DifyとGPTsの違いとは？機能と使い道を徹底比較！

結論から言えば、

Difyは「ノーコードで業務アプリを作りたい人向け」

GPTsは「柔軟なチャット体験を設計したい人向け」です。

どちらもOpenAI系のツールでありながら、機能も得意分野も大きく異なるこの2つ。

違いを知らずに導入すると、期待した成果が得られないこともあります。

この記事では、DifyとGPTsの機能・用途・導入事例を徹底比較。

コスト、カスタマイズ性、外部連携のしやすさまで、「どちらがあなたの業務に最適なのか？」を明快に導き出します。

DifyとGPTsの基本：そもそもの特徴

DifyとGPTsは、いずれもOpenAIが提供する言語モデル「ChatGPT」を基盤にしていますが、活用の方法や開発スタイルがまったく異なります。

この記事では、両者の基本構造と特徴を比較し、導入前に必要な理解を深められるように解説していきます。

• ノーコードでAIアプリ開発
• ChatGPT上のカスタムAI
• OpenAI系の共通点まとめ

どちらもAI活用を効率化するツールですが、対象となるユーザー層や使い方に違いがあるため、基本的な特徴から押さえておくことが大切です。

それではまず、Difyから詳しく見ていきましょう。

そもそもDifyとは？ノーコードでAIアプリが作れる時代

コードを書かずにChatGPTベースのAIアプリを作れる。それがDifyの最大の強みです。

Difyは「プロンプトベースのノーコード開発」が可能なプラットフォーム。

特に中小企業やマーケ担当者、ノンエンジニアにとって、簡単にAIサービスを構築できる点が魅力です。

• UIでチャットアプリやFAQ生成が可能
• RAG（検索拡張生成）やファイル埋め込み機能も搭載
• 外部API連携やデータベース接続にも対応

具体的には、Difyは「ノーコード開発＋プロンプト設計＋アプリ公開」がワンストップで可能な環境です。

インターフェースも直感的で、まるでGoogleフォームを作るような感覚でAIアプリが完成します。

ChatGPTを業務システムに活用したいけど、開発リソースが足りないという現場にとって、非常にありがたい存在です。

GPTsとは？ChatGPT内の「カスタムAI」機能の正体

GPTsは、ChatGPTユーザーが自分だけのカスタムAIを簡単に作れる「内蔵ツール」です。

OpenAIのChatGPT Plusプラン以上で利用できるこの機能は、UI操作だけで「目的特化型のAIチャットボット」を構築できます。

GPT Builderという専用UIから、名前・口調・目的・知識のベースデータなどを自由に設定可能です。

• ノーコードで簡単にGPTを構築
• PDFやURLで知識追加（Knowledge）も可能
• 画像生成やコード実行の機能も連携可能

一般ユーザー向けでありながら、意外と細かいカスタマイズが効くのもポイントです。

しかも公開URLを発行すれば、社内や外部ユーザーと簡単に共有できます。

「ちょっとした社内FAQ」や「イベント専用チャット」など、迅速にAI活用を試したいシーンで特に役立ちます。

どちらもOpenAI系？共通点と前提知識まとめ

両者の共通点は「OpenAIのGPTモデルを活用している点」です。

内部的にはGPT-4やGPT-3.5などの言語モデルを利用しており、対話ベースでの自然な応答や知識の提供が可能です。

また、どちらもプロンプト設計によってAIの振る舞いをコントロールできるのも共通しています。

• GPTベースのAI応答
• プロンプトで挙動制御が可能
• ドキュメントやAPI連携に対応（規模に応じて）

ただし、使うための「導入環境」や「カスタマイズの深さ」には違いがあるため、次は具体的な機能面での違いに焦点を当てていきましょう。

機能・用途で比べるDifyとGPTsの違い

DifyとGPTsは、同じGPTを活用していてもアプローチが異なるため、用途や機能面での「得意分野」が違います。

ここでは、現場での実用性や開発スタイルに注目しながら、3つの観点で比較していきます。

• 設計の柔軟性
• 導入のしやすさ
• 業務システム連携

選定時の判断基準としても活用できるので、自社に合った条件を照らし合わせながらご覧ください。

カスタマイズ性と設計自由度：どちらが柔軟？

開発者や設計担当者にとって重要なのが「どこまで自由にAIを作れるか」です。

Difyは、API接続やプラグインの組み込み、ワークフロー構築まで可能なため、業務アプリレベルでの柔軟な設計が可能です。しかも一部コード実装もOKなので、必要に応じて高度な制御もできます。

