Difyのワークフローとチャットフローとチャットボットの違いと選び方

「Difyのワークフローとチャットフロー、チャットボットの違いが分からず、どれを選べばいいのか迷う」と感じていませんか？実際、用途や仕組みが異なるため、理解せずに使うと期待通りに動作しないこともあります。

本記事では、Difyにおけるワークフロー・チャットフロー・チャットボットの違いや選び方をわかりやすく解説します。読み終える頃には、目的に合った最適な機能を選べるようになり、Difyをより効率的に活用できるようになります。

Difyのワークフロー・チャットフロー・チャットボットとの違いを分かりやすく解説

Difyで特に迷いやすいのが、ワークフロー、チャットフロー、チャットボットの違いです。名称が似ているため混同しがちですが、実はまったく別の役割になります。

特徴を押さえることで適切な機能を選びやすくなり、初心者でもスムーズに使い分けられるようになります。

結論｜ワークフロー・チャットフロー・チャットボットは用途が異なる別アプリタイプ

ワークフローは決まった手順を順番に実行するアプリタイプで、文章生成やデータ整理などステップに沿って自動化したい場面で利用されるケースが多いです。

Build workflow apps to handle single-turn tasks.

訳：単発タスクを処理するワークフローアプリを構築する。

出典：Dify

チャットフローは、ユーザーとの対話を前提に、会話シナリオや条件分岐をノードで組み立てられる形式の構築ツールです。

Chatflow is a special type of workflow app that gets triggered at every turn of a conversation.

訳：チャットフローは、会話のあらゆる局面でトリガーされる特殊なタイプのワークフローアプリです。

出典：Dify

チャットボットは、モデルとの対話をすぐ試せるシンプルなチャット形式で、FAQや一問一答の用途に向いています。

Chatbot applications use a one-question-one-answer mode to have a continuous conversation with the user.

訳：チャットボットアプリケーションは、ユーザーと継続的な会話を交わすために、一問一答モードを採用している。

出典：Dify

例えば、対話設計を細かく調整したい時はチャットフロー、サイトに軽い相談窓口を置きたい場合はチャットボット、文章生成や処理をまとめたい業務ではワークフローが適しています。

どれを選ぶべきか一目で分かる比較表

Difyには5つのアプリタイプがあります。

チャットフローはユーザーとの対話を前提に、会話シナリオや条件分岐をノード形式で組み立てられるアプリタイプです。
ワークフローは定型作業の自動化や手順化された処理に向いています。チャットボットはユーザーが直接利用するシンプルな対話画面を提供するタイプのアプリです。

他にも、単発の文章生成を行うテキストジェネレーターや、タスク分解や外部ツール呼び出しを組み合わせられるエージェントといったアプリタイプも用意されています。

Difyのチャットフローとは？何ができて、どんな場面で使うべきか

Difyのチャットフローは、人との対話を軸にしたAIアプリを作る機能です。質問への回答や案内の流れを細かく設計できるため、問い合わせ対応やナレッジ検索を含む対話設計が必要なケースに向いています。

以下では仕組みや得意分野を整理しながら、活用場面が具体的にイメージできるように詳しく解説します。

チャットフローの仕組み｜ノード式の会話ロジック設計

チャットフローの仕組みは、ノードを並べて会話の流れを作る構造です。ユーザーの入力を受け取り、その後の反応を分岐で決める設計になっています。

例えば、質問分類のノードで意図を分け、知識検索（RAG）のノードで資料を探し、LLMノードで回答を作ります。案内の途中で追加質問を聞く流れも、ノードを並べるだけで作れます。

問い合わせ内容に応じて適切な反応を返したい時に扱いやすい構造です。整理すると、チャットフローは対話の動きを細かくコントロールするための設計方法です。

得意な用途｜対話QA、メモリ付き案内、RAG回答

チャットフローの得意な用途は、対話型のQAや案内などです。ユーザーの質問に回答するだけでなく、会話の途中で内容を記憶し、追加の案内に活用することもできます。

例として、ユーザーが「京都に行きたい」と入力した場面では、京都の情報をメモリに保存し、次の質問で関連内容を提示します。

さらに、RAGを使うとマニュアルやナレッジの内容から最適な回答を返すことができるようになります。個人対応に近い自然な案内フローが作りやすいのが特徴です。

デメリット｜複雑な処理が苦手な理由

チャットフローのデメリットは、複雑な処理フローを扱う際に設計が重くなりやすい点です。長い手順を高精度で処理したい場面では構造が入り組み、管理が難しくなります。

複数のデータをまとめて整理したり、多数のAPIを連続で実行したりする場面では、分岐の数が増えて設計が重くなる場合があります。また、途中のエラーを見つけにくい点も課題です。高度な自動化や大量の処理をまとめたい場面では、ワークフローの方が向いています。

