株式会社renue
renueについて
renueは、AIで業務を実装する会社です
AIコンサルティングから図面AI・広告運用エージェント・コールセンターAIまで、実際に動いているサービスをご覧いただけます。renueが何をしている会社か、まずはサービス一覧からご確認ください。
Difyとは？
Dify（ディファイ）は、ノーコード・ローコードでAIアプリケーションを開発でき、ソースコードも公開されているプラットフォームです。Dify Open Source LicenseはApache 2.0に追加条件を設けたもので、無条件に利用・改変できるという意味ではありません。（出典：Difyの機能、ライセンス原文）プログラミング知識がなくても、チャットボット・RAGシステム・AIワークフローなどを視覚的なインターフェースで構築できます。
GitHubでも多くのスターを集めており（2026年時点）、世界中の開発者・企業に利用されています。日本語UIで操作できます。追加プラグインやドキュメントも含めた全内容の日本語対応を保証するものではありません。（出典：対応UI言語）クラウド版（SaaS）とセルフホスト版（オンプレミス）の両方が提供されています。
Difyの主な特徴
- ノーコード開発：ドラッグ&ドロップの視覚的エディターで、基本的なAIアプリをコードを書かずに構築。独自処理や外部連携ではコード・認証設定等が必要な場合がある
- マルチモデル対応：OpenAIのGPT系、Claude、Gemini、Llama、Mistralなどをモデルプロバイダーのプラグイン経由で管理。利用できるモデルはプラグイン・提供元の契約等によって異なり、用途に応じて切り替え可能（出典：対応モデル、モデル等のプラグイン）
- RAG機能内蔵：PDF等のファイル取り込みやWebページ等のデータソース連携で、検索拡張生成（RAG）対応のチャットボットを構築（出典：取り込み元と処理方法）
- ワークフロー機能：条件分岐・ループ・API連携を含むAIワークフローを視覚的に設計。終了条件や接続先の認証等を設定する（出典：条件分岐等のノード、Loop、HTTP Request）
- APIエンドポイント自動生成：公開したアプリをAPIで呼び出し、自社サービスへ組み込み可能。アプリ用APIキーを発行し、自社バックエンドから認証付きで呼び出す（出典：公開アプリのAPI利用）
- ソース公開・セルフホスト：自社環境で本体と保存データを管理できる。ただし外部のLLM・埋め込みモデル・再ランキング・ツール等を使えば、その接続先にデータを送る。外部送信を避けるには各処理の配置と通信先まで設計・確認する（出典：埋め込み・再ランキング、外部へのHTTP通信、利用条件）
Difyで作れるもの
1. RAG対応チャットボット
社内マニュアル・FAQ・規程などをナレッジベースに登録し、それらの情報に基づいて回答するチャットボットを構築。社内向けヘルプデスク、カスタマーサポート、商品Q&Aなどに活用できます。
2. テキスト生成アプリ
ブログ記事のドラフト、メール文面の生成、翻訳、要約など、入力テキストに対してAIが出力を生成するアプリを構築。テンプレートを定義して品質を安定させることも可能です。
3. AIワークフロー
複数のAI処理を連鎖させるワークフロー。例えば「メールを受信→内容を分類→緊急度を判定→担当者に通知」といった一連の処理を自動化できます。
4. AIエージェント
Web検索、計算、API呼び出しなどのツールを使い分けながら、自律的にタスクを遂行するAIエージェントを構築できます。
Difyの使い方【RAGチャットボット構築6ステップ】
ステップ1：アカウント作成・環境準備
Difyクラウド版（cloud.dify.ai）にアクセスしてアカウントを作成。セルフホストの場合は、公式の要件と手順を確認してDocker Composeで環境を構築します。（出典：セルフホストの準備）
ステップ2：LLMの設定
使用するLLMを設定します。モデルプロバイダーのプラグインを導入し、OpenAI、Anthropic、Azure OpenAI等の接続先に必要なAPIキー・設定を登録します。複数のモデルを登録して切り替え可能です。（出典：モデルを含むプラグイン連携）
ステップ3：ナレッジベースの作成
チャットボットが参照するドキュメントをアップロードします。ファイル形式の例はPDF、Word、テキスト、Markdownです。Notionはオンライン文書連携、Webページはクローラー等のデータソース連携として扱い、必要なプラグイン・認証・対応形式とプランの文書数/容量を確認します。チャンク分割と検索方式を設定して処理し、高品質方式は埋め込みモデルでベクトル化、経済的方式はキーワードによるインデックスを使います。（出典：形式と外部データソース、インデックス方式、文書数・容量）
ステップ4：アプリの作成
「チャットボット」テンプレートを選択し、新規アプリを作成。システムプロンプト（AIの振る舞い指示）を設定し、ステップ3で作成したナレッジベースを紐づけます。
ステップ5：テスト
プレビュー画面で実際に質問を入力し、回答の精度・トーン・引用の正確性を検証。プロンプトやナレッジの設定を調整してチューニングします。
ステップ6：公開・組み込み