• RAGや外部データソースとの連携可能
• 複数ステップのフローやスクリプト実行も対応
• UIデザインもアプリごとに個別設計可能

一方GPTsは、あくまでChatGPTの中にある「簡易版開発機能」です。GPT Builderの設定画面からプロンプトや知識ソースを指定する程度で、UIや外部ロジックの構築まではできません。

したがって、社内システムや顧客向けアプリを高度に設計したい場合は、Difyが優勢です。

導入のしやすさと学習コスト：現場で使えるのは？

「すぐに使えるかどうか」は導入成功を左右するポイント。

この点でいうと、GPTsはChatGPTのUI内で完結するので、環境構築が不要で非常に手軽です。使い方も視覚的にわかりやすく、ITリテラシーが高くないメンバーでも直感的に扱えます。

• ChatGPT Plusアカウントがあれば即利用可
• 「使いながら覚える」設計で学習ハードルが低い
• プロンプト調整だけで精度改善も可能

Difyは高機能ゆえに、最初のセットアップや設定に多少の慣れが必要です。ただし、一度ベースを作ればあとは再利用や複製も簡単なので、長期運用には向いています。

「短期導入・社内テスト」ならGPTs、「本格運用・顧客提供」ならDifyという使い分けが見えてきます。

外部連携・API活用の違い：業務システムとの統合性

業務システムと連携させて初めて「本格活用」と言えます。

Difyは、REST API経由で既存システムとデータをやり取りする構成が可能です。さらに、ZapierやWebhookを使えば、ノーコードでのワークフロー連携もスムーズに行えます。

• APIによる外部データ送受信
• Webhook・Zapier連携でノーコード自動化
• SlackやLINE Botとの連携事例も豊富

一方GPTsでは、外部連携機能が基本的にありません。知識のアップロード（PDF・リンク）やツール連携（ブラウジング・コード実行）が可能ですが、業務システムとの「双方向連携」までは難しいのが現状です。

自動化や外部サービス統合を前提にするなら、Dify一択と言えるでしょう。

導入目的別に見るおすすめの使い分け方

AI導入の目的は企業や部署によってさまざま。単に「どちらが優れているか」ではなく、「自社の目的に合っているか」で判断することが成功のカギです。

ここでは代表的な導入シーンをもとに、DifyとGPTsのおすすめの使い分け方を紹介していきます。

• よくある活用シーン比較
• コスパで見る選定基準
• 拡張性と案件対応力

実際の現場に近い目線で比較しているので、自社への導入を考える際の参考にしてください。

マーケ施策・FAQ・教育など「使えるシーン」比較

まずは具体的な業務シーン別に、それぞれのAIツールが得意とする分野を整理してみましょう。

• マーケ施策：Dify（フォーム連携・リード収集機能）
• 社内FAQ・問い合わせ対応：GPTs（導入コストが低く即戦力）
• マニュアル作成や研修支援：GPTs（ナレッジベース型カスタム）
• 業務システム連携の自動化：Dify（API・Webhook対応）
• 営業支援や資料生成：両者とも対応可能（設計の深さで選択）

日々の業務の中で「反復的な質問対応」や「文書作成の補助」が必要ならGPTs、より深い業務連携や自動処理を望むならDifyが適しています。

小規模でも使いやすいのは？コスパで選ぶポイント

中小企業や個人事業主にとって「初期費用や維持コスト」は重要な判断軸です。

GPTsはChatGPT Plus（月額$20）に加入するだけで使えるため、非常にコストパフォーマンスに優れています。構築・管理もChatGPT上で完結するため、追加ツールが不要です。

• 月額$20で始められる
• 知識ベースや画像生成機能も付属
• 追加開発不要で即実装可能

一方でDifyは、無料プランもありますが、商用レベルで使うならクラウド版の利用や自社ホスティングが必要になります。その分自由度は高いですが、初期構築に若干の労力と知識が求められます。

低コスト・低リスクで始めるならGPTs、本格運用を見越すならDifyという選び方がベストです。

大規模展開や複数案件対応はどちらが有利？

1つのプロジェクトではなく、複数部署・複数目的でAI活用を広げたい場合、拡張性が重要になります。

Difyは、ワークスペースやプロジェクト単位で管理ができるため、複数案件の切り分けがしやすく、ロールベースのユーザー管理も可能です。エンタープライズ向けにも対応しやすい構造となっています。