チャットフローが向いているユーザー像

チャットフローは対話を中心にした仕組みを作りたいユーザーに向いています。問い合わせへの返信を効率化したい
担当者や、案内業務の一部をAIに任せたい場合などに適しています。

具体例として、社内のヘルプデスクをAI化したい場合や、ECサイトの案内を自動で進めたい場合などに扱いやすい構成になっています。またメモリ機能を活用すれば、会話の途中で質問内容を覚えさせたい時に便利です。

まとめると、対話を軸にしたサービスや案内フローを作りたい人に最適な機能です。

Difyのワークフローとは？動作の仕組みと活用メリット

Difyのワークフローは、決まった手順を順番につないで処理できる自動化フローを構築する仕組みです。文章作成、データ整理、API処理などを一連で実行でき、手作業の削減や業務効率化を図りたい場面で利用されることがあります。

ここでは仕組みや使い道を整理しながら、チャットフローとの違いも分かるように解説します。

ワークフローの構造｜処理工程の自動化

ワークフローは、処理を順番に並べてステップごとに自動化できる構造になっています。LLMで文章を生成し、コード実行ノードで整形し、外部APIに送信する流れも視覚的にフローとして組み立てられます。

ブログ記事を作る時などは、タイトル生成、見出し生成、本文生成をつなぎ、最後に要約を加える構成が扱いやすいです。工程ごとにノードを追加する方式なので、処理フローの理解や調整がしやすい点も特徴です。

何ができる？データ処理・文章生成・API連携

ワークフローで実行できる内容は、文章生成やデータ整理などの処理フローの自動化などがあります。例えば、文章を複数パターンで生成した後に整形し、保存先に送る流れを一括で作成することも可能です。

スプレッドシートや外部サービスと組み合わせれば、データを取得して加工し、別の場所へ送信する工程もまとめて組むことができます。APIを使った外部連携も配置することが可能なため、幅広い業務に向きます。

チャットフローとの根本的違い

チャットフローとの違いは、対話を軸に設計するか、手続きに沿って処理を進めるかです。チャットフローは質問への返答を調整しながら会話を続ける仕組みで、ユーザーの入力が前提になります。

一方、ワークフローはユーザーからの入力後の処理を順番に実行する形式です。例えば、文章生成を大量に続ける作業はワークフローが向いています。両者は目的が異なるため、対話中心か、手続き中心かを基準に使い分けられるのがよいでしょう。

ワークフローが必要なパターン例

ワークフローは、複数の作業をまとめて自動化したいときなどに向いています。大量の文章生成を毎日繰り返したい時や、URLから情報を取り出して整理したい工程などで使いやすいです。

複数の記事を一括で作りたい時は、見出し生成から要約までを一つの流れにして処理すると効率が上がります。HTTPノードを配置すれば外部APIにつなぐことも可能です。

Difyのチャットボットとは？チャットフローとの違い

Difyのチャットボットは、エンドユーザーが直接利用できるチャット画面を提供するアプリタイプです。画面上でモデルに質問するだけの構成で、追加の設定をしなくてもすぐに対話できます。

ここではチャットボットの特徴を整理し、チャットフローとの違いなどを説明します。

チャットボットは“シンプルに使える基本機能のチャットアプリ”

チャットボットは、初心者が最初に触れやすいシンプルな対話型アプリです。モデルに質問すると、そのまま返答が返ってくる仕組みになっています。設定画面でプロンプトを入力すれば動作し、複数のノードやロジックを構成する必要はありません。

例えば、文章添削や質問回答を軽く試したい場合は、このチャットボットだけで十分扱えます。

チャットボットを使う場面と、チャットフローと使い分ける利点

Difyのチャットボットを使う場面は、シンプルな対話体験をすぐ提供したい時などです。設定が少なく、共有URLや埋め込みで公開しやすいため、問い合わせの一次対応や簡単なFAQに向いています。

一方、チャットフローは、条件分岐やナレッジ検索（RAG）など複雑な対話シナリオを作りたい場面で活用します。案内の流れを細かく調整したい場合はこちらが適しています。チャットフローでも外部共有リンクの発行やWebサイトへの埋め込みは可能です。

利用者にすぐ触れてほしい場合はチャットボット、複雑な案内が必要な場合はチャットフロー、という目的に応じた分け方をするとよいでしょう。

カスタマイズ可能範囲

チャットボットで調整できる内容は、初期メッセージや画面の外観などの範囲です。

例として、最初に表示するメッセージを設定したりできます。操作は機能から会話の開始に入力するだけで進められるので、専門知識が無くても扱えます。また外観はHTTPの設定で変更可能です。

