OCHaCafe S10 #5 実践！Dify

2025/11/5に行われた、OCHaCafe Season10 #5 で用いた資料です。
https://ochacafe.connpass.com/event/368867/

Transcript

1. 実践！Dify Oracle Cloud Hangout Café Season10 #5 Yuko Shibata Oracle Corporation Japan November 05, 2025
2. Speakers profile 柴田 ゆう子 Yuko Shibata @yushibats 2 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates クラウド事業統括 製品事業統括 OCI Platform COE本部 日本オラクル株式会社 • 新卒でオラクルに入社して2年半！ • 趣味は旅行。紅葉を見に行きたい！
3. Agenda 3 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 1 2 3 4 5 6 本日のゴール AIエージェントを理解する Difyとは Dify 基本編！ Dify 応用編！ まとめ
4. 本日の内容、Qiitaもご覧ください！ 4 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates https://qiita.com/yushibats/items/80fde659be7425872a8f 「yushibats」で検索！
5. Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 5 本日のゴール • なぜDifyを使うのか理解する • Difyでできそうなこと、できなそうなことの感覚を掴む • 自分のアイデアを形にするイメージを持ち帰る
6. Difyが熱い！ 日本でも大手企業やエンジニア界隈で注目度急上昇中 GitHubスター数の爆発的増加 オープンソース公開からわずか1年余りで Star数が10万件超（当時LangChainに 次ぐ2位。現在一位継続中。） → 世界中の開発者がコントリビュートし、 プラグインや事例が急増中 大手企業で導入拡大、 国内メディアでも注目 日本でも大手企業が続々導入、社内活 用や勉強会も活発化 → 「ノーコードで生成AIアプリをつくれる Dify」 として日経新聞に特集記事 「23年末〜24年明けあたりにインフルエンサー の間で最初に流行し、その影響を受けて一般 ユーザーに広がった」（ジェネラティブエージェンツ清 水氏） Dify関連書籍、続々と刊行中！ 2025年3月〜4月上旬にかけて、いくつか のDify解説本が相次いで発売され、注目 度が一段とアップ Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 6
7. Difyが熱い！ 東京都は「東京都AI戦略」の一環として、GovTech東京とデジタ ルサービス局が連携し、生成AIプラットフォームを整備。 Dify を中核に据え、都庁や区市町村の職員がノーコードでAIア プリを作れる共通の基盤を構築予定。 7 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 日本でも大手企業やエンジニア界隈で注目度急上昇中 2025年の自民党総裁選に向けて提供された 「教えて!? AIサナエさん」。 高市早苗氏の政策・発言を元にチャット応答するAIアシスタント。 宮坂学・副都知事
8. なぜDifyが注目されているか？ 8 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates ChatGPTを契機とした生成AIの急速な浸透 チャットボットにとどまらない業務応用の広がり エンタープライズでのAIエージェントへの期待 非エンジニアでも扱える、現場主導のAI活用 ① ② “回答”だけでなく目的達成までの自動実行が求められている
9. なぜDifyが注目されているか？ 9 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates ChatGPTを契機とした生成AIの急速な浸透 チャットボットにとどまらない業務応用の広がり エンタープライズでのAIエージェントへの期待 非エンジニアでも扱える、現場主導のAI活用 ① ② “回答”だけでなく目的達成までの自動実行が求められている
10. AIエージェントを 理解する
11. AIエージェントを理解する • 2022年末のChatGPT登場以降、AI活用が広く急速に普及 • 業務でも「AIとの対話」は日常に活用されるように • ただし従来のAIは “受け身”（＝ユーザーの指示待ち） • 次の進化は「目的を理解して動くAI」＝AIエージェント → ユーザーのゴールを見据えて、認識・判断・実行を主体的ににこなす 11 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates LLMの進化が業務応用を押し広げる チャットボット 質問→回答 エージェント 目的→アクションの計画と実行
12. AIエージェントを理解する 12 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates これまでの自動化の進化 活 用 の 幅 人が主体 AIと一緒に AIが主体 機械学習 RPA AIによる思考 Robotic Process Automation AIエージェント • 単純AIエージェント • 特化型AIエージェント • マルチAIエージェント Agentic AI 生成AI
13. AIエージェントを理解する 13 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates これまでの自動化の進化 活 用 の 幅 人が主体 AIと一緒に AIが主体 機械学習 RPA Robotic Process Automation 生成AI Agentic AI AIによる思考 AIエージェント • 単純AIエージェント • 特化型AIエージェント • マルチAIエージェント
14. AIエージェントを理解する 特徴： • 外部環境とやり取りしながら意思決定・行動 • 問題解決やアクションの実行も可能 • LLMを活用してユーザーの意図を段階的に理解・対応 例えば： コード生成、対話型アシスタントなど 14 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates AIエージェントとは何か AIエージェントとは、ワークフローを設計し、利用可能なツールを活用することで、ユーザーまたは 別のシステムに代わってタスクを自律的に実行できるシステムまたはプログラムです。 （IBM: AIエージェントとは） LLM LLM 生成AI AIエージェント
15. AIエージェントを理解する 15 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates どのようなタスクを担い、他のエージェントと関わるかという構造の観点で分類してみる • ワークフロー→入力と出力が直線的で、タスクを分割せずに単発で処理 • シングルエージェント → 1つのエージェントが、計画・実行・評価まで一連のタスクを自律的に完結 • マルチエージェント → 複数のエージェントが連携し、最適な解決策を導出 ワークフロー シングルエージェント マルチエージェント インプット アクション アクション アクション アウトプット インプット 考える 行動する 反映する エージェント エージェント エージェント エージェント エージェント
16. AIエージェントを理解する 一般にAIエージェントに必要な構成要素として 「①ペルソナ（役割）」「②考える」「③行動する」「④メモリー」の4つが挙げられる。 16 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates エージェントは何をする？ あ ペルソナ（役割） １ 反映 する 考える （Reasoning） 行動する （Acting） ２ ３ メモリー ４ Chain of Thought(CoT) ReAct Reflection • Function Calling • API呼び出し etc…