• プロジェクト単位でアプリ管理が可能
• データソースやAPI設定もプロジェクトごとに独立
• ユーザーごとの権限設定も対応

一方GPTsは、あくまで「個人または1チーム向けのボット構築」に近いため、大規模運用には不向きです。作成したGPTの管理もChatGPTのUI上で行うため、数が増えると整理が難しくなります。

中規模以上の導入・複数業務への展開を前提にするなら、Difyのほうがはるかに実用的です。

実際の活用事例：選ばれた理由とその後の変化

理論だけでは見えないのが、現場でのリアルな「使われ方」。ここでは、実際にDifyやGPTsを導入した企業・チームの事例をもとに、それぞれが選ばれた理由とその成果を紹介します。

現場の温度感や活用の工夫を知ることで、自社に取り入れる際のヒントにもなるはずです。

• Dify導入の背景と成果
• GPTs活用のリアル
• 運用のコツと成功要因

Difyを選んだ企業の声と導入成果

ある製造業の中堅企業では、社内問い合わせや技術ナレッジの共有を目的にDifyを導入しました。

導入前は「情報が部署ごとに分散している」「社員からのFAQ対応が属人化している」という課題があり、AIチャットによる一元管理を目指していました。

• RAG機能で業務マニュアルを活用
• Slack連携で社内チャットに統合
• 月間100件以上の問い合わせを自動化

担当者は「部署ごとの情報格差がなくなり、教育コストも大幅に減った」と語ります。現場主導でも運用が可能で、AI導入に対する心理的ハードルも下がったとのことです。

GPTsで成功したカスタムAI活用例

一方、あるスタートアップでは、イベント用の案内ボットとしてGPTsを活用。ChatGPT上で構築したオリジナルのAIが、参加者の質問にリアルタイムで答える仕組みを導入しました。

制作はたったの1日。知識ベースにイベント資料を読み込ませるだけで、カスタムGPTが完成しました。

• 導入までのスピードが圧倒的に速い
• 運営メンバー全員が使い方を把握できる
• 公開URLを使って、外部ユーザーに共有

「外注コストがかからず、しかも質の高い対応ができた」と担当者。イベント後も社内ヘルプデスクに転用して使い続けているとのことです。

活用のポイントと運用のリアル

成功している事例に共通しているのは、「目的を明確にして、最初から絞り込んだ活用」をしている点です。

多機能なDifyも、シンプルなGPTsも、導入直後からすべての機能を使いこなす必要はありません。まずは小さく始めて、成果が見えたら拡張していくステップが、無理のない運用を生みます。

• PoC（試験導入）から始める
• 関係者の期待値を調整しておく
• メンテナンス体制もあわせて設計

「いきなり全社導入」ではなく、「1課題＝1AI」から始めるのが、スムーズなスタートのコツです。

結論：あなたの業務に合うのはDify？GPTs？

DifyとGPTs、それぞれの特徴と使いどころが明確になった今、最後に「どちらがあなたに向いているのか」を整理しましょう。

どちらか一方が優れているというよりも、「業務内容・導入体制・拡張のビジョン」によって、最適解は変わります。

• 手軽に試す：GPTs（ChatGPT上で即利用可）
• 本格的な業務連携：Dify（API・UI設計・複数案件）
• コスパ重視：GPTs（月額$20で完結）
• 長期運用・複数人管理：Dify（ワークスペース管理・権限設定）

迷ったときは、「まずGPTsで試して、小さな成果を確認 → 必要に応じてDifyに移行」というステップもおすすめです。

最後に、選定前に確認しておきたいチェックポイントを以下にまとめました。導入準備の際にご活用ください。

導入前チェックリスト

• 導入の目的は明確か？（FAQ？連携？教育？）
• 社内のITリテラシーは高いか？
• 継続的に運用・改善できる体制があるか？
• 社外連携（顧客・業務システム）を予定しているか？
• 将来的に複数のユースケース展開を考えているか？

このチェックリストに3つ以上該当する場合は、Difyの方がフィットする可能性が高いです。

反対に、シンプルに始めて即戦力を得たいなら、GPTsでのスタートも非常に効果的です。

まとめ｜DifyとGPTs、どちらを選ぶべき？徹底比較で見えた答え

今回は、「DifyとGPTs違いは？どちらを選ぶべきか？」という疑問に、徹底比較でお答えしました！

導入成功のカギは「自社の目的に合うか」で選ぶこと。

Difyは「ノーコードで業務アプリを作りたい人向け」

GPTsは「柔軟なチャット体験を設計したい人向け」です。

迷ったときは、この記事のポイントをもう一度チェックして判断基準にしてくださいね。