--- > [!NOTE] 目次 ```table-of-contents title: minLevel: 0 maxLevel: 0 includeLinks: true ``` --- > [!NOTE] リスト掲載用文字列 - [Difyを持ち上げすぎ？現場で見えた『本音』とリアルな“落とし穴”｜株式会社みんてく](https://note.com/minteku/n/n10f8e1d87ae8)【note（ノート）】(2025年05月23日) --- > [!NOTE] この記事の要約（箇条書き） - Difyは、ノーコードでAIアプリを構築できるツールとして注目されている。 - 趣味利用ではクラウド版が手軽だが制限があり、より自由な利用にはSelf-Hostingが推奨される。 - 業務利用では、有料プランや承認プロセスを避けるため、Google CloudやAWSなどでのSelf-Hostingが費用対効果と自由度を両立しやすい。 - Difyの最大のメリットは、専門知識不要でAIアプリを素早く作成できる手軽さ、RAG機能による現場密着型アプリ開発、利用ログやトークン消費量の追跡機能、そして多様な外部連携機能である。 - デメリットとしては、複数人での同時編集の困難さ、組織横断利用の制約、ワークフローのバックアップ・履歴管理の手間、開発環境と本番環境の分離が難しい点、Undo機能の不安定さ、セキュリティ面の課題が挙げられる。 - 結論として、Difyは万能ではないが、アイデアを素早く形にしたい、現場主導の小さなDXを推進したい、プロトタイプで試行錯誤したい場合に非常に有効な「最初の一歩」となるツールである。 - 長期運用や厳密な管理が必要な場合はコード実装が優れることもあり、Difyでの迅速なプロトタイピングとコード実装への移行というハイブリッドなアプローチが推奨される。 > [!NOTE] 要約おわり ---  ## Difyを持ち上げすぎ？現場で見えた『本音』とリアルな“落とし穴” [株式会社みんてく](https://note.com/minteku) [Dify](https://dify.ai/jp) 、流行ってますよね？Twitter（X）でも「これが最強！」「Dify使えば何でも自動化できる」なんて絶賛の嵐。・・・本当にそうでしょうか？趣味でゴリゴリ触って、自社のDXにもブチ込んで、ついでにクライアント案件にも投入してきた自分が、煽り気味で  **Difyの「ガチな現実」と「課題感」** を本音でぶった切ります。 [**生成AI、何から始めればいい？導入・運用の超入門セミナー 〜文系でもわかる｜事例紹介と初心者向けプロトタイピング実演〜** *企業と社会の課題解決を支援するインクルーシブデザインスタジオCULUMUと、生成AIの業務活用を支援する株式会社みんてくが* *peatix.com*](https://peatix.com/event/4409347) ## Dify、なぜこんなに話題？ 生成AI時代の「新・オールインワン」としてDifyが急浮上。「誰でもすぐにAIアプリを作れる！」と絶賛されているけど、現場でその"万能感"は本物なのか…？ 一時期 [Coze](https://www.coze.com/)  と比較されがちだったDify、他にも  [Gumloop](https://www.gumloop.com/) などあげたらきりが無いほど AIエージェント・ワークフローを **ほぼノーコード** で作り上げることができる、Webサーバー機能を同梱したAIアプリケーションビルダーです。 人気を博したその理由は、人によって異なると思いますが、ここでは **【趣味・業務】** それぞれの目線で私が思うところを書いていこうと思います。 ## 【趣味編】Difyは本当に“手軽”か？ ### 基本的には手軽だから、迷ったらクラウド版Difyを使ってみて！ 正直、趣味でAIアプリを作るなら、「いつ止まっても笑って済ませる」くらいの軽い気持ちで始めるのが一番です。流行に乗って「ちょっと試してみたいな」と思ったその瞬間、 **dify.aiのクラウド版** を選ぶのも十分アリだと思います。 実際、アカウント登録すればクレジットが付与されて、OpenAIなどの大規模AIを使ったアプリが即日作れますし、「語尾に『ニャン』をつけるだけのアプリ」を、その場でデモとして作って見せるのもお手のものです。 ### 個人で趣味的に使うからこそ、コストゼロを目指したい… クラウド版の良いところは“本当に簡単”な点。 **アカウントは1つだけ・アプリは5つまで** など、さっそく「趣味の幅を狭めてくる」絶妙なリミットが設けられています。たとえば、遊び心で「語尾ニャン」アプリを1個作った時点で、残りはたった4つ。 「手軽さ」をうたう割に、 **ちょっと本気で遊ぼうとするとすぐ壁** にぶち当たる、これがDifyクラウドの“優しさ”であり“厳しさ”です。チームで開発したい場合は、有料プランへの移行もしくはSelf-Hostingを行いましょう。 **「Dockerくらいなら触れるよ」** という人には、迷わずローカルサーバーへのSelf-Hostingをおすすめしたいです。自宅サーバーや常時稼働するPCでDockerを立ち上げれば、 **アプリ数は実質無限** 。パソコンのスペック次第で「Dify沼」にどこまでもハマれます。 趣味でDifyを使って何かやりたい人には、この「自己責任でどこまでも遊べる」スタイル、けっこう刺さると思います。でも、実際のところ「仕事で使いたい」ニーズのほうが世間では多い気もしています。 その“善し悪し”については、次の見出しに書いていきたいと思います。 ## 【業務編】導入の“罠”と、想像以上に苦しんだ〇〇問題 自社導入の場合も、結局のところ **「クラウド版」か「Self-Hosting」か** の二択で悩むことになります。ただ、チーム開発や本格的な運用を見据えているなら、クラウド版は早晩「有料プラン」の壁に直面するのは火を見るより明らかです。 ### 直ぐに取りかかりたい、だけど近い将来を見据えた計画で 「まずは試してみたい」だけなのに、 **クラウド版の有料稟議や費用対効果の説明を求められる** ――これ、AI導入の現場あるあるじゃないでしょうか。本来なら「まずは手を動かしてみて、そこから改善！」というスタートダッシュが命のフェーズなのに、 **会議や根回しで疲弊して“AI活用の本質”に集中できない** のは、思った以上に致命的です。 **コストを最小限に抑える一歩目** としては、自分のPCでSelf-Hostingしつつ、ngrokなどを使って外部に公開するのが現実的なありえる選択肢。もしくは社内共有サーバーに立てる手もありますが、これらやっぱりセキュリティや運用負荷など面倒も多い。 そこで私がおすすめするのは、 **Google CloudやAWSなどのクラウドサービスを活用してDifyを構築・公開** するパターンです。理想的には認証されたユーザのみが利用できるような基盤が整備された上で運用開始が望ましいですが、そこに時間を掛けても本末転倒なので、まずは初期コストは抑えられますし、Self-Hostingでもディスクのバックアップがあれば安心感があると思います。 ちなみに私自身も、Google Compute Engine上にVMインスタンスを用意してDifyをインストールしました。サーバースペックにさえ気をつければ、 **ユーザー数やアプリ数にほぼ制限なし** 。やっと“Difyの本領”を仕事で発揮できる環境が整ったと実感しました。 ### 巨大なワークフローを避け、小さく作ることの大切さ 業務に関しては、手軽に作れる以外にも、テストのし易さを考慮したメンテナンス性というのも考えなくてはいけません。継続的に改善を行うということは、メンバーが入れ替わっても、ワークフローの意図がはっきりしていて、誰が見ても手を加えやすい状況を作り出すことも大事です。 趣味の一環で作る場合は、自分一人が分かればいいかもしれませんが、仕事で使用する場合は、自分以外がいかに開発しやすいかを念頭に置くのも大事です。 そこで、やりたい処理を1つの大きなワークフローに全部ぶち込むのではなく、ワークフローを細かく分割し、責任の所在をはっきりさせるワークフローの作成がポイントになります。そのため、1つのアプリを作りたい場合でも、責任毎にワークフローを作ったらあっさり5つ程度できあがる、ということはよくあります。 より本格的でスケーラブルな運用方法も世の中にはありますが――このあたりは、また別の機会にご紹介します。 [**生成AI、何から始めればいい？