【Dify】Lesson2-4:ワークフローアプリの基本|音声からの文字起こしアプリを作ろう

Difyにはいくつかのアプリタイプがありますが、その中でも「処理の流れを自分で組み立てて、やりたいことをきっちり実現したい」ときに強いのがワークフローアプリです。
たとえば「入力を整形する → 条件で分岐する → LLMに投げる → 結果を加工して返す」といった一連の処理を、ブロックをつないで設計できます。
1つ前のレッスンで開発した「チャットフロー」とよく似ていますね。
チャットフローは会話の流れ(ユーザーとの対話)を中心に設計するのに対して、ワークフローは処理手順(タスクの流れ)を中心に設計します。
つまり「会話をスムーズに続けたい」ならチャットフロー、「決まった手順で確実に処理したい」ならワークフロー、というイメージです。
この記事では、ワークフローアプリの基本を押さえながら、実際に手を動かして簡単なアプリを作っていきます。
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
・Lesson2-4:ワークフローアプリの基本 ◁今回はここ
・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
Difyでワークフローアプリを開発しよう
ここからは、Difyの「ワークフローアプリ」がどんなものかを押さえたうえで、実際に作る流れにつなげていきます。
ワークフローは、いわば「生成AIにやらせたい作業手順を、目に見える形で設計するしくみ」です。
まずは全体像をつかみましょう。

ワークフローアプリとは|できること・活用例
Difyのワークフローアプリは、複数の処理を順番に(ときには条件分岐しながら)実行して、最終的な結果を出すアプリです。
「入力を受け取る → 整える → AIに考えさせる → 結果を成形する → 出力する」のように、やることを手順として組み立てられるのが特徴です。
特に向いているのは、「毎回やることがだいたい決まっている業務」や「ミスなく同じ品質で出したい作業」です。
たとえば、次のような用途にハマります。
- 社内向け文章の自動作成(報告書、議事録、メールの下書きなど)
- 問い合わせ文の分類と返信案の生成(内容ごとに担当やテンプレートを切り替える)
- 入力チェックや整形をしたうえで、AIに投げる(長文の要点抽出、表現の統一など)
- ルールに沿った判定を挟む(「この条件ならAの処理、違うならBの処理」)
ポイントは「会話を続けること」よりも、「決まった処理を最後まで走らせること」に強い点です。
会話中心ならチャットフロー、手順中心ならワークフロー、と覚えておくと迷いにくいです。
ワークフローの仕組み
ワークフローは、チャットフローと同様にいくつかの「ノード(処理ブロック)」を線でつないで作ります。
ノードには役割があり、入力を受け取って、処理をして、次に渡す…という流れで進みます。
基本の見方はシンプルで「データ(文章や変数)がノードからノードへ流れていく」とイメージすると理解しやすいです。
たとえば、ワークフローの中では次のような処理を組み合わせます。
- 入力を受け取る(ユーザーが書いた文章、選択肢、フォーム入力など)
- テキストを整える(不要な部分を削る、形式をそろえる)
- 条件で分岐する(短いなら軽い処理、長いなら要約してから処理、など)
- LLMに投げる(プロンプトを作り、回答を得る)
- 出力を加工する(見出しを付ける、結論を先に出す、指定の形式に合わせる)
そして重要なのが「変数」です。ワークフローでは、前のノードの出力を変数として受け取り、次のノードで使い回せます。
このおかげで、「入力文」「整形後の文」「分類結果」「LLMの回答」などを、必要な場所で参照しながら流れを作れます。
慣れてくると、作り方のコツも見えてきます。
たとえば「1ノードで欲張りすぎず、処理を小分けにする」「分岐の条件はなるべく明確にする」「途中結果を確認しながら調整する」といった点です。
それでは、実際にワークタイプの「画音声の文字起こしアプリ」を作っていきましょう。
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