Difyの使い方｜ノーコードで社内向けAIアプリを作る手順

社内に専任のマーケ担当も情シスも置けないまま、日々の問い合わせ対応や定型業務に追われている。そんな会社の代表や兼任担当者は多いはずです。

「AIを使ってみたいけど、エンジニアがいないから無理だよね」そう思っていませんか。

結論から言うと、Difyというノーコードツールを使えば、プログラミングの知識がなくても社内向けのAIアプリが作れます。

この記事では、Difyの使い方を導入前の準備から公開まで、順番に解説します。

Difyとは？ノーコードでAIアプリを作れる仕組み

Difyでできること

Difyは、ChatGPTやClaudeなどの大規模言語モデル(LLM)を使って、チャットボットや業務フローを画面上の操作だけで組み立てられるプラットフォームです。

社内FAQへの自動回答、問い合わせの一次対応、議事録の要約、資料からの情報抽出など、使い道は幅広いんです。

例えばこんな場面があります。総務担当が1人で全社員からの質問を受けていた会社が、よくある質問をDifyのチャットボットに任せたところ、本来の業務に時間を使えるようになった、というケースもあります。

ノーコードで作れる理由

Difyの画面は、ブロックを並べるような操作で「入力→処理→出力」の流れを組み立てます。コードを書く場面はほとんどありません。

『でも、結局エンジニアじゃないと細かい設定は無理なんじゃ…』そう感じる方もいるかもしれません。

ただ、最初は用意されているテンプレートから始めれば十分です。細かい調整は、使いながら少しずつ覚えていけば大丈夫です。

Dify導入前に準備しておきたいこと

使う目的を1つに絞る

いきなり「社内のAI活用を全部Difyでやろう」と考えると、何から手を付けていいか分からなくなります。まずは1つの業務に絞りましょう。

「問い合わせ対応と議事録要約、どっちもやりたいんですよね」とよく聞かれます。「分かります。ただ、最初は1つに絞った方が、効果を確かめやすいですよ」とお答えしています。

使うLLMとAPIキーを決める

DifyはOpenAIやAnthropicなど複数のLLMと接続できます。どのモデルを使うかで、回答の精度やコストが変わってきます。

2026年11月時点では、OpenAIのAPIキーかAnthropicのAPIキーを用意しておけば、ひととおりの機能は使えます。最新の対応モデルは公式サイトで確認してください。

料金プランもいくつか用意されています。以下は目安なので、最新の金額は公式サイトで確認してください。

プラン	料金の目安	向いている使い方
無料プラン	0円	まず試してみる・個人での検証
有料プラン(小規模)	月数千円〜(例)	1チームでの本格運用
法人向けプラン	要問い合わせ	全社展開・大量データの活用

社内で聞かれそうな質問を集めておく

チャットボットを作るなら、実際に社員や顧客から来る質問を事前に集めておくと、精度の高いアプリに仕上がります。

Excelやスプレッドシートに「よくある質問」と「答え」を並べておくだけで、後の設定がスムーズになるんです。

Difyの使い方｜アカウント登録からアプリ作成までの手順

アカウントを登録する

公式サイトからメールアドレスで登録するだけで、すぐに使い始められます。クラウド版なら、サーバーの用意も不要です。

社内で複数人が使う場合は、無料プランの制限も確認しておきましょう。制限を超えそうなら、有料プランへの切り替えも検討してください。

テンプレートからアプリを選ぶ

登録後の画面には、チャットボットやワークフローなど、いくつかのテンプレートが並んでいます。目的に近いものを選べば、ゼロから作るより早く形になります。

『テンプレートが多すぎて、どれを選べばいいか分からない』そう思う方は、まず一番シンプルな「チャットボット」から試してみてください。

プロンプトと知識ベースを設定する

アプリの土台ができたら、「どう答えてほしいか」を文章で指示するプロンプトを書きます。さらに、社内資料をアップロードしておけば、その内容を踏まえて回答してくれるようになります。