テストが完了したら「公開」ボタンでアプリを公開。埋め込み機能でWebサイトに配置したり、API経由で自社システムに組み込んだりできます。APIキーは公開ページに埋め込まず、自社バックエンドで管理します。LINE連携には、例えば第三者製のLine Bot拡張プラグイン（kevintsai/linebot）を用い、LINE公式アカウントのMessaging API、Channel Secret/Access Token、WebhookとDifyのChatflowを設定する方法があります。利用版との互換性と接続先を確認します。（出典：埋め込み機能、API認証、開発者のLINE連携手順）
Difyの料金プラン
| プラン | 料金 | 主な内容 |
|---|---|---|
| Sandbox（無料） | 0円 | 200メッセージクレジット（毎日の付与ではない）、50MBナレッジ、1メンバー |
| Professional | 月払い59米ドル/ワークスペース（税別） | 5,000メッセージクレジット/月、5GBナレッジ、3メンバー |
| Team | 月払い159米ドル/ワークスペース（税別） | 10,000メッセージクレジット/月、20GBナレッジ、50メンバー |
| セルフホスト（Community） | Communityソフトウェアは無料（運用費等は別） | 自社環境で運用。公開コア機能・単一ワークスペース。Difyのライセンス条件が適用される |
上表は2026年9月17日に公式料金ページで確認した条件です。年払いはProfessional 590米ドル/年、Team 1,590米ドル/年（いずれもワークスペース単位・税別）。メッセージクレジットの消費量はモデルによって異なり、実際の会話回数やAPI呼び出し回数とは別です。クレジットを使い切った後は自分のAPIキーで利用でき、提供元の料金がかかります。Communityではサーバー・保守・接続するAPI等の費用を別途見積もります。ライセンスは商用利用自体を禁止していませんが、複数テナント（ワークスペース）での提供や、Difyのフロントエンドでのロゴ・著作権表示の変更等には追加条件があります。SSO等のEnterprise機能もCommunityの無料範囲とは異なります。セルフホストの採否は保存先だけでなく、外部接続と必要な管理機能を含めて検討します。（出典：公式料金・機能、商用利用と追加条件、外部接続）
Difyと他ツールの比較
| 比較項目 | Dify | GPTs | LangChain |
|---|---|---|---|
| 開発方式 | ノーコード/ローコード | ノーコード（新規作成は契約・移行状況による） | コード（Python・JavaScript/TypeScript） |
| カスタマイズ性 | GUIのワークフロー・プラグイン等で拡張 | 指示・Knowledge・Actions等で構成 | コードで処理・モデル・ツール等を組み合わせる |
| RAG | 内蔵（GUI操作） | Knowledgeに登録したファイル。Actionsを設定すれば外部APIからの取得も可能 | コードで実装 |
| マルチモデル | 対応 | ChatGPTで利用可能なモデル（契約・機能等による） | 対応 |
| セルフホスト | 可能 | 不可 | 可能 |
| 向いている人 | 非エンジニア〜エンジニア | ChatGPTユーザー | エンジニア |
Dify活用の注意点
- LLM APIの費用：無料枠やCommunityを使っても、外部モデルの契約・クレジット・API課金は別に確認する。利用量のモニタリングが重要（出典：料金とメッセージクレジット）
- RAGの精度チューニング：チャンクサイズ、類似度閾値、リランキングの設定によって回答精度が大きく変わる。初期設定のままでは不十分な場合がある
- セキュリティ：クラウド版・セルフホスト版のどちらも、保存先、LLM・埋め込み・再ランキング・外部ツールへの送信先と送信内容、アクセス権を確認する。機密データの外部送信を避ける要件では、モデル等も管理対象環境に配置し、通信経路まで確認したセルフホスト構成を検討する（出典：モデルによる処理、外部通信）
- 本番運用：プロトタイプは簡単に作れるが、本番運用では負荷対策・エラーハンドリング・監視体制の整備が必要
まとめ
Difyは、ノーコード・ローコードでRAG対応AIチャットボットやAIワークフローを構築でき、独自の追加条件付きライセンスでソースも公開するプラットフォームです。GUIとプラグインを使うDify、ChatGPT上で構成するGPTs、PythonやJavaScript/TypeScriptで組み立てるLangChainは、必要な処理・権限・開発経験に応じて比較できます。Difyは非エンジニアからエンジニアまで活用できます。なおOpenAIはカスタムGPTの終了・Pluginsへの移行を案内しており、個人アカウントでは新規作成・公開が停止、対象Enterpriseでは2026年12月11日の終了を予定しています。GPTsとの比較では所属ワークスペースの現行条件も確認します。（出典：Difyの利用条件、LangChainのJavaScript版、GPTsの機能と移行案内）まずは無料のSandboxプランまたはセルフホスト版で、社内FAQチャットボットの構築から始めてみましょう。
