Difyは、プログラミングなしでAIチャットボットやワークフローを作れるオープンソースのアプリ開発プラットフォームで、この記事では初心者向けに、Difyとは何かから、無料で始める方法、Dockerの設定と始め方、Ollamaとの接続、RAG、日本語表示までを、公式ドキュメント（2026年10月時点）をもとに解説します。
管理人本記事の読者層は以下の方を想定しています。
- Difyとは何か、何が作れるのかを知りたい方
- Difyを無料で試す方法を知りたい方
- DockerでDifyをインストールして、最初のAIアプリを動かしたい方
- WindowsやMacでの使い方、Ollamaとの接続、自分の資料に答えさせる方法を知りたい方
Difyとは？AIアプリをノーコードで作れるオープンソースのプラットフォーム
Dify（ディフィ）は、ChatGPTのようなAIモデル（LLM）を使ったアプリを、画面上の操作で作れるオープンソースのプラットフォームです。公式のREADMEでは、LLMアプリ開発プラットフォームと説明されています。
公式Docsによると、アプリはキャンバス上に「ノード」を並べてつなぐことで作ります。ノードは、モデルの呼び出し、資料の検索、コードの実行、条件分岐といった1つ1つの処理のことです。作業の大半はドラッグ、接続、設定で進められ、コードが必要になるのは、処理の内容がそれを求めるときだけだと説明されています。作ったアプリは、ブラウザで使えるWebAppと、外部から呼び出せるAPIの形で使えます。
| アプリの種類 | 内容（公式Docsの定義） | 向いている用途 |
|---|---|---|
| Workflow | 最初から最後まで1回だけ実行する処理 | 自動化、一括処理 |
| Chatflow | Workflowに会話の仕組みが加わったもの。会話のたびに動き、会話ごとの変数や記憶を扱える | 複数回のやりとりが必要な、複雑な対話 |
| Chatbot | LLMによる会話アシスタント | 手軽なチャットボット |
| Agent | タスクの分解、推論、ツールの呼び出しができる会話アシスタント | ツールを使わせたい対話 |
| Text Generator | 文章生成のためのアシスタント（物語、分類、翻訳など） | 1回きりの文章生成 |
公式Docsは、新しく作るときはWorkflowかChatflowを勧めています。Chatbot、Agent、Text Generatorは、同じ仕組みの上にある、より簡単な旧来の画面と説明されています。
初心者向けの用語
| 用語 | 意味 |
|---|---|
| LLM | ChatGPTのように、文章を生成するAIモデル |
| APIキー | OpenAIなどのAIサービスを、外から使うための鍵。利用料は、提供元の料金体系に従う |
| ナレッジ（RAG） | 自分の資料を読み込ませて、その内容にもとづいてAIに答えさせる仕組み |
| Docker | Difyを自分のPCで動かすための入れ物のような仕組み |
DifyとOpenWebUIの違い
どちらも、自分の環境で動かせるAIの基盤として名前が挙がります。公式の説明をもとに整理すると、次のようになります。
| 項目 | Dify | Open WebUI |
|---|---|---|
| 公式の位置づけ | LLMアプリ開発プラットフォーム | セルフホスト型のAIプラットフォーム（チャット画面が中心） |
| 主な使い方 | チャットボットやワークフローを作り、WebAppやAPIとして公開する | ブラウザのチャット画面で、複数のモデルを切り替えて使う |
筆者の整理では、チャットの画面がほしいだけならOpen WebUI、業務用のチャットボットや自動処理を作って使い回したいならDifyが向いています。
Difyは無料で使える？無料で始める2つの方法
Difyは、無料で使い始められます。方法は2つあります。
| 方法 | 費用 | 手軽さ | 無料の範囲・注意 |
|---|---|---|---|
| セルフホスト（Community Edition） | ソフト本体は無料 | Dockerを入れて、自分のPCやサーバーで動かす。設定が必要 | ライセンスの追加条件がある（次の項目を参照） |
| Dify CloudのSandboxプラン | 無料。クレジットカードは不要（公式の料金ページの説明） | ブラウザで登録するだけ | 200メッセージクレジット、1ワークスペース、1メンバー、5アプリ、ナレッジは50文書・50MBまで |
Sandboxのクレジットは、OpenAI、Anthropic、Geminiなどのモデルを、APIキーなしで試すためのものです。消費量はモデルごとに違います。クレジットを使い切ったあとは、自分のLLMのAPIキーで続けられると、公式の料金ページに書かれています。
注意したいのは、Difyが無料でも、OpenAIなどのAPIを使うと、そのAPI提供元の料金がかかる点です。費用をかけずに進めるなら、Ollamaで動かすローカルモデル（API料金はかかりません）か、Sandboxのクレジットの範囲で試す方法があります。Cloudには有料プランもありますが、この記事では無料で使える範囲だけを説明します。プランの内容は、Difyの公式の料金ページで確認できます。
