非エンジニアのためのDify（ディフィ）チャレンジ講座 STEP2

「プログラミングができないと、AIアプリなんて作れない」と思い込んでいませんか。

実は今、コードを一切書かずに、直感的な操作だけで高度なAIアプリを開発できる「Dify（ディフィ）」というツールが注目を集めています。

今回は、利用者数No.１*のAI活用コミュニティ「SHIFT AI」で開催された会員向けオンラインウェビナー「非エンジニアのためのDifyチャレンジ講座 STEP2」の内容の一部を特別公開します。

本セミナーは初級から上級へ段階的に学べるステップアップ講座のSTEP2のご紹介です。

※ GMOリサーチ&AI株式会社調べ ■調査項目/調査時点（2025年2月）における累計登録者数 ■調査対象/企業が運営するAI活用事例や実践ノウハウなど、ビジネス目的でのAI活用に関する講義を提供するコミュニティサービスを対象とし、講義を行わないネットコミュニティや個人運営のコミュニティ、ビジネス目的以外のコミュニティサービスは対象外とする

【※このウェビナーは終了しました。最新の参加案内はコミュニティ説明会でご案内しています。】

ウェビナー概要

このウェビナーの内容は以下のとおりです。

• ノーコードツール「Dify」の基礎と「Vibe Coding」の概念
• チャットボット型とワークフロー型の違い
• 変数を「タッパー」に例えた分かりやすい解説
• 画像認識AIを活用した「手相占いアプリ」の作成実演

それでは、プログラミング未経験者でもAI開発者になれる、Difyのワークフロー機能の魅力を見ていきましょう。

Difyと「Vibe Coding（バイブコーディング）」がもたらす開発革命

アプリ開発には膨大な勉強と時間が必要という常識は、AIによって覆されつつあります。

Difyのようなノーコードツールを使えば、エンジニアでなくとも自分のアイデアを形にすることができます。ここでは、ウェビナーで紹介された新しい開発の概念について解説します。

直感的な操作でアプリを構築できる

Difyの最大の特徴は、レゴブロックのような「ノード（機能の塊）」を画面上で繋ぎ合わせるだけでアプリが作れる点です。

複雑なコードを書く必要はなく、マウス操作で「開始」から「終了」までの流れを視覚的に設計できます。

これにより、非エンジニアでも論理的な思考だけでアプリ開発が可能になります。

AIがコーディングを代行してくれる

ウェビナー内では「Vibe Coding（バイブコーディング）」という言葉が紹介されました。

これは、作りたいもののイメージや雰囲気をAIに伝えるだけで、AIが裏側で必要な処理を行ってくれるという概念です。

バグが発生してもAIに修正案を聞けば解決できるため、モチベーションを維持しながら開発を続けられます。

自分専用のツールを作成できる

既存のAIサービスを使うだけでなく、自分の業務や趣味に特化したツールを自作できるのがDifyの強みです。

例えば、経費精算のためにレシートを読み取るアプリや、特定の日報フォーマットを出力するボットなど、痒い所に手が届くツールを自分で生み出すことができます。

ワークフロー機能で複雑な処理を実現する

Difyには「チャットボット型」と「ワークフロー型」の2つの作成モードがあります。

今回のウェビナーで扱った「ワークフロー型」は、より高度な処理を自動化するのに適しています。

その仕組みと作成のポイントについて見ていきましょう。

処理の流れを可視化して管理できる

ワークフロー型では、「ユーザーが入力する」「AIが考える」「結果を出力する」といった一連のプロセスを、フローチャートのように可視化できます。

これにより、アプリがどのような手順で動いているかが一目瞭然となり、処理の全体像を把握しやすくなります。

変数を「タッパー」として理解できる

プログラミングでつまずきやすい「変数」という概念を、講師は「タッパー（保存容器）」に例えて解説しました。

「ユーザーが入力した食材（データ）をタッパーに入れて、次の工程に渡す」というイメージを持つことで、非エンジニアでもデータの受け渡しを直感的に理解できるようになります。

条件分岐で対応を柔軟に変更できる

「もしユーザーがAと言ったらこの処理、Bと言ったらあの処理」といった条件分岐（if／else）も、ワークフローなら簡単に設定できます。

これにより、ユーザーの入力内容に応じてきめ細やかな対応をする高機能なアプリを作成することが可能です。

※ウェビナー本編では、この条件分岐を使った具体的な設定手順や、変数の詳細な指定方法について実演を交えて解説しています。

画像認識AIを使った手相占いアプリの開発

今回のウェビナーのハイライトは、画像認識機能を使った「手相占いアプリ」の作成です。

文字だけでなく画像をAIに理解させることで、アプリの可能性は大きく広がります。ここではその開発エッセンスを紹介します。

画像から情報を読み取る

Googleが提供するAIモデル「Gemini」などは、画像の中身を理解する能力（マルチモーダル機能）を持っています。

これをDifyに組み込むことで、アップロードされた写真が何であるかを判別し、その特徴をテキストデータとして抽出することが可能になります。

これが画像認識アプリの核となります。

入力内容に応じて処理を分岐させる

ウェビナーでは、「人間の手相画像」が送られてきた場合は占いを実行し、「猫の肉球画像」が送られてきた場合は別の反応をする、という条件分岐の実装が行われました。

「質問分類器」というノードを使うことで、AIが送られてきたデータの内容を判断し、適切なルートへ自動的に振り分けることができます。

独自のキャラクター性を持たせる

単に画像を分析するだけでなく、「あなたはベテランの占い師です」「元気の良い後輩のように振る舞ってください」といった役割をAIに与えることで、出力結果に個性を持たせることができます。

これにより、単なる機能的なツールではなく、使っていて楽しいアプリを作ることができます。

まとめ：AIで「つくる」楽しさを体験しよう

本コラムでは、Difyを使ったワークフロー型アプリ開発の基礎と、画像認識AIの活用法について紹介しました。

プログラミングの壁を感じていた方でも、こうしたノーコードツールを活用することで、自分のアイデアを動くアプリに変える感動を味わうことができます。

実際のウェビナーでは、APIキーの取得方法から、変数の詳細な設定手順、エラーが出た際の具体的な修正方法、さらには作成したアプリをDiscordなどの外部ツールと連携させる方法まで、アプリを完成させるための全ステップを画面共有しながら解説しています。

SHIFT AIでは、このような実践的なツール活用講座を定期的に開催しています。

「AIを使って業務を効率化したい」「新しいスキルを身につけてキャリアアップしたい」とお考えの方は、ぜひコミュニティへの参加をご検討ください。