【2026年6月版】Difyでできること完全ガイド｜厳選機能5選と導入手順を徹底解説

「DifyでAIチャットボットを作れると聞いたが具体的に何ができるか分からない」「クラウド版とセルフホスト版の違いが判断できない」「Difyを導入したいが自社ドキュメントを読み込ませる方法が不明」——AIチャットボット導入を検討する中小企業からよく届く相談。この記事ではDifyの主要機能5つと料金プラン、他ツール（ChatGPT・Zendesk AI等）との違いを徹底解説し、社内問い合わせボット・営業支援ボットまで用途別の導入手順を紹介する。読み終えたときには、まず無料のクラウド版で1本のチャットボットを作り、社内FAQ10件を学習させて動作確認できる状態になる。

Difyの5つの主要機能

Difyには「チャットボット」「テキスト生成アプリ」「エージェント」「ワークフロー」「RAG（ナレッジベース）」の5機能があり、目的別に使い分ける設計になっている。従業員10名のBtoBサービス企業なら社内FAQ用のチャットボット、従業員50名の営業組織なら提案書テンプレート生成のテキスト生成アプリ、EC事業者なら商品説明を業種別に自動書き分けるワークフローと、業種と規模で選ぶ機能が変わる。「DifyはChatGPTの上位互換」と思われがちだが、実際にはChatGPTとの違いは「自社データを学習させて業務特化型AIを作る基盤である」点にあり、汎用チャットではなく特定業務のAI化に向く。

導入前の業務整理として、自社で「毎日発生する」「時間がかかる」「AIに任せられそう」の3条件で業務を仕分けし、各業務がどの機能に該当するか判定する。判断基準としては、会話が発生するならチャットボット、単発出力ならテキスト生成、複数ステップならワークフロー、社内ドキュメントを参照させたいならRAGを組み合わせる。導入初月はチャットボット＋RAGの組み合わせから始めるのが最も学習コストが低い。

料金プラン比較

Difyには「クラウド版」と「セルフホスト版」の2つの導入形態がある。クラウド版はSaaSとして月額課金、セルフホスト版はDockerで自社サーバー（AWS等）に無料で構築可能。料金は2026年7月時点の公開情報で、為替は1USD=155円換算。

選び方の比較として、月間メッセージ数が5,000件未満で情報漏えいリスクが低い業務ならクラウドのProfessional、月10,000件超か機微情報を扱うならセルフホストのCommunity（無料）を検討する。ただしセルフホストはサーバー運用のエンジニア工数（月10〜20時間、月額換算で3〜6万円）が別途発生するため、社内にインフラ担当がいない中小企業では、初期はクラウド版から始めた方が総コストが低い。従業員30名のIT企業で社内問い合わせボットを運用している事例では、月間3,000メッセージでProfessionalプラン契約、担当者2名で管理という構成が多い。

AIと担当者の役割分担

Difyでチャットボットを組んだ後、AIに任せる範囲と担当者が確認する範囲を明文化しないと精度が安定しない。特に社内問い合わせ用途では、就業規則や労務規程を学習させたRAGが古い情報を返してしまうケースが起きるため、四半期に1度は担当者がRAGの学習データを更新する運用ルールを組み込む。従業員40名の製造業で総務問い合わせボットを運用している事例では、AIが回答する内容を「就業規則の一般的な質問（有給の使い方・慶弔休暇の日数）」に限定し、「個別具体の相談（病気での休職判断・給与査定）」は必ず総務担当者にエスカレーションする設計にしている。

Difyでは「プロンプト」に「回答できない質問は『担当者にお繋ぎします』と返す」というガードレールを設定できる。この設定を最初に組み込むことで、AIが誤った回答を捏造するリスク（ハルシネーション）を抑えられる。導入前に「AIに答えさせない質問」のリストを担当者と合意しておくと、運用開始後のクレームを減らせる。

導入手順の4ステップ

ステップ1：無料アカウント作成とサンプル動作——dify.aiで無料アカウントを作成し、テンプレートから「カスタマーサポートボット」を選択して30分でサンプルを動作させる。この段階でDifyの基本操作（プロンプト設定・LLM選択・公開URL発行）を把握する。

ステップ2：社内FAQ資料の整理——RAGに読み込ませる社内資料を10〜30件抽出し、PDFかMarkdown形式で整理。1ファイル10ページ以内に分割し、章立てを明確にすると回答精度が上がる。この工程は担当者が最低10時間かける前提で計画する。

ステップ3：RAG設定とプロンプト調整——Difyのナレッジベースに資料をアップロードし、チャットボットに紐付ける。プロンプトで「必ずナレッジベースの内容から回答する」「該当情報がない場合は担当者に取り次ぐと返す」を明示。10件の質問で回答精度を検証し、正答率90%を目指す。

ステップ4：社内公開と月次レビュー——SlackまたはTeamsに公開URLを共有して社内公開。月次で問い合わせログを担当者が確認し、誤回答があった質問はRAGに追加または修正する。3ヶ月継続すると社内問い合わせの60〜70%をAIで吸収できる状態になるケースが多い。

失敗パターン3つと回避策

失敗1：RAGに古い資料を読み込ませて誤回答が頻発——就業規則や商品マニュアルが改訂されているのにRAGを更新せず、古い情報を返す事故が起きる。導入時に「四半期に1度、担当者がRAGの内容を実際の資料と突合する」運用ルールを決めておく。また、資料に版数と更新日を必ず記載し、AIが「2025年3月版に基づいてお答えします」と回答冒頭で明示する設定にする。

失敗2：セルフホスト版を選んで運用に破綻する——セルフホスト版は無料だが、Docker・ネットワーク・SSL証明書・バックアップ・アップデート対応で月10〜20時間のエンジニア工数が発生する。社内にインフラ担当がいない中小企業がコスト面だけでセルフホストを選ぶと、半年後にサーバーが落ちて誰も直せない事態に至る。選択基準は「担当エンジニアが1人以上いる」「そのエンジニアが月10時間割ける」を満たすかどうかで判断する。

失敗3：ハルシネーション対策なしで公開して信頼失墜——AIは学習していない情報でも「もっともらしい回答」を捏造することがある。Difyでは「ナレッジベース外の質問には『分かりません』と答える」プロンプト設定と、「回答の根拠となる資料名を必ず明示する」設定の2つを組み合わせて、ハルシネーションリスクを抑える。導入前に必ず「AIが分からないと答えるべき質問」を10件用意し、正しく「分からない」と返せるか検証する。

よくある質問