皆さん、こんにちは。
これまで、ワークフロープラットフォームやLLMアプリケーションプラットフォームに関する実用的な記事をたくさん共有してきました。
主な内容はDify、Coze、n8n、Fastgpt、Ragflowです。
しかし、ほぼすべての記事のコメント欄で、「XXXプラットフォームとYYYプラットフォームはどちらが良いのか、どう選べばいいのか？」という質問が寄せられています。
さあ、登場です！いいね、共有、保存を習慣にしてください。
確かに、日々進化するAI技術と急速に発展する様々なLLMプラットフォームに直面すると、私たちは「選択の麻痺」に陥りやすいです。
しかし、どのプラットフォームもそれぞれ長所があり、自身のニーズに合わせて適切なものを選ぶことが重要です。
この記事では、実用的な視点から、詳細な機能比較、実際の使用体験、具体的な応用シナリオを通じて、Dify、Coze、n8n、FastGPT、RAGFlowという5つの主要プラットフォームの中から、あなたに最適なものを見つけるお手伝いをします。
AI開発者、企業ユーザー、あるいはAIを始めたばかりの初心者の方でも、この比較分析は明確な選択ガイドを提供します。
本記事は5000字に及び、役立つ情報が満載です。ぜひ保存してください！
まず、明確にしておきましょう。
LLMアプリケーションプラットフォームには、Dify、Coze、Fastgpt、Ragflowがあります。
n8nは少し特殊で、ワークフローを中心としたLLMプラットフォームです。
LLMアプリケーションプラットフォームの核心的価値は、AIアプリケーションの開発ハードルを大幅に下げ、コンセプトから製品化までのプロセスを加速させ、開発者にはAI能力を統合、管理、最適化するためのツールセット（プラグイン、MCPツールなど）を提供することにあります。
これらのプラットフォームを通じて、私たちは反復的な低レベル技術の構築ではなく、ビジネスロジックとユーザー体験の革新により集中できます。
まず、これらのプラットフォームの特性を簡単に理解しましょう。
n8n：強力な汎用ワークフロー自動化機能で知られ、近年積極的にAIを取り入れ、LLMノードを複雑な自動化プロセスに組み込むことを可能にしています。
Coze (扣子)：ByteDanceが提供する、ローコード/ノーコードのAIエージェント開発が特徴で、対話型AIアプリケーションの迅速な構築とデプロイに重点を置いています。
FastGPT：オープンソースのAIエージェント構築プラットフォームで、ナレッジベースQ&Aシステムの構築に特化しており、データ処理、モデル呼び出し、視覚的なワークフローオーケストレーション機能を提供します。
Dify：オープンソースのLLMアプリケーション開発プラットフォームで、BaaSとLLMOpsの概念を統合し、エージェントワークフローやRAGパイプラインなど、AIアプリケーションの迅速な開発と運用をワンストップで提供することを目指しています。
RAGFlow：深い文書理解に基づくオープンソースのRAGエンジンで、複雑な形式の文書からの知識抽出と高品質なQ&Aの解決に特化しています。
各プラットフォーム詳細
Dify：LLMプラットフォームのスイスアーミーナイフ
Difyに3つのキーワードを挙げましょう：
#オープンソース #LLMOps #プロダクションレディ
一言で言えば：Difyは2023年4月にオープンソース化されたLLMアプリケーション開発プラットフォームです。プロフェッショナルで、本番環境で使用できるAIアプリケーションを構築したい、そしてバックエンドやモデル運用も全てカバーしたいなら、これを使えばOKです。
住所：dify.ai
Difyは「Backend-as-a-Service」と「LLMOps」を主眼としており、開発者や技術に詳しくないイノベーターが簡単に始められ、実用的なAIソリューションを迅速に作成できるようにすることを目指しています。
RAG（検索拡張生成）パイプライン、AIワークフロー、監視ツール、モデル管理、MCPなどの機能をすべて一つのプラットフォームに統合しています。
まさにスイスアーミーナイフのようで、必要な機能はほとんど揃っています。
「あなたはイノベーションに集中するだけで、残りはDifyに任せる」というのが主なコンセプトです。
ちなみに、Difyは最近ブランドを刷新しました。
Dockerでのプライベートデプロイをサポートしており、サーバーの最低構成は2コア4GBです。
コミュニティの活動も活発で、現在Githubで98.3Kスターを獲得しています。
しかし、私にはいつも「広く浅く」という印象があり、特に際立った点がないように感じられます。
もう一つの欠点は、Difyで作成されたBotが外部サービスを提供しようとする場合、そのAPIがOpenAI APIと互換性がないため、外部アプリケーションとの連携が比較的困難になることです。
また、ちょっとした機能を素早く実現したいだけのユーザーにとっては、少し重すぎると感じるかもしれません。
大規模な企業での統合には、その上で二次開発が必要になるでしょう。
対象者：ある程度の技術を持つ開発者、プロフェッショナルで効率を追求するチーム、カスタマイズされたAIソリューションを必要とする企業。
Difyの実際の操作に興味がある方は、以前私が書いたDify関連の記事を参照してください。
Coze：LLMプラットフォームの「レゴ」
#ノーコード #エージェント構築 #マルチプラットフォーム公開
一言でまとめると：Coze（扣子）はByteDanceが提供するプラットフォームで、「誰もがAI開発者」をコンセプトに、数千種類のツールプラグインを内蔵しており、レゴブロックを組み立てるように簡単にAIエージェントを作成し、公開できます。
住所：coze.cn
あなたがプログラミングを知っているかどうかに関わらず、CozeはあなたのアイデアをAIエージェントとして迅速に実現することを可能にします。
視覚的な構築、豊富なプラグイン、ナレッジベース、ワークフローがすべて揃っており、Douyin、Feishu、WeChat公式アカウント、ミニプログラム、Discord、Telegramなどの主要プラットフォームへワンクリックで公開することもサポートしています。
海外版（Coze）と国内版（扣子）があります。
Cozeはクローズドソースですが、機能はDifyよりも豊富です。
私が特に気に入っているのは、コードプラグイン、ノーコードのミニプログラム、ウェブページ、定期実行タスクなどの機能です。
対象者：AI初心者、プロダクトマネージャー、運用担当者、パーソナライズされたAIエージェントを迅速に構築したいクリエイター、予算や技術が限られている個人や小規模チームなど。
Cozeでエージェントを構築する方法が不明な方は、以前の私の記事をご覧ください：
CozeでAIエージェントを構築
カンガルー帝、WeChat公式アカウント：カンガルー帝AI客栈 DeepSeekにAIエージェントを接続、開発速度は非常に速く、初心者でも簡単にできます！【手取り足取りチュートリアル】
FastGPT：ナレッジベースの頼れる助手
#オープンソース #RAGナレッジベース
一言で言えば：FastGPTは無料でオープンソースのAIナレッジベースプラットフォームで、あなたのプライベートデータに基づいてAIが正確に質問に答えることを可能にし、あなたの第二の「脳」です。
住所：tryfastgpt.ai
FastGPTは、データ処理、モデル呼び出し、RAG検索、視覚的なAIワークフロー、MCPの一貫したサービスを提供します。
様々な形式のドキュメント（Word、PDF、ウェブリンクなど）をインポートでき、最短時間で特定の領域のAI Q&Aアシスタントを構築できます。
FastgptのRAG効果は非常に優れており、簡単かつ迅速に高品質なナレッジベースを構築できます。以前、私はこれをWeChat AIアシスタント製品のカスタマーサービスとして使用しましたが、非常に良かったです。
一部のエンタープライズ顧客に対しても、Fastgptを使用してナレッジベースの構築を支援しました。軽量でシンプル、使いやすいです。
また、OpenAI互換のAPIも提供しており、既存の他のアプリケーションに非常に簡単に統合できます。
Dockerでのプライベートデプロイをサポートしており、2コア4GBのサーバーで実行するのが最適です。
Difyと比較すると、軽量で、ナレッジベースの効果が高く、OpenAI APIと互換性があるため、他のアプリケーションへの統合がより容易であるという利点があります。
しかし、機能の豊富さや一部の使い勝手ではDifyに劣り、コミュニティもDifyほど活発ではありません。現在、Githubでは24.2Kスターです。
ですが、ナレッジベースを中心としたAIアプリケーションを素早く構築したいのであれば、まずFastgptを試すことをお勧めします。
対象者：企業内ナレッジベースやAIカスタマーサービスを構築する必要がある開発者や企業、およびRAG技術に興味のあるAI愛好家。
Fastgpt関連の実践
RAGFlow：ナレッジベースの専門家
タグ：#オープンソース #RAGエンジン #深い文書理解
一言で言えば：RAGFlowはオープンソースのRAGエンジンです。
住所：ragflow.io
RAGFlowの核心的競争力は「深い文書理解」にあります。例えば、契約書から条項を抽出したり、長文レポートを要約したりできます。また、10種類以上のデータ前処理タイプをサポートしており、RAGのナレッジベース構築段階でも質問応答段階でも非常に豊富なパラメータを調整できます。ナレッジグラフ機能もサポートしています。
RAGの粒度が細かく、ナレッジベースの効果の天井は非常に高いです。
もしFastgptがナレッジベースの初心者だとしたら、Ragflowはナレッジベースの専門家です（その名前からも分かります）。
Dockerデプロイをサポートしていますが、比較的重く、スムーズな動作には少なくとも4コア16GBのサーバー構成が必要です。現在、Githubでは53.1Kスターです。
対象者：回答の正確性と追跡可能性に高い要求がある業界（法律、医療、金融など）、大量の複雑な文書を処理する必要がある企業、およびRAG技術の研究者や開発者。
n8n：最強のオープンソースワークフロープラットフォーム
#オープンソース #ワークフロー自動化 #ローコード
一言でまとめると：n8nはオープンソースのローコードワークフロー自動化ツールで、様々なアプリケーションやサービスを接続し、自動化されたビジネスプロセスを構築することに特化しています。
住所：n8n.io
n8nの核は、視覚的なノードを使用して自動化プロセスを構築することにあり、各ノードは豊富な構成パラメータを提供し、高いカスタマイズ性を実現しています。
400以上の事前構築された統合を提供し、様々なSaaSサービスやデータベースをカバーしています。簡単なドラッグ＆ドロップ操作でワークフローを構築できるだけでなく、JavaScriptまたはPythonコードを使用してより複雑なカスタマイズも可能です。
Agentノードも含まれており、様々な大規模モデルに迅速に接続でき、MCPもサポートしています。
実際の業務では、n8nは作業効率を大幅に向上させることができます。
例えば、Delivery Heroはn8nを使用することで、毎月200時間以上の作業時間を節約しました。
https://n8n.io/case-studies/delivery-hero/
StepStoneもこれを使って200以上の重要なタスクプロセスを実行しています。
https://n8n.io/case-studies/stepstone/
n8nには多くの利点がありますが、やはりワークフロープラットフォームであり、ワークフローが主眼です。LLMの面でのスムーズさは、他の専門的なLLMアプリケーションプラットフォームには及びません。必要なLLM機能は揃っていますが、使い勝手はやや手間がかかると感じます。
また、これらのプラットフォームの中で最も習得難易度が高いです。論理的思考と初期の学習コストが必要ですが、習得すれば効率は大幅に向上します。
Dockerでのプライベートデプロイもサポートしており、リソースをほとんど消費せず、1コア1GBのサーバーでも動作するはずです。
対象者：高度にカスタマイズされた自動化プロセスを必要とするチーム、開発者、および効率最大化を追求する中小企業。
n8nの実際の使用例に興味がある方は、以前の私のn8n関連の記事をご覧ください。
5つの主要プラットフォームの機能横断比較
これらの5つのプラットフォームの違いと利点をより明確に理解していただくために、複数の側面から客観的に分析した詳細な比較表をまとめました。
Cozeは現在無料ではありません。
プラットフォーム選択の実用的なアドバイス：
私の実際の使用経験から、AIアプリケーション開発を始めたばかりで、すぐに結果を見たいのであれば、Cozeが最も始めやすい選択肢です。
あなたの仕事やビジネスが複数のシステムやサービス間のデータフローに関わり、自動処理が必要な場合は、n8nの強力な自動化ワークフローが時間を大幅に節約してくれます。
企業内スマートナレッジベースやQ&Aシステムを構築したい場合は、FastGPT、Ragflowを優先的に検討できます。これらはRAGの面で非常に強力で、FastGPTはより軽量で、Ragflowはより重いですが（しかし上限が高いです）。
長期的な計画があり、拡張可能なエンタープライズグレードのAIアプリケーションを構築する必要があるチームには、Difyの完全なエコシステムとエンタープライズ機能が良い選択肢です。