17. AIエージェントを理解する 17 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates これまでの自動化の進化 活 用 の 幅 人が主体 AIと一緒に AIが主体 機械学習 RPA Robotic Process Automation 生成AI Agentic AI AIによる思考 AIエージェント • 単純AIエージェント • 特化型AIエージェント • マルチAIエージェント
18. AIエージェントを理解する 18 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates Agentic AIとは：主要クラウドベンダーの定義 Agentic AIは、限られた監視の下で特定の目標を達成できる人工知能システムです。これは、人間の意思決定を模倣して問題をリ アルタイムで解決する機械学習モデルであるAIエージェントで構成されています。（IBM） Agentic AIとは、事前に設定された目標を達成するために自律的に行動できる自律型AIシステムです。従来のソフトウェアは事前に定 義されたルールに従い、従来の人工知能は指示や段階的なガイダンスを必要とします。しかし、エージェントAIはプロアクティブであり、 人間による継続的な監視なしに複雑なタスクを実行できます。（AWS） Agentic AIは、自律的な意思決定と行動に重点を置いた、高度な形態の AI です。主にコマンドに応答したりデータを分析したりする 従来の AI とは異なり、エージェント AI は、人間の介入を最小限に抑えながら、目標を設定し、計画し、タスクを実行できます。 （Google Cloud） Agentic AIとは、過去の実績と、タスク達成に必要な現在の評価に基づいて自律的に意思決定を行い、人間の介入を最小限に抑え ながら動作するAIシステムを指します。エージェントAIシステムは、目標達成に向けた現在の進捗状況を把握し、新たなステップを追加 したり、人間や他のAIシステムに支援を依頼したりするなど、適切な意思決定を行うことができます。（Oracle）
19. データ AIエージェントを理解する • LLMs（大規模言語モデル）や LIMs（大規模画像モデ ル）などの生成モデルを基盤とし、特定タスクに特化したモ ジュール型システム • 生成AIの延長線上に位置し、ツール統合、プロンプト設計、 推論能力の強化などが特徴 • 完全に異なるパラダイム • 複数のAIエージェントが協調し、タスクを動的に分解して実 行、自律的行動、持続記憶の活用などが可能 • より高度なアーキテクチャと相互作用方式を持つ体系 19 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates AI Agents vs. Agentic AI: A Conceptual Taxonomy, Applications and Challengesによる解釈 AIエージェント Agentic AI https://arxiv.org/abs/2505.10468
20. AIエージェントを理解する 単位 単一のエージェント 複数のエージェントが協調 目的 単一・明確なタスクの自動化 複雑な目標の達成（分担・調整しながら） 自律性 中程度（ツール使用、制限あり） 高度（自ら計画・学習・再構築） 記憶 一時的なコンテキスト保持 永続的なメモリ共有と反復的学習 協調性 なし あり（役割分担・通信・フィードバック） 例 チャットボット、予定調整、メール整理 研究支援AI、医療支援AI、マルチロボット制御 20 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates AI Agents vs. Agentic AI: A Conceptual Taxonomy, Applications and Challengesによる解釈 AIエージェント Agentic AI AI エージェントは単一タスクを自律的にこなす“個体”、 Agentic AIは複数のAIが協調して複雑な目標を達成する“チーム”
21. AIエージェントを理解する 提案された解決策 • ReAct ループ（反省＋行動）：幻覚や無駄な試行を減らし、推論の一貫性を向上、長期タスクでも方向修正が可能 • RAG（Retrieval-Augmented Generation） を用いた外部知識補強：最新情報や専門知識を活用可能、モデルサイズに依存し ない知識拡張 • オーケストレーション層 や 因果モデル に基づく制御設計：複数のエージェントやモジュールをタスク依存のワークフローに沿って管理 するオーケストレーション層での管理や、「入力 → 出力」の相関だけでなく、因果関係に基づいて意思決定を行うモデルを利用した 特に予測や計画での信頼性向上 • メモリーアーキテクチャやシミュレーションプランニング の導入：短期記憶と長期記憶を分離管理し、過負荷を防ぎつつ一貫性を 確保する、実行前に仮想環境でシナリオを試し、リスクや結果を事前評価する。 21 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates AIエージェントとAgentic AIの課題 AIエージェント Agentic AI • 幻覚（hallucination） • 浅い推論、因果関係の欠如 • 協調失敗 • 安定性の問題 • 予期しない 創発的振る舞い
22. AIエージェントを理解する 22 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates Agentic AIの展開見込み：LLMの精度向上によりより幅広いでの活用が期待される AIエージェント元年 2025年 エージェントの 自立度合い ワークフロー型 限定自律型 LLMの能力 人間の制御 指示通りに 既知情報を返す 学習・創造し 最適行動を選択 特化知識で推論し 高度回答 人間が常時監督して制御 ヒューマンインザループ AIと人間が共同で制御 AIアライメントの完成 人間が枠組みを整備し制御。 AIアライメントの整備 Agentic AI AI エージェント LLM 生成AI の活用 完全自律型 ★マルチエージェントの活用
23. 限定自律型 AIエージェントを理解する 23 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates Agentic AIの展開見込み：LLMの精度向上によりより幅広いでの活用が期待される AIエージェント元年 2025年 エージェントの 自立度合い ワークフロー型 LLMの能力 人間の制御 指示通りに 既知情報を返す 学習・創造し 最適行動を選択 特化知識で推論し 高度回答 人間が常時監督して制御 ヒューマンインザループ AIと人間が共同で制御 AIアライメントの完成 人間が枠組みを整備し制御。 AIアライメントの整備 Agentic AI 完全自律型 ★マルチエージェントの活用 2025年前半期時点： 多くがワークフロー型に留まる 一部がAIエージェントを検討 （AWS 2025） LLM 生成AI の活用 AI エージェント https://aws.amazon.com/jp/blogs/aws-insights/the-rise-of-autonomous-agents-what- enterprise-leaders-need-to-know-about-the-next-wave-of-ai/
24. AIエージェントを理解する 24 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates Agentic AIの展開見込み：LLMの精度向上によりより幅広いでの活用が期待される Agentic AI エージェントの 自立度合い ワークフロー型 完全自律型 ★マルチエージェントの活用 完全自律型・Agentic AIの展開に対する期待 AI開発において優先的に取り組む事項（複数回答）1. Agentic AI 2. マルチエージェントシステム（デロイト 2025） 生産性の向上 コストの削減 イノベーションサイクルの 迅速化 LLM 生成AI の活用 限定自律型 AI エージェント https://www.deloitte.com/content/dam/assets-zone3/us/en/docs/services/consulting/2024/us-state-of-gen-ai-q4.pdf
