Difyは、生成AIを活用したアプリケーションやAIワークフローを構築できるプラットフォームです。

チャットボットやAIエージェント、RAGを活用した社内検索、生成AIを組み込んだワークフローなど、さまざまなAIアプリケーションを構築できます。

一方、「Dify 料金」で調べている方のなかには、「無料でどこまで使える？」「有料プランはいくら？」「チームで利用するならどのプラン？」と気になっている方もいるでしょう。

Difyには無料で利用できるSandboxのほか、Professional・Team・Enterpriseが用意されています。また、クラウド版だけでなく、Communityとしてオープンソース版を利用する選択肢もあります。

この記事では、 Difyの料金プラン、無料プランでできること、特長、メリット・デメリット、料金が高いと感じるケースまでわかりやすく解説します。

あわせて、 固定料金・実行回数無制限で、日本語による伴走支援を受けられる 国産AIワークフローツール「workrun」との違いも紹介します。

※Difyの料金・機能は変更される可能性があります。契約前にはDify公式サイトで最新情報をご確認ください。

Difyは、 生成AIを活用したアプリケーションを構築・運用するためのプラットフォームです。

一般的な業務自動化ツールが「複数のSaaSを連携して定型業務を自動化する」ことを得意としているのに対し、DifyはLLMを活用したAIアプリケーションやAIワークフローの構築に強みがあります。

たとえば、「ユーザーから質問を受け付ける」「社内ドキュメントから関連情報を検索する」「生成AIで回答を作成する」「ユーザーへ回答する」といったAIアプリケーションを構築できます。

また、生成AIに渡す情報や処理の流れをワークフローとして設計できるため、単純なチャットボットだけでなく、複数の処理を組み合わせたAIアプリケーションにも活用できます。

クラウド版に加えてオープンソースのCommunityも用意されており、 自社環境でDifyを構築したい企業にも選択肢があることが特徴です。

Difyには、大きく分けて Dify CloudとCommunityの2つの利用方法があります。

Dify Cloudは、Dify側が提供するクラウド環境を利用する方法です。自社でサーバー環境を構築する必要がなく、ブラウザ上でAIアプリやワークフローを作成できます。

一方、Communityはオープンソースで提供されており、自社の環境にDifyを構築して利用します。自由度が高い反面、環境構築や保守、アップデートなどを自社で行う必要があるため、一定の技術知識が求められます。

また、Dify Cloudを利用する場合でも、 構築するAIアプリによって求められる知識は異なります。

シンプルなAIアプリであれば比較的始めやすい一方、RAGを活用して自社データを参照させたり、複数の処理を組み合わせたAIワークフローを構築したりする場合は、AIモデルやデータ処理などに関する知識も必要になります。

そのため、Difyを選ぶ際は料金だけでなく、 「自社でどこまでAIアプリを構築・運用できるのか」という技術面も考慮することが大切です。

Difyのクラウド版には、 Sandbox・Professional・Team・Enterpriseの料金プランがあります。

さらに、オープンソースで利用できるCommunityも用意されています。

Dify公式料金ページでは、年払いを選択した場合、以下の料金が表示されています。

※Professional・Teamについては、 「年払い」を選択した場合の表示価格です。料金や機能は変更される可能性があるため、契約前に最新情報をご確認ください。

なお、Difyには上記とは別にCommunityが用意されており、オープンソース版を無料で利用できます。

Difyは、 Sandboxなら月額0ドルで利用できます。

公式料金ページで年払いを選択した場合、Professionalは1ワークスペースあたり年間590ドル、Teamは年間1,590ドルです。Enterpriseはカスタム料金となっており、営業担当への問い合わせが必要です。

