Difyで画像生成AIを作る方法｜企業での活用例と注意点を解説

生成AIの活用は、文章作成や情報整理だけでなく、画像生成やクリエイティブ制作にも広がっています。SNS投稿、商品画像、社内資料、広告バナー、アイキャッチ画像など、企業のマーケティングや広報、営業活動では、画像を使う場面が多くあります。

その中で注目されているのが、Difyを使った画像生成AIアプリの構築です。Difyを活用すれば、画像生成モデルや外部APIと組み合わせて、テキストから画像を生成するアプリや、画像と説明文をセットで出力する業務アプリを作りやすくなります。

ただし、画像生成AIは「画像を作れるから便利」で終わるものではありません。企業で活用するには、どの業務に使うのか、どのモデルやAPIを使うのか、生成画像をどのように確認するのか、商用利用や権利関係をどう扱うのかを整理する必要があります。

本記事では、Difyで画像生成AIを作れるのか、作るメリット、構築の流れ、企業での活用例、導入時の注意点を解説します。画像生成AIを業務に取り入れたい企業の方は、ぜひ参考にしてください。

Difyで画像生成AIを作れるのか

Difyでは、画像生成モデルや外部APIと組み合わせることで、画像生成AIアプリを構築できます。Dify自体は、ノーコード・ローコードでAIアプリを作れる開発基盤であり、チャットボットやワークフロー、エージェント、外部ツール連携などに対応しています。

画像生成AIアプリでは、ユーザーが入力したテキストをもとに、画像生成用のプロンプトを作成し、画像生成モデルや画像生成APIへ渡す流れを作ります。たとえば、「住宅会社向けのSNS投稿画像を作りたい」「商品紹介用のイメージ画像を作りたい」「社内資料のアイキャッチを作りたい」といった入力に対して、画像生成の条件を整理し、画像を出力する仕組みです。

Dify公式のチュートリアルでも、画像生成AIアプリを構築する流れが紹介されています。モデルプロバイダを設定し、画像生成APIと連携しながら、ユーザーの指示をもとに画像を生成する考え方が示されています。

企業で使う場合は、単に画像を生成するだけでなく、業務に合わせた入力項目や出力形式を設計することが重要です。たとえば、画像の用途、ターゲット、トーン、サイズ、ブランドルール、禁止したい表現などを入力項目として整理しておくと、生成結果を業務で使いやすくなります。

つまり、Difyで画像生成AIを作ることは可能ですが、成果につなげるには、モデルやAPIの設定だけでなく、実際の制作業務に合わせた設計が必要です。

Difyで画像生成AIを作るメリット

Difyで画像生成AIを作るメリットは、画像生成を単発の作業で終わらせず、業務フローの中に組み込みやすい点にあります。特に、ノーコードで試せること、文章と画像を組み合わせられること、業務フローに組み込めることが大きなポイントです。

ノーコードで試せる

Difyは、ノーコード・ローコードでAIアプリを作れる開発基盤です。そのため、最初から大規模なシステム開発を行わなくても、画像生成AIの活用を小さく試しやすい特徴があります。

たとえば、まずはSNS投稿用の画像生成、社内資料のアイキャッチ作成、商品企画段階のイメージ画像生成など、用途を絞って試すことができます。実際に使ってみて、どの業務で効果が出やすいか、どの入力項目が必要か、どの画像品質であれば業務に使えるかを確認できます。

企業でAI活用を進める際は、最初から全社導入を目指すよりも、特定部署や特定業務でPoCを行う方が現実的です。Difyを使えば、画像生成AIの試作から改善までを比較的進めやすくなります。

文章と画像を組み合わせられる

Difyで画像生成AIを作るメリットの一つは、画像だけでなく、文章生成と組み合わせやすい点です。

たとえば、SNS投稿を作る場合、必要なのは画像だけではありません。投稿文、ハッシュタグ、画像の説明文、広告文、タイトル案なども必要になります。Difyでは、ユーザーが入力したテーマや商品情報をもとに、画像生成用のプロンプトを作り、あわせて投稿文や説明文を出力する流れを設計できます。

これにより、画像作成と文章作成を別々に行うのではなく、1つの業務フローとして扱いやすくなります。マーケティング担当者や広報担当者にとっては、制作のたたき台をまとめて作れる点がメリットです。

ただし、生成された文章や画像をそのまま公開するのではなく、ブランドトーン、事実確認、表現の適切さ、画像品質を人が確認する必要があります。AIは制作の初動を早める補助役として使うのが現実的です。

業務フローに組み込める

Difyで画像生成AIを作る価値は、単に画像を出力することだけではありません。入力、生成、確認、修正、共有までの流れを業務フローとして設計しやすい点にもあります。

たとえば、担当者が商品情報や投稿テーマを入力し、Difyが画像生成用の指示文を整理し、画像生成APIへ連携し、生成結果と説明文を出力する。さらに、確認担当者がチェックし、必要に応じて修正指示を出す。このような流れを設計すれば、画像制作を属人的な作業から、再現性のあるプロセスに近づけられます。

また、外部APIと連携すれば、画像生成だけでなく、画像補正、背景変更、サイズ調整、ファイル保存、通知などの工程を組み合わせることも考えられます。DifyのHTTP Requestノードは外部APIやWebサービスとの接続に使えるため、既存の制作ツールや社内システムと組み合わせたワークフロー設計にも応用できます。

企業での画像生成AI活用は、個人がその都度プロンプトを入力するだけでは定着しにくい場合があります。業務フローとして整えることで、担当者が変わっても同じ考え方で活用しやすくなります。

Difyで画像生成AIを構築する流れ

Difyで画像生成AIを構築する際は、アプリ作成、モデル設定、プロンプト設定、出力確認の流れで進めると整理しやすくなります。細かな設定は利用するモデルやAPIによって変わりますが、基本的な考え方は共通しています。

アプリ作成

まずはDify上で画像生成AIアプリを作成します。

この段階では、どのような用途のアプリにするのかを決めることが重要です。SNS投稿画像を作るのか、商品画像のイメージを作るのか、社内資料用のアイキャッチを作るのかによって、必要な入力項目や出力形式が変わります。

たとえば、SNS投稿用であれば、投稿テーマ、ターゲット、画像の雰囲気、色味、サイズ、入れたい文言、避けたい表現などを入力項目として整理します。商品画像であれば、商品名、特徴、利用シーン、背景、構図、ブランドトーンなどを入力できるようにすると、業務で使いやすくなります。

画像生成AIアプリは、作ること自体よりも、誰が何のために使うのかを明確にすることが大切です。

モデル設定

次に、画像生成に使うモデルやAPIを設定します。

Difyでは、利用するモデルプロバイダや外部APIを設定し、ワークフローの中で呼び出す形を作ることができます。画像生成では、どのモデルを使うかによって、得意な画像の種類、出力品質、商用利用条件、料金体系、生成速度が変わります。

企業利用では、単に高品質な画像が作れるかだけでなく、業務に合った条件で使えるかを確認する必要があります。特に、商用利用の可否、著作権や利用規約、生成データの扱い、API利用料、出力サイズ、生成回数の制限などは事前に確認したいポイントです。

また、社内のセキュリティ方針によっては、外部APIに送信してよい情報と避けるべき情報を整理する必要があります。画像生成AIを業務に使う場合は、モデル選定と情報管理をセットで考えることが重要です。

プロンプト設定

画像生成AIでは、プロンプト設定が出力品質を大きく左右します。

プロンプトとは、AIにどのような画像を生成してほしいかを伝える指示文です。たとえば、被写体、構図、色味、雰囲気、背景、用途、サイズ、禁止したい要素などを指定します。

Difyで画像生成AIアプリを作る場合、ユーザーが毎回ゼロからプロンプトを書くのではなく、入力内容をもとに画像生成用のプロンプトを整える流れにすると使いやすくなります。たとえば、商品名や投稿テーマを入力すると、Dify側で「明るい雰囲気」「SNS向け」「余白あり」「テキストを載せやすい構図」などの条件を組み合わせて生成指示を作るイメージです。

これにより、担当者ごとのプロンプト作成スキルに依存しにくくなります。企業で使う場合は、ブランドトーンやNG表現、画像サイズなどをあらかじめ設計しておくと、出力のばらつきを抑えやすくなります。

出力確認

最後に、生成された画像を確認します。

画像生成AIは便利ですが、必ずしも一度で業務に使える画像が出るとは限りません。構図が意図と違う、文字が崩れる、商品イメージと合わない、人物や背景が不自然になる、ブランドトーンと合わない、といったことがあります。

そのため、出力確認の工程を設けることが重要です。画像の品質、用途との一致、商用利用の可否、権利関係、誤解を招く表現がないかなどを人が確認します。

また、出力結果をもとにプロンプトを改善することも大切です。どの指示を入れると品質が安定するのか、どの表現は避けるべきか、どの用途ではAI生成画像が向いているのかを記録していくことで、業務に合った画像生成AIへ改善しやすくなります。

画像とテキストを同時に出力する活用方法

Difyで画像生成AIを作る場合、画像だけでなく、説明文や投稿文も同時に出力できるようにすると、業務活用の幅が広がります。特にSNS投稿、商品紹介、社内資料、広告制作などでは、画像とテキストをセットで作る場面が多いためです。

入力情報の整理

まずは、ユーザーが入力する情報を整理します。

たとえば、SNS投稿であれば、投稿テーマ、ターゲット、伝えたい内容、トーン、入れたいキーワード、画像の雰囲気などを入力項目にします。商品紹介であれば、商品名、特徴、利用シーン、価格帯、訴求ポイント、ブランドイメージなどを整理します。

入力項目が曖昧だと、画像も文章もばらつきやすくなります。企業で使う場合は、誰が入力しても一定の品質で出力されるように、入力項目を設計しておくことが大切です。

また、導入前には、画像制作や投稿文作成にどれくらい時間がかかっているか、どの作業が繰り返し発生しているかを確認しておくと、Difyで自動化・効率化すべき範囲を判断しやすくなります。

画像生成

入力情報をもとに、画像生成の工程を設計します。

Difyでは、入力された情報をもとに画像生成用のプロンプトを作成し、画像生成モデルや外部APIに渡す流れを作れます。たとえば、「20代女性向けの明るいSNS投稿画像」「BtoB向けの落ち着いた資料アイキャッチ」「商品を中心に置いたEC向け画像」など、用途に合わせた指示を組み立てることができます。

このとき、画像の用途を明確にしておくことが重要です。SNS用なのか、資料用なのか、広告用なのかによって、サイズ、余白、テキストを載せる前提、トーンが変わります。

画像生成AIを業務で使う場合は、単に見栄えのよい画像を作るだけでなく、実際の利用場面に合った画像になっているかを確認する必要があります。

説明文や投稿文の出力

画像とあわせて、説明文や投稿文を出力できるようにすると、業務効率化につながりやすくなります。

たとえば、SNS投稿であれば、画像案と一緒に投稿文、ハッシュタグ案、キャプション、画像内に入れる短いコピーなどを出力できます。商品紹介であれば、商品説明文、訴求文、EC用の説明テキストなどを作成できます。

画像とテキストを別々に作る場合、トーンがズレたり、修正の手間が増えたりすることがあります。Difyで同じ入力情報をもとに画像と文章を生成すれば、制作の方向性をそろえやすくなります。

ただし、生成された文章も必ず確認が必要です。誤った情報が含まれていないか、ブランド表現に合っているか、広告表現として問題がないかを人が確認してから使用することが重要です。

企業での活用例

Difyで画像生成AIを構築すると、さまざまな企業業務に活用できます。特に、SNS投稿、商品画像、社内資料、画像加工の4つは、取り入れやすい領域です。

SNS投稿

SNS運用では、投稿テーマの検討、画像作成、キャプション作成、ハッシュタグ選定など、複数の作業が発生します。担当者が毎回ゼロから考えると、制作時間がかかり、投稿品質にもばらつきが出やすくなります。

Difyで画像生成AIを作れば、投稿テーマやターゲットを入力するだけで、画像案と投稿文のたたき台を同時に出力する流れを作れます。これにより、SNS運用の初動を早めやすくなります。

導入前には、1投稿あたりの制作時間、画像修正回数、投稿文作成にかかる時間などを確認しておくと、Dify活用の効果を検証しやすくなります。

商品画像

商品画像やイメージ画像の作成にも、Difyを活用できます。

たとえば、新商品の企画段階で利用シーンのイメージを作る、ECサイト用の背景案を作る、広告用のビジュアルの方向性を検討する、といった使い方です。実際の商品撮影やデザイン制作の前に、AIでたたき台を作ることで、関係者間のイメージ共有がしやすくなります。