Difyのライセンスで気をつけること
セルフホスト版は、Apache License 2.0に、2つの追加条件が付いたライセンスです。公式のライセンス全文には、次の場合は商用ライセンスが必要と書かれています。
- 書面での許可なく、DifyのソースコードでマルチテナントのSaaSのような環境を運営する（1つのワークスペースが1つのテナントにあたる）
- DifyのフロントエンドでLOGOや著作権表示を削除・変更する
自分や自社で使うだけの場合の扱いは、全文で確認してください。迷うときは、全文に書かれた連絡先に問い合わせる方法があります（筆者は法律の専門家ではありません）。全文は、DifyのGitHubのライセンスで読めます。
Difyの始め方：Docker Composeで自分のPCにインストールする
無料で、手元のPCで動かす手順です。公式の「Deploy Dify with Docker Compose」（2026年10月に確認）にもとづきます。
動作環境
| 項目 | 必要な環境 |
|---|---|
| CPU | 2コア以上 |
| メモリ | 4GiB以上 |
| macOS | 10.14以降。Docker Desktop（Docker Compose 2.24.0以上）。Dockerの仮想マシンは、2仮想CPU・8GiB以上に設定する |
| Linux | Docker 19.03以降、Docker Compose 2.24.0以上 |
| Windows | WSL 2を有効にする。Docker Desktop（Docker Compose 2.24.0以上）。Dockerで使うソースとデータは、WindowsではなくLinux側のファイルシステムに置く |
Docker Composeのバージョンは、docker compose versionで確認します。
手順
1. Difyのソースを取得する
git clone --branch "$(curl -s https://api.github.com/repos/langgenius/dify/releases/latest | jq -r .tag_name)" https://github.com/langgenius/dify.gitこのコマンドには、git、curl、jqが必要です。fatal: Remote branch null not found in upstream originと出たときは、Difyのリリース一覧で最新のバージョン番号を調べ、次のように指定します。
git clone --branch <バージョン番号> https://github.com/langgenius/dify.git2. 設定ファイルを用意する
cd dify/docker
cp .env.example .env3. 起動する
docker compose up -d公式Docsによると、起動するコンテナは次のとおりです。
- 中心となる7つのサービス：
api、api_websocket、worker、worker_beat、web、plugin_daemon、agent_backend - 周辺の8つの部品：
weaviate、db_postgres、redis、nginx、ssrf_proxy、agent_ssrf_proxy、sandbox、local_sandbox - 1回だけ動くタスク：
init_permissions（保存先の権限を設定して終了する）
4. 起動を確認する
docker compose ps各コンテナが「Up」か「healthy」になっていれば正常です。init_permissionsだけは、「Exited」になるのが正常です。
5. 管理者アカウントを作って、ログインする
ブラウザでhttp://localhost/installを開き、管理者アカウントを作ります。作り終えたら、http://localhostでログインします。サーバーに入れた場合は、localhostをサーバーのIPアドレスに置き換えます。
DifyをWindowsやMacで使う方法
手順は、どちらも前の章と同じです。違うのは、準備の部分だけです。
- Windows：WSL 2を有効にして、Docker Desktopを入れます。公式Docsは、Dockerで使うソースとデータを、Windows側ではなくLinux側のファイルシステムに置くよう案内しています。Docker Desktopのインストール方法は、Docker公式の「Install Docker Desktop on Windows（WSL 2 backend）」を参照してください。
- Mac：Docker Desktopを入れて、Dockerの仮想マシンを2仮想CPU・8GiB以上のメモリに設定します。macOSは10.14以降が対象です。
そのあとは、ターミナル（Windowsは、WSLのターミナル）で、前の章のコマンドを実行します。
Difyの使い方：最初のチャットボットを作って動かすまで
