近年、AI技術は多くの業界で急速に普及しています。
その中でも注目されているのが、オープンソースのAIプラットフォーム「Dify」です。
一般的にはクラウド環境で利用されることが多いDifyですが、データのプライバシー保護やセキュリティ、そしてカスタマイズ性を重視する場合、ローカル環境での運用が効果的です。
本記事では、Difyをローカル環境で使用するメリットや具体的な構築手順について詳しく解説します。
また、ローカル版Difyを活用したチャットボットの作り方や、構築が難しい場合の対処法についても触れ、初めての方でもすぐに導入できる知識を提供します。
データの安全性を重視しつつ、AIの力を最大限に活用するための手引きとしてお役立てください。
Difyはローカル環境でも構築できる
Difyは、AI技術を活用して高度なアプリケーションを簡単に構築できるオープンソースのAIプラットフォームです。
一般的にはクラウド環境での利用が多いですが、プライバシーやデータセキュリティの観点から、ローカル環境での運用を希望する企業や個人も増えています。
ローカル環境でDifyを動かすことで、完全に自分の管理下でAIを運用でき、他者へのデータ依存を最小限に抑えることが可能です。
ローカル環境でDifyを構築するには、ある程度の技術知識が求められるものの、オープンソースの性質を活かして柔軟にカスタマイズ可能です。

公式ドキュメントやコミュニティによるサポートも充実しており、初心者でも一歩ずつ実現することが可能で、この導入のしやすさと自由度の高さが、Difyをローカルで使用する大きな魅力となっています。
ローカル環境でDifyを使うメリット
ローカル環境でDifyを使うメリットを3つに分けてお伝えいます。
- 1. セキュリティ体制の強化
- 2. 技術的な柔軟性と安定性
- 3. コストと運用の効率化
1. セキュリティ体制の強化
ローカル環境でDifyを運用する最大のメリットの一つは、企業が取り扱う機密情報を完全に内部で管理できる点です。
特に、企業が顧客情報や特許データを扱う場合、クラウド環境を利用することで第三者がデータにアクセスするリスクが発生します。



しかし、ローカル環境では、こうしたリスクをゼロに近づけることができます。
また、GDPRや日本の個人情報保護法など、地域ごとの法規制に対応するためにも、ローカル環境の運用は有効です。
これにより、規制を遵守しながら、AIの機能を最大限に活用することが可能です。
たとえば、Difyを活用して構築したAIチャットボットが社内のナレッジベースを活用する場合、情報漏洩を防ぎつつ効率化を実現できます。



他のサービス提供者に依存することなく、完全に自社のニーズに合わせたAIシステムを設計できるため、競争力のあるビジネス展開が可能です。
2. 技術的な柔軟性と安定性
ローカル環境でDifyを運用することで、カスタマイズ性や拡張性が大きく向上します。
クラウド環境では、サービス提供者が用意した枠組み内での使用に限定されますが、ローカルではコードレベルで自由に改良が行えます。
たとえば、DifyのAPIを利用して、社内の業務プロセスと直接連携させたり、独自のセキュリティ機能を追加することができます。



また、ローカル環境であれば、動作速度が向上する可能性があります。
インターネットを介したデータのやり取りが不要になるため、レスポンスが迅速になり、リアルタイム性が求められるアプリケーションにおいて非常に有利です。
さらに、サーバーやストレージのリソースを直接管理できるため、必要に応じてスケールアップやスケールダウンを柔軟に行うことが可能です。加えて、外部環境の障害や停止の影響を受けにくい点も利点の一つです。



クラウドサービスのダウンタイムが発生した場合、業務がストップしてしまう可能性がありますが、ローカル環境ではそのリスクを回避できます。
3. コストと運用の効率化
運用面では、コスト効率の面でもローカル環境の魅力が際立ちます。
クラウドサービスを利用する場合、月額料金や使用量に応じた課金が発生しますが、ローカル環境では初期投資を除けばランニングコストを大幅に削減できます。
Difyはオープンソースであるため、基本的なソフトウェアの利用に費用がかからない点も魅力です。
クラウドサービスではサポートを待つ必要がある場合もありますが、ローカル環境では自分たちで問題を特定し、即時対応が可能です。



インターネット接続が不安定な地域でも、ローカル環境なら継続してシステムを運用できる利点があります。
ローカル版Difyを構築する手順
ローカル環境でDifyを構築するには、いくつかのステップが必要です。
ここでは、ローカル環境でAIを運用するための基盤を整え、カスタマイズ可能なAIソリューションを構築します。



初心者でも分かりやすいように具体的な手順を解説します。
まず、Difyをローカル環境で動かすためには、適切なソフトウェアとハードウェアを用意する必要があります。
- OS
- Windows、MacOS、Linuxのいずれか
- Docker
- DifyはDockerコンテナ内で動作するため、Dockerをインストールします。
- 公式サイト(https://www.docker.com/ )から最新版をダウンロードし、インストールしてください。
- Docker Compose をインストールする
- Node.jsとnpm
- Difyのフロントエンド部分を動作させるために必要です。
- 公式サイト(https://nodejs.org )からLTS版をインストールしてください。
- Git
- リポジトリからDifyのコードを取得するために必要です。
- git のダウンロードとインストールを行う。
また、ローカルサーバーでDifyを動かすために、以下の最低限のハードウェアスペックを確認してください。
- CPU: 4コア以上
- メモリ: 8GB以上(推奨16GB)
- ストレージ: 20GB以上の空き容量
Difyはオープンソースプロジェクトとして公開されており、GitHubから簡単にコードを取得できます。
以下のコマンドを使用してリポジトリをクローンしてください。
git clone https://github.com/langgenius/dify.git


これにより、Difyのソースコードがローカル環境にダウンロードされます。
準備が整ったら、以下のコマンドでDockerを使用してDifyを起動します。
cd dify
docker-compose up -d


Difyの必要なコンテナ(バックエンド、フロントエンド、データベースなど)が立ち上がり、ローカル環境でDifyを使用できるようになります。
ブラウザを開き、ローカルホスト(http://localhost:3000 )にアクセスします。
※3000の箇所は環境により異なります
Difyのウェルカムページが表示されれば、セットアップは成功です。
初期設定画面で、管理者アカウントを作成し、必要なカスタマイズを行ってください。
詳しい手順と使い方は下記記事をご覧ください。


ローカル版Difyを活用したチャットボットの作り方
ローカル版Difyを使えば、プライバシーを保ちながら高度なチャットボットを構築することが可能です。



チャットボット作成の基本的な流れと活用例を説明します。
1. チャットボットの目的を定義する
まず、チャットボットの目的を明確にすることが重要です。
以下のような用途を想定してみましょう。
- 社内ナレッジベースから情報を検索して回答するボット
- 製品に関する顧客サポートを行うボット
- 特定の質問に特化したFAQボット



目的を明確にすることで、Difyの機能を効率的に活用するための方向性が決まります。
2. データの準備
チャットボットに回答させるためには、データソースが必要です。
例えば、以下のようなデータを準備しましょう。
- FAQリスト(CSVやJSON形式)
- 社内ドキュメント(PDF、Wordファイルなど)
- ナレッジベース(データベースまたはAPI経由)
ファイルアップロードとナレッジベースの違い
Difyへのデータの取り込みは大きく分けて2つ存在しており、それが「ファイルアップロード」と「ナレッジベース」です。
ファイルアップロード | ナレッジベース | |
情報の出所 | 利用者がリアルタイムでアップロード | 開発者が事前に準備 |
柔軟性 | 利用者のニーズに応じたアップロードが可能 | 固定情報を異なるセッションで再利用 |
情報の取り扱い | LLMが理解できる形式へ変換が必要 | 事前整理され直接アクセス可能 |
適用シナリオ | 文書分析・パーソナライズ学習支援 | 顧客サポート・製品問い合わせ |
データの持続性 | 一時的な使用が前提 | 長期間保持・定期更新 |
ファイルアップロードとナレッジベースの主な違いは、情報の出所と柔軟性にあります。
ファイルアップロードはユーザーがリアルタイムでファイルを提供し、個別のニーズに応じた情報を提供します。
ナレッジベースは開発者が事前に準備した固定情報を提供し、異なるセッションでも再利用が可能です。
Difyのファイルアップロード機能は、ユーザーの操作負担を軽減し、アプリの情報処理能力を大幅に向上させます。
開発者はユーザーの多様なニーズに応じた高度なアプリケーションを提供できるようになります。



Difyは、RAG(Retrieval-Augmented Generation)技術を活用することで、大量のデータから適切な回答を生成できます。
データはローカル環境内に安全に保管され、プライバシーを保護します。
3. ボットの構築とトレーニング
Difyの管理画面から新しいボットを作成します。



以下のステップを順に行ってください。


「最初から作成」選択後、「テンプレートから作成」が表示されるので任意のものを選択します。
テンプレートを選択すると下記のようなノードツリーが表示されるので、ローカルLLM(例えばLlama 2など)やクラウドベースのモデル(例: OpenAI)などを選択します。


データインポートノードで準備していたデータや手動によるモデルトレーニングします。
この過程で、ボットがより適切な回答を生成できるよう調整を行います。
下記画像にある「実行」でチャットボットを実行することが可能です。


チャットボットの詳しい作り方は下記記事でご確認いただけます。


4. 実装とテスト
ボットが完成したら、テストを実施し、応答内容や速度を確認します。
不足があれば、データの追加やモデル設定の微調整を行ってください。



ローカル環境で運用することで、外部アクセスを防ぎつつ、柔軟な改良が可能です。
Difyのローカル版が難しいときの対処法
ローカル環境での構築に苦労する場合、以下のような対処法があります。
- 1. 公式ドキュメントとフォーラムの活用
- コミュニティが提供するガイドやFAQを参照してください。
- 2. VPS(仮想専用サーバー)の利用
- わずか10分でAIアプリの作成ができるエックスサーバーVPSを利用することで、ローカル運用の難易度を下げられます。
(こちらの記事(https://ai-bo.jp/dify/)も参照ください)
- わずか10分でAIアプリの作成ができるエックスサーバーVPSを利用することで、ローカル運用の難易度を下げられます。
- 3. 専門家への依頼
- 専門知識が必要な場合、外部のエンジニアやコンサルタントに依頼するのも一つの手段です。


まとめ
ローカル環境でDifyを運用することで、データ保護、コスト削減、柔軟なカスタマイズが可能になります。
ただし、初期設定や技術的な知識が求められるため、手順をしっかりと理解して進めることが重要です。
もしローカル環境での運用に課題がある場合、DifyはエックスサーバーVPSの活用がおすすめです。



今なら実質半額で契約できるため、とてもお得です!2025年2月10日までのキャンペーンなので、契約を考えている方は急ぎましょう!
エックスサーバーVPSなら、スムーズにDifyを活用できる環境が整うため、時間や費用を節約できます。
初めて使う方も知識がある方も、Difyを利用したい方にエックスサーバーは最適です。
ぜひ、一度検討してみてください。