Dify（ディファイ）の導入を検討する際、多くの企業で最後の関門となるのがセキュリティの確認です。「社内データは外部に漏れないのか」「情報システム部門や監査に耐えられるのか」——こうした懸念が払拭できず、導入に踏み切れないケースは少なくありません。

本記事では、AI導入を検討する経営者・管理職・情報システム担当の方に向けて、Difyのセキュリティの実態と、企業導入で確認すべきリスク・対策を整理します。導入判断と社内説明にそのまま使える形で解説しますので、セキュリティ面の不安解消にお役立てください。

※本記事の内容は執筆時点（2026年）の情報です。認証状況や仕様は変わる場合があるため、最新の情報はDify公式のセキュリティ情報（Trust Center）でご確認ください。

企業がDify導入前にセキュリティを気にする理由

まず、なぜセキュリティ確認が導入の関門になるのか、その背景を整理します。

生成AI導入で高まる情報漏洩リスク

生成AIに社内情報や顧客データを入力する以上、「その情報がどこに保存され、どう扱われるか」は重大な関心事です。とくに、入力した情報がAIの学習に使われないかは、多くの企業が気にするポイントです。この点が不透明なままでは、機密情報を扱う業務にAIを使うことはできません。過去には、従業員が生成AIに機密情報を入力してしまい問題になった事例も報じられており、こうしたニュースが企業のAI導入に対する警戒感を高めています。だからこそ、導入前にデータの取り扱いを明確にしておくことが不可欠です。

経営リスクとしてのAIセキュリティ

情報漏洩は、賠償や信用失墜といった形で経営に直接的なダメージを与えます。AI活用の効果が大きくても、一度の漏洩事故がそれを帳消しにする可能性があります。だからこそ、セキュリティは「情シスの技術問題」ではなく「経営リスク」として捉える必要があります。

セキュリティ確認が導入の関門になる背景

多くの企業では、ツール導入時に情報システム部門やセキュリティ担当のチェックが必須です。ここで「安全性が確認できない」と判断されれば、どれだけ現場が導入を望んでも話は進みません。セキュリティ面の説明材料を揃えることが、導入を前に進める鍵になります。

Difyのセキュリティ上の基本構造

Difyのセキュリティを理解するうえで最も重要なのが、「どの提供形態を選ぶか」でセキュリティのあり方が変わるという点です。まず、3つの提供形態の違いを整理しておきましょう。

提供形態データの管理主体向いている企業
クラウド版Dify側（認証取得済み）手軽に始めたい・一般的な情報を扱う
セルフホスト版自社機密情報を扱う・データを外に出したくない
Enterprise版自社（高度な管理機能付き）金融・医療など厳格な要件を持つ

このように、同じDifyでも提供形態によって「誰がデータを管理するか」が変わります。自社の要件に合った形態を選ぶことが、セキュリティ確保の出発点です。

クラウド版のデータ取り扱い

Difyのクラウド版は、提供元が管理するサーバー上で動作します。DifyはSOC 2 Type I・Type II、ISO 27001:2022といった国際的なセキュリティ認証を取得し、GDPRにも準拠しています。また「Trust Center（セキュリティ・トラストセンター）」を設け、データの保存場所や暗号化基準などの情報を開示しています。有料プランでは、これらの監査レポートを入手できるため、社内説明の材料として活用できます。定期的なペネトレーションテスト（侵入テスト）も実施されており、第三者による検証を経た安全性が担保されている点は、情報システム部門への説明において強い裏付けになります。

自社構築（オンプレ）という選択肢

より高いセキュリティが必要な場合、Difyを自社のサーバーやプライベートクラウドに構築（セルフホスト）できます。この形態では、データが自社の管理下から外に出ないため、情報漏洩リスクを最小化できます。金融・医療・官公庁など、厳格な要件を持つ業界でも対応可能です。

利用するLLMごとのデータ扱いの違い

Difyは、OpