2026年版 Dify完全ガイド：中小企業・自治体のための生成AI導入プラットフォーム入門
この記事で解決できる課題
「生成AIを業務に導入したいが、プログラミングの知識がない」「ChatGPTは使っているが、自社独自のナレッジを活用した仕組みを作りたい」「問い合わせ対応や社内文書検索を自動化したい」
このような課題を抱える中小企業や地方自治体の担当者に向けて、本記事ではノーコードで生成AIアプリケーションを構築できるプラットフォーム「Dify」の最新情報と、具体的な活用方法を解説します。
Difyとは何か：2026年1月時点における位置づけ
Difyは、オープンソース由来の「LLMアプリ開発・運用プラットフォーム」です。GitHub上では「Production-ready platform for agentic workflow development」（本番環境に対応したエージェントワークフロー開発基盤）として紹介されており、企業が実際の業務で使えるAIアプリケーションを構築するための基盤として位置づけられています。 （GitHub「langgenius/dify: Production-ready platform for agentic workflow development」2023年）
公式サイトでも「Agentic AI開発プラットフォーム」「Agentic Workflow Builder」として、自律型エージェントとRAGパイプラインの開発・デプロイ・管理機能を提供しています。 （Dify公式「Dify: 最先端のAgentic AI開発プラットフォーム」2026年）
Difyが選ばれる理由
Difyが中小企業や自治体から注目を集める理由は、主に以下の4点です。
ノーコード・ローコードでの開発が可能
プログラミングの専門知識がなくても、ドラッグ&ドロップでAIアプリケーションを構築できます。ビジュアル・ワークフロー機能により、エージェントやツール呼び出し、RAG処理を視覚的に組み立てることができます。 （Skywork.ai「Dify (dify.ai) Review and Buyer’s Guide」2025年）
複数のAIモデルを柔軟に切り替え可能
OpenAI（GPT-4系）やAnthropic（Claude）、Meta Llama、Azure OpenAIなど、複数のLLMを切り替えながら使えます。これにより、特定のベンダーへのロックインを避け、ユースケースごとに最適なモデルを選択できます。 （Baytech Consulting「What is Dify.ai? A Strategic Overview, Competitive Analysis, Pricing…」2025年）
自社データを活用したナレッジベース構築
社内ドキュメントやマニュアル、FAQなどを取り込み、検索と生成を組み合わせたRAG（Retrieval-Augmented Generation）システムを構築できます。 （CometAPI「What is Dify? Features & How to Start with dify」2026年）
すぐに公開できるデプロイメント機能
作成したアプリケーションは、チャットUI、API、Webhookとして即座に公開できます。 （GPTBots.ai「Dify AI Review (2026): Features, Alternatives, and Use Cases」2026年）
2026年の注目アップデート：Agentic RAGとマルチモーダルナレッジベース
2025年から2026年にかけて、Difyは大きな進化を遂げました。特に注目すべきは「Agentic RAG」と「マルチモーダルナレッジベース」の2つの機能強化です。
マルチモーダルナレッジベースとは
2026年1月にリリースされたv1.11.0で、Difyのナレッジベースがマルチモーダル対応しました。これにより、テキストと画像を同じ意味空間で埋め込み、説明文から画像を検索したり、画像をアップロードして関連情報を探したりできるようになりました。 （Dify公式Blog「Multimodal retrieval is now available in the knowledge-Base」2026年）
具体的には、AWS Bedrock、Google Vertex AI、Jinaなどのクラウドやオープンソースのマルチモーダル埋め込み・リランキングモデルをサポートしています。
中小製造業での活用例
製造業では、製品マニュアルや設計図面、作業手順書などに画像や図解が多く含まれています。従来のテキストベースのRAGでは、これらの視覚的な情報を十分に活用できませんでした。
マルチモーダルナレッジベースを使うことで、現場作業者が「この部品の取り付け方法は？」と質問した際に、関連する図面や写真付きの手順書を自動的に検索し、回答に含めることが可能になります。
Agentic RAGとは
従来のRAGは「一発の検索と回答」というシンプルな処理でした。一方、Agentic RAGは「ユーザーの意図を理解し、どのツールやナレッジを使うか判断し、クエリを書き換え、証拠を評価し、必要に応じてリトライする」という推論ループを持っています。
Difyのワークフローキャンバス上には「Agent node」があり、これが「どのツールをいつ呼ぶか」「いつナレッジベースから取得するか」「いつユーザーに応答するか」を判断する”脳”として機能します。 （Skywork.ai「Dify (dify.ai) Review and Buyer’s Guide」2025年）