Professionalを単純に12か月で割ると約49.2ドル/月、Teamは約132.5ドル/月に相当します。

ただし、これはあくまで年間料金を12分割した参考値です。月払いを選択した場合の料金とは異なる可能性があるため注意しましょう。

また、Difyでは料金だけでなく、 メッセージクレジット、チームメンバー数、アプリ数、ナレッジドキュメント数、ストレージなどがプランによって異なります。

そのため、 「一番安いプラン」を選ぶのではなく、自社でどの程度AIアプリを利用するのかまで考えてプランを選ぶことが重要です。

Difyには、クラウド環境で無料利用できるSandboxがあります。

「Difyを初めて触る」「まずAIアプリやワークフローを作ってみたい」という場合に利用しやすいプランです。

Sandboxでも、Difyの基本的なAIアプリケーション構築を試すことができます。

たとえば、生成AIへプロンプトを渡して回答を生成するアプリを作成したり、ドキュメントを登録してナレッジを利用したAIアプリを試したりできます。

一方で、チームメンバーは1名、アプリ数は5個、ナレッジドキュメントは50個などの制限があります。

そのためSandboxは、 本格的な社内運用というより、まずDifyを触ってAIアプリやワークフローを構築できるか検証したい人に向いています。

なお、DifyにはオープンソースのCommunityもあります。クラウド版のSandboxとは利用方法が異なるため、「無料で利用できる」という点だけで同じものと考えないようにしましょう。

Difyの各料金プランが、どのような人・企業に向いているのか見ていきましょう。

Sandboxは、Difyを無料で試したい人向けのプランです。

メッセージクレジット200、アプリ5個、チームメンバー1名などの制限はありますが、Difyの基本的な機能を試せます。

「生成AIを使ったアプリを作ってみたい」「Difyの操作感を確認してから有料プランを検討したい」という場合に向いています。

Professionalは、Difyを本格的に利用したいチーム向けのプランです。

料金ページでは、年払いの場合、 1ワークスペースあたり年間590ドルと表示されています。

月5,000メッセージクレジット、チームメンバー3名、アプリ50個など、Sandboxより利用できる範囲が広がります。

小規模なチームで複数のAIアプリを構築・運用していきたい場合に検討しやすいプランです。

Teamは、Professionalより大きなチームでDifyを利用したい企業向けです。

年払いの場合、 1ワークスペースあたり年間1,590ドルと表示されています。

月10,000メッセージクレジット、チームメンバー50名、アプリ200個など、Professionalより利用できる規模が大きくなります。

複数人でAIアプリケーションを開発・運用したい企業に向いています。

Enterpriseは、大規模な組織や高度なセキュリティ・管理要件を持つ企業向けのプランです。

料金は固定ではなく、 カスタム料金となっています。

公式料金ページでは、SSOをはじめ、Enterprise向けのセキュリティ・管理機能やサポートなどが案内されています。

具体的な要件や料金については、Difyへ問い合わせて確認しましょう。

DifyはZapierやMakeのようなSaaS連携を中心としたワークフローツールとは特徴が異なります。

ここでは、Difyならではの特徴を5つ紹介します。

Difyの特徴のひとつが、 RAG（検索拡張生成）を活用したAIアプリケーションを構築できることです。

PDFやテキストなどのドキュメントをナレッジとして登録し、ユーザーから質問を受けた際に、関連する情報を検索して生成AIの回答に活用できます。

たとえば、社内規程や業務マニュアル、製品情報、FAQなどを登録することで、 自社独自の情報を参照して回答する社内AIや問い合わせ対応AIを構築できます。

一般的な生成AIをそのまま利用するのではなく、自社が保有する情報を活用したAIを作りたい企業に適しています。

Difyでは、特定の生成AIモデルだけに限定せず、 複数のモデルプロバイダーと接続してAIアプリケーションを構築できます。

AIモデルによって、得意な処理や応答速度、利用料金などは異なります。

そのため、用途や求める精度、コストなどに応じてモデルを選択し、AIアプリケーションを設計できることが特徴です。

将来的に利用するAIモデルを変更したい場合にも、 特定のLLMだけを前提としないAI基盤を構築しやすい点はDifyを検討するうえで注目したいポイントです。

Difyでは、LLMに回答を生成させるだけでなく、 ツールを利用しながらタスクを処理するAIエージェントを構築できます。

単純に「質問を入力したら回答する」というAIだけではなく、目的に応じて必要なツールを利用させることで、より幅広いAIアプリケーションを設計できます。

そのため、チャットボットや文章生成だけではなく、 AIに一定の役割を持たせて処理を実行させたい場合にも活用できます。

AIアプリケーションは、構築して終わりではありません。

実際にユーザーがどのような質問をしているのか、AIがどのように回答しているのかを確認しながら、プロンプトやナレッジなどを改善していくことが重要です。

Difyでは、 AIアプリケーションのログや利用状況を確認しながら運用・改善するための機能が用意されています。

そのため、AIを試験的に作るだけでなく、実際の業務やサービスで利用しながら改善していきたい場合にも活用しやすいでしょう。

Difyでは、オープンソース版の Communityが提供されています。

Communityを自社のサーバーなどにセルフホストすることで、 チャットボットなどのAIアプリの作成やAIワークフローの構築、ナレッジを活用したRAGなど、Difyの機能を自社環境で利用できます。