Difyにログインしたあとの流れです。
- モデルを用意する：「Settings」→「Model Providers」で、使うモデルの提供元を追加します。新しい版では、提供元はプラグインとして提供されていて、インストールしてからAPIキーなどを設定する流れです。無料で用意する方法は、次の表と、後ろの章にまとめています。
- アプリを作る：「Studio」で「Create from Blank」を選び、「MORE BASIC APP TYPES」からChatbotを選びます。
- 指示文とモデルを設定する：アプリの役割を指示文（プロンプト）に書き、使うモデルを選びます。画面でテストしながら調整します。
- 公開して使う：作ったアプリは、WebAppやAPIとして使えます。
無料でモデルを用意する3つの方法
| 方法 | 費用 | 設定のしかた |
|---|---|---|
| Ollamaのローカルモデル | API料金はかからない。PCの性能が必要 | 次の章を参照 |
| Sandboxのメッセージクレジット | 無料（上限あり） | Dify Cloudにログインし、試したいモデルのプラグインをModel Providersでインストールして、会話を始める（公式ブログの案内） |
| 自分のAPIキー | 提供元の料金がかかる。無料枠の有無は、各社の案内で確認する | Model Providersでプラグインをインストールし、APIキーを保存する |
DifyでOllamaのローカルモデルを使う方法
Ollamaは、LLMを自分のPCで動かすためのツールです。公式Docsによると、DifyはOllamaで動かしたモデルのLLMと、テキストの埋め込み（Text Embedding）の機能に接続できます。API料金がかからないため、無料で試す方法として使えます。
- Ollamaの公式サイトから、自分のOS向けのOllamaを入れます。
- 使うモデルを取得します。
ollama pull モデル名の形です。 - Ollamaは、PCの11434番ポートでAPIを待ち受けます（
http://localhost:11434）。 - Difyの「Settings」→「Model Providers」→「Ollama」で、モデルを追加します。「Base URL」に、OllamaのURLを入れます。
- 埋め込みモデルも、モデルの種類を「Text Embedding」に変えて、同じ方法で追加します。
Base URLは、Difyの動かし方で変わります。
| Difyの動かし方 | Base URL |
|---|---|
| Docker（この記事の方法） | http://host.docker.internal:11434、またはPCのローカルネットワークのIPアドレス（例：http://192.168.1.100:11434） |
| ソースコードから直接動かす | http://localhost:11434 |
DifyとOllamaをDockerで動かしていて、「Connection refused」のエラーが出る場合は、Base URLをlocalhostにしていないか確認します。公式Docsによると、Dockerの中のlocalhostは、PCではなくコンテナ自身を指すためです。host.docker.internalに置き換えると、つながります。それでもつながらないときは、公式Docsが案内する、OllamaをすべてのIPから接続できるようにする方法（環境変数OLLAMA_HOSTの変更）を試します。
DifyのRAG（ナレッジ）で、自分の資料に答えさせる方法
RAGは、自分の資料を読み込ませて、その内容にもとづいてAIに答えさせる仕組みです。Difyでは「Knowledge」という機能で使います。
- メニューの「Knowledge」で「Create Knowledge」を押し、資料のファイルをアップロードします。
- チャンク（資料を分ける単位）の設定を選びます。迷うときは、「General」です。
- 「Index Method」（インデックスの方式）を選びます。
- 検索の設定を選び、「Save and Process」で保存します。
- 作ったナレッジを、チャットボットなどのアプリに接続して、資料の内容を質問します。
インデックスの方式は、次の2つです。
| 方式 | 仕組み | 埋め込みモデル |
|---|---|---|
| High Quality | 埋め込みモデルで文章を数値にして検索する。検索方法は、ベクトル検索、全文検索、ハイブリッド検索から選べる | 必要 |
| Economical | キーワードにもとづいて検索する | 不要 |
High Qualityでナレッジを作ると、あとからEconomicalには切り替えられません。無料で進める場合、High Qualityの埋め込みモデルは、前の章のOllamaの埋め込みモデルで用意できます。APIキーを使わずに試したいときは、Economicalを選ぶ方法もあります。なお、CloudのSandboxプランでは、ナレッジは50文書・50MBまでです。最初は、短い資料で試すと、答えが資料にもとづいているかを確かめやすくなります（筆者の提案です）。