地方自治体での活用例
住民からの問い合わせ対応を考えてみましょう。「引っ越しに必要な手続きを教えてください」という質問に対して、従来のFAQシステムでは定型的な回答しか返せませんでした。
Agentic RAGを活用すると、AIが「転入届の手続き」「国民健康保険の切り替え」「子どもの学校転校手続き」など、複数の関連情報を自律的に収集し、住民の状況に応じた包括的な回答を生成できます。さらに、「お子さんはいらっしゃいますか？」といった追加質問を自動的に行い、より適切な情報提供につなげることも可能です。
中小企業・自治体向け具体的ユースケース
Difyを活用することで、以下のような業務を効率化できます。
ユースケース1：カスタマーサポート・FAQ対応の自動化
課題
製造業の中小企業では、製品に関する問い合わせ対応に多くの時間を取られています。特に、既存のヘルプセンターやマニュアルに記載されている内容への問い合わせは、本来であれば自動化できるはずです。
2025年の調査によると、製造業のデスクワーカーを対象にした調査で、社内ルールが整備された環境での生成AI利用率は74.1%に達しており、「メール・文書作成」と「技術情報の検索・要約」が同率で最多（58.3%）となっています。 （PR TIMES「【実態調査2025】製造業の74.1％が、生成AIを業務に活用中」, 2025年, 調査期間2025年7月1日から2日、有効回答109名）
Difyでの解決方法
既存のマニュアルやFAQドキュメントをナレッジベースに取り込み、問い合わせに自動応答するチャットボットを構築します。複雑なケースは人間オペレーターにエスカレーションするワークフローもキャンバス上で設定できます。
期待される効果
中小製造業での導入事例では、見積作成時間が従来3時間から15分へと87%削減され、月間120時間の削減、人件費換算で約30万円の削減効果が報告されています。 （note「【導入支援事例】社員10名の町工場が、AIで残業ゼロを実現した全プロセス公開」）
ユースケース2：社内ナレッジ検索・ドキュメントアシスタント
課題
社内に蓄積されたドキュメント（PDF、Word、社内Wiki、過去のメールなど）から必要な情報を探すのに時間がかかっています。特に、ベテラン社員が退職すると、その知識やノウハウへのアクセスが困難になります。
製造業では9割以上の企業が人手不足を実感しており（経済産業省「製造業における人手不足の現状および外国人材の活用について」）、技術継承の困難さが深刻な課題となっています。2024年版ものづくり白書によると、技術継承に取り組む事業所のうち6割以上が「指導する人材が不足している」と報告しており、技術やノウハウの継承が滞る状況が続いています。 （経済産業省「2024年版ものづくり白書」2024年）
Difyでの解決方法
社内ドキュメントをナレッジベースに取り込み、従業員が自然言語で検索できるRAGアシスタントを作成します。マルチモーダルナレッジベースを活用すれば、図面やスクリーンショット、仕様書の画像も検索対象にできます。
実装のステップ
- 社内ドキュメントをPDF、Word、テキスト形式で収集
- Difyのナレッジベースにアップロード
- チャットアプリとして設定し、社内向けに公開
- 従業員からのフィードバックを基に回答精度を改善
ユースケース3：レポート・文書の自動生成
課題
日報、週報、議事録、報告書など、定型的な文書作成に多くの時間を費やしています。
Difyでの解決方法
既存のデータソースから情報を引き出し、マーケティングコピー、レポート、要約レターなどを生成するワークフローを構築します。ビジュアルワークフロー内で、「下書き生成」「トーン調整」「校正」「フォーマット整形」といったステップを連結できます。 （CometAPI「What is Dify? Features & How to Start with dify」2026年）
期待される効果
営業提案書作成の効率化により、従来3時間かかっていた作業が50分で完成し、年間800万円の人件費削減相当の効果が報告された事例があります。 （秋霜堂「生成AIで業務改善を加速！中小企業が今すぐ始められる活用方法と成功事例を徹底解説」）
ユースケース4：地方自治体の住民問い合わせ対応
課題
地方自治体では、住民からの問い合わせ対応に多くの職員の時間が費やされています。特に、条例や手続きに関する問い合わせは、該当する情報を探すのに時間がかかります。
Difyでの解決方法
条例、規則、手続きガイドなどの公開情報をナレッジベースに取り込み、住民向けのチャットボットを構築します。Difyのメールでは、自治体向けのユースケース記事が紹介されており、問い合わせ対応や条例検索などのナレッジ活用が想定されています。
セキュリティ上の考慮事項
自治体では、個人情報保護やデータ主権への配慮が特に重要です。Difyはオープンソースであるため、自治体独自のサーバー環境にインストールして運用することも可能です。これにより、データを外部のクラウドサービスに預けることなく、セキュアな環境でAIサービスを提供できます。
初心者向け：Dify学習の5ステップ
Difyを初めて使う方のために、学習のステップを整理します。
ステップ1：基礎理解（所要時間：1時間程度）
まずはDifyの全体像を把握することが重要です。「全体像の理解」と「ブロック単位でのデータの流れの把握」が、つまずかないためのポイントです。 （gaaaon.jp「Difyの使い方と特長（つまずきポイントを具体解説）」2024年）
日本語の入門記事として以下をおすすめします。
