チャットフローとワークフローの違い
Dify でアプリケーションを作成する際、主に選択肢となるのがチャットフローとワークフローです。 これらは共に「ノードを繋いでロジックを組む」というビジュアルオーケストレーション機能を持ちますが、設計思想と対応するユースケースが明確に異なります。
主な違い
最大の違いは 「会話コンテキスト（記憶）を持つかどうか」 です。
1. チャットフロー
定義: チャットアプリケーション向けのワークフロー。
特徴:
会話履歴（メモリ）の保持: ユーザーとの対話履歴をシステムが自動的に管理し、文脈を踏まえた回答が可能です。
チャットUI: ユーザー入力とAIの回答という対話形式のインターフェースが標準で提供されます。
ストリーミング: 回答を逐次生成して表示する体験（タイプライター効果）に最適化されています。
用途: デジタルヒューマン、AIチャットボット、カスタマーサポート、対話型エージェント。
2. ワークフロー
定義: 汎用的なプロセス自動化のためのワークフロー。
特徴:
ステートレス（記憶なし）: 基本的に1回のリクエストで処理が完結します。過去の実行結果を自動で記憶しません（必要な場合は外部DB等への保存・参照ロジックを自作する必要があります）。
入出力重視: 変数を入力として受け取り、加工した結果を出力します。
バッチ処理: 一括実行やAPI経由でのバックエンド処理に向いています。
用途: 記事生成ツール、翻訳API、データ分類・抽出、社内定型業務の自動化。
比較表
デジタルヒューマンとの相性
最適 (文脈維持が必須のため)
不向き (文脈管理が困難)
UI
チャットウィンドウ (対話型)
フォーム入力 / API実行
記憶 (Memory)
あり (会話履歴を自動管理)
なし (1回ごとに独立)
開始トリガー
ユーザーのチャットメッセージ
変数入力 / スケジュール / APIコール
出力形式
メッセージ (ストリーミング推奨)
構造化データ / テキスト結果
複雑なロジック
可能 (会話中にツール使用などを挟む)
得意 (データ処理に集中)
選定ガイド：どちらを選ぶべきか？
Case A: デジタルヒューマン・接客ボットを作りたい
チャットフローを選択してください。 ユーザーが「さっきの話だけど…」と言及したり、話題が行ったり来たりする場合、チャットフローが持つ標準のメモリ機能（会話履歴）が必須となります。ワークフローでこれを再現しようとすると、履歴管理のロジックを全て自作する必要があり非効率です。
Case B: 記事作成やデータ要約ツールを作りたい
ワークフローを選択してください。 「テーマを入力したら、記事が出力される」「PDFを入れたら要約が返ってくる」といった、対話を必要としない「入力→処理→出力」の完結型タスクにはワークフローが最適です。
Case C: 複雑な処理もしたいが、チャットでも返したい
チャットフローを選択してください。 チャットフロー内部でも、ワークフローと同様に強力なロジック（HTTPリクエスト、コード実行など）を組むことができます。「裏側で複雑な検索や計算を行いつつ、ユーザーにはチャットで自然に返す」場合はチャットフローが正解です。
補足
※本ドキュメントはDifyの標準的な仕様（v0.6系以降のConversational Workflow概念）に基づいています。バージョンアップにより名称やUIが微調整される可能性があります。
最終更新