【Dify】Lesson2-3：チャットフローアプリの基本｜文字抽出アプリを作ろう
今回はDifyの「チャットフローアプリ」を使って、画像をアップロードすると中の文字を抽出（OCR）して返してくれるアプリを作ります。
チャットフローは、ここまで体験してきたチャットボット、テキストジェネレーター、エージェントアプリとは少し作り方が異なります。
“部品をつないで会話の流れを作る” イメージで、会話の中に「処理の手順」や「条件分岐」を組み込んで、意図した流れで確実に動かせるのが強みです。
チャットボット、テキストジェネレーター、エージェントの３つは初心者向けの勉強用アプリと思っていいかな。
いよいよここからDifyの真骨頂に触れていくよ！
Lesson１：Dify入門｜環境構築と最初の生成AIアプリ開発
Lesson２：まずは体験｜基本的なアプリを4つ作ろう
・Lesson2-1：テキストジェネレーターアプリの基本
・Lesson2-2：エージェントアプリの基本
・Lesson2-3：チャットフローアプリの基本 ◁今回はここ
・Lesson2-4：ワークフローアプリの基本
・Lesson2-5：５つのアプリタイプの特徴と違いまとめ
・Lesson2-6：良いプロンプトの書き方
・実践課題：メール返信文ジェネレーターを作ろう
Lesson３：文章業務の自動化｜実務で使えるアプリを開発しよう
Lesson４：ファイル処理で広がるDifyアプリ開発
Lesson５：RAG実践｜ナレッジ検索アプリを作ろう
Lesson６：機能拡張と外部システム連携｜ツールを使いこなそう
Lesson７：総仕上げ｜準備を整えて生成AIアプリ開発者へ
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Difyでチャットフローアプリを開発しよう
ここからは、Difyの「チャットフローアプリ」がどんな場面で役立つのか、そして中身がどんな仕組みで動いているのかを押さえていきます。
仕組みを先に理解しておくと、このあと作る「画像から文字を抽出する（OCR）アプリ」も、迷子にならずに組み立てられるようになります。
チャットフローアプリとは｜できること・活用例
チャットフローアプリは、見た目はチャット形式ですが、裏側は「会話の流れに沿って処理を順番に進める」ように設計できるアプリタイプです。
チャットボットのように自然な会話を続けることもできますが、それ以上に強いのは「この入力が来たらこうする」「条件に合わないときは別の返答をする」といった、手順をコントロールできる点です。
たとえば、次のような “業務っぽい処理” と相性がいいです。
- ユーザーの入力をチェックして、不備があれば差し戻す（条件分岐）
- 入力内容を整形してからAIに渡す（前処理）
- 必要な情報だけを抜き出して、決まった形で返す（出力の整形）
- 「画像・テキスト・ファイル」など入力の種類に応じて処理を変える
- 社内の簡易ツールとして、問い合わせ対応や手順案内を半自動化する
つまりチャットフローは、「会話」＋「処理手順」を組み合わせて、再現性の高いアプリを作りたいときに便利です。
副業でミニアプリを作る場合も、テンプレ化しやすいので扱いやすいジャンルです。
チャットフローの基本構造：ノードの流れと変数の考え方
チャットフローは、ざっくり言うと「ノード（部品）」を線でつないで、処理の流れを作っていく仕組みです。
各ノードには役割があり、入力を受け取る、AIに考えさせる、条件分岐する、結果をユーザーに返す…といった動きを担当します。
基本の流れは、次のイメージです。
- ユーザーがメッセージやファイル（画像など）を送る
- フローが入力を受け取り、必要ならチェックする（画像かどうか、空じゃないか など）
- 条件に応じて処理を分岐し、AI（LLM）やツールに渡す
- 生成された結果を整えて、チャット画面に返す
このとき大事なのが、「フローの途中で扱う情報は変数として保持できる」点です。
たとえば「ユーザーが送った画像」「抽出されたテキスト」「エラー時のメッセージ」などを変数として持っておき、後続のノードで使い回せます。
これができると、処理の見通しが一気によくなります。
それでは、実際にチャットフロータイプの「画像から文字を抽出するOCRアプリ」を作っていきましょう。
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