導入・運用の超入門セミナー 〜文系でもわかる｜事例紹介と初心者向けプロトタイピング実演〜** *企業と社会の課題解決を支援するインクルーシブデザインスタジオCULUMUと、生成AIの業務活用を支援する株式会社みんてくが* *peatix.com*](https://peatix.com/event/4409347) ## Dify最大のメリットはココ！ ### 「ノーコードでAIアプリを作れる」という圧倒的な手軽さ Difyの最大の強みは、「 **ノーコードでAIアプリを作れる」という圧倒的な手軽さ** に尽きます。 専門的なプログラム知識がなくても、エンジニアリソースの調整や稟議とは無縁で、 **現場を知る人が自分で"使えるもの"を作れる** ――このスピード感、今のAIツール界隈でもなかなかありません。 特に便利なのが、 **ワークフロー構築のシンプルさ** 。 「このAIでこう処理したい」を、まるでレゴブロックを繋ぐ感覚で直感的に実現できます。しかも **チャットUIも標準搭載** なので、作ったその場でサクッと試せる。 「わざわざ新しく画面を作る工数も不要」→「すぐに社内外で使ってもらえる」、この即効性は他にはない魅力です。 ### RAG機能搭載だから一般論で終わらない、業務アプリが可能に また、Difyはただの"お手軽ノーコードツール"では終わりません。 **RAG機能** も搭載されており、自社独自の業務マニュアルや専門用語など、「自分たちだけの知識」をAIに組み込んだアプリも作れます。 **一般論で終わらせない、"現場密着型"のAIアプリが実現できる** というのは、本当に大きなポイントです。 ### 利用時のログや消費トークンの追跡など管理が可能 さらに、 **ユーザーの利用ログやトークン消費量も監視できる** ので、「どこでつまずいたか」「どれくらいコストがかかっているか」といった運用面の振り返りもラクラク。トラブルが起きた時も、OpenAIなどのモデルごとの挙動やコストをすぐに検証できるので、現場での“問題解決力”もグッと上がります。 ### 流行の追従と充実したマーケットプレイス そして今話題の **AIエージェントやMCP** へのキャッチアップも速い。 標準機能だけでなく、コミュニティも参加する **マーケットプレイスから追加機能（MCPサーバーやSlack連携等）もどんどん取り入れられる** ので、「自分たちの業務にフィットするAIアプリ」を常に最新で保てます。 さらには、 **Dify自体がHTTPサーバーとしても機能する** ため、外部アプリや社内システムと連携させて「AIを業務プロセスの一部に組み込む」といった活用も自在です。 **"AIに関する業務ワークフローをDifyで一元管理できる"** のは、他ツールにはない圧倒的なメリットと言えるでしょう。 「現場で本当に"使える"AIアプリを、最速で回していく」。 Difyの"本気の強み"は、まさにここにあります。 ## ぶっちゃけ、Difyのここがダメ Difyには間違いなく「気軽さ」という強みがありますが、 **実際に運用しようとすると“あれ、これどうしよう？”が意外と多い** のも事実です。 ### 悩ましい同時編集 複数メンバーがDify上で同じワークフローを同時編集できるか――正直、現時点で完璧に把握している人は少ないと思いますが、 **「やらない方が安全」という認識が現場のリアル** 。 結果として、試行錯誤したい時はワークフローを複製して別名でコピー…なんて運用になりがちですが、 **似たようなワークフローが乱立しがち** で、管理画面の一覧性もそれほど高くはありません。" **スッキリ管理"は工夫が必要** です。 ### 組織横断の利用 組織横断で使いたい場合の柔軟性も微妙です。 ワークフローが「どの組織に属するものなのか」は **タグ管理のみ** 。招待メンバーを組織ごとにグループ化することもできません。親会社・子会社・関連会社が一つのDify環境を使うと、開発・運用の切り分けは **「自分たちでなんとか工夫するしかない」** という現実が待っています。 ### 作成したワークフローのバックアップ さらに、 **バックアップや履歴管理の面倒さ** も見過ごせません。 エクスポートできるのはDSL（設定ファイル的なもの）のみ。 普段から「こまめに保存したい」派の人なら、 **地道に手動でDSLを書き出す運用** を覚悟する必要があります。 