【Dify入門】プログラミング未経験でもAIアプリが作れる?仕組みと魅力を徹底解説
こんにちは。ゆうせいです。
みなさんは、最近話題の生成AIを使って、自分だけの便利なアプリを作ってみたいと思ったことはありませんか?
「でも、プログラミングなんて詳しくないし……」
「PythonとかDockerとか、難しそうで手が出ない」
そんなふうに諦めかけているあなたに、今日はとっておきのツールを紹介しましょう。その名は、Difyです。読み方は「ディファイ」と言います。
これを使えば、新人エンジニアのあなたでも、あるいはコードが全く書けない人でも、まるで積み木を組み立てるようにAIアプリケーションを作れてしまうんです!今日はこの魔法のようなツールの正体と、なぜ今これほど注目されているのかを、一緒に学んでいきましょう。
Difyって一体なに?
一言で言うと、DifyはLLMアプリケーション開発プラットフォームです。
いきなり難しい言葉が出てきましたね。でも安心してください。例え話で説明しましょう。
ChatGPTやGeminiといったAIモデル(LLM)は、いわば「超優秀なシェフ」です。どんな料理(文章や回答)でも作れます。しかし、シェフだけがいてもレストランは開きませんよね?お客さんの注文を取るウェイターや、食材を保管する冷蔵庫、調理場といった「環境」が必要です。
Difyは、この「レストランの店舗システム一式」を誰でも簡単に用意できるツールなんです。
あなたは、画面上で「ここで注文を受け取る」「ここでシェフ(AI)に料理させる」「ここから冷蔵庫(データ)を見る」といった指示を、線を繋ぐだけで設計できます。これをノーコード、あるいはローコード開発と呼びます。
なぜDifyがすごいの?
ただAIとチャットするだけなら、ChatGPTの画面で十分ですよね。では、なぜエンジニアたちはこぞってDifyを使うのでしょうか。
それは、自分たちだけの知識を持ったAIを作れるからです。
ここで重要な専門用語を一つ覚えましょう。RAG(ラグ)です。
Retrieval-Augmented Generationの略ですが、覚えなくて大丈夫です。「カンニングペーパー付き回答法」と覚えてください。
通常のAIは、あなたの会社の社内規定や、個人的な日記の内容を知りません。そこで、Difyを使ってAIに「社内マニュアル」というカンニングペーパー(データ)を渡します。するとAIは、そのデータを検索して答えを作成できるようになるのです。
Difyを使えば、このRAGという仕組みを、驚くほど簡単に実装できてしまいます。
概念を数式で見てみよう
ここで、AIアプリの賢さを決める要素を簡単な式にしてみましょう。
AIアプリの価値 基本的な知能
独自の知識データ
この式の意味、わかりますか?
「基本的な知能」はOpenAIなどのモデルそのものの賢さです。ここに、あなただけが持っている「独自の知識データ」を掛け合わせることで、世の中に一つしかない価値あるアプリが生まれるのです。Difyは、この掛け算をスムーズに行うための接着剤の役割を果たします。
具体的に何ができるの?
Difyには大きく分けて4つの種類のアプリを作る機能があります。
- チャットボット会話形式で質問に答えてくれる、最も一般的な形です。カスタマーサポートなどで活躍します。
- テキストジェネレーター記事の作成や翻訳など、一回完結型のタスクに向いています。
- エージェントここが一番面白いところです!エージェントは、AI自身が考えて道具を使います。「今日の東京の天気を調べて」と言われたら、AIが自らGoogle検索ツールを使い、その結果を元に回答します。まるで人間の秘書のように振る舞うのです。
- ワークフロー複雑な業務を自動化します。「メールを受け取る」→「内容を要約する」→「Slackに通知する」といった一連の流れを定義できます。
メリットとデメリットを知っておこう
どんなに優れたツールにも、良い点と注意すべき点があります。
メリット
- 開発スピードが爆速コードを一から書くと数日かかる機能が、数分で実装できます。プロトタイプ(試作品)を作るには最強のツールです。
- モデルの切り替えが自由自在今日はGPT-4を使ってみよう、明日はGeminiを試してみよう、といった切り替えがワンクリックで可能です。
- オープンソースであるDifyはオープンソースソフトウェア(OSS)です。つまり、中身の設計図が公開されており、基本的には無料で使用できます(クラウド版には有料プランもあります)。
デメリット
- 複雑すぎる処理には限界があるあくまで用意されたブロックを組み合わせるため、プログラミングで直接書く場合に比べて、極めて細かい挙動の制御が難しいことがあります。
- コスト管理が必要Dify自体は無料でも、裏で動くAIモデル(API)の利用料はかかります。便利すぎて使いすぎると、API利用料が高額になることもあるので注意が必要です。
コストの計算は以下のようになります。
総コスト API単価
利用回数
たくさん使えば使うほど、コストは比例して増えていくことを忘れないでくださいね。
新人エンジニアへのアドバイス
Difyは、裏側でPythonなどのプログラムが動いています。今はコードが書けなくても、Difyで「データの流れ」や「AIの思考プロセス」を視覚的に学ぶことは、将来プログラミングを学ぶ際に非常に役立ちます。
「ロジックを組む」というエンジニアにとって最も大切な筋肉を、Difyなら楽しみながら鍛えることができるのです!
今後の学習の指針
さあ、話を聞いているだけではもったいないですよ。まずは手を動かしてみましょう。
- Difyのクラウド版に登録してみるインストール不要で、すぐにブラウザから試せます。
- 簡単な「自己紹介ボット」を作ってみる自分の経歴をテキストデータとして読み込ませ、質問に答えさせてみましょう。
- ローカル環境での構築に挑戦する慣れてきたら、自分のPC(Docker)にDifyをインストールしてみましょう。これができれば、あなたはもう立派なエンジニアの入り口に立っています。
まずは今日、Difyの公式サイトを開いてみることから始めてみませんか?
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投稿者プロフィール
- 代表取締役
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セイ・コンサルティング・グループ株式会社代表取締役。
岐阜県出身。
2000年創業、2004年会社設立。
IT企業向け人材育成研修歴業界歴20年以上。
すべての無駄を省いた費用対効果の高い「筋肉質」な研修を提供します!
この記事に間違い等ありましたらぜひお知らせください。
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