DifyとChatGPTの違いは？向いている人と使い分けを初心者向けに解説

DifyとChatGPTは、どちらも生成AIを活用できるサービスです。

しかし、実際に使おうとすると、次のような疑問が出てきます。

結論からいうと、自分でAIに相談しながら文章作成や調査を進めるなら、まずはChatGPTで十分です。

一方、入力方法や処理手順を固定し、ほかの人も使えるAIアプリとして公開したい場合は、Difyが選択肢になります。

ただし、現在のChatGPTにはProjects、GPTs、Apps、Tasksなどの機能もあります。そのため、「ChatGPTは会話だけ、Difyは自動化」という単純な分け方では説明できません。

この記事では、両者の役割と現在の機能を踏まえながら、どちらを選ぶべきか具体的に解説します。

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結論｜ChatGPTで十分な人・Difyが必要な人

最初に、目的別の選び方を整理します。

迷っている段階なら、まずはChatGPTを使ってみるのがおすすめです。

ChatGPTに繰り返し同じ指示を出すようになったり、同じ使い方をチームに広げたくなったりした段階で、Difyを検討すればよいでしょう。

勉強猫

ChatGPTは自分でAIを使う場面に向いていて、DifyはAIを活用した仕組みやアプリを作る場面に向いているね。

そもそもChatGPTとDifyは何が違う？

両者の違いを理解するには、「AIを使うサービス」と「AIアプリを作るサービス」の違いを押さえると分かりやすくなります。

ChatGPTはAIを直接使うためのサービス

ChatGPTは、OpenAIが提供するAIアシスタントです。

画面に質問や指示を入力すると、文章作成、要約、アイデア出し、調査、学習、プログラミングなどを手伝ってくれます。

たとえば、次のような使い方ができます。

基本的には、利用者がChatGPTと会話しながら、その場で必要な答えを引き出していく使い方です。

現在は、チャットだけでなく、関連する会話・ファイル・指示をまとめられるProjectsや、特定の用途に合わせたGPTsも用意されています。

外部サービスとつながるAppsや、指定した時間に処理を実行するTasksもあるため、ChatGPTだけでも以前より幅広い使い方ができます。

ただし、利用できる機能は契約プラン、地域、組織の設定などによって異なります。

Difyは生成AIアプリを作るためのプラットフォーム

Difyは、生成AIを組み込んだアプリを作るためのオープンソースの開発プラットフォームです。

ChatGPTのようなAIに質問することが目的ではなく、AIを使った処理の流れを設計し、特定の用途に合わせたアプリとして公開することが主な役割です。

たとえば、次のようなアプリを作れます。

Difyでは、入力項目、AIへの指示、処理の順番、条件分岐、参照する資料、出力形式などを画面上で設定できます。

プログラミングをまったく使わずに作れるケースもありますが、外部サービスとの複雑な連携や独自処理では、APIやコードの知識が必要になる場合もあります。

勉強猫

例えば、Difyで社内FAQチャットボットを作った場合、以下のように動作できる。

1. 社員からの質問受け取り
2. AIが質問の内容を把握
3. 社内規定から関係する情報を自動取得
4. AIが質問内容と社内規定から適切な回答を生成して出力

ChatGPTだけだと、ここまでの自動化は難しいね。

生成AIアプリそのものについて詳しく知りたい方は、以下の記事も参考にしてください。

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DifyとChatGPTの違いを7項目で比較

DifyとChatGPTの主な違いを、7つの項目で比較します。

ここで重要なのは、ChatGPTにも共有や再利用の機能があるという点です。

単純な用途であれば、Difyを使わなくてもChatGPTのProjectsやGPTsで対応できる可能性があります。

Difyの違いが出やすいのは、複数の処理を順番につないだり、利用者向けの入力画面を用意したり、独立したWebアプリやAPIとして提供したりする場面です。

違い1｜処理を再現しやすいか

ChatGPTでは、利用者がその都度質問や指示を入力します。

自由度が高い反面、人によって指示の書き方が変わるため、同じ業務でも出力に差が出ることがあります。

Difyでは、必要な入力項目やAIへの指示、出力形式をあらかじめ設定できます。

たとえばメール返信アプリなら、次の項目を入力欄として用意できます。

利用者は用意された項目を入力するだけなので、毎回長いプロンプトを書く必要がありません。

ただし、Difyを使えば必ず正しい結果になるわけではありません。安定した出力を得るには、プロンプトの調整、テスト、利用ルールの整備が必要です。

違い2｜ほかの人に共有しやすいか

自分だけでAIを使うなら、ChatGPTがもっとも手軽です。

一方で、AIに詳しくない人にも同じ用途で使ってもらう場合は、入力方法を分かりやすく整える必要があります。

ChatGPTでもGPTsやProjectsを共有できますが、利用者は基本的にChatGPTの中で操作します。

Difyでは、作成したアプリをWebアプリとして公開できます。利用者は、用意された入力欄やチャット画面から必要な情報を送信できます。

また、APIとして公開し、自社サイトや既存システムから呼び出すことも可能です。

「AIをどのように使えばよいか」を利用者に考えてもらうのではなく、用途を絞った画面として渡したい場合に、Difyが役立ちます。

違い3｜外部データや処理を組み込みやすいか

ChatGPTには、外部のツールやデータを利用できるAppsがあります。対応するアプリであれば、ChatGPTの会話から情報を検索したり、許可された操作を実行したりできます。

