DifyをAWSで動かす方法：導入・設定・活用方法を解説

AIのビジネス活用が進む中、社内データを安全に扱いながらAIアプリを構築したいというニーズが高まっています。
その中でも注目されているのが、ノーコードでAIエージェントやチャットボットを開発できる「Dify」をAWS環境で運用する方法です。
しかし、DifyをAWSで使いたいと考える方の中には、次のような疑問をお持ちではないでしょうか。

そこでこの記事では、DifyをAWSで運用したい方に向けて以下の内容を解説します。

この記事では、AWS Marketplaceを利用した導入からDocker ComposeやEKSを使ったセルフホスティング、さらにはモデル連携の実践ポイントまで詳しく紹介します。
AWS環境でDifyを安全かつ効率的に動かすためのガイドとして、ぜひ参考にしてください。

DifyとAWSの関係

Difyは、生成AIアプリを開発・運用できるオープンソースのAIプラットフォームです。

AWSとの親和性が高く、AWS Marketplaceでは「Dify Premium」や「Dify Enterprise」として提供されています。

これにより、VPC環境のEC2上に数分でDifyを展開でき、既存のAWSインフラと統合して利用できます。

また、Docker ComposeやAmazon EKSを用いたセルフホスティングも可能で、要件に応じた柔軟な構成が取れます。さらに、AWSのAIサービスであるBedrockやSageMakerと連携することで、モデルの選択肢が広がり、高度なAIアプリケーションを構築できます。

AWS上でDifyを運用することで、可用性・セキュリティ・拡張性の面で優れたAI基盤を実現できます。

Difyとは？AWSで動かすメリット

Difyは、ノーコードでAIアプリや自律型エージェントを構築できるプラットフォームです。

Chatflow、RAG、外部ツール連携などが標準搭載されており、開発者だけでなくビジネス担当者も扱いやすい設計になっています。AWSで動かす最大のメリットは、インフラを自社のVPC内で安全に運用できる点です。

また、AWSの強力なスケーラビリティにより、利用規模や負荷に応じて柔軟にリソースを拡張できます。Dify Premium版を利用すれば、AWS Marketplace経由で数クリックで環境を構築でき、Bedrockとの統合で多様なモデルにアクセスできます。

セキュリティ、可用性、柔軟性のすべてを両立できる点が、AWS上でDifyを動かす最大の魅力です。

どんな用途で使えるのか

Difyは幅広い業務シーンで活用できます。

代表的な用途としては、社内ドキュメントをもとにしたRAGチャットボットやFAQ応答システムの構築があります。また、外部APIやSaaSと連携させることで、データレポート作成や定型業務の自動化を実現できます。

さらに、AWS Bedrockのモデルを活用すれば、文書要約・知識検索・自然言語クエリ対応といった業務支援AIも構築可能です。SageMakerで自社モデルを学習・展開し、Difyから統合的に活用することもできます。

このようにDifyは、AIを組み込んだ業務効率化や意思決定支援の基盤として柔軟に運用できます。

Premium／Enterprise版の違い

Dify PremiumとEnterpriseは、どちらもAWS Marketplaceで提供される法人向けプランです。

Premiumは主に中小規模のチームや開発者向けで、EC2上に簡単に導入でき、カスタムブランド設定など基本機能を備えています。一方、Enterpriseは大規模組織向けに設計され、セキュリティ、マルチユーザー管理、監査ログなどの強化機能が追加されています。

どちらもAWSのVPC内で稼働するため、データの安全性を確保しながら柔軟な構成が可能です。さらに、セルフホスティングやEKS構成にも対応しており、インフラ要件や運用体制に合わせて選択できます。

導入目的や組織規模に応じて、最適なプランを選ぶことが重要です。

DifyでのAWS導入方法

Difyは、AWS環境に柔軟に導入できるAIアプリ開発プラットフォームです。

AWS Marketplaceを利用すれば、数クリックで環境を構築できるほか、Docker ComposeやAmazon EKSを使ったセルフホスティングにも対応します。

本章では、「Marketplaceによる導入」「Docker／EKSによるセルフ構築」「導入方式の違い」という三つの観点から、DifyをAWSに展開する具体的な方法を解説します。

AWS Marketplaceで導入

DifyをAWSに導入する最も簡単な方法は、AWS Marketplaceを利用する方法です。

Marketplace上では「Dify Premium」および「Dify Enterprise」が提供されており、AMI形式でEC2上にワンクリックで展開できます。VPC環境内で構築されるため、セキュリティを確保しながら短時間でAIアプリ開発環境を整えられます。

Premium版は中小規模向けで、ブランド設定やアクセス管理などの機能を備えています。Enterprise版は、大規模組織や高いセキュリティ要件を持つ企業向けに設計されており、監査ログやマルチテナント運用にも対応しています。

