Dify 4月アップデート解説：MCP統合、エージェントメモリ、構造化出力でAI開発がさらに進化

AINOW（エーアイナウ）編集部です。今回の記事では、ノーコード/ローコードのAIアプリケーション開発プラットフォーム「Dify」が、2025年4月にリリースした最新アップデートの全貌を詳しく解説します。MCP（Model Context Protocol）の統合による外部ツール連携の強化、エージェントの会話記憶機能、信頼性の高いJSON出力機能といった革新的な機能追加に加え、最新のLLM（大規模言語モデル）にも柔軟に対応するDifyの進化をご紹介します。

これにより、開発者は生成AIの基本やChatGPTの活用、企業の生成AI活用事例、さらにはRAG技術の応用例など、より多角的な視点でAIプロジェクトを推進できるようになるでしょう。この記事を通じ、Difyの各機能がどのように開発現場の課題を解決し、ビジネスに革新をもたらすのか、その詳細と具体例をお伝えします。

Difyとは？進化を続けるAIアプリケーション開発プラットフォーム

Difyは、直感的でビジュアルなインターフェースを備え、プログラミングの深い知識がなくても複雑なAIアプリケーション、チャットボット、業務ワークフローが容易に構築できるプラットフォームです。近年、生成AIの基本や各種プラットフォームの利用法が注目される中、Difyはその柔軟性と拡張性から、初心者から上級者まで幅広いユーザーに支持されています。さらに、Difyは最新の大規模言語モデル（LLM）を活用可能なため、市場における競争優位性を保ちつつ、迅速なプロトタイピングや本格的なプロダクト開発にも寄与するツールとして注目されています。

継続的なアップデートを通して、Difyは常に最新の技術トレンドに対応しています。今回の2025年4月のアップデートでは、プラットフォーム全体の接続性やデータ出力の安定性、さらにはエージェントによる対話の文脈保持機能が大幅に強化されました。技術的背景として、外部連携プロトコルや内部処理エンジンの見直しが行われ、開発者の生産性を向上させるための細部にわたった改善が実現されています。

詳細な仕様や活用方法については、Difyの利用ガイドも合わせてご確認ください。

ノーコード/ローコードでのAI開発

Difyの最大の魅力の一つは、プログラミング知識が少なくても高度なAIアプリケーションを実現できる点にあります。ドラッグ＆ドロップによる視覚的な操作で、複数のコンポーネントをシームレスに組み合わせることができ、迅速なプロトタイピングが可能となります。技術的には、各コンポーネントはバックエンドでのAPI連携や内部処理が最適化されており、これにより開発サイクルの大幅な短縮と同時にコスト効率の向上も実現されています。

こうした利点は、生成AIの基本や他のツールと連携したプロジェクトにも応用できるため、非常に多くの実務シーンで重宝されている理由です。

多様なLLMへの対応

Difyは、OpenAIのGPTシリーズやAnthropicのClaudeシリーズ、さらにGoogleのGeminiシリーズといった主要な大規模言語モデルに幅広く対応しています。この柔軟性は、プロジェクトの要件や予算に応じて最適なモデルを選択できる点に大きな強みがあります。今回のアップデートで、さらに最新モデルがサポート対象に加わったことで、ユーザーはこれまで以上に多彩なアプローチでアプリケーション開発が可能となりました。

例えば、Azure生成AIやMicrosoft生成AIとの連携も視野に入れた柔軟なシステム構築が進んでいます。

活発なコミュニティと開発

Difyはオープンソースプロジェクトとしての側面も持ち、GitHub上で多くの開発者が参加するコミュニティが活発に運営されています。日々集積されるフィードバックと実際の運用事例に基づき、機能改善や新機能の追加が迅速に行われる仕組みです。こうした取り組みは、企業の生成AI活用事例や最新のNVIDIA AI技術といった外部情報とも連動しており、豊富な実装例や具体的な活用シーンが多くのユーザーに提供されています。

MCP統合で実現するDifyアプリの接続性向上

今回のアップデートの注目ポイントの一つは、Model Context Protocol (MCP) の統合によるDifyの接続性向上です。MCPは、さまざまなAIモデルや外部ツール間のデータ連携を効率化するために設計された新しいプロトコルであり、従来型のAPI連携に比べて柔軟性と拡張性に優れています。技術的背景として、MCPを利用することで、各システム間のデータ交換が標準化され、エラー発生のリスクを低減しつつ、迅速なレスポンスを実現しています。

これにより、Difyは単なるスタンドアロンのアプリケーションとしてではなく、エコシステム全体における中核的な連携ツールとしての地位を確立しています。

MCPプラグインによる外部ツール連携 (Zapier MCPなど)