25. AIエージェントを理解する • 完全自律型AIエージェント（Agentic AI？）の実現はまだ少し先・・・ 25 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates Agentic AIの展開見込み https://www.pwc.com/jp/ja/knowledge/thoughtleadership/2025/assets/pdf/generative-ai-survey2025-consideration.pdf
26. AIエージェントを理解する 26 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates ここまでのまとめ 背景 定義 分類 今後の展望 • ChatGPT登場で「AIとの対話」は日常に • 次の進化は「目的を理解して動くAI」＝AIエージェント AIエージェントとは？ • ゴールを理解して「考える・行動する・振り返る」を自律的に実行 • ワークフロー型：直線的に処理 • シングルエージェント：1つが計画〜実行まで完結 • マルチエージェント：複数が協調して複雑な課題を解決 • 将来的には「完全自律型」の実現も想定されるがまだ先
27. AIエージェントを理解する 27 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates ここまでのまとめ 背景 定義 分類 今後の展望 • ChatGPT登場で「AIとの対話」は日常に • 次の進化は「目的を理解して動くAI」＝AIエージェント AIエージェントとは？ • ゴールを理解して「考える・行動する・振り返る」を自律的に実行 • ワークフロー型：直線的に処理 • シングルエージェント：1つが計画〜実行まで完結 • マルチエージェント：複数が協調して複雑な課題を解決 • 将来的には「完全自律型」の実現も想定されるがまだ先 ⇒ AIを業務の現場で “使える・運用できる形”にするための プラットフォーム
28. Difyとは
29. Difyとは、 AI（LLM）を使ったアプリケーションの開発と運用を手軽に出来る オープンソースプラットフォーム です。 「Dify」とは 29 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates
30. 「Dify」とは Backend as a Service （BaaS）： 認証・DB・ストレージ・開発インターフェースなどを、AIアプリ開発に必要な裏方をまとめて提供 LLMOps： LLMアプリの「作る→試す→直す→運用」を一元管理。 → Difyならプロンプト/モデル変更、ログ確認などもGUIで一元化。 30 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates AIアプリ開発プラットフォーム
31. 「Dify」とは • 開発・提供元：LangGenius, Inc. • 公開時期：2023年5月公開（約2年半前） • 創業者兼CEO：張路宇（Luyu Zhang）氏（1991年生まれ） • 背景：Tencent Cloudの元DevOpsメンバーが立ち上げたプロジェクト。 OpenAI APIでのGPTアプリ開発をもっと簡単にし、自然言語で誰でも作 れるようにする。 • 2023年の立ち上げからわずか1年で、Githubでの3万以上のスター（現 在は11万） • Difyの読み方は「ディファイ」 「ディフィ」で、Define（定義する）+ Modify （改良する）の組み合わせで「Do it for you（あなたのためにやる）」と いう意味も込められている。（ネーミングにもGPTを使った by 共同創業 者 Richard Yan） • ラングジーニアス日本法人＠日本橋 31 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates Difyは誰が提供している？ 2025年5月にリブラディング、読み方を「ディファイ」から「ディフィ」へ 「if（もし）」という問いを立てる思考スタイルを伝えたい
32. なぜDifyか？ 32 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates ユースケース：現場が作って回すための基盤としてDify採用が加速 事例 サイバーエージェント 社員の20%が利用、月3,000時間超の削減。全社展開の進め方や“非エンジニアの急拡 大”も公式で公開。 IIJ 公式エンジニアブログで多数のDify活用。九州支社発で**「RFC 9,573文書を取り込み RAG化」**など実践例を公開。 カカクコム／食べログ 全社導入・高頻度利用のレポートや、社内向けBot等の活用事例を技術ブログで発信。 東京都 クラウド上でDifyを動かし、各局のAIアプリ開発の足場に。都がAI活用に向け有識者会 議を設置。 町田市 「AIナビゲーター」刷新。Dify導入で複数LLM連携や回答強化、バーチャル市役所の案 内性能を向上。 リコー、NTTデータ、CTC Difyの販売・構築パートナー契約。エンタープライズプラン提供を開始。
33. なぜDifyか？ サイバーエージェント • 1時間かかっていた議事録作 成がDifyによってわずか15分 に短縮 カカクコム/食べログ • 食べログ 店舗紹介記事の 作成支援 町田市 • AIナビゲーターから公式ホーム ページのリアルタイムな情報を 提供するAIエージェント機能を 強化 • 複数LLMの活用 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 33 ユースケース：現場が作って回すための基盤としてDify採用が加速
34. • 本セッションは、現場でもローコードで容易に活用でき、かつ今求められている活用スタイルである①ワークフロー中心に、 ②エージェント活用を補足していく。 「Dify」とは 34 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates Difyが得意なアプリケーションとは ワークフロー シングルエージェント マルチエージェント インプット アクション アクション アクション アウトプット インプット 考える 行動する 反映する エージェント エージェント エージェント エージェント エージェント 何を実行するか、どのエージェントを使うか、 LLMの力頼り。現段階では完全自律型で 行うのは難しい。
35. • RPAは既存プロセス自動化にAIを“後付け”。Difyは最初からAIの力を引き出すために設計。 • 狙いは“知的・創造的な業務”の自動化・高度化→画面操作や定型処理の置き換えではなく、推論・文章生成・意 思決定支援など“知的作業の流れ”を自動化する。 「Dify」とは 35 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates とはいえ単なる自動化ツールではない：Difyは「AIネイティブのオーケストレーション基盤」
36. チャットボットにとどまらない業務応用の広がり エンタープライズでのAIエージェントへの期待 非エンジニアでも扱える、現場主導のAI活用 なぜDifyか？ 36 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates Difyの強み