導入後は、AWSのスケーリング機能やモニタリングツールと連携させることで、安定した運用を実現できます。

Docker ComposeやEKSでセルフホスティング

自社の要件に合わせて柔軟に構成を調整したい場合は、Docker ComposeやAmazon EKSによるセルフホスティングがおすすめです。

公式のGitHubリポジトリから構成ファイルを取得し、環境変数を設定するだけで短時間で環境を立ち上げられます。

RDSやS3などのAWSリソースと組み合わせることで、堅牢で拡張性の高い構成を構築できます。また、EKSを利用すれば、コンテナのスケーリングや冗長化を自動で行え、負荷の高いアプリケーションにも対応可能です。

セルフホスティングは、AWS Marketplace版よりも自由度が高く、既存のインフラやセキュリティポリシーと統合しやすい点が大きな利点です。

導入方式ごとの違い

AWS Marketplace経由の導入は、数クリックでDifyを展開できる迅速性が最大の強みです。

一方、Docker ComposeやEKSによるセルフホスティングは、構成やスケーリング設定を細かく制御できる柔軟性に優れています。

Marketplace版は保守性や管理性を重視したいケースに適しており、AWSのセキュリティ基盤と統合しやすいのが特徴です。対して、セルフホスティング版は、コスト最適化や既存ネットワークとの統合など、よりカスタマイズ性を重視する環境に向いています。

どちらの方式でも、Bedrockや外部APIとの連携が可能で、用途に合わせた最適な導入方法を選択することが重要です。

DifyとAWSの基本構成と環境設定

DifyをAWS上で安定的に運用するには、データベースやストレージ、ネットワークといった基盤構成の設計が重要です。

特に、RDS（PostgreSQL）によるデータ管理、S3を利用したファイル保存、VPCとALBによる安全な通信経路の構築は欠かせません。

本章では、「DB設定」「ストレージ設定」「ネットワーク構成」という三つの観点から、DifyをAWS上で最適に稼働させるための環境設定を解説します。

DB設定（RDS／PostgreSQL）

DifyをAWS上で運用する際は、デフォルトのローカルPostgreSQLではなく、Amazon RDS for PostgreSQLを利用することで安定性と拡張性を高められます。

接続設定は、環境変数でホスト名、ポート番号、ユーザー名、パスワード、データベース名を指定します。また、通信を暗号化するためにSSL接続を有効にし、セキュリティグループで適切なアクセス制御を行うことが重要です。

RDSでは自動バックアップやマルチAZ構成を利用できるため、障害時の復旧やメンテナンスも容易になります。

Docker ComposeやEKS構成でもRDSを外部DBとして参照でき、Dify側の設定を変更するだけでスムーズに移行できます。

ストレージ設定（S3）

Difyで扱うファイルデータやドキュメントは、ローカル保存ではなくAmazon S3を利用することで、安全かつスケーラブルに管理できます。

設定は環境変数でSTORAGE_TYPE=s3を指定し、バケット名、リージョン、アクセスキー、シークレットキーを登録します。また、IAMポリシーを適切に設定し、必要最小限のアクセス権限でS3を利用することが推奨されます。

S3を利用することで、複数のアプリケーション間でファイルを共有したり、バックアップを自動化したりできます。MinIOなどのS3互換ストレージにも対応しているため、ローカル環境から本番環境への移行も容易です。

S3を導入することで、Difyの運用がより柔軟で拡張性の高いものになります。

ネットワーク構成（VPC／ALB）

DifyをAWS上で安全に運用するためには、VPCとALBを中心としたネットワーク設計が欠かせません。

VPC内にパブリックとプライベートのサブネットを分け、EC2やEKSをプライベート側に配置する構成が推奨されます。外部からのアクセスはApplication Load Balancer（ALB）で受け、HTTPS通信を終端させて内部のアプリに転送します。

ALBのターゲットグループやヘルスチェック設定を適切に行うことで、可用性と冗長性を確保できます。また、セキュリティグループとネットワークACLを組み合わせ、不要な通信を遮断することで安全性を高めます。

この構成により、DifyはAWS上で安定かつ安全に稼働します。

DifyとAWSモデル連携とAPI統合

Difyは、AWSのAIサービスや外部APIと連携することで、より高度で実用的なAIアプリケーションを構築できます。

特に、AWS Bedrockを利用したモデル接続や、SageMakerで学習した独自モデルの統合、さらに外部APIやプラグインによる拡張が可能です。

本章では、「Bedrock連携」「SageMaker活用」「外部API統合」の三つの観点から、DifyとAWSを組み合わせたモデル連携の方法を解説します。

AWS Bedrockとの接続

Difyは、AWS Bedrockと連携することで、AWSが提供する複数の生成AIモデルを統合的に利用できます。設定画面のモデルプロバイダーからBedrockを有効化し、リージョンとAPIキーを登録するだけで接続が完了します。

Bedrockでは、Anthropic ClaudeやAmazon Titanなどの基盤モデルを安全に呼び出すことができ、用途に応じて最適なモデルを選択できます。

Dify上では、Bedrockモデルをチャットフローやワークフローに組み込むことができ、既存のプロンプト設計や外部ナレッジ連携にも対応します。また、AWSのKnowledge Baseと組み合わせることで、企業データを参照しながら回答精度を高めることも可能です。

これにより、Bedrockの信頼性とDifyの柔軟性を両立したAIアプリケーション開発が実現します。

SageMakerモデルの利用

Difyでは、Amazon SageMakerでホスティングした独自のAIモデルを統合して利用できます。

SageMaker上で学習済みモデルをデプロイし、エンドポイントを公開した後、Difyのモデル設定から接続情報を登録します。APIキーやエンドポイントURLを指定することで、Difyのフローやエージェントから直接モデルを呼び出せます。

また、LambdaやAPI Gatewayを挟むことで、アクセス制御やスケーリングにも柔軟に対応できます。これにより、自社開発モデルを業務フローに自然に統合し、汎用LLMと組み合わせたハイブリッド運用が可能になります。

SageMakerとの連携は、データ保護を維持しながら高精度なAI処理を実現する強力な手段です。

外部API・プラグイン連携

Difyは、HTTPリクエストノードを通じてあらゆる外部APIと連携できる柔軟な拡張性を備えています。

REST APIを呼び出して取得したデータを変数として保持し、ワークフロー内で加工・出力することが可能です。さらに、Difyのプラグイン機能を利用すれば、検索、画像生成、データベース連携などの外部ツールをノーコードで追加できます。

これらのプラグインは公式およびコミュニティによって多数公開されており、導入も容易です。また、外部ナレッジベースとのAPI連携により、既存の業務データを活用した回答生成や意思決定支援も実現できます。

この仕組みにより、Difyは単なるAIアプリ開発基盤にとどまらず、企業システム全体をつなぐハブとして機能します。

DifyをAWSで使う際の注意点

DifyをAWSで運用する際には、システムの設計と運用管理における注意点を理解しておくことが重要です。

特に、リソース構成やスケーリング設計、IAMやネットワーク設定のセキュリティ、そしてコスト構造の把握は欠かせません。

本章では、「リソースとスケーリング」「権限とネットワーク設定」「コスト管理と課金構造」という三つの観点から、安全かつ効率的にDifyをAWS上で運用するためのポイントを解説します。

リソース構成とスケーリングの設計

DifyをAWS上で安定的に稼働させるためには、リソース構成とスケーリング設計を慎重に行う必要があります。

EKSを利用する場合、HPA（Horizontal Pod Autoscaler）を設定してトラフィック増加時にPodを自動的に増減させ、Cluster AutoscalerやKarpenterでノード数を最適化します。また、マルチAZ構成を採用し、障害時にもサービスを継続できるよう冗長化を確保します。

リソース上限やスケール閾値は観測データをもとに定期的に見直し、過剰リソースを削減してコストを最適化します。

大規模環境では、EKS Auto ModeやAWS CDKを活用し、構成をコード化することで再現性と保守性を高めることが推奨されます。

IAM・ネットワーク設定の不備

AWSでDifyを運用する際に多いトラブルの一つが、IAMやネットワーク設定の不備によるアクセス制御ミスです。

IAMポリシーは最小権限の原則に従い、必要な操作範囲に限定して付与します。一時認証情報の利用やPermissions Boundaryの設定を行うことで、権限の誤拡張を防げます。

ネットワーク面では、ALBとターゲット間の通信ポートを適切に開放し、ヘルスチェックの通過条件を明確に設定します。

また、不要なセキュリティグループやIAMロールを定期的に整理し、アクセス権限を監査することで安全な運用を維持できます。

コスト管理と課金構造の理解

DifyをAWS上で長期的に運用するには、コスト構造の把握と最適化が不可欠です。

EC2やEKSのリソース使用量はAWS Cost ExplorerやCompute Optimizerで可視化し、Savings Plansやリザーブドインスタンスを活用してコストを抑制します。

S3のストレージコストはIntelligent-Tieringやライフサイクルポリシーを導入することで効率化できます。また、スケーリング設定やログ保持期間を見直すことで、不要なリソース課金を防ぎます。

定期的にコストアラートを設定し、利用状況をモニタリングすることで、無駄のない安定した運用を実現できます。

まとめ

本記事では、DifyをAWS上で運用するための仕組みや導入方法、構成設計、モデル連携、運用時の注意点を詳しく解説しました。

DifyはノーコードでAIエージェントやチャットボットを構築できる強力なプラットフォームであり、AWS環境に導入することでセキュリティ・拡張性・安定性のすべてを両立できます。

AWS MarketplaceやDocker、EKSを利用すれば、目的や規模に応じた柔軟な環境構築が可能です。また、BedrockやSageMakerとの統合により、自社データを活かした高度なAIアプリケーション開発が実現します。

一方で、リソース管理・IAM設定・コスト最適化といった運用面の配慮も欠かせません。

AWSとDifyを組み合わせて、安全かつ効率的なAI活用基盤を構築してみてください。