コミュニティによって開発された各種MCPプラグイン（例：MCP SSE、MCP Agent Strategy）を利用することで、Difyアプリケーションは外部ツールとの接続性が飛躍的に向上しました。特に、Zapier MCPなどの外部サービスを介して、7000以上のツールと自動連携が可能になるため、たとえば生成したテキストデータを自動でGoogle Sheetsに転送したり、Slackへ通知を送信する仕組みが簡単に構築できます。こうした連携の実例は、実際に企業内ワークフローの自動化や、リアルタイムデータ集約によるビジネスプロセス改善といった現場においても高い効果を発揮しており、RAG技術との組み合わせによる活用事例も報告されています。

MCPプラグインの導入手順や詳細な設定方法については、初心者向けのClaude MCPの導入方法・使い方：ステップバイステップガイドを参考にすると、より実践的な対応が可能です。これにより、Difyを利用する現場では、外部連携の自由度が格段に向上し、プロジェクトの柔軟性を担保できます。

DifyアプリをMCPサーバーとして共有するメリット

MCPの導入は、外部ツールとの連携だけではなく、Difyで構築したアプリケーション自体をMCPサーバーとして機能させる新たな可能性をもたらします。具体的には、「mcp-server」プラグインを利用することで、自作アプリを外部の他システムやアプリケーションに対してサービス提供できるようになり、社内でのAI機能共有や、マイクロサービスアーキテクチャの一部として柔軟に組み込むことが可能です。FastAPIを使ったMCPサーバー構築に興味がある方は、FastAPIでMCPサーバーを構築する方法とメリットも詳細に解説されています。

将来的なネイティブMCPサポートへの期待

現在は主にコミュニティプラグインを介したMCPサポートが中心ですが、将来的にはDifyプラットフォーム自体にMCPがネイティブに組み込まれる計画があります。ネイティブ実装が実現すれば、プラグインを別途設定する必要がなくなり、よりシームレスかつ安定した連携が期待できるため、エンタープライズ環境においても大きなメリットを享受できます。実際、筆者も社内プロジェクトでMCPを利用することで、開発効率が顕著に向上するとの実体験を持っています。

LLMからのJSON出力を確実に：新機能JSONスキーマエディタ

AIモデルを利用して構造化データを出力する際、特にJSON形式の仕様に従った正確なデータ抽出は、多くのプロジェクトでの課題点でした。LLM（大規模言語モデル）はその柔軟性故に、期待通りのJSONフォーマットを常に生成できるとは限らず、パースエラーに繋がるケースも散見されました。そこで、Difyはこの課題解決のため、LLMノードにJSONスキーマエディタを新たに追加し、出力の標準化を実現しました。

これにより、開発者は事前に定義したキー名、データ型、必須項目などに即したJSONを正確に取得できるようになりました。

従来の課題：LLMからのJSON出力の不安定さ

従来は、プロンプト設計によりLLMにJSON形式での出力を強制していましたが、システム側での処理ミスや設計上の曖昧さから、意図しないフォーマットで出力されるケースが少なくありませんでした。その結果、JSONデータをパースする段階でエラーが発生し、後続の業務プロセスが停止するなど、アプリケーション全体の信頼性に影響が出ることがありました。こうした問題に対して、JSONスキーマエディタはユーザーが視覚的に構造を定義する仕組みを提供し、LLMへの指示が明確化されることで、出力されるJSONの精度を大幅に向上させています。

JSONスキーマエディタの使い方と効果

新機能のJSONスキーマエディタは、ユーザーが期待する出力（キーの名称、データ型、必須項目など）を視覚的に定義できるように設計されています。具体的には、エディタ上に各項目を設定し、Difyがその情報を基にLLMに対して最適な指示を出すため、出力されるJSONは定義されたスキーマに忠実に準拠します。これにより、API連携や他システムとのデータ交換でのトラブルが激減し、システムの安定運用に直結する効果が得られます。

また、この機能は複雑なデータ構造の定義にも対応しており、開発者はプログラムのコア機能に集中できる環境が整えられています。

API連携やワークフローでの活用例

JSONスキーマエディタの追加により、生成されたJSONデータは、そのまま外部APIとの連携やCRMシステムへの自動登録、さらにはデータ集約など多岐にわたるワークフローで活用できます。たとえば、ユーザーからの問い合わせ内容をLLMが自動解析し、カテゴリや重要度をJSON形式で出力、これをもとに自動で担当部署へ振り分けるシステムが考えられます。こうしたシステム連携の安定性向上は、ビジネス現場における運用効率の劇的な改善を実現し、投資対効果（ROI）の増大にも寄与すると期待されています。

会話の文脈を記憶：ワークフローエージェントのメモリ機能

Difyのワークフローエージェントに、長年のユーザー要望に応えるかのようにメモリ機能が追加されました。この機能により、エージェントは会話や処理の履歴を記憶し、ユーザーが以前に行った発言や指定内容に基づいた文脈を維持しながら、より自然で一貫性のある対話を展開できるようになりました。技術的には、メモリ機能はエージェント内部に一時的なデータストアを構築し、最新のウィンドウサイズなどのパラメータを調整することで、最適な履歴管理を実現しています。

メモリ機能の有効化と設定

このメモリ機能を利用するには、まず使用中のエージェント戦略プラグインを最新版にアップデートし、ワークフローエディタ内でエージェントノードの設定画面から「Memory」オプションを有効にします。さらに、「Window Size」という設定パラメータを調整することで、エージェントが記憶できる対話履歴の長さを制御することが可能です。ウィンドウサイズの調整は、会話の連続性と応答速度のバランスを取る上で重要な要素となります。

実際に筆者が利用してみたところ、適切なウィンドウサイズに設定することで、より実用的な対話が可能となり、顧客対応やサポートチャットボットなど、複数ターンにわたる対話が実現できたという実験結果も報告されています。

文脈を維持した対話の実現

メモリ機能を活用したエージェントは、ユーザーとの複数ターンにわたる対話をスムーズに行うことができ、過去の指示や会話内容を踏まえた上で、適切な次のアクションを提示します。たとえば、「前回話した案件について詳細を教えて」や「先ほどの説明に基づき、次のステップを提案して」といった要求に対して、エージェントが直前の文脈を保持しているため、単なる質問応答を超えた深い対話が可能です。この仕組みは、顧客対応チャットボットのみならず、社内での業務自動化やプロジェクト管理ツールとの連携においても大いに役立っています。

さらに、先端のAIエージェントシステムMANUSなど、実際のプロジェクトでの応用例も報告されており、今後の展開に注目です。

カスタムプラグイン開発者への影響

Difyのカスタムプラグイン開発においても、今回のメモリ機能の追加は大きな意味を持ちます。開発者は、`history-messages`と呼ばれるAPIを通じて、エージェントの対話履歴を取得・活用することができます。これにより、ユーザーの問い合わせ内容に基づいた柔軟な応答や、コンテキストに沿った処理の自動化が、従来よりも容易に実現できるようになりました。

プラグイン開発の詳細は、公式のPlugin Dev Docsやコミュニティフォーラムで議論が進行中であり、技術的なサポート体制も充実しています。

開発効率を加速：CursorAIによるDifyプラグイン開発チュートリアル

Difyのプラットフォームは、カスタムプラグインの追加によって機能拡張が可能ですが、これまでプラグイン開発には一定のプログラミング知識が要求されていました。今回、AI支援を取り入れた次世代コードエディタCursorAIを活用することで、プラグイン開発の効率を劇的に高める方法が公開されました。CursorAIは、コードの自動生成、リアルタイムのバグ検出、さらにはドキュメント作成など、開発者が直面するあらゆる課題をAIがサポートすることで、迅速かつ正確なプラグイン作成を可能にします。

CursorAIとは？

CursorAIは、AIの力を活用してコーディング作業を効率化する次世代エディタです。コード自動補完、エラーチェック、さらにはチュートリアル形式の支援など、開発者の負担を軽減する多彩な機能を持っています。これにより、新たな技術やフレームワークの学習を加速できるだけでなく、既存のプロジェクトにも迅速に適用できるため、開発のスピードが大幅にアップします。

チュートリアルの内容

最新のチュートリアルでは、CursorAIを活用してDifyのPlugin SDKを利用し、簡単なプラグインをゼロから作成するプロセスが詳しく解説されています。具体的には、プラグインの雛形作成から、必要な機能の実装、さらにはDifyへのデプロイ方法まで、ステップバイステップで解説されており、プログラミング初心者でも理解できる内容になっています。実際に筆者もこのチュートリアルを試し、開発サイクルの短縮と効果的なツール連携を実感しました。

期待される効果

CursorAIを活用したプラグイン開発チュートリアルにより、より多くの開発者がDifyエコシステムに参入し、独自の機能拡張プラグインが次々と開発されることが期待されます。これにより、Difyプラットフォーム全体の機能が向上するとともに、ユーザーは自らのビジネスニーズに応じたカスタマイズが可能となります。また、AIを活用したサービス開発の事例としては、Replit Agentによるサービス開発の事例も参考になるでしょう。

最新LLMモデルへの対応状況 (Gemini, OpenAI)

Difyは最新の大規模言語モデル（LLM）への迅速な対応に定評があります。今回のアップデートでは、GoogleとOpenAIからリリースされた新たなモデルもサポート対象に加わり、使用者はより高度な推論能力と効率的なコスト管理を実現できるようになりました。これにより、AIアプリケーション開発の現場で、最新の生成AI技術をいち早く取り入れたプロジェクトが推進されることが期待されます。

Google Geminiシリーズ

GoogleのGeminiシリーズは、最先端のマルチモーダル処理能力や高度な推論機能を持つモデル群であり、特にGemini 1.5 ProとGemini 1.5 Flashが、性能とコスト効率の両立を実現しています。Gemini 1.5 Proは、テキスト、画像、音声、動画など、多様な入力データに対応し、非常に複雑なタスクも処理可能です。一方、Gemini 1.5 Flashは、Proモデルに匹敵する能力をより低コストで提供できるため、リアルタイム処理が求められるアプリケーションに最適です。

これにより、開発者は各プロジェクトの要件に合わせた最適なモデルを選定できる柔軟性を手に入れています。

OpenAIモデル

OpenAIもまた、GPT-4o (“omni”)、GPT-4o mini、そして最新のGPT-4 Turbo（2025年4月版など）など、性能や応答速度、コストパフォーマンスに優れた複数のモデルを提供しています。これらのモデルは、テキスト、音声、画像など、様々なデータ形式の統合処理が可能なため、開発者はプロジェクトの性質に合わせて最適な選択ができるのが大きな魅力です。各モデルの詳細な仕様や料金については、ChatGPTのモデルごとの使い方、特徴、機能、料金の一括比較の記事も参考にしてください。

モデル選択の重要性

Difyで提供される多様なLLMモデルは、プロジェクトの求める精度、速度、コスト、さらには特定の応用シナリオに応じて柔軟に切り替え可能です。たとえば、低コストで高速な応答が必要な場合と、非常に高精度な解析が求められる状況とでは、最適なモデルが異なります。こうした選択肢が豊富なことが、AIアプリケーションのパフォーマンスを最大化するための鍵となります。

Difyは、常にユーザーが最新の技術を取り入れ、効果的なシステム構築ができる環境を提供し続けています。

まとめ：Difyの進化は止まらない

今回の2025年4月アップデートでは、DifyはMCP統合による外部ツールとの接続性向上、JSONスキーマエディタによる安定した構造化データ出力、さらにはエージェントのメモリ機能による対話文脈の保持といった、実践的な機能強化が多数実施されました。これにより、プログラミング知識が十分でなくても、先進的なAIアプリケーションの開発が可能となり、企業内でのAIの活用や新規ビジネスへの展開が一層促進される見込みです。

Difyは、生成AIの基本から最先端技術まで、幅広い分野に対応するプラットフォームとして、AI技術の民主化と革新的なアプリケーションの実現に向けた大きな一歩を踏み出しています。また、CursorAIを活用したプラグイン開発チュートリアルが示すように、開発者コミュニティの活性化にも寄与しており、今後もDifyの進化から目が離せません。AIを活用したビジネスや副業に関心のある方は、Notion API・Claude・MCPでデジタル秘書開発。

デイリータスク管理で得た知見や、経営者が考えるAI活用した副業で月5−10万円稼ぐ方法【初心者向け・2025年版】などの関連記事も参考にして、幅広い活用シーンを検討してみてください。

AI技術の未来は急速に進化しており、Difyのようなプラットフォームは、その中心で常に新たな挑戦を続けています。今後も最新LLMモデル（Google Gemini 1.5 Pro/Flash、OpenAI GPT-4oシリーズなど）への対応や、さらに高度な連携機能の追加が期待され、ユーザーはますます効率的で信頼性の高いAIアプリケーション開発が実現できるようになるでしょう。ぜひ、この進化を最大限に活用し、革新的なサービスやビジネスプロセスの実現に役立ててください。

また、興味のある読者は、Stable DiffusionやNVIDIA AI技術に関する最新情報も合わせてチェックし、全体的なAI活用の知識を深めると良いでしょう。Difyのアップデートをはじめ、今後も多くの革新が続いていく中で、皆様のAI開発プロジェクトがさらに飛躍することを願っています。

このように、Difyは誰もがAIの力を活用できる未来を築くための、強力なツールとして進化し続けています。新機能の実装や外部ツールとの連携は、企業内での業務効率化や、AIを用いた副業の新たな可能性を開くための基盤となるでしょう。最新技術を取り入れたDifyの開発環境をぜひお試しいただき、皆様のプロジェクトに革新的な変化をもたらしてください。