より直感的に理解できるよう、私の実際の使用体験と各プラットフォームの特性に基づいて、「ユーザー適合性評価図」（満点5点）をまとめました。これにより、皆さんのニーズがどのプラットフォームに該当するかを素早く特定できることを願っています。
こちらの図も参考にしてください：
選定の検討要素
最終的な選択をする前に、以下のいくつかの重要な要素を考慮することをお勧めします。これらはあなたの使用体験と長期的な効果に直接影響します：
予算：
オープンソースプラットフォームは無料でセルフホストできますが、サーバーとメンテナンスコストを考慮する必要があります。クラウドサービスは使用量またはサブスクリプションで支払うため、初期費用は低いですが、長期的には高くなる可能性があります。あなたのリソース状況とビジネス規模に基づいて適切なソリューションを選択してください。
技術力：
あなたまたはチームの技術的背景と学習意欲を評価してください。技術力が限られている場合は、Cozeのようなノーコードプラットフォームがより適しています。強力な技術チームがいる場合は、Difyやn8nのようなよりカスタマイズ可能な機能を提供するプラットフォームを検討できます。
デプロイ：
データのローカルプライベート化が必要かどうかを検討してください。セルフホスティングソリューションはより高いデータセキュリティとプライバシー保護を提供しますが、より多くの技術サポートが必要です。クラウドサービスは迅速なデプロイと低いメンテナンスコストを提供しますが、データセキュリティのリスクがあるかもしれません。
主要な機能要件：
最も重要な要件を詳細にリストアップし、どのプラットフォームがこれらの主要点を最もよく満たせるかを確認してください。例えば、RAG機能が最も重要であれば、FastGPTやRAGFlowがCozeよりも適しているかもしれません。複雑なワークフローが必要な場合は、n8nやDifyが良い選択肢となるでしょう。
プラットフォームの持続可能性：
プラットフォームの更新頻度、コミュニティの活動状況、長期的なサポート状況を評価してください。オープンソースプロジェクトはコミュニティの活動状況と貢献者の数を確認し、商用製品は企業背景と市場実績を確認します。これは、選択したプラットフォームが長期的に発展し、技術の変化に対応できるかどうかに直接関係します。
データセキュリティとコンプライアンス：
特に企業ユーザーにとって、データプライバシー保護、アクセス制御、およびコンプライアンスは非常に重要です。オープンソースのセルフホストプラットフォームは、データが完全に自身の環境内に保持されるため、データセキュリティの面で優位性があります。商用プラットフォームは、そのプライバシーポリシーとデータ処理契約などを注意深く確認する必要があります。
上記の要素を注意深く評価し、これまでの比較分析と組み合わせることで、皆さんが自身のニーズに最も合ったLLMアプリケーションプラットフォームを見つけられると信じています。
「最後に」
今回の包括的な比較分析を通じて、
Dify、Coze、n8n、FastGPT、RAGFlowの5つのプラットフォームについて、皆さんがより明確な理解を得られたことを願っています。
絶対的に完璧なツールは存在せず、現在のニーズと開発段階に最も適した選択肢があるだけです。
私からのアドバイスは：
可能であれば、まず利用開始のハードルが低いプラットフォーム（Cozeなど）から試してみて、LLMアプリケーション開発の基本的な概念とプロセスに慣れること。
その後、ニーズが複雑になり、技術力も向上したら、より専門的なプラットフォーム（Difyやn8nなど）に徐々に移行することをお勧めします。
AIエージェントは急速に発展している分野であり、各プラットフォームも目覚ましい進化と改善を続けています。
この分析が皆さんに基本的な参考枠組みを提供し、
機会と課題に満ちたこのAI時代において、自分に合ったツールと方向性を見つける手助けとなれば幸いです。
他に質問や経験の共有があれば、コメント欄で交流してください～
以上です。ここまで読んでくださった方は、もし良いと思ったら、気軽に「いいね」、共有、保存をしてください。もしプッシュ通知をいち早く受け取りたい場合は、私をスター⭐登録してください～私の記事を読んでくださってありがとうございます。また次回お会いしましょう。
/ 著者：カンガルー帝AI客栈
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