Difyでは、外部APIやツールをワークフローの途中に配置し、前後のAI処理と組み合わせられます。

たとえば、次のような流れです。

ただし、外部サービスと接続するには、APIキー、認証設定、利用料金、エラー処理、個人情報の取り扱いなども考えなければなりません。

画面上で接続できるからといって、設定なしで完全自動化できるわけではない点には注意してください。

ChatGPTだけで十分なケース

次のような使い方なら、最初からDifyを導入する必要はありません。

文章作成・要約・調査を自分で行う

メール、資料、記事、企画書などの下書きを作る場合は、ChatGPTに直接指示を出す方法が手軽です。

出力を見ながら追加の指示を出せるため、内容を相談しながら仕上げる仕事にも向いています。

資料の要約、アイデア出し、文章の言い換え、学習の質問なども、ChatGPTだけで対応しやすい用途です。

個人または小規模な範囲で使う

自分専用のAIとして使う場合や、少人数で使い方を共有できる場合は、ChatGPTで十分なことが多いでしょう。

利用者がAIの使い方を理解しており、それぞれが必要な指示を入力できるなら、専用アプリを作るメリットはそれほど大きくありません。

ProjectsやGPTsで目的を達成できる

繰り返し使う指示や参考資料がある場合でも、すぐにDifyが必要になるとは限りません。

ChatGPTのProjectsでは、関連するチャット、ファイル、指示をまとめて管理できます。また、GPTsでは、特定の目的に合わせた指示や知識を設定できます。

「同じ資料を参照しながら文章を作りたい」「決まった口調で回答してほしい」といった用途なら、まずProjectsやGPTsを試すのがよいでしょう。

ChatGPT内で完結し、必要な人に共有できるなら、その段階では無理にDifyへ移行する必要はありません。

Difyが必要になりやすいケース

ChatGPTを使う中で、次のような課題が出てきたらDifyを検討するタイミングです。

毎回ほぼ同じ流れで処理している

次のような作業を繰り返している場合は、Difyで仕組み化できる可能性があります。

Difyでは、入力から出力までの流れをWorkflowやChatflowとして設計できます。

ただし、最初から大きな業務全体を自動化するのではなく、文章の分類や返信案の作成など、小さな作業から始めるのがおすすめです。

Difyと相性のよい業務については、以下の記事で詳しく解説しています。

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アプリを作る人と使う人が異なる

AIアプリの作成者と実際の利用者が異なる場合も、Difyが向いています。

たとえば、担当者が問い合わせ対応アプリを作り、ほかの社員が日常業務で利用するケースです。

利用者全員にプロンプトの書き方を覚えてもらうのではなく、必要な入力欄や選択肢を用意した方が、使い方を統一しやすくなります。

作成者は裏側のプロンプトや処理を改善し、利用者は公開された画面からアプリを使う、という役割分担ができます。

勉強猫

最初にアプリを作る際には多少の知識は必要だけど、一度作ってしまえば誰でもワンクリックで使えるようになるのがDifyの凄いところ！

社内に一人でも作れる人がいれば、全員分の業務効率化が実現するよ！

WebアプリやAPIとして公開したい

ChatGPTの外で使える独立したAIアプリを作りたい場合は、Difyが有力な選択肢になります。

Difyで作成したアプリは、Webアプリとして公開したり、API経由で別のシステムから利用したりできます。

たとえば、次のような用途です。

ただし、公開後はアクセス権、機密情報、利用料金、ログ、誤回答への対応なども考える必要があります。

Difyで作れるアプリの具体例は、以下の記事にまとめています。

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ChatGPTとDifyを組み合わせる使い方

DifyとChatGPTは、どちらか一方だけを選ばなければならないサービスではありません。

目的に応じて組み合わせることで、それぞれの特徴を活かせます。

ChatGPTで試し、繰り返す作業をDifyにする

最初からDifyでアプリを作ろうとすると、入力項目や処理手順をうまく決められないことがあります。