ただし、商品画像は誤解を招かないことが重要です。実際の商品と異なる見た目になっていないか、サイズや素材感を誤認させないか、広告表現として問題がないかを確認する必要があります。

社内資料

社内資料のアイキャッチや図解作成にも、画像生成AIは活用できます。

たとえば、研修資料、営業資料、提案書、社内報、マニュアルなどでは、内容を分かりやすく伝えるために画像や図解が必要になることがあります。Difyで画像生成AIを活用すれば、資料のテーマに合わせたアイキャッチやイメージ画像を作成しやすくなります。

また、文章生成と組み合わせれば、資料タイトル、説明文、図解の構成案なども同時に出せます。これにより、資料作成の初動を早めることができます。

ただし、社内資料であっても、誤解を招く画像や不適切な表現は避ける必要があります。特に、社外共有する可能性がある資料では、表現や権利関係を確認しておくことが大切です。

画像加工

Difyは、画像生成だけでなく、外部の画像加工APIと組み合わせることで、画像加工フローの自動化にも応用できます。

たとえば、背景の変更、明るさ補正、画像サイズの調整、不要物の除去、形式変換などです。これらの作業は、EC運用、SNS運用、資料作成などで繰り返し発生しやすい工程です。

Difyでワークフローを設計すれば、入力された画像や条件に応じて、画像加工APIへ連携し、加工後の画像を出力する仕組みを作ることも考えられます。

ただし、画像加工では品質確認が欠かせません。自動処理によって不自然な見た目になっていないか、商品や人物の印象を変えすぎていないか、用途に合った出力になっているかを人が確認する必要があります。

導入時の注意点

Difyで画像生成AIを導入する際は、生成画像の品質だけでなく、商用利用、利用規約、権利関係、出力確認、API連携の技術面まで確認する必要があります。

まず確認したいのが、生成画像の商用利用です。画像生成モデルや外部APIによって、商用利用の条件や禁止事項は異なります。広告、SNS、ECサイト、営業資料などに使う場合は、利用規約を確認し、業務利用して問題ないかを把握しておく必要があります。

次に、出力品質の確認も重要です。画像生成AIは、意図と違う構図になったり、文字が崩れたり、人物や背景が不自然になったりすることがあります。特に企業利用では、ブランドイメージを損なわないか、誤解を招かないか、人が確認する工程を必ず入れるべきです。

また、Difyで画像生成AIを作る場合、モデルやAPIとの連携が必要になることがあります。ノーコードで始めやすい一方で、外部APIの設定、認証情報の管理、エラー時の対応、料金管理など、技術的な確認が必要な場面もあります。

画像生成AIは便利ですが、制作物として公開する以上、人によるチェックを前提に運用することが重要です。特に、広告や商品画像のように顧客の判断に影響するものは、AI生成であるかどうかに関係なく、表現の正確性と品質確認が求められます。

まとめ

Difyを使えば、画像生成モデルや外部APIと組み合わせて、画像生成AIアプリを構築できます。SNS投稿、商品画像、社内資料、画像加工など、企業のクリエイティブ業務に活用できる可能性があります。

ただし、画像生成AIは、単に画像を作るだけでは成果につながりません。どの業務に使うのか、どの入力情報をもとに生成するのか、どのモデルやAPIを使うのか、誰が品質を確認するのかを設計する必要があります。

実績数値がない段階でも、導入前に確認すべき指標はあります。1投稿あたりの制作時間、画像修正回数、説明文作成にかかる時間、画像加工にかかる時間、制作物の確認回数などを整理すると、Difyでどの業務をAI化すべきか判断しやすくなります。

Difyで画像生成AIを作りたいが、何から始めればいいかわからないという方へ。弊社では、画像生成AIアプリの企画設計から、Difyを活用したワークフロー構築、外部API連携、業務運用設計、改善支援まで一貫してサポートしています。マーケティングやクリエイティブ業務にAIを取り入れたい方は、ぜひお気軽にご相談ください。