クラウド版のようにDifyが用意した環境を利用するのではなく、自社でDifyの実行環境を構築・管理できることがCommunityの大きな特徴です。

そのため、たとえば「自社のインフラ環境でDifyを運用したい」「社内のセキュリティポリシーに合わせて環境を構築したい」といった企業にとって選択肢になります。

また、Community自体は無料で利用できます。ただし、 Difyの利用料が無料でも、サーバーやデータベース、利用するAIモデルなどに別途費用が発生する場合があります。

さらに、環境構築だけでなく、保守やアップデート、障害対応なども自社で行う必要があります。

そのため、「無料でDifyを使える」という点だけで判断するのではなく、 インフラ費用や運用工数、自社の技術体制まで含めてCloud版と比較することが重要です。

営業部門では、商談メモや顧客情報をもとに内容を整理したり、次回のアクション案を生成したりするAIアプリを構築できます。

営業担当者が毎回ゼロから文章を作成する負担を減らし、顧客とのコミュニケーションに時間を使いやすくなります。

マーケティング部門では、記事案や広告文、メール文面などを生成するAIアプリを構築できます。

自社で利用するプロンプトや処理をアプリとして設計することで、担当者ごとのAI活用方法のばらつきを抑える使い方も考えられます。

カスタマーサポートでは、FAQやマニュアルなどをナレッジとして登録し、その情報を参照して回答案を生成するAIアプリを構築できます。

担当者が大量の資料から回答を探す負担を減らし、問い合わせ対応を支援できます。

人事や総務などでは、社内規程やマニュアルをもとに回答するAIアプリを構築する活用方法があります。

「経費精算はどうすればいい？」「この場合の申請方法は？」といった繰り返し発生する問い合わせへの回答を支援することで、バックオフィス担当者の負担軽減につながります。

