Difyは2025年、プラグインエコシステムの確立から、ワークフローの可視化まで、大きな進化を遂げています。本記事では、v1.0からv1.8までの最新アップデートと、実際の業務での活用方法について解説します。
Dify v1.0: プラグインエコシステムの基盤
2025年初頭にリリースされたv1.0は、Difyにとって大きな転換点となりました。
プラグインアーキテクチャの導入
モジュラー設計
- モデルとツールがプラグインとして独立動作
- プラットフォーム全体のアップグレード不要で個別更新可能
- 開発者フレンドリーな標準化されたプロトコル
プラグインの種類
-
Models: AIモデルをプラグインとして管理
- チャットボット、エージェント、ワークフロー全体で利用可能
- 設定、更新、使用が統一的に
-
Tools: ドメイン固有の機能を追加
- データ分析、コンテンツ翻訳、カスタム統合など
- エージェントとワークフローの機能拡張
-
Agent Strategies: 推論戦略の提供
- ReAct、Function Call、Chain-of-Thoughts、Tree-of-Thoughts
- 自律的なツール選択と実行
-
Extensions: 外部統合を容易に
- HTTPウェブフック経由での連携
- カスタムAPI構築、データ処理、外部サービス接続
Dify Marketplace の開設
プラグインの集約、配信、管理のためのプラットフォームとして、Dify Marketplaceがオープンしました。開発者は自作プラグインを提出し、審査を経てリポジトリに公開できます。
v1.5.0: リアルタイムワークフローデバッグ
2025年6月にリリースされたv1.5.0は、ワークフローのデバッグ体験を根本的に変えました。
従来の課題
複雑なAIアプリケーションでは、以下のような論理チェーンを扱います:
- Knowledge検索ノード
- リアルタイムデータ取得のためのツール呼び出し
- 複数のLLMノードでの推論
- テンプレートノードでの統合
問題が発生した場合、どこで何が間違ったのかを特定するのは困難でした。
新機能: Variable Inspect Panel
グローバル変数監視
- ワークフロー全体の変数と内容をリアルタイム表示
- ノード間を行き来する必要なし、一箇所で全体を把握
直接編集機能
- ほとんどの変数値をパネルから直接編集可能
- 高価なLLM呼び出しやAPIリクエストを再実行せずにテスト
ステップバイステップ実行
- Jupyter Notebookのセル実行のような感覚
- 任意のノードを選択して実行
- 依存関係を自動的に取得し、実行後に監視を更新
デバッグプロセスの劇的な改善
従来のプロセス
問題発見 → 履歴を探す → 変数を手動入力 → デバッグステップ →
再設定 → ワークフロー全体を再実行 → 結果確認 (必要に応じて繰り返し)
新プロセス
問題発見 → Variable Inspectパネルを確認 →
ノードまたは変数を直接修正 → 単一ステップ実行 → 結果を即座に確認
数十分かかっていた作業が、わずか数分で完了するようになりました。
v1.6.0: MCPサポートの組み込み
2025年7月、Difyは双方向のMCP(Model Context Protocol)サポートをネイティブ統合しました。
MCP統合の2つの方向
1. MCPサーバーをツールとして使用
- HTTP-based MCPサービス(プロトコル2025-03-26)をサポート
- 事前認証モードと認証不要モードに対応
- 外部API、データベース、サービスへの標準化されたアクセス
- 統合の複雑さとメンテナンスオーバーヘッドを削減
2. DifyのエージェントをMCPサーバーとして公開
- Difyで構築したワークフローやエージェントを標準MCPサーバーに変換
- 無制限のMCPクライアントからアクセス可能
- 他のAIツールとのシームレスな連携
v1.7-1.8: 2025年夏のアップデート
OAuth認証とマルチ認証情報管理
アプリ開発者向けOAuth
- Gmail、GitHub、Notionなどの統合が簡単に
- APIキーより安全で便利な認証方法
- クリックだけで承認、手動でキーをコピーする必要なし
Dify CloudとセルフホストOAuth
- Dify Cloud: 人気プラグインは「デフォルト」モード利用可能(事前設定済み)
- セルフホスト: カスタムOAuthアプリケーションを設定可能
ワークフローツールの強化
スマートなコンテキストウィンドウ管理
- 会話が長くなりすぎた際、エラーを返す代わりに利用可能な限界まで応答を生成
- 停止理由を明確に表示
ツール使用の自動クリーンアップ
- 長い会話中に古いツール結果を自動的に削除
- 最近のツール結果は保持
- トークン消費を削減し、コストを抑制
Knowledge Pipeline(今後リリース予定)
現在開発中の機能として、RAGデータ処理パイプラインの可視化があります:
- ワークフローキャンバス体験をデータ処理に拡張
- テキスト、画像、テーブルなどのマルチモーダルデータをサポート
- プラグインアーキテクチャにより、カスタマイズされた処理プロセスを構築
- 様々なドキュメントをLLM用の高品質なコンテキストに変換
業務活用の実践例
1. 社内情報システム部門での活用
ユーザー問い合わせ対応の自動化
構成
Chatbot Application
├── Knowledge Base (社内FAQ、マニュアル)
