生成AIの急速な進化によって、ビジネスにおけるAI活用がますます現実的なものとなっています。文章生成や要約、コード作成などの作業がAIによって自動化される中で、これらのAIを業務に応用したいと考える企業が急増しています。しかし、その一方で、AIツールの導入にはプログラミング知識が求められ、多くの現場で導入のハードルが高いという課題が存在していました。
このような背景の中で登場したのが「Dify」です。Difyは、ノーコードでAIアプリケーションを構築できる画期的なオープンソースツールです。エンジニアでなくてもChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）を活用したツールを直感的に作ることができるため、注目を集めています。
キーワードの概要と定義
Difyは、LangGenius社が開発したオープンソースのプラットフォームで、ノーコードでAIアプリの構築が可能です。
サポートされている大規模言語モデルには、GPT-4（OpenAI）、Claude 3（Anthropic）、Gemini（Google）、Llama 2（Meta）などがあり、プロジェクトごとに最適なモデルを選ぶことができます。
また、クラウドサービスとしての利用と、オンプレミス環境への自己ホストの両方が可能で、企業のニーズに合わせた柔軟な導入ができます。
具体的な使い方や事例
Difyでは、以下のようなAIアプリを簡単に構築できます：
なぜ注目されているのか
Difyが注目される理由は主に以下の3点です：
- ノーコードでAIアプリを構築できるため、非エンジニアにも扱いやすい
- 複数の大規模言語モデルと連携できる高い柔軟性
- オープンソースであるため、企業が独自にカスタマイズ可能
他ツール・他手法との違い
| ツール | 特徴 |
|---|---|
| Dify | ノーコード、オープンソース、複数LLM対応、RAG構築が簡単 |
| LangChain | Pythonで柔軟なワークフローを構築、開発者向け |
| Flowise | ビジュアル設計が中心、プロンプトの流れが可視化しやすい |
注意点・よくある誤解
- Difyのクラウド版では、アップロードしたデータが外部に保存されるため、機密情報を扱う場合は自己ホスト環境を推奨します。
- インターフェースの一部やドキュメントが英語で提供されているため、完全な日本語対応ではありません。
- Difyは汎用型プラットフォームであるため、業務に応じたプロンプト設計や設定が必要です。
- データは通信時および保存時に暗号化されています。
- 生成AIの出力内容には誤情報が含まれる場合があるため、業務活用時には事前の検証とファクトチェックが必要です。
まとめ
Difyは、AIアプリ開発のハードルを下げ、より多くの人が生成AIを活用できる環境を提供します。特に中小企業やスタートアップにとっては、迅速かつ低コストでAI導入が可能な点で、大きなメリットがあります。生成AIの民主化を目指す第一歩として、ぜひDifyの導入を検討してみてください。
次回予告
次回の【Dify連載02】では、「Difyの基本機能とUI構成を完全解説」と題して、実際の画面や操作を交えて、Difyの操作方法を詳細にご紹介します。