「Difyの使い方と特長（つまずきポイントを具体解説）」 （gaaaon.jp, 2024年）
「Dify学習方法完全ガイド｜初心者から実践レベルまで最短で…」 （note, 2025年）
ステップ2：最初のアプリ作成（所要時間：5分から10分）
アカウント作成から最初のAIアプリの公開までは、わずか5分から10分で完了できます。 （Dify-fun.com「Difyの使い方を初心者向けに完全解説！初期設定からAIアプリ作成…」2025年）
具体的な手順は以下の通りです。
- Dify公式サイトでアカウント作成（GitHubアカウントでのログインも可能）
- アプリタイプの選択（チャット形式またはテキスト生成形式）
- 基本設定の入力
- テスト実行と公開
ステップ3：RAGとワークフローの理解（所要時間：数時間から1日）
Difyの真価を発揮するには、RAG（Retrieval-Augmented Generation）とワークフローの概念を理解する必要があります。
RAGのパイプラインは「Chunking（分割）」「Indexing（インデックス作成）」「Retrieval（検索）」「Reranking（再ランキング）」「Generation（生成）」という流れで構成されています。 （Dify公式Blog「Multimodal retrieval is now available in the knowledge-Base」2026年）
ステップ4：実案件への応用（所要時間：数週間）
学んだ知識を実際の業務課題に適用します。最初は影響範囲が限定的で効果が見えやすい業務から始めることをおすすめします。具体的には、メール作成支援や議事録の自動生成などが取り組みやすい領域です。
ステップ5：運用と改善（継続的）
公開したアプリケーションのパフォーマンスを測定し、継続的に改善していきます。ユーザーからのフィードバックを収集し、ナレッジベースの内容を更新することで、回答精度を向上させることができます。
導入検討のためのチェックポイント
Difyの導入を検討する際に確認すべきポイントを整理します。
モデル選択
Difyは複数のLLMをサポートしていますが、どのモデルを選ぶかは用途によって異なります。
コスト重視の場合：オープンソースモデル（Llama等） 品質重視の場合：GPT-4やClaude 日本語対応重視の場合：日本語に強いモデルの選定
データの取り扱い
ナレッジベースに取り込むデータの品質が、AIの回答品質に直結します。
ドキュメントの最新性は保たれているか 重複や矛盾した情報がないか 機密情報が含まれていないか
セキュリティと運用
企業や自治体での導入においては、セキュリティ面の検討が不可欠です。
クラウド版とセルフホスト版のどちらを選ぶか アクセス権限の設定 ログの監視と管理
チーム体制
導入を成功させるには、適切なチーム体制が必要です。
推進担当者の任命 現場からのフィードバック収集体制 継続的な改善のためのリソース確保
海外での動向：ヨーロッパからの学び
Difyの創業チームは2025年末にヨーロッパ5カ国を訪問し、現地のユーザーと交流しました。その中で得られた3つの重要な学びが共有されています。
ROIの重要性
実験的なPoC（概念実証）にとどまらず、明確なビジネス価値を生み出せるユースケース設計が求められています。日本の中小企業においても、導入効果を数値化し、投資対効果を明確にすることが重要です。
ローカルAI・データ主権への配慮
国や地域ごとの規制やデータ主権への対応が重視されています。日本においても、個人情報保護法やセキュリティ要件に応じた導入形態の選択が必要です。
「スーパー個人」の台頭
個人や少人数のチームがエージェントやワークフローを組み、完成度の高いプロダクトを作り上げるトレンドが加速しています。中小企業においても、少数精鋭のチームでAI活用を推進できる可能性が広がっています。
まとめ：中小企業・自治体のAI活用を加速するために
本記事執筆時（2026年1月21日）において、Difyは最も成熟した生成AI開発プラットフォームの一つです。ノーコードでエージェントやRAGワークフローを構築でき、マルチモーダルナレッジベースやAgentic RAGといった最新機能により、より高度な業務自動化が可能になっています。
中小企業や地方自治体がDifyを活用することで、以下のような効果が期待できます。
カスタマーサポートや問い合わせ対応の効率化 社内ナレッジの活用と技術継承 定型的な文書作成業務の自動化 限られた人員での高品質なサービス提供
ただし、生成AIの導入には適切な計画と専門的な知見が必要です。ナレッジベースの設計、ワークフローの構築、セキュリティ対策、運用体制の整備など、検討すべき事項は多岐にわたります。
マーキュリープロジェクトオフィス株式会社では、20年以上のデジタルマーケティング経験と、Salesforce認定パートナーとしての技術力を活かし、中小企業や自治体の生成AI導入を支援しています。Difyをはじめとする生成AIプラットフォームの導入検討から、ワークフロー設計、運用支援まで、お客様のニーズに合わせたサポートを提供いたします。
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※この記事は、信濃ロボティクスイノベーションズ合同会社の開発するマルチAIアシスタント「secondbrain」を利用して執筆しています。
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