├── Tool: Slack Integration (通知)
├── Tool: Jira Integration (チケット作成)
└── Workflow: 問い合わせルーティング
実装のポイント
- Knowledge BaseにRAGでFAQとマニュアルを取り込み
- Annotation Reply機能で、高品質な回答を手動調整
- 調整したアノテーションを保存し、類似の問い合わせに迅速対応
- 解決できない問い合わせは自動的にJiraチケットを作成
効果
- 一次対応の80%を自動化
- トークン使用量を削減(アノテーションの再利用)
- 対応品質の標準化
2. 経営企画・管理会計での活用
Salesforceデータ分析レポートの自動生成
Workflowの構成
1. Salesforce API Tool (データ取得)
↓
2. Data Processing Node (データクレンジング・集計)
↓
3. LLM Node (Claude Sonnet 4.5) - 分析と洞察
↓
4. Template Node (レポート生成)
↓
5. Email Tool (関係者への自動送信)
MCPサーバーとしての活用
- このワークフローをMCPサーバーとして公開
- 他のAIツール(Claude Code、Cursor)から呼び出し可能
- 開発中にリアルタイムで最新のビジネスデータを参照
実装例
# Pythonスクリプトから呼び出し
import requests
response = requests.post(
'https://your-dify-mcp-server/workflow/sales-report',
json={
'period': '2025-Q3',
'region': 'APAC'
}
)
report = response.json()['report']
Variable Inspect Panelでのデバッグ
- データ取得後、Variable Inspectパネルで内容を確認
- 異常値があれば、その場で修正して次のノードをテスト
- LLMノードのプロンプトを調整し、単独実行で結果を即座に確認
3. 営業プロセス整備とSFA構築
リード自動スコアリングシステム
Agent Strategyの活用
Agent Node (ReAct Strategy)
├── Tool: CRM Data Fetch
├── Tool: Web Search (企業情報)
├── Tool: Email Analysis
└── Tool: LinkedIn Integration
ワークフロー
- 新規リードが登録されたらトリガー
- Agentが自律的に以下を実行:
- CRMから既存データを取得
- Web検索で企業の最新情報を収集
- LinkedInで担当者の役職・経歴を確認
- 過去のメールやりとりを分析
- 総合的なリードスコアを算出
- 優先度に応じてアクションを推奨
Tree-of-Thoughts戦略の採用
- 複雑な意思決定には、Tree-of-Thoughts Strategyを使用
- 複数の評価軸を並行して検討
- より精度の高いスコアリングを実現
4. セキュリティ担当業務での活用
脆弱性診断の自動化ワークフロー
構成
Workflow: Security Audit Pipeline
├── GitHub Integration (コード取得)
├── Code Analysis Tool
├── LLM Node (GPT-5-Codex) - 脆弱性分析
├── Knowledge Base (OWASP Top 10, CWE)
├── Template Node (レポート生成)
└── Slack/Jira Integration (通知・チケット作成)
Knowledge Pipelineの活用(今後)
- セキュリティドキュメント、CVE情報をマルチモーダルで処理
- テーブルやグラフを含む技術資料を適切にベクトル化
- カスタムパイプラインで、セキュリティ情報の品質を最適化
実践のポイント
- プラグインマーケットプレイスからセキュリティ関連ツールを追加
- 定期実行スケジュールを設定し、継続的な監視
- 発見された脆弱性は優先度に応じて自動的にチケット化
5. プログラマーとしての開発支援
コード生成・レビューアシスタント
Personal Development Assistant
Chatflow Application
├── Code Generation Tool
├── GitHub Copilot Integration (MCP経由)
├── Knowledge Base (社内コーディング規約)
├── Extension: Custom API (CI/CD連携)
└── Memory機能 (プロジェクトコンテキスト保持)
開発言語別の活用
JavaScript/TypeScript
- Node.jsのベストプラクティスをKnowledge Baseに格納
- React/Next.jsのコンポーネント生成
- テストコード自動生成
Python
- データ処理スクリプトの生成
- AWS Lambdaファンクションの作成
- 型ヒント追加の自動化
Google Apps Script
- Googleサービス連携のスクリプト生成
- 業務自動化ワークフローの構築
- エラーハンドリングの強化
Salesforce APEX
- Salesforceカスタムロジックの実装支援