37. なぜDifyか？ • 生成AI活用による業務効率化・DX推進の取り組み • セキュリティ・コスト要求に応える必要性 • ノーコード/ローコードで業務直結のAIアプリを構築 • 業務部門が自らPoCを実施し、迅速に改善・展開 • IT部門との連携工数削減や内製化の推進 37 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates Difyの強み チャットボットにとどまらない業務応用の広がり エンタープライズでのAIエージェントへの期待 非エンジニアでも扱える、現場主導のAI活用 OSS：企業要件に合わせた柔軟なカ スタマイズと拡張が可能 1 Multi LLM Model：用途に応じて最 適なモデルを選択・切替可能 2 ノーコード：専門知識なしで現場から 即アプリ化できるUI/UX 3 Difyの強み 展開性・標準化：共通基盤として展 開・再利用しやすいプラットフォーム 4
38. なぜDifyか？ 38 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates Difyの特徴①OSS • オープンソースであること 透明性：ソースコードを公開しており、仕組みや挙動を誰でも確認可能 継続的な改善：活発なコミュニティが機能追加や改善を継続 セキュリティ確保：ローカル／社内環境に構築でき、データを外に出さない運用が可能 低コスト導入：Community Editionは無料で利用可能 商用利用OK：業務利用可能（※SaaS提供やロゴ削除等は商用ライセンスが必要）
39. なぜDifyか？ 39 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates Difyの特徴②柔軟なLLMモデル対応とコスト最適化 • 固定のLLMプロバイダー限定されず、様々なLLMモデルを選択可 • OCI Generative AIを含む40を超える多数のLLMプロバイダーに対応（ 2025年11月現在） • OpenAI・Google Geminiなど主要クラウド系はもちろん、Hugging FaceなどOSS・ローカル実行系もカバー。 • モデル選択の柔軟性とコスト最適化 • API課金のため利用量に応じて最適なモデル選定が可能 • コスト最適化の工夫 • 無料枠の活用 • 利用状況の監視 • Dify 内： ログ (Logs / Run History) や分析 (Analytics) でトークン数/コストを確認 • 外部ツール連携：Langfuse などで詳細分析や アラート設定。 • 自動実行の制御： ワークフロー等でAIを繰り返し実 行する場合に回数制限を設定可能。
40. なぜDifyか？ 40 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates Difyの特徴③ローコード これまでのAIアプリケーション開発： LangChainなどのフレームワークを使用したPythonによるコーディングが前提で、エンジニアしか扱えないケ ースが多かった。 → Difyは、AI開発のハードルの高さを解消。誰でも扱えるAIの「民主化」を実現。 • UIで作成・編集可能：ドラッグ＆ドロップで簡単作成、豊富なテンプレートも用意 • オンボーディングが容易：5分で試せる体験版と、日本語でのドキュメント提供 • 管理・運用機能：実行ログ確認、失敗時の再実行、変更履歴の追跡が可能
41. なぜDifyか？ 41 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates • 同じプラットフォーム上で全員が開発・運用できるため、共通化・標準化が容易 • 作ったエージェントやフローは DSLファイルとしてエクスポート／インポート可能で、他部署や案件への横展 開がスムーズ Difyの特徴④展開性・標準化 社内での展開
42. なぜDifyか？ エンタープライズに求められるセキュリティ・コスト要件を満たしつつ 現場主導でAI活用を広げられるーーそれがDifyの強み！ 42 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates Difyの特徴 OSS：企業要件に合わせた柔軟なカスタマイズと拡張が可能 1 Multi LLM Model：用途に応じて最適なモデルを選択・切替可能 2 ノーコード：専門知識なしで現場から即アプリ化できるUI/UX 3 展開性・標準化：共通基盤として展開・再利用しやすいプラットフォーム 4
43. 「Dify」とは 43 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 導入形態：クラウドサービスとコミュニティ版 比較項目 クラウドサービス（SaaS） コミュニティ版（自社ホスト／OSS） 導入スピード 最速（登録直後に利用） 構築時間が必要 配備形態 Difyがホスト 企業／個人がホスト（Docker Compose／ソース） データ所在／主権 US-East（AWS）上・Dify管理 自社管理（任意クラウド／オンプレ） 管理・アップデート Dify側で自動運用 自社で実施（パッチ／バージョン更新） カスタマイズ／拡張 低〜中（設定中心） 高（コード改変・拡張自由） モデル接続 外部LLMをAPIキーで接続／一部ホスト済みモデルも 可 任意（自社LLM・社内API等も柔軟） 認証 GitHub／Google等の外部認証 自由に構成（社内SSO等） 無料枠 Sandbox：約200メッセージ相当 なし（インフラ費のみ発生） ブランディング 不可 可能（改造次第） 典型的な用途 まず触る／PoC／小規模実験 高度なカスタム／データ主権重視
44. 「Dify」とは 44 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates クラウドサービスのサブスクリプションプラン • 利用規模に応じて３つの課金プランが提供されている。 • 無償のSandbox版で気軽に始められる。
45. 「Dify」とは 45 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates セルフホストサービスの選択肢 • AWS AMI（Amazon Machine Image）として提供されており、AWS EC2上へワンクリックで展開可能 • ブランドカスタマイズが可能で、自 社ロゴやUIの調整などが行える • PoC検証など • 大企業向けの高度な要件に対応 • エンタープライズグレードのセキュリ ティ、コンプライアンス、拡張性、制 御、機能性を提供
46. Dify 基本編
47. じゃあ使ってみよう！Dify習得のステップ ★Step0. 環境を用意する ★Step1. 基本画面・アプリケーションの型を押さえる！ ★Step2. サンプルを見ながらRAGチャットボット、簡単なワークフローを作ってみる ★Step3. 身近な課題でシンプルなものでチャレンジ ☆Step4. 自分の課題を解決するアプリを実装してみる（⇒応用編へ！） 47 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates
48. 環境を作る 48 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates
49. 環境を作る ◼ クラウドサービスの場合 ✓ アカウントを作成してすぐに利用開始 ◼ コミュニティ版（セルフホスト）の場合 ✓ ソースコードはGithub上で公開：https://github.com/langgenius/dify ✓ Docker Composeもしくはローカルソースコードからデプロイ ✓ 最低限、Docker と docker compose が利用できる環境であれば構築可 49 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates Difyの実行環境
50. 環境を作る 50 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates OCI上でのセルフホスト環境 今回のデモ検証環境 OCI Public Subnet VCN Object Storage OCI Generative AI Compute Oracle Autonomous Database