感覚的には、 **“みんなでWordやExcelを排他的に編集する”イメージに近い** ので、誤操作リスクやバックアップの手間が絶えません。 ### Undoで作成したブロックが消える… これは、私だけかもしれませんが、LLMブロックを書いている最中に、プロンプトを記述していたものをUndoで1つ前に戻したかっただけなのに、（おそらく何かに気を取られマウスクリック位置的な問題で）LLMのブロック自体がUndoされて消えることがあります。頑張って記述したプロンプトや構造化された戻り値を書いているときにそれが発生すると、珈琲でも淹れて少しばかり心を落ち着かせる時間が必要になります。 ### 常に本番環境？ 運用を見据え開発を進めていくと、 **本番・開発といった環境の概念がないこと** も困った状況を作ります。基本的にDifyの環境は“1つ”なので、 **うっかり本番に手を入れて壊すリスク** があります。 「人間は必ずミスをする」前提で、本番用・開発用にDify環境自体を物理的に分ける…という"アナログ"な対策が必要になりがちです。 **セキュリティ面** もやや心もとない部分があります。 ブラウザベースでURLを知っていれば誰でもアクセスできる仕様のため、「本当に使ってほしい人だけ」に限定したい場合は、 - ワークフロー内で合言葉的なパスワードを仕込む - Difyはバックエンド専用として使い、UI部分は別途自作する **気軽に始められる反面、いざ本格運用しようとすると「想定外の落とし穴」が次々と出てくる――それがDifyのリアルな"ダメなところ"** と言えるでしょう。 「ちょっと使う分には最高。でも、いざ組織で活用しようとした瞬間から"現場の知恵"が問われる」、それがDifyです。 ## 結論：Difyは“万能”じゃない。でも、ここだけは評価したい Difyは、決して「何でも解決してくれる夢のツール」ではありません。どんなサービスにも向き・不向きがあり、Difyも例外ではないです。 **長期運用やシビアな要件管理が必要なプロダクト開発であれば、結局はプログラミングやテストコードによる厳密な実装が勝るシーンも多い** 、これは正直な実感です。 実際、LLM時代の今は「仕様やテストをきちんと用意すれば、LLMが十分な品質のコードまで生み出してくれる」世界になりました。 その意味で、「最初から全部Difyで作り切る」よりは、「 **Difyで頭の中のアイデアをまず素早くカタチにしてみる** 」→「運用が安定したらコード実装に落とし込む」といった **ハイブリッドな進め方が今っぽい** と感じています。 特に、「要件が固まりきらない」「まずは試したい」「プロトタイプを現場で回して学びたい」という段階なら、 **Difyの“素早く作ってすぐ試せる”手軽さ** は大きな武器です。 「本当に必要なアプリ」を見極めるための実験場として、Difyほど心強い存在はないかもしれません。 結局のところ、 **「Difyは万能じゃない。でも、“最初の一歩”を爆速で踏み出したい時、この使い勝手の良さは圧倒的」** これが現場でDifyを使い倒してきた私の正直な評価です。 あなたの現場でも、ぜひDifyの“スピード感”と“気軽さ”を最大限に活かしてみてください。 ## Dify選定で迷うあなたに—どんな人・会社に向いてる？ ここまでDifyのリアルなメリット・デメリットを煽り気味に語ってきましたが、「で、結局どんな人や会社がDifyに向いてるの？」と疑問を持つ方も多いはず。 私なりにまとめると、 **Difyが“刺さる”のは、こんな方や組織** です。 - **アイデアをすぐに形にして試したい人・チーム** - 頭に浮かんだ業務改善のアイデアや、AI活用の可能性を「まずはプロトタイプで実感したい」人。Difyのノーコード性と爆速試作力は、最初の一歩を踏み出すハードルを劇的に下げてくれます。 - **エンジニアが手を出しにくい“現場寄り”の課題が多い組織** - 現場メンバー自らが知識や業務フローをDifyに流し込み、自分たちで作ってすぐ使える――こうした“現場主導”のAI活用を進めたい組織にはピッタリです。 - **「開発コスト・リソース調整」に限界を感じている企業** - 「社内エンジニアはいつも多忙」「小さな改善は自分たちで回したい」そんな悩みを抱えているなら、Difyは“ノーコードでもここまでできるのか”という驚きをくれるはず。 - **クラウド／SaaSサービスへの抵抗がなく、Self-Hostingも楽しめる人** - クラウド版の手軽さを使い倒すも良し、Dockerでローカルサーバーをガッツリ構築するも良し。「まずは小さく始めて、上手くいったら拡大」というアジャイルな運用が好きな方にもおすすめです。 - **“100点のシステム”ではなく“60点でとにかく早く試せる仕組み”を求める現場** - 本番運用を前提にガチガチの管理・運用が必要な場合は苦労も多いですが、「まずはやってみる」「現場で学びながら育てる」タイプのPJにはDifyの“柔らかさ”が活きます。 逆に、「複数組織をまたぐ複雑な運用管理」や「厳密な本番・開発環境分離」「数年単位の大規模運用」「高いセキュリティ要求」などが必須な現場には、Difyはややフィットしづらい場面もあるでしょう。 **「スピード感重視」「現場発の小さなDX」「失敗しながら学びたい」——そんなあなたやチームには、Difyはまさに“最強の実験場”** です。 流行に流されず、自分たちの「試したい！作りたい！」に正直に。 その一歩を、Difyで踏み出してみてはいかがでしょうか。 ## まとめ：流行りに流されるな！「自分に合うAIツール」の選び方 Difyは間違いなく話題の中心にいるAIツールですが、 **「みんなが使ってるから」「今、流行ってるから」** という理由だけで飛びつくと、思わぬ落とし穴にハマることもあります。 **どんなツールにも“向き・不向き”があり、「自分たちの現場や目的に本当に合うか？」を冷静に見極めることが、AI時代の賢い選択です。** Difyは、 **「まずやってみる」「最初の一歩を爆速で踏み出す」** という場面では、これ以上ない手軽さと自由度を提供してくれます。 一方で、本格運用や複雑な現場への対応には、それなりの知恵と運用工夫が必要なのも事実。 **ツールに“万能”を期待しすぎず、Difyならではの強み（爆速プロトタイピング・ノーコード・現場主導の試行錯誤）をうまく活かすことが、満足度の高い導入につながります。** もしあなたが「今の業務を変えたい」「自分のアイデアをすぐに形にしたい」と感じているなら、一度Difyを使って“まずやってみる”価値は大いにあります。そして、Difyで見えた現場の“本当に必要なもの”を、次はコード化して育てていく…そんなハイブリッドな使い方も十分アリです。 **流行に振り回されず、「自分たちに合うAIツール」を主体的に選ぶ。 その目線さえ忘れなければ、AI導入はきっと強い武器になるはずです。** --- ## 生成AI導入の“最初の一歩”をサポート！初心者向けセミナーに登壇します 生成AIに興味はあるけど、何から始めればいいか分からない？ 2025年6月 開催のセミナーで、生成AIの導入・運用を分かりやすく解説します！ **初心者向けに、最新事例や実際の業務に役立つ導入ステップを「CULUMU」と「みんてく」が、実践的な内容を分かりやすくご紹介しますので、 生成AI導入の第一歩を踏み出したい方は、ぜひご参加ください！** [**生成AI、何から始めればいい？導入・運用の超入門セミナー 〜文系でもわかる｜事例紹介と初心者向けプロトタイピング実演〜** *企業と社会の課題解決を支援するインクルーシブデザインスタジオCULUMUと、生成AIの業務活用を支援する株式会社みんてくが* *peatix.com*](https://peatix.com/event/4409347) --- ## 株式会社みんてく > 私たちの社名「みんてく」は、「みんなのテクノロジー」という理念から生まれました。この名前には、世界中の多様な国々、産業、そして事業に向けて、AIを初めとするテクノロジーの力を広く普及させることで、世の中をより豊かで楽しい空間にしたいという私たちの願いが込められています。 株式会社みんてく [**みんてく | 生成AI、Dify、AI開発をサポートします** *私たちの社名「みんてく」は、「みんなのテクノロジー」という理念から生まれました。 AIを初めとする最新技術の活用から、開発* *minteku.com*](https://minteku.com/) Difyを持ち上げすぎ？現場で見えた『本音』とリアルな“落とし穴”｜株式会社みんてく