チャットフローのような細かい分岐や対話ロジックの設計はできませんが、手軽さと直感的な操作に重点があります。チャットボットは初心者でも扱える簡易設定が中心です。

目的別に分かる！Difyのワークフロー・チャットフロー・チャットボットの選び方

ワークフロー・チャットフロー・チャットボットは、似ているようで得意な用途が異なります。

以下の表では「どんな目的ならどれを選ぶべきか」を、理由と具体例つきで整理しました。該当する目的を探して、最適な形式を選んでください。

目的	適した手段	向いている理由	具体例
社内FAQ対応	チャットフロー	質問の意図を分類できる マニュアル情報をもとに回答を返す構造を作れる 問い合わせが入りやすい業務で活用しやすい RAG検索（社内文書検索→回答生成）で最適回答を返せる 回答途中で追加質問を挟めるため案内が自然	社内ヘルプデスク対応 例：PCが動かない 例：パスワードを忘れた
記事・要約の自動化	ワークフロー	タイトル生成→構成作成→本文生成→要約を一連の処理にできる 決まった流れを短時間で実行しやすい ノード接続でデータ加工ができる 外部サービス連携など定型作業の自動化に強い	1日に複数記事を出す業務 記事生成〜要約までをまとめて実行 データ加工や外部サービス連携を組み込む
外部向け案内窓口	チャットボット	シンプルな対話をすぐ提供できる Webサイトに埋め込める（ページ移動の手間を減らせる） 訪問者がその場で質問できる 共有URLを発行できる フォーム前段の軽い相談窓口として使える	資料請求が多いサービスサイト 質問内容を整理しながら案内する窓口を作る サイト埋め込みで問い合わせ導線を整える
役割分担で併用	複数のアプリタイプを併用 （チャットフロー＋ワークフロー など）	複雑な対話の流れはチャットフローで設計しやすい 文章生成やデータ整理など「手順の処理」はワークフローが得意 役割に応じて組み合わせると工程をまとめて進めやすい 用途別に組むことで業務全体の効率が上がる	記事生成を自動化する例 ワークフローで文章生成を実行 チャットフローで対話を通じた最終調整を行う

Difyのワークフロー・チャットフロー・チャットボットで初心者がつまずきやすいポイントと、誤選択を避ける基準

初めてDifyを使うと、ワークフロー・チャットフロー・チャットボットの違いを混同しやすく、意図した動きにならないケースが多いです。ここでは初心者がつまずきやすい失敗例を整理し、判断ミスを避けるための基準を紹介します。

よくあるミス①：チャットボット=チャットフローと思う

初心者が最初に誤解しやすい点は、チャットボットとチャットフローを同じ機能だと捉えてしまうケースがある点です。チャットボットは“モデルと対話するだけの簡易チャットアプリで、ロジックの設計はできません。

一方、チャットフローは会話の流れを細かく作る対話設計です。

例えば、ECサイトの質問対応に使いたい場合は、チャットフローで案内の流れを設計し、その後にチャットボットとして公開することができます。「チャットボット＝公開用の対話画面」「チャットフロー＝会話ロジックの設計用」と分けて考えると混乱を防げます。

よくあるミス②：ワークフローで対話しようとする

多くの利用者がつまずきやすい点として、ワークフローを使って対話の流れを作ろうとするケースがあります。ワークフローは処理を順番に進めるのが得意な仕組みで、双方向の対話には向いていません。

ユーザーの質問内容に応じて返答を変える動きはチャットフローで組む必要があります。ワークフローに分岐を増やすと構造が複雑になり、失敗しやすい状態になる場合があります。

対話が必要ならチャットフロー、効率的に処理するならワークフローと役割を切り分けることが重要です。

よくあるミス③：チャットフローで複雑処理をしようとして詰む

チャットフローで複雑な処理まで作ろうとすると、ノードが増えて管理できなくなる場合があります。例えば、文章生成の後に複数のデータ整形を加え、その後に外部サービスへ送る工程をチャットフローで作ろうとすると破綻しやすいです。

チャットフローは対話が中心のため、複雑な手続きはワークフローに任せる方が安定しやすい傾向があります。手続きが多い処理はワークフロー、ユーザーと対話しながら進めたい場合はチャットフローといった形で、役割を分けて任せる判断が必要です。

実例で理解する｜Difyのワークフロー・チャットフロー・チャットボットの活用事例

ワークフロー・チャットフロー・チャットボットは、実際の業務で使い分けると効果が大きく変わります。ここでは具体的な4つの事例を取り上げ、どの形式がどの場面に向いているかを分かりやすく説明します。

事例①：問い合わせ自動対応（チャットフロー）

問い合わせの自動対応を作りたい場面では、案内の流れを細かく調整したい時にチャットフローが向いています。チャットフローでは、質問の分類やRAGを使った回答生成など、複雑な対話処理を設計できます。例えば、ユーザーが「配送状況を知りたい」と入力した場合、意図を判断し、関連する情報をもとに回答を返す仕組みを組むことが可能です。