Difyを日本語で使う方法
日本語化には、画面の表示、アプリの返答、日本語の資料という3つの話が混ざりやすいため、分けて考えます。
| 日本語にしたいもの | 設定する場所 | 補足 |
|---|---|---|
| 画面の表示 | アバターをクリック→「Language」 | 下で説明する |
| アプリの返答 | アプリの指示文（プロンプト）と、使うモデル | 指示文に「日本語で答えてください」と書く。モデルが日本語に対応している必要がある |
| 日本語の資料 | ナレッジの埋め込みモデル | 前の章を参照 |
画面の日本語表示については、公式Docsの記述が版によって違います。現行のセルフホスト版のDocs（2026年7月更新）は、表示言語として英語、簡体字中国語、繁体字中国語を挙げています。一方、古い版のDocsには、日本語（日本）も挙がっています。メニューに日本語があるかは、自分の画面で、アバター→「Language」を開いて確認してください。日本語がない場合は、英語表示のまま使えます。公式Docsによると、表示言語の設定は、画面の部品だけに影響して、作ったアプリの内容には影響しません。
Difyの更新・停止方法と、よくあるつまずき
停止・再起動・更新のしかた
停止はdocker compose down、起動はdocker compose up -dです。設定を変えたときは、この2つを順に実行して再起動します。
更新の手順は、リリースごとに違うことがあります。公式Docsは、更新先の版のリリースページにある更新手順に従うよう案内しています。更新したあとは、.env.exampleと自分の.envを見比べて、新しい項目や変わった項目がないか確認します。docker-compose.yamlを自分で変えていた場合は、古いファイルを使い続けず、新しいリリースのファイルに変更を入れ直します。リリースで、Difyの動作に必要なサービスが増えることがあるためです。
80番ポートがすでに使われているときは？
公式のトラブルシューティングには、2つの方法があります。
- 80番ポートを使っているサービス（Apacheやnginxなど）を止める
- Difyのポートを変える。
.envのEXPOSE_NGINX_PORT=80を変えるか、docker-compose.yamlのポートの指定を"8080:80"のように変える
変更したあとは、docker compose downとdocker compose up -dを実行します。
管理者のパスワードを忘れたときは？
Docker Composeの場合は、次のコマンドを実行して、メールアドレスと新しいパスワードを入力します。
docker exec -it docker-api-1 flask reset-password画面が開かない、502 Bad Gatewayと出るときは？
まず、docker compose psで、コンテナが「Up」か「healthy」になっているかを確認します。公式のDocker関連のトラブルシューティングには、502 Bad Gatewayの原因として、nginxが古いコンテナのIPアドレスに転送している場合が挙がっています。その場合は、docker/nginx/conf.dの転送先を、現在のコンテナのIPアドレスに書き換えます。コンテナを再起動するとIPアドレスが変わるため、手順の詳細は、公式のDockerのトラブルシューティングで確認してください。
DifyからPC上のサービス（Ollamaなど）につながらないときは？
Dockerのコンテナからは、127.0.0.1でPC上のサービスにつなげません。公式のトラブルシューティングは、PCのローカルネットワークのIPアドレスを使うよう案内しています。Ollamaの場合は、前の章のhost.docker.internalでも接続できます。
DifyのGitHubと、最新バージョンの確認方法
Difyのソースコードは、DifyのGitHubリポジトリで公開されています。最新のバージョンと変更点は、リリース一覧で確認できます。使い方の詳細は、Difyの公式ドキュメントにまとまっています。
まとめ
本記事のポイント
✔ Difyは、無料のセルフホスト版かCloudのSandboxで始められ、Docker Composeなら数個のコマンドで起動できます
Difyは、プログラミングなしでAIアプリを作れるプラットフォームで、無料で始められます。次の3点を押さえれば進められます。
- 無料の始め方は、Dockerで自分のPCに入れる方法と、Cloudの無料のSandboxプランの2つ
- インストールは、動作環境を確認して
docker compose up -dで起動し、/installで管理者アカウントを作る - モデルはOllamaのローカルモデルなら、API料金なしで使える。Dockerからは
host.docker.internalで接続する
まずはDockerで起動して、モデルを1つ接続し、最初のチャットボットを動かしてみてください。
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