- ガバナ制限を考慮したコード生成
- テストクラスの自動作成
Dify導入のベストプラクティス
段階的な導入戦略
フェーズ1: パイロット運用(1-2ヶ月)
- 社内FAQチャットボットなど、シンプルなユースケースから開始
- Knowledge Baseの構築と最適化
- チーム内での使い方の学習
フェーズ2: ワークフロー構築(2-3ヶ月)
- 定型業務の自動化ワークフロー作成
- Variable Inspect Panelでのデバッグ手法の習得
- 既存システムとの統合(API、MCP)
フェーズ3: 高度な活用(3ヶ月以降)
- Agent Strategyを活用した複雑なタスクの自動化
- カスタムプラグインの開発
- MCPサーバーとしての展開
セルフホストとクラウドの選択
Dify Cloud を選ぶ場合
- 迅速な導入が必要
- インフラ管理のリソースが限られる
- OAuth統合をすぐに利用したい
セルフホストを選ぶ場合
- データプライバシーの厳格な要件
- カスタマイズの自由度を重視
- オンプレミス環境での運用が必要
- コスト最適化(大規模利用時)
コスト管理のポイント
Annotation Replyの活用
- よくある質問には手動調整した回答を保存
- LLM呼び出しをスキップし、トークン使用量を削減
- 回答品質の一貫性も確保
Variable Inspectでの無駄な再実行削減
- 問題のあるノードだけを修正・再実行
- 全体を再実行する回数を最小化
- 開発コストの大幅削減
適切なモデル選択
- 単純なタスクには軽量モデル
- 複雑な推論にはClaude Sonnet 4.5やGPT-5
- ユースケースごとにプラグインで切り替え
他ツールとの連携戦略
Claude Code / GPT-5-Codex との組み合わせ
開発ワークフロー:
1. Claude Code: コードベース全体の理解と設計
2. Dify: ビジネスロジックの実装補助
3. GitHub Copilot: コーディング中の補完
4. Dify MCP Server: 実行時のビジネスデータ参照
実践例
# Claude Codeでアーキテクチャ設計
$ claude "このプロジェクトのマイクロサービス化戦略を提案して"
# Difyで各サービスのビジネスロジックを生成
# (MCPサーバーとして、最新のビジネスルールを提供)
# Cursorで実装
# (Dify MCPサーバーからリアルタイムでビジネスデータ取得)
# GitHub CopilotでPRレビュー
CI/CDパイプラインへの統合
Extension プラグインの活用
# カスタムExtensionの例
@extension.route('/deploy-trigger', methods=['POST'])
def trigger_deployment():
# Difyのワークフロー完了後、デプロイを実行
workflow_result = request.json
if workflow_result['status'] == 'success':
# CI/CDパイプラインをトリガー
trigger_ci_pipeline(workflow_result['code'])
return {'status': 'triggered'}
今後の展望
Knowledge Pipeline の正式リリース
RAGデータ処理の可視化により、以下が可能になる見込みです:
- ドキュメント変換プロセスのカスタマイズ
- マルチモーダルデータの高品質な処理
- 120カ国以上、Fortune 500企業での実績を持つエコシステム
- データ連携、ドキュメント処理、ベクトル最適化の専門家とのパートナーシップ
プラグインエコシステムの拡大
Dify Marketplaceを通じて、以下の分野でのプラグイン拡充が期待されます:
- エンタープライズシステム連携(SAP、Oracle、Salesforce)
- 業界特化型ツール(金融、医療、製造)
- 高度なAgent Strategy(強化学習ベース、マルチエージェント)
まとめ
Difyは2025年、v1.0のプラグインエコシステム確立から、v1.5のリアルタイムデバッグ、v1.6のMCP統合、v1.7-1.8の夏のアップデートまで、着実に進化を遂げています。
Difyの強み
- 柔軟性: プラグインアーキテクチャによる高いカスタマイズ性
- 生産性: Variable Inspectによる劇的なデバッグ効率化
- 統合性: MCPサポートによる他ツールとのシームレスな連携
- コスト効率: Annotation Replyとスマートな実行管理
推奨される活用シーン
- 社内システムとの統合が必要な業務自動化
- 複雑なワークフローの構築と管理
- RAGベースの知識管理システム
- 他のAIツールとの協調動作
プログラマー、インフラエンジニア、経営企画、セキュリティ担当など、様々な役割で活用できる汎用性の高さが、Difyの大きな魅力です。特に、MCPサーバーとして機能する点は、Claude CodeやCursorなどの開発ツールと組み合わせることで、真に統合された開発環境を実現できます。
今後のKnowledge Pipelineリリースにより、RAG品質のさらなる向上が期待できます。業務でのAI活用を本格化させたい組織にとって、Difyは検討すべき重要な選択肢の一つと言えるでしょう。
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