そこで、まずはChatGPTを使って作業を試します。

たとえば、ChatGPTで問い合わせへの返信案を何度か作りながら、次の点を確認します。

使い方が固まったら、その内容をDifyの入力項目やワークフローとして設定します。

この順番なら、必要性が分からないままアプリを作ることを避けられます。

ChatGPTで設計を整理し、Difyで形にする

Difyアプリを作る前に、ChatGPTへ相談して設計を整理する方法もあります。

たとえば、次のような内容をChatGPTと検討できます。

そのうえで、決まった内容をDifyのWorkflowやChatflowとして組み立てます。

ChatGPTを設計の相談相手として使い、Difyを実際のアプリを作る場所として使うイメージです。

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FAQ｜DifyとChatGPTの違いについてよくある質問

Q1．Difyを使うにはChatGPTの契約が必要ですか？

ChatGPTの契約は必須ではありません。

Difyは、OpenAIを含む複数のモデル提供元と接続してAIアプリを作るプラットフォームです。

OpenAIのモデルをAPI経由で利用する場合も、ChatGPTのFree・Plus・Proなどの契約とは別に、API側の設定や料金が必要になることがあります。

必要な設定は、Dify Cloudかセルフホスト版か、どのモデルを使うかによって異なります。

Q2．ChatGPTだけで業務用AIを作れますか？

用途によっては作れます。

ProjectsやGPTsを使えば、独自の指示や資料を設定し、繰り返し使えるAIを用意できます。ChatGPT内で利用する小規模な仕組みなら、Difyを使わなくても十分なケースがあります。

一方、複数の処理をつないだワークフローや、独立したWebアプリ、外部システムから利用するAPIが必要なら、Difyなどの開発基盤を検討するとよいでしょう。

Q3．Difyを使うにはプログラミングが必要ですか？

簡単なチャットボットや文章生成アプリであれば、プログラミングを使わずに作れる場合があります。

ただし、外部APIとの複雑な連携、データの加工、独自機能の追加、セルフホスト環境の管理などでは、プログラミングやサーバーに関する知識が必要になることがあります。

初心者は、まずクラウド版で小さなアプリを作り、必要になった段階で技術的な知識を増やしていくのがおすすめです。

Q4．初心者はChatGPTとDifyのどちらから始めるべきですか？

まずはChatGPTから始めるのがおすすめです。

ChatGPTを使うと、生成AIが得意なことや、指示の出し方による回答の違いを手軽に体験できます。

その中で「毎回同じ指示を出している」「ほかの人にも同じ使い方をしてもらいたい」「入力から出力までの流れを固定したい」と感じたら、Difyへ進むとよいでしょう。

まとめ｜AIを使うならChatGPT、仕組みにするならDify

ChatGPTとDifyは、競合する部分もありますが、基本的な役割は異なります。

ChatGPTは、文章作成、要約、調査、相談など、利用者自身がAIを直接使う場面に向いています。

Difyは、用途に合わせて入力方法や処理手順を設計し、繰り返し利用できるAIアプリとして公開したい場面に向いています。

ただし、ChatGPTにもProjects、GPTs、Appsなどがあるため、簡単な再利用や共有のためだけにDifyを導入する必要はありません。

選び方をまとめると、次のようになります。

Difyを実際に触ってみたい方は、Dify学習館の無料Lessonから始められます。

Difyとは何かを理解し、環境構築、最初のアプリ作成、RAG、アプリ公開まで順番に体験できます。

無料のLesson1からDifyアプリ開発を始める

※ChatGPTの機能・提供条件は、プラン、地域、端末、組織の設定などによって異なります。最新情報は、OpenAI公式のProjects、GPTs、Apps、Tasksをご確認ください。Difyの基本的な位置づけと公開方法は、Dify公式ドキュメントおよびクイックスタートで確認できます。

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