実際に利用者へ提供する際は、用途に応じてチャットボットとしてシンプルな対話体験を公開するか、チャットフローで設計したアプリを直接提供するかで選びます。案内業務が中心の場合は、対話の設計が行えるチャットフローを使用すると扱いやすいです。

事例②：記事生成ライン（ワークフロー）

ブログ記事の大量生成などでは、ワークフローを使うと作業負担が下がる場合があります。タイトル生成、構成案
作成、本文生成、仕上げの要約までをつなげると、文章生成の工程を自動化しやすくなるため、手作業より効率的に
進められるケースが多いです。

例えば、毎月30本の記事を作る必要がある業務では、一つずつ手動で進めるより圧倒的に効率的です。

改善が必要な箇所はノード単位で調整できるので、運用後の修正もしやすいです。大量の文章制作にはワークフローが向いています。

事例③：メモリ活用のパーソナル案内

パーソナライズ案内を実現したい場面では、チャットフローが効果的です。メモリ機能を使うと、ユーザーの発言を覚えて、次の案内に活かす対話フローを組むことができます。

例として、初回の質問で「商品Aに興味がある」と入力された場合、次の案内でAの情報を優先して提示できます。問い合わせ内容を順番に整理しながら案内したい時にも扱いやすい構成です。個別対応に近い案内を作りたい場合はチャットフローが向いています。

事例④：API連携で業務自動化

外部ツールとの連携を含む業務自動化では、ワークフローがおすすめです。スプレッドシートや外部APIから情報を取得し、データ整理を加えた後に結果を送信する工程を一つの処理フローにまとめられます。

例えば、問い合わせ内容をスプレッドシートに保存し、必要な情報を抽出して別ツールに送る流れも設定できます。

チャットフローと組み合わせると、対話から処理までまとめて管理できます。業務全体を一括で自動化したい場面に適しています。

Difyのワークフロー・チャットフロー・チャットボット活用を加速させる上級テクニック

Difyをより深く活用したい場合は、メモリやRAG、意図分類などの高度な機能を組み合わせると精度が上がります。ここでは、上級者がよく使う構成パターンと、効率よく運用するための工夫を分かりやすく整理して紹介します。

メモリ・RAG・意図分類の活用

メモリやRAG、意図分類は、対話の質を上げるための要素です。メモリはユーザーの発言を保持し、次の回答へ反映できます。RAGはナレッジの検索によって正確な情報を提示できる機能です。意図分類は入力の方向性を判断し、対話の流れを調整しやすくなります。

複雑な相談が増える場面では、マルチエージェントを組み合わせて役割を分担させる構成が有効になることがあります。

これらの機能を組み合わせると案内の精度と安定性が高まります。

チャットフロー×ワークフローの統合デザイン

高度な自動化を目指す場合は、チャットフローとワークフローを統合した構成が効果的です。チャットフローで質問を受け取り、必要な処理はワークフローに渡す動きが扱いやすいです。

具体例として、ユーザーの入力を分類した後、文章生成の処理をワークフローに送る方法です。生成した文章を再びチャットフローで調整すれば、対話と処理の役割が分かれた構成になります。

両者を組み合わせると柔軟で高精度なシステムが構築できる場合があります。

エラーの切り分け

エラーが出た時は、原因を順番に切り分けると早く解決しやすくなります。まずノード単位で動作を確認し、どこから結果が返っていないかを整理します。入力内容が正しく渡っているか、外部APIの設定が合っているかを確認するのも重要です。

チャットフローの場合は質問分類やRAG検索の部分で止まりやすいので、該当のノードだけを単体で動かす方法が有効です。工程を分けて確認するとトラブルを最短で解消できるでしょう。

外部ツール（n8n / Zapier）との使い分け

外部ツールと連携したい場合は、それぞれの得意分野を基準に選ぶと効率が上がります。n8nは視覚的にワークフローを設計でき、自由度が高い構成を組みたいケースに向いています。

Zapierは外部サービスとの接続数が多く、SNSやフォームとつなぐ工程が進めやすい点が特徴です。Difyの処理を広げたい時は、これらのツールと組み合わせると自動化の範囲や活用シーンが広がりやすくなります。

まとめ

目的に合わせて選ぶためにチャットフローは複雑な対話形式、ワークフローは定型処理の自動化、チャットボットは基本的なチャット体験を提供するアプリという違いを押さえましょう。

高度な案内やRAG検索をしたい時はチャットフロー、大量の文章生成などはワークフロー、シンプルなQAを扱いたい場合はチャットボットが向いています。

Difyを効率よく使うために、まずは用途を３つの型で整理してみることです。自分の業務に最適な形式を一つ選び、今日からDifyで自動化や案内の仕組みづくりを進めてください。

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