51. Oracleとの連携 • Github上に公開されている「No.1-ADB-SelectAI-Sidecar」（Oracle 張さん作成）から、ワンクリックでOCIリソースを利用したDify環境 が作成可能 ⇒ こちらから https://github.com/engchina/No.1-ADB-SelectAI-Sidecar Qiita https://qiita.com/yushibats/items/c1e3fddfcb8ec49d5059 • OCI Compute上に、Autonomous Database、Object Storageと連携したDifyを構築 51 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates OCIでのDify環境構築 Special Thanks! デモアプリ作成でも ご協力いただきました。
52. 52 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates Oracleとの連携 • 「No.1-ADB-SelectAI-Sidecar」で作成される環境 OCIでのDify環境構築
53. データストア バックエンド フロントエンド 環境を作る 53 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates Difyのアーキテクチャ（docker-compose.yamlから構築した場合） RDB ベクトル ストア Storage ＊デフォルト Sandbox キャッシュ・キュー ジョブキュー Plugin Deamon (Python) OpenDAL(Local FS) ＊デフォルト
54. 環境を作る • 1つのワークスペースが作成される • 他ユーザーを招待可能 • マルチワークスペースはエンタープライズ版で利用可能 54 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 初期ログイン：管理者アカウントの設定
55. 環境を作る 55 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 初期設定：LLMモデルプロバイダーの設定 • 利用するLLMモデルのAPIキーを入力する。 • アプリの作成に利用するデフォルトの推論モデル、埋 め込みモデル等を選択。 • プラグインから追加。
56. 環境を作る • バージョン1.0.0以降、「プラグイン」システムを採用。機能をプラグイン単位で改良できるため開発サイクルを短縮。 • LLMモデル（Models）や外部機能の呼び出し（Tools）を、マーケットプレイスからインストール • ニーズに合わせたプラグインを作成、共有することが可能。（関連するコードも提供 dify-plugin-daemon, dify-plugin-sdks） 56 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates プラグイン
57. • マーケットプレースからインストール • LLMモデルの他に、ワークフローのノードとして利用するツールやエージェント戦略など 57 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 環境を作る プラグイン
58. 基本画面を押さえる！ 58 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates
59. 基本画面を押さえる！ • スタジオ：アプリケーションを作成、編集、管理する場所 59 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates POINT! • 最初から作成、もしくはテンプレートを選 んで作成 • DSLファイルを外部からインポートすること も可能
60. 基本画面を押さえる！ • ナレッジ：ドキュメントなど独自の情報を組み込む（RAG）のためのナレッジベースを作成・管理する場所 60 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates
61. 基本画面を押さえる！ • ツール：作成するアプリに外部の機能を追加するためのプラグインやカスタムツールを追加・管理する場所 61 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates
62. 基本画面を押さえる！ • 「スタジオ」 ：アプリ作成・管理 • 「ナレッジ」 ：ドキュメント等ナレッジベースを管理 • 「ツール」/「プラグイン」 ：外部の機能を追加するためのプラグインやカスタムツールを管理 62 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates
63. アプリケーションの型を押さえる！ 63 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates ★ワークフローやチャットボットなど、主要なユースケースに必要な要素をカバーする内容を取り上げます
64. アプリケーションの型 64 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates アプリ・オーケストレーション LLMを基にした 対話型インタラクションを行う AIが思考・計画しツールを活用して タスクを実行 複数の処理ステップ（ノード）を組み 合わせて、複雑なタスクを自動化 メモリ機能を持ち対話形式で インタラクションを行うワークフロー 入力したプロンプトに基づいて テキストを生成する
65. アプリケーションの型 65 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates チャットボット
66. アプリケーションの型 • プロンプト生成機能 66 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates チャットボット
67. アプリケーションの型 • チャットボットに対し、より高度な会話型アプリケーション 67 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates チャットフロー
68. アプリケーションの型 • アップロードされた画像をObject Storageに取り込んで、その画像に基づいて回答を行う 68 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates チャットフローの例
69. • フローが最後までいったら、そこで処理終了 69 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates アプリケーションの型 ワークフロー
70. アプリケーションの型 • 知識検索ノードを利用したRAG • 最後は終了ノード（チャットフローとの違い） 70 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates ワークフロー
71. アプリケーションの型 • ユーザーの指示に基づいてAIが作業行う仕組みを作る 71 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates エージェント
72. RAGチャットボットを作ってみる 72 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates
73. RAGチャットボットを作ってみる 73 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 手元の資料を検索し（＝ナレッジベースを用意）、それを参照するチャットボットを作ります。
74. RAGチャットボットを作ってみる • LLMを利用するため使用するLLMのAPIキーを登録します。 74 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 基本要素：LLMの設定
