つ企業は、利用するモデルプロバイダーやネットワーク経路、アクセス制御、保存・ログ設定を個別に確認しておくと安心につながります。
セルフホスト版を選択する主な理由は、以下の通りです。
- Dify本体とナレッジデータの保存先を自社インフラ内に配置可能
- サーバーのスペックをスケールアップして大量処理に対応
- コミュニティ版であればプラットフォーム自体の利用料が無料
このように、Dify本体のインフラを自社でコントロールできる自由度の高さが強みですが、安全性を確保するには接続するモデルやツールごとの設定確認も欠かせません。サーバーの構築や定期的なバージョンアップデート作業も自社の運用メンバーが保守する必要があります。
インフラ運用に伴うコストや保守の手間、外部接続時のデータ送信範囲を踏まえた上で、計画的にデプロイ作業を進める形です。
Difyの利用にかかる二層構造の料金体系
Difyの利用にあたっては、Dify自体を使うためのプラン費用と、接続する外部LLMの利用料という2つのコスト軸を理解しておくと役立ちます。
ただし、実際に発生する費目は選ぶプランや構成によって異なり、無料プランやDify側のクレジットで賄える範囲やセルフホストのCommunity版のようにDify側の費用が発生しない場合もある仕様です。また、Dify Cloudのメッセージクレジットを利用する場合はDifyへの支払いとなる一方、自分のAPIキーを登録する場合は各モデル提供元への支払いとなるため、構成によって、請求主体も変わります。
Difyの利用にかかる主なコスト軸を整理した要約表は、以下の通りです。
| コスト区分 | 詳細内容 |
|---|---|
| Dify側の費用 | クラウド版の有料プラン費用。無料プランやCommunity版セルフホストでは発生しないケースもある |
| 外部LLMの接続コスト | 接続するOpenAIなどのモデルごとに発生するAPIトークン利用料（埋め込みや再ランキング用のモデル利用料を含む場合がある）。外部モデルを利用しない構成では発生しない |
このように、実際に発生するコストは選択するプランや接続する外部モデルの有無によって変わるため、契約前に自社の利用構成を確認しておくと想定外の支出を避けやすくなります。それぞれのコスト要素について、具体的な特徴を詳しく確認していく内容です。
プランごとに異なる月額費用
Difyをクラウド環境で利用する場合、選択するプランに応じて異なる月額の利用料が発生します。初期費用を抑えて簡易的な動作テストを行えるフリープランから、チーム開発に適した上位プランまで複数の選択肢が用意されている仕組みです。
プランをアップグレードすることによって、構築できるアプリケーションの数やデータをインポートできるデータベースの容量上限が緩和されます。また、無料プランにおいてはメッセージクレジットの消費量に制限が設けられている点に注意が必要です。
クラウド版で選択可能な主なプラン体系は、以下の通りです。
- メッセージクレジットやアプリ数などに利用上限がある無料のSandboxプラン
- チームでの実用的な運用に適した有料プラン
- 大規模なデータ処理や高度な連携に対応したエンタープライズプラン
セルフホスト版を利用する場合でも、Community版であればプラットフォーム自体のライセンス費用は発生しません。ただし、インフラの維持に必要なサーバー代や保守運用のためのエンジニアの人件費といった間接的なコストを考慮する必要があります。
外部LLMのAPIトークン利用料
Difyは独自のAIモデルを内包していないため、アプリケーションの挙動を制御する脳として外部のLLMを接続して動かす構成が可能です。自分のAPIキーを登録して外部モデルを利用する構成では、Difyの月額利用料とは別に、APIキーを経由して連携させた各AIモデルの提供元に対して利用料を支払う仕組みです。
これは、AIとのやり取りで送受信される文字量（トークン数）に応じて課金される従量課金制のコスト体系となります。自分のAPIキーを利用する場合は、開発者自身が各AIモデルのAPIキーを個別に発行し、Difyのシステム管理画面に登録して運用する形です。
DifyとAPI連携が可能な代表的な外部AIモデルは、以下の通りです。
- OpenAIが提供する各種GPTモデル
- Anthropicが提供するClaudeモデル
- Googleが提供するGeminiモデル
APIの利用料金は各AIモデル提供会社の規約に従って変動するため、利用頻度やデータ処理量に応じたコスト試算が求められます。特に長大な資料をRAGシステムに読み込ませて頻繁に検索を実行するような運用では、APIトークンの消費が急増しやすい性質を理解しておく形です。
DifyでAIチャットボットを作成する手順
Difyを用いたAIチャットボットの作成は、あらかじめ用意された手順に沿って直感的に進められます。ここでは、プラットフォーム上で実際に独自のチャットボットを構築してリリースするまでの具体的な流れを事前に把握しておくと役立ちます。
チャットボット構築における全体のステップと作業内容は、以下の通りです。
| 作成ステップ | 具体的な作業内容 |
|---|---|
| 1. モデルの利用方法を確認 | Dify提供モデルの利用可否や外部AIモデルのAPIキー登録要否を確認 |
| 2. ワークフロー設計 | ドラッグ＆ドロップで機能ノードを接続 |
| 3. テストと公開 | デバッグによる確認とWebアプリとしてのリリース |