Difyを導入することで、どのようなメリットが期待できるのでしょうか。

生成AIを活用したアプリケーションをゼロから開発する場合、モデルとの接続や画面、データ処理など、さまざまな仕組みを実装する必要があります。

Difyでは、AIアプリケーションを構築するための機能がプラットフォームとして用意されています。

そのため、すべてを一から開発する場合と比較して、AIアプリを構築するための工数を抑えやすくなります。

一般的な生成AIをそのまま利用するだけでは、自社の社内規程や商品情報、業務マニュアルなどを踏まえた回答が難しい場合があります。

Difyではナレッジを活用できるため、自社の情報を参照するAIアプリを構築できます。

社内検索や問い合わせ対応など、自社独自の情報が必要な業務でAIを活用しやすくなります。

Difyでは、プロンプトを入力して回答を得るだけではなく、複数の処理を組み合わせたワークフローを構築できます。

条件分岐やナレッジの参照などを組み合わせることで、自社の業務フローに合わせたAIアプリケーションを設計できます。

個人がそれぞれ生成AIを利用していると、どのようなAIアプリを使っているのか、どのような設定になっているのか把握しにくくなる場合があります。

Difyではプランに応じて複数のチームメンバーで利用できるため、組織としてAIアプリを構築・管理する環境を整えやすくなります。

Difyでは、クラウド版だけでなくCommunityを利用してセルフホストする選択肢があります。

自社の技術力やセキュリティ要件、運用方針などに合わせて利用方法を検討できる点もメリットです。

Difyでは、プランによってメッセージクレジットやアプリ数、チームメンバー数、ナレッジドキュメント数などが異なります。

たとえばSandboxでは、メッセージクレジット200、チームメンバー1名、アプリ5個となっています。

本格的にAIアプリを利用する場合は、料金だけでなく、 自社に必要なリソースが各プランの範囲に収まるかを確認しましょう。

Dify Cloudの料金はドル建てで設定されています。

そのため、日本企業が利用する場合は、 Dify側のドル価格が変わっていなくても、為替レートによって日本円換算したコストが変動する可能性があります。

特に長期間利用する場合は、現在の為替レートだけで判断するのではなく、為替変動も考慮して予算を検討することが大切です。

Difyでは画面上でAIワークフローを構築できますが、複雑なAIアプリケーションになるほど設計の難易度も上がります。

たとえば、どのモデルを利用するのか、どの情報をプロンプトへ渡すのか、ナレッジをどのように検索するのか、条件分岐をどう設計するのかなどを考える必要があります。

そのため、 「ノーコード・ローコードだから誰でもすぐに高度なAIアプリを作れる」とは限りません。

Difyを企業で活用する場合、ツールの操作方法だけでなく、「どの業務にAIを導入するのか」「どのようにワークフローを設計するのか」といった部分で支援が必要になることがあります。

特に、 日本語で業務整理からAIワークフローの構築、運用定着までサポートしてもらいたい企業は、希望する支援を受けられるか事前に確認することが重要です。

自社だけでAIアプリの設計や運用を進めることが難しい場合は、日本語で導入・運用を支援してもらえるサービスも含めて比較するとよいでしょう。

オープンソース版のCommunityでは、Difyを自社環境に構築して利用できます。

一方で、サーバー環境の構築や保守、アップデート、障害対応などは自社で行う必要があります。

Community自体を無料で利用できても、インフラ費用やAIモデルの利用料、運用担当者の人件費などが発生する可能性があります。

そのため、 Difyの利用料金だけではなく、構築・運用にかかるトータルコストで比較することが重要 です。

この並びなら、「料金上限 → 為替 → 技術難易度 → 日本語支援 → Communityの運用負担」と、それぞれ違う注意点になるので重複もしにくいです。

Difyの料金が高いかどうかは、構築するAIアプリや利用人数、AIの利用量などによって変わります。

AIによって多くの業務時間を削減できるのであれば、有料プランでも十分な費用対効果を得られる可能性があります。

一方、次のようなケースではコストが気になりやすくなります。

Difyではプランによってメッセージクレジットなどの利用上限が異なります。

社内の一部メンバーが検証する段階と、実際に多数の従業員が日常的にAIアプリを利用する段階では、必要なリソースが変わります。

導入時の利用量だけでなく、本格展開した場合にどの程度利用されるのかまで想定してプランを選ぶことが重要です。

Difyではプランによってチームメンバー数やアプリ数が異なります。

Sandboxでは1名・5アプリですが、Professionalでは3名・50アプリ、Teamでは50名・200アプリとなっています。

複数部署へAI活用を広げる場合は、利用人数だけでなく、今後どの程度AIアプリが増えるのかも確認しておきましょう。

DifyでAIアプリを構築する際には、外部のAIモデルなどを利用する場合があります。

その場合、Difyのプラン料金だけではなく、モデルの利用量に応じた費用なども考える必要があります。

そのため、費用を比較するときは Difyの料金だけではなく、AIアプリを動かすために必要なサービス全体のコストを見ることが重要です。

Difyを導入すれば、自動的に業務がAI化されるわけではありません。

対象業務を整理し、プロンプトやナレッジ、ワークフローを設計し、実際の業務で利用できる状態まで改善していく必要があります。

社内にAIワークフローを設計できる人材がいない場合は、ツール料金だけでなく、構築や運用にかかる人的コストも含めて比較しましょう。

Difyは、自社でAIアプリケーションを柔軟に構築したい企業にとって有力な選択肢です。

一方、「AIアプリそのものを開発したい」というより、 AIを使って実際の社内業務を自動化したい企業は、国産AIワークフローツール「workrun」も比較するとよいでしょう。

workrunは、さまざまなサービスやAIを組み合わせ、業務を自動化できる国産AIワークフローツールです。

GmailやSlack、Microsoft Teamsをはじめ、SFA・CRM、会計・人事関連システムなどを組み合わせ、問い合わせ対応や営業、バックオフィスなどの業務を自動化できます。

workrunの大きな特徴は、 毎月固定料金で実行回数を気にせず利用できることです。

処理件数が増えても実行回数を気にしながら運用する必要がないため、大量の業務を自動化したい企業や、今後自動化する業務を増やしたい企業にも向いています。

また、 業務整理からAIワークフローの設計、運用定着まで、日本語で伴走支援を受けられます。

「何を自動化すればよいかわからない」「自社だけでワークフローを設計できるか不安」という企業でも、相談しながら導入を進められます。

Difyとworkrunは、どちらもAIを活用できるサービスですが、目的が完全に同じではありません。

AIアプリケーションを自社で柔軟に設計・開発したい場合はDify、AIを使って既存業務を自動化し、設計から運用まで相談したい場合はworkrunという違いを理解したうえで比較するとよいでしょう。