75. RAGチャットボットを作ってみる • TXT, MARKDOWN, MDX, PDF, HTML, XLSX, XLS, DOCX, CSV, VTT, PROPERTIES, MD, HTMをサポート 75 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 基本要素：ナレッジを作成 POINT! • ドキュメントの埋め込み生成を既存のUI からアップロードするだけで行うことができる • ベクトルDBは内臓のMilvus互換DBもしく は外部連携を設定
76. 製品名：スリープ・バブルα（浮遊型・夢導入サウンドカプセル） 眠りに落ちる前の数分が、あなたの一日を決める──そんな発想から生まれたのが、新 感覚の入眠支援デバイス「スリープ・バブルα」です。この製品にはベッドも、布団も、重 力すら必要ありません。スリープ・バブルαは、空気中に浮かぶ直径2メートルの透明球 体。その内部に身を委ねるだけで、あなたを“最適な夢の入り口”へと誘います。 内部は微弱な磁気とAI制御の浮遊機構によって、あなたの体を無重力に近い状態で 包み込みます。内蔵センサーが脈拍、呼吸、脳波、そして一日の感情ログ（SNS投 稿や音声履歴から自動解析）を読み取り、あなたに最適な「夢のトーン」を設定。た とえばストレスが溜まっている日は、波音と月光の映像を、幸福感が高い日は緑に満 ちた幻想の森を映し出します。 球体の内壁には“音の粒子”を再現する新技術「フォノグロウ・レゾナンス 」を搭載。こ れにより、音が「空気の手触り」として体表に届きます。つまり、音楽を“聴く”のではなく “触る”。柔らかく漂うピアノの旋律が、まるで頬をなでる風のように感じられるのです。眠 気が深まるとAIが自動的に音の位相を調整し、心拍と完全に同期。自然とまぶたが 落ちる瞬間を演出します。 ・・ ・ ・・ ・・ デモ 76 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 製品名：エア・ミラー5000（空間映写式・気分反映型洗面ミラー） 朝、鏡を見るのが憂うつなあなたに──まったく新しい発想の、空間映写式洗面ミラー 「エア・ミラー5000」をご紹介します。このミラーには、いわゆる“鏡面”は存在しません。 代わりに、洗面台の前に立つと、空中に浮かび上がるホログラム映像があなたの顔全 体をリアルタイムに映し出します。しかも、ただ映すだけではありません。エア・ミラー5000 は、あなたのその日の気分、睡眠の質、室温、天気、月齢までも加味し、最適な「今 日の顔」を提案してくれるのです。 映像は、肌の水分量、まぶたの開き方、ほほのむくみ具合、寝ぐせの方向まで自動解 析し、AIが「あなた史上もっとも良い印象の表情とスタイル」をホログラムで提示します。 その提案に合わせて、バーチャルメイクやバーチャルヘアセットもでき、映像に触れるだけ でメイクの色を切り替えることも可能です。触れていないのに、操作している感覚が得ら れる「空間触感フィードバック技術（※開発予定なし）」が体験をさらに革新的なも のにします。 さらに、ミラー本体には香り噴霧カートリッジを内蔵。朝の状態に応じて「おはようござい ます。今日は少し疲れてますね。ラベンダーモードをおすすめします」といった音声ととも に、最適な香りミストがふんわりと漂います。やる気が出ない日はスパイシーシトラス、 気分が浮かれすぎている日は沈静モードのヒノキの香りなど、自己管理が香りでできる 未来がここに──あったらいいな、という夢です。 ・ ・ ・
77. 今度はワークフローを使ってみる 会議メモからメール作成お助けアプリを作る 77 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates
78. ワークフローを使って、会議メモからメール作成お助けアプリを作る 78 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 会議メモを入力すると、顧客名・予算・要望内容などを整理し、メール案を生成するアプリ 会議メモ --- 田中さん（山田商事）： ・9月中にPC5台ほしい ・1台10万以内 ・メーカー指定なし → 来週中に提案送る、木曜か金曜に次の打 ち合わせ（Zoom）
79. デモ 79 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates
80. ワークフローの構成 • ブロックをつなげて作成 • デフォルトで用意されているノードを使用 80 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates LLMを利用して自然言語から 構造化パラメータを抽出 LLMを利用して質問に回答したり、 自然言語を処理する
81. パラメータ抽出ノード • LLMを利用して自然言語から、構造化パラメータを抽出 • ツール呼び出しやHTTPリクエストに用いる 81 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates
82. LLMノード • LLMを利用して質問に回答したり、自然言語を 処理する 82 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates
83. 応用編
84. ワークフローを使って 業務をちょっと便利にするアプリを作ってみる 84 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates
85. 今回作ってみたアプリ 85 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates パワーポイントの提案資料を格納して検索できるアプリ いつか確か〇〇を説明する 資料作ったけど、何の案件 だったっけ、、 ◦◦さんが作ったって 言ってたっけ、、 まあもう一回作るか。。 … あった！
86. 86 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 今回作ってみたアプリ パワーポイントの提案資料を格納して検索できるアプリ
87. デモ 87 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates
88. 目指したこと（やりたかったこと） 88 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates PowerPointファイルをそのまま処理したい → 形式変換せずに自動でDBに格納・検索したい PowerPointを開かずに内容検索したい → 図内テキストまで一括検索したい ⇒ この2つを実現するのが難しかった！ まずデフォルトのナレッジベースに そのままパワーポイントを格納すること はできなさそう…
89. 89 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 今回作ってみたアプリ 画像を検索するため、デフォルトのナレッジベースを利用せずファイル投入アプリを作成 オラクルアナリティクスの 新しいAIの機能の資料が欲しい ①ファイル投入アプリ ②検索アプリ
90. 今回作ってみたアプリ • AIエージェントの分類分けのうち「ワークフロー」型で作成する • ワークロードの１ブロックとして「エージェント」機能を利用する 90 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates Difyでの実装 ワークフロー シングルエージェント マルチエージェント インプット アクション アクション アクション アウトプット インプット 考える 行動する 反映する エージェント エージェント エージェント エージェント エージェント ワークフロー型の特徴 ◎エージェントと比較して、ステップが固定さ れているので、ブレが少ない △手組が多い
91. 構成図 91 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates ap-osaka-1 AD1 VCN Public Private Buckets OCI Generative AI Compute Dify Internet Gateway Internet Oracle Autonomous Database Object Storage