ここが大事なところです。プロンプトは一度書いたら終わりではなく、実際に試しながら言葉を調整していくものなんです。

一度で完璧な答えが返ってくることはほとんどありません。何度か聞き方を変えて試してみてください。

チャットボット型アプリの作り方（社内FAQ・問い合わせ対応）

よくある質問を知識ベースに登録する

事前に集めた質問と回答を、Difyの「ナレッジ」機能にアップロードします。PDFやWordのファイルも、そのまま読み込めるんです。

総務担当者が「有給の申請方法」「経費精算のやり方」など10件ほどの質問をアップロードしただけで、同じ質問への対応がぐっと減った、という例もあります。

回答のトーンを指定する

プロンプトの中で「丁寧な言葉で答える」「分からない時は正直に分からないと答える」といった指示を書いておくと、会社の雰囲気に合った回答になります。

『AIが変な答えを返したらどうしよう』と心配になる方もいますよね。公開前に社内メンバーで何度か試して、おかしな回答が出ないか確認しておくと安心です。

社内ツールに埋め込む

完成したチャットボットは、専用のリンクとして共有したり、社内のWebページに埋め込んだりできます。Slackなどのチャットツールと連携することも可能です。

公開してすぐに全社展開するのではなく、まずは一部のメンバーで試してから広げていくのがおすすめです。

当社でも、似た課題に取り組んだことがあります。

ワークフロー型アプリの作り方（定型業務の自動化）

業務の流れを分解する

ワークフロー型は、「資料を読み込む→要約する→指定の形式で出力する」のように、複数の処理をつなげて1つの自動化を作る機能です。

作る前に、今その業務を人がどういう順番でやっているかを紙に書き出してみてください。流れが整理できていないと、Dify上でもうまく組めません。

ブロックをつないで処理を組み立てる

Difyの画面では、「入力」「LLMで処理」「条件分岐」「出力」といったブロックを線でつなぎます。パズルを組むような感覚です。

一見複雑そうに見えますが、実はシンプルな足し算なんです。

「議事録の要約を自動化したい」という相談を受けることがあります。「それなら、文字起こしを入力して、要約して、指定の形式で出す、という3段階で組めますよ」とお伝えしています。

テスト運用で精度を確認する

作ったワークフローは、実際のデータで何度かテストしてから本番で使いましょう。1回で完璧にはならないのが普通です。

出力結果がおかしい時は、ブロックの順番や指示文を1つずつ見直していくと、原因が見つかりやすくなります。

Dify構築でよくある失敗と対処法

知識ベースの情報が古くなる

社内規定や料金表が更新されても、Dify側のナレッジを更新し忘れると、古い情報のまま回答してしまいます。

更新担当を1人決めておき、資料が変わったら必ずアップロードし直す、というルールを最初に作っておきましょう。

誰も使わなくなる

せっかく作ったのに、周知が足りず誰も使わない、というのもよくある失敗です。実は、ツールの出来栄えより周知の仕方の方が定着を左右することも多いんです。

セキュリティ・情報の取り扱いに注意する

社内の機密情報や顧客情報をそのままアップロードする前に、どこまでの情報を外部のLLMに渡していいか、社内で基準を決めておく必要があります。

個人情報を含む資料は、名前や連絡先を伏せてから登録するなど、一手間加えておくと安心です。

運用を定着させるためのポイント

使う人を広げる前に1チームで試す

全社に一気に展開する前に、まずは1つの部署やチームで使ってみて、反応を見てから広げていくのがおすすめです。

小さく始めることで、問題点も早めに見つかります。

定期的に見直す時間を決めておく

月に1回など、回答の精度や使われ方を振り返る時間を決めておくと、放置されずに育っていきます。

『作ったら終わり』ではなく、少しずつ育てていくものだと捉えておくと気が楽になりますよ。

まとめ

Difyの使い方は、テンプレートを選んで、プロンプトと知識ベースを設定し、実際に試しながら調整していく、というシンプルな流れです。

最初から完璧を目指さず、小さく試して育てていく気持ちで始めてみてください。できることから少しずつ、で十分なんです。