ここでは、チャットボット作成における各手順の詳細について、実際の画面操作を踏まえながら順を追って解説していきます。
外部サービスとの接続を設定する
最初のステップとして、Difyのアカウント設定画面でAIモデルの利用方法を確認します。Dify Cloudではプランに応じてDify提供のシステムモデルプロバイダーやメッセージクレジットを利用できる場合がありますが、任意のモデルを使いたい場合や利用量を増やしたい場合は、使用したい外部AIモデルのAPIキーを個別に接続する流れです。
自分のAPIキーを登録する場合は、設定画面の「モデルプロバイダー」から利用するサービス（OpenAIやGoogleなど）を選択してキーを入力します。契約や課金の条件は接続先のサービスごとに異なるため、事前に各サービスの利用規約を確認したうえで有効なAPIキーを発行しておく必要があります。
APIキーを登録する際に確認・注意しておくべき事項は、以下の通りです。
- 接続先サービス（OpenAIなど）の契約内容や課金条件の確認
- 管理画面から取得したAPIキーの安全な管理（記事やチャット、画面共有への露出を避ける）
- 各サービスの利用料金や支払い情報の登録状態
APIキーは第三者に渡ると不正利用につながる機密情報のため、環境変数やDifyの設定画面など安全な方法で管理し、外部に公開しない運用を徹底する必要があります。自分のAPIキーを登録する場合、登録が完了するとDify上で対象のAIモデルを自由に選択して呼び出せる状態に整います。
画面上でワークフローを設計する
APIキーの接続が完了した後は、チャットボットがユーザーの質問に対してどのように返答するかをビジュアル画面で設計する段階です。画面上に並ぶアイコンパーツを繋ぐだけで、会話の流れを簡単に制御可能です。
質問の意図を判定して別々の返答を返す「条件分岐」や特定の社内ドキュメントを検索させる「RAG機能」をドラッグ操作で配置できます。プログラミングのコードは記述せず、視覚的なフローチャートを描くように配置するプロセスです。
ワークフローの設計で配置する主な機能ノードの役割は、以下の通りです。
- 開始ノード：ユーザーからのメッセージを受け取る起点
- LLMノード：接続された外部AIモデルを呼び出してテキストを生成
- ナレッジ取得ノード：アップロード済みの社内ドキュメントを検索
ノード同士を矢印の線で結びつけることによって、データが流れる順番を直感的に定義でき、複雑な条件分岐も画面上で把握しやすくなります。
テストを実行してアプリケーションを公開する
ワークフローの設計が一段落したら、実際に作成したAIチャットボットが想定通りに動作するかを確認します。右側のプレビュー画面でテストを行い、意図しない返答やエラーが発生しないかを検証する仕組みです。
動作テストで問題が解消されていることを確認できたら、公開範囲や認証設定を確認したうえで、画面右上にあるボタンから公開処理を実行します。これにより、自社専用のAIアシスタントがWebアプリとして利用できる状態です。
テストから公開に至るまでの確認項目を、以下にまとめました。
- 想定通りの回答がAIから返ってくるかの応答チェック
- 設定したRAGのナレッジデータベースが正常に検索されるかの確認
- 公開後のWebアプリケーション用URLの動作検証
- 公開範囲・認証設定やナレッジに含まれる機密情報の確認
公開後に発行される専用のURLは、社内資料など機密性の高いナレッジを扱う場合、意図しない第三者に共有されないよう注意が必要です。用途に応じて社内限定でアクセスできる公開方法や認証設定を選んだうえで共有すれば、専門的なシステムを持たない他のメンバーのPCやスマートフォンからも安心してボットを利用できます。
Difyとはに関するよくある質問
Difyを利用する際にプログラミング知識は必要ですか?
Difyはプログラミングの知識を必要としないノーコード設計のプラットフォームです。ドラッグ＆ドロップによる視覚的な操作でワークフローを組み立てられるため、非エンジニアの方でも直感的にAIアプリを構築できます。
ただし、外部のシステムとAPI連携を行う際などには、一部でITに関する基礎知識が求められるケースを把握しておくと安心です。
Difyで構築したアプリのセキュリティ対策は万全ですか?
セキュリティレベルは、クラウド版かセルフホスト版か、外部LLMやツールへ接続する構成か、認証・公開設定やログの運用方法によって変わるため、Dify自体が万全な保護を保証しているわけではありません。クラウド版では外部のサーバーへデータを送信する仕様のため、扱うデータの機密性に応じて利用可否を検討する必要があります。
より厳格に管理したい場合は、セルフホスト版を選び、接続する外部モデルやツールへの送信範囲、アクセス制御、ログ設定を個別に確認する運用が効果的です。導入を判断する際は、公式サイトの利用規約やプライバシーに関する情報も併せて確認しておくと安心です。
Difyは日本語に対応していますか?
Difyは日本語に標準で対応しています。管理画面のメニュー表示や操作説明だけではなく、チャットボットが応答する言語としても日本語を問題なく選択可能です。
日本語のテキストデータをRAGのナレッジとして登録・インデックス化し、検索結果を回答に参照させる機能も備わっていますが、日本語の応答品質や検索精度は選択するモデルや文書の品質などの構成によって変わります。
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