92. ファイル投入から検索までの処理 92 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates ①ファイル投入アプリ スライドの画像の 埋め込み Oracle Database Autonomous Database 26ai Object Storage Bucket API サーバー スライドの画像 埋め込み スライドの画像 Power Point Power Point
93. ファイル投入から検索までの処理 93 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates ②検索アプリ Oracle Database Autonomous Database 26ai Object Storage Bucket API サーバー ？ スライドの画像 Power Point 問い合わせ 回答 該当スライドの情報 ベクトル検索
94. ファイル投入から検索までの処理 94 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates ②検索アプリ Oracle Database Autonomous Database 26ai Object Storage Bucket API サーバー ？ スライドの画像 Power Point 問い合わせ 回答 回答 該当スライドの情報 Web検索 Perplexity Difyナレッジベース ベクトル検索 該当スライドが ない場合
95. ①ファイル投入アプリ（チャットフロー） Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 95
96. ①ファイル投入アプリ 96 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates スライドの画像の 埋め込み Oracle Database Autonomous Database 26ai Object Storage Bucket API サーバー スライドの画像 埋め込み スライドの画像 Power Point Power Point
97. ①ファイル投入アプリ • 画像や表を多く含むPPT資料をどのように検索するか検討 • 結果的に、スライドの画像自体の埋め込み生成を行うことにした（Cohere Embed 4を利用） 97 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates PPT情報をデータベースに格納する PPT ⇒PDF PDF ⇒PNG PNG ⇒ベクトル
98. ①ファイル投入アプリ 98 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates
99. ①ファイル投入アプリ 99 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates HTTPリクエスト PPTをObject Storageへ 格納 HTTPリクエスト PPT＞PDFに変換 PDF Processプラグイン PDF＞PNGに変換 イテレーション スライド一つひとつに対して処理 を繰り返す HTTPリクエスト ・PNGをObject Storageへ格納 ・PNGをベクトル化（Databaseプラグ インは使えなかった）
100. HTTPリクエストノード • HTTPリクエストにて外部APIと通信を行う • 一般的なHTTPリクエストメソッドをサポート ✓ GET、POST、HEAD、PATCH、PUT、DELETE 100 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates
101. 反復処理（イテレーション） • 配列に対して複数のステップを実行し、すべての結果を出力 101 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates
102. プラグイン • 「PDF Process」プラグインを利用 • マーケットプレイスにて提供 102 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates
103. デモ 103 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates
104. ②検索アプリ（チャットフロー） Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 104
105. ②検索アプリ 105 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates Oracle Database Autonomous Database 26ai Object Storage Bucket API サーバー ？ スライドの画像 Power Point 問い合わせ 回答 回答 該当スライドの情報 Web検索 Perplexity Difyナレッジベース ベクトル検索 該当スライドが ない場合
106. ②検索アプリ 106 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates
107. ②検索アプリ 107 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates HTTPリクエスト クエリに基づいてベクトル検索 該当スライドを特定 条件分岐 該当スライドがある場合、な い場合 エージェント クエリ内容に応じて、 - ナレッジ検索ま - Web検索 を行う イテレーション HTTPリクエストの回答から 画像
108. デモ 108 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates
109. 条件分岐ノード • if/else 条件に基づいてチャットフローとワークフローを2つの分岐に分ける 109 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates
110. エージェントノード • チャットフローやワークフローにおいて自律的なツール 呼び出しを実現する • 以下の二つの”推論戦略”が標準装備 ✓ Function Calling：ユーザー指示を事前定義された 関数/ツールにマッピングし、LLMが意図を識別→適 切な関数を選択→パラメータ抽出という明確なツー ル呼び出しを行う ✓ ReAct：思考（Reason）と行動（Act）を交互に 繰り返す • 標準装備以外のエージェント戦略（MCPなど）は、 Marketplaceから追加インストール可 110 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates
111. AIエージェントの分類で行くと「ワークフロー」型で作成する 111 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates ワークフロー シングルエージェント マルチエージェント インプット アクション アクション アクション アウトプット インプット 考える 行動する 反映する エージェント エージェント エージェント エージェント エージェント エージェントノード AIエージェント（シングルエージェント）の実装
112. コード実行ノード • コード実行ノードは、Python / JSコードを実行してワークフロー内でデータ変換を行う • デフォルトではPythonとJavaScriptのみ実行可能（Sandbox Fusionプラグインの利用や直接Sandbox環境の 設定変更することで、ライブラリの追加や制限緩和も可能） 112 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates
113. つまづきポイントと対処方法 • Difyのナレッジベースはテキストの埋め込み生成のみに対応している。PPTファイルの処理は難しい！ →PPTを処理できるワークフローを作成する • Databaseプラグインを利用し、ベクトル化をOracle DBの機能で実行しようとしたところ、OCI Generative AIのAPIが 画像の埋め込み生成非対応 →APIサーバーを立てて、HTTPリクエストノードで実行 • コード実行ノードはDify Sandbox上で機能するため制限がある。。 →Sandbox Fusionというカスタムライブラリを参照できるプラグインを使用 • OCI Generative AIで画像処理できるLLMモデルがない →プラグインを修正するPRを出して利用可能に 113 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates
114. どう実装すべきか分からない・・・活用の流れ ①Difyのオーケストレーションタイプ・ワークフローノードの役割を理解する ②Pluginを活用する ③コード実行/外部連携を検討する 114 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates
115. まだまだ奥が深い、豊富な機能たち 115 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates
116. ナレッジパイプライン 116 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates
117. ナレッジパイプライン機能 • Dify v1.9.0 で新たに追加された「ナレッジパイプライン（Knowledge Pipeline）」機能 • RAG における ETL（Extract＝抽出、Transform＝変換、Load＝格納）プロセス を可視化 • データソース接続、ドキュメント解析、チャンキング戦略の適用などを ノード単位で管理 • テキストだけでなく「画像」「HTML」「PDF」などのマルチモーダルな入力、Google DriveやSharePointなどのデータソースとの連携 117 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates
118. ナレッジパイプライン機能 • データソース接続、ドキュメント解析、チャンキングを ノード単位でカスタムで作成できる • ワークフローと同じようなキャンバス画面で直感的に構築 118 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates
119. 双方向MCP連携 119 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates
120. MCP対応機能 • v1.6.0アップデート「Built-in Two-Way MCP Support」 • 簡単に外部MCPをツール化したり、Difyで作成したDifyアプリを簡単にMCP化することができる 1. Difyから外部ツールを呼び出す Difyで作成したAIが、MCPに対応した外部ツール（Zapierなど）の機能を呼び出して操作できます。例えば、「顧客から の問い合わせ内容に応じて、Gmailの送信やGoogleカレンダーへの予定登録を自動で行う」といったことが可能になります。 2. 外部からDifyのAIアプリを呼び出す Difyで作成したAIエージェントやワークフロー自体を、MCP対応のツールとして外部に公開できます。これにより、他のAIサー ビス（Claudeなど）が、Difyで作った独自のAI機能を呼び出して利用できるようになります。 120 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates Dify 外部ツール Zapier等 MCP 他のAIサービス Claude等 1 2
121. MCP対応機能 https://github.com/engchina/mcp/tree/main/src/oci-compute-mcp-server 121 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates Difyから外部ツールを呼び出す：OCI Computeを確認・操作する
122. MCP対応機能 122 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates Difyから外部ツールを呼び出す：OCI Computeを確認・操作する
123. MCP対応機能 123 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates MCPのツールをワークフローなどのツールとして呼び出すことも可能（API呼び出しと同じように）
124. トリガー機能 124 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates
125. トリガー機能 125 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates • バージョン1.10.0-rc1で追加された新機能（RC版） • ワークフローの「開始ノード」の1種類として機能し、スケジュール設定もしくは外部システム（GmailやSlack）などのイベ ントをきっかけに、ワークフローを開始させる • 3種類のトリガー • スケジュールトリガー: 設定した時間をきっかけに • プラグイントリガー: 対応アプリのイベントをきっかけに • Webhookトリガー: その他の外部システムからの通知をきっかけに
126. まとめ
127. 検証してみて • 直感的・視覚的な設計 • コーディングに慣れていなくてもすぐに思ったアプリケーションが作れる • やろうと思えば工夫次第で色々出来る • 知れば知るほど色々な機能がある 127 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates Difyの魅力
128. 検証してみて感じた気になったポイント • ノーコード/ローコードとはいえ万能ではない • 複雑な処理を思った通りに行うと思うと、「Difyでどう実装するか」を学ぶコストが少し掛かる（チャットボット、簡易な ワークフロー、RAG活用は本当に短時間で実装できる） • コーディングが苦でない場合は、直接コードを書いた方が早いケースも → 一方で高い自由度の拡張性がある • コード実行やプラグイン、API連携などを組み合わせることで、より多様な機能を実装できる • ノーコード基盤でありながら実装の幅が広い 128 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 複雑な処理への対応
129. 検証してみて感じた気になったポイント • 沢山アプリケーションを作成しているとワークスペースが煩雑になりやすい→タグで管理（タグでフィルター） • 社内利用を想定し、同じWorkspaceを共有している場合、他の人が作成したアプリケーションを編集・削除できてしま う（同じく利用ログなどだれでも閲覧できてしまう）→Enterprise版でサポート 129 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 運用の制限
130. 検証してみて感じた気になったポイント • 例えば、「ナレッジベースで画像埋め込み生成ができれば便利」と感じたが、現状はテキスト埋め込みのみがサポートさ れており未対応 • 関連する Issue（#10986 など）は既に上がっているが、こうした機能追加は コントリビュート次第 • 仕様変更もあるー入力変数の種類など、気づいたら仕様が変わっていて使えなっている 130 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates コミュニティ次第の機能アップデート
131. Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 131 本日のゴール • なぜDifyを使うのか理解する • Difyでできそうなこと、できなそうなことの感覚を掴む • 自分のアイデアを形にするイメージを持ち帰る 今日の話を経て何か試したくなりましたか？