ある企業では、顧客アンケートの回答内容を確認し、役員や幹部へ社内チャットで共有する業務が発生していました。

しかし、回答が届くたびに通知すると、通知量が増えて重要な情報が埋もれてしまう可能性があります。そこで、 アンケート結果を一定のタイミングでまとめ、確認しやすい形で共有できる仕組みが求められていました。

workrunでは、フォームに届いたアンケート回答をもとにレポートを作成し、 設定したスケジュールに沿って社内チャットへ自動共有するワークフローを設計しました。

ポイントは、単に「アンケート回答が届いたら通知する」という自動化ではなく、 実際に情報を受け取る人が確認しやすい頻度や形式まで考慮してワークフローを設計したことです。これにより、アンケートの確認・集計・共有にかかる手作業を減らしながら、継続的に情報を確認しやすい運用を目指しています。

また、同社ではworkrunの伴走支援を活用し、業務要件の整理からワークフローの設計、運用開始までサポートを受けています。

そのため、 「自動化したい業務は決まっているものの、どのようなフローにすればよいかわからない」場合でも、実際の業務に合わせて相談しながら自動化を進められる点もworkrunの特徴です。

workrunを使って問い合わせ業務を楽にする方法を以下の記事で紹介しています。合わせてご覧ください。
▼ まずは1フロー作ってみよう！お問い合わせ業務で使える自動化フロー5選

Difyは、次のような人・企業におすすめです。

Difyは、生成AIを利用するだけではなく、自社独自のAIアプリケーションを構築したい人に向いています。

プロンプトやナレッジ、ワークフローなどを組み合わせ、自社の目的に合わせて設計できます。

社内マニュアルやFAQなど、自社独自の情報を参照するAIを構築したい場合にもDifyが候補になります。

特に、社内検索や問い合わせ対応など、独自データを利用したAI活用を進めたい企業に向いています。

Difyは自由度が高い一方、複雑なAIアプリを構築するには一定の設計知識が必要です。

自社でプロンプトやワークフローを設計し、利用状況を見ながら継続的に改善できる企業であれば、Difyの柔軟性を活かしやすいでしょう。

DifyにはオープンソースのCommunityがあります。

自社でインフラを構築・管理でき、セルフホストでAIアプリケーション基盤を運用したい企業にも選択肢となります。

一方、次のような場合は国産のworkrunも候補になります。

AIアプリそのものの開発より、「問い合わせ対応を自動化したい」「情報整理や社内共有を自動化したい」といった具体的な業務改善を重視する場合はworkrunが候補になります。

workrunは固定料金・実行回数無制限で利用できます。

処理件数が多い業務や、今後自動化する業務を増やしていきたい企業にも向いています。

利用量によって費用が変化する料金体系では、AI活用を広げるほどコスト管理が難しくなる場合があります。

固定料金で運用したい場合は、workrunも比較するとよいでしょう。

初めてワークフローツールを導入する企業では、「どの業務から自動化すればよいかわからない」「どのようなワークフローを作ればよいかわからない」「AIを業務にどう組み込めばよいかわからない」といった課題も発生します。

workrunでは、 AIワークフローの検討・設計から運用定着まで伴走支援を受けられます。

ツールの操作方法だけでなく、実際の業務をどのように自動化するか相談しながら進めたい企業に向いています。

Difyの料金が高いかどうかは、プランの金額だけでは判断できません。

重要なのは、 Difyで構築したAIによって、どの程度の業務時間や人件費を削減できるのかです。

たとえば、社内からの問い合わせに回答するため、1回3分の確認作業を1日に50回行っているとします。

3分 × 50回＝150分＝2.5時間/日月20営業日なら、 2.5時間 × 20日＝50時間/月です。

担当者の人件費を1時間2,500円として単純計算すると、 50時間 × 2,500円＝125,000円/月となります。

Difyで社内情報を参照するAIアプリを構築し、この作業の一部を効率化できれば、料金だけでなく削減できる業務時間まで含めて費用対効果を判断できます。

さらに、業務自動化では作業時間の削減だけでなく、

• 社内問い合わせへの回答時間を短縮する
• 必要な情報を探す時間を減らす
• 文章作成にかかる時間を短縮する
• AI活用の方法を社内で共通化する
• 担当者がより重要な業務へ集中する

といった効果も期待できます。

一方で、Difyの場合は、 プラン料金だけでなく、利用するAIモデルやインフラ、AIアプリを設計・運用するための人的コストまで含めて計算することが重要です。

はい。Difyには無料のSandboxがあります。

公式料金ページでは、Sandboxでメッセージクレジット200、チームメンバー1名、アプリ5個などが利用できます。

また、オープンソースのCommunityも無料で利用できます。ただし、Communityをセルフホストする場合は、自社で環境を構築・運用する必要があります。

Sandboxでは、AIアプリやワークフローなどDifyの基本的な機能を試せます。

ただし、メッセージクレジットやチームメンバー数、アプリ数、ナレッジドキュメント数などには上限があります。

まずDifyを試し、本格運用できそうか確認する用途に向いています。

メッセージクレジットは、Dify上で提供されるモデルを利用する際の利用量に関係する仕組みです。

プランによって付与されるクレジット数が異なるため、Dify上でAIをどの程度利用する予定なのかを確認したうえでプランを選びましょう。

なお、外部のモデルプロバイダーを利用する場合など、構成によって費用の考え方が異なる可能性があります。

DifyのCommunityはオープンソースで提供されています。

ただし、セルフホストする場合はサーバーなどのインフラを用意し、構築・保守・アップデートを自社で行う必要があります。

そのため、ライセンス料金だけでなく、インフラ費用や運用工数まで含めて考えることが大切です。

料金ページでは、Professionalは年間590ドル、Teamは年間1,590ドルと表示されています。

たとえば1ドル150円で単純換算すると、Professionalは年間約88,500円、Teamは年間約238,500円です。

ただし、これは為替レートを使った単純な換算例です。実際の支払額は契約時の料金や決済条件などをご確認ください。

DifyとMake・Zapierでは、得意とする領域が異なります。

MakeやZapierは複数のWebサービスをつなぎ、データ連携や定型業務を自動化する用途で利用されています。

一方、DifyはLLMやナレッジ、ワークフローなどを組み合わせ、 AIアプリケーションを構築・運用することを中心としたプラットフォームです。

どちらが適しているかは、「SaaS間の業務を自動化したいのか」「AIを中心としたアプリケーションを構築したいのか」で考えるとわかりやすいでしょう。

利用目的によって異なります。

自社でAIアプリケーションやRAG、AIワークフローなどを柔軟に構築したい場合はDifyが候補になります。

一方、AIを使って具体的な業務を自動化し、業務整理からワークフロー設計、運用定着まで日本語で相談したい場合はworkrunも比較するとよいでしょう。

Difyは、生成AIを活用したアプリケーションやAIワークフローを構築できるプラットフォームです。

クラウド版では、 Sandbox・Professional・Team・Enterpriseが用意されています。

公式料金ページではSandboxは無料です。年払いの場合、Professionalは1ワークスペースあたり年間590ドル、Teamは年間1,590ドル、Enterpriseはカスタム料金となっています。

また、オープンソースのCommunityを利用してセルフホストする選択肢もあります。

Difyの魅力は、単純なSaaS連携だけでなく、 生成AI、ワークフロー、ナレッジを組み合わせて独自のAIアプリケーションを構築できることです。

一方、本格導入する場合はプラン料金だけで判断するのではなく、メッセージクレジットやアプリ数、チームメンバー数などの上限を確認する必要があります。

さらに、利用するAIモデルなどの費用や、AIアプリケーションを設計・構築・運用するための人的コストも考慮しましょう。

自社でAIアプリケーションを柔軟に開発・運用したい場合はDify、AIを使った業務自動化を進め、日本語で業務整理から運用定着まで相談したい場合はworkrunなど、 「何を作りたいのか」「どこまで自社で構築するのか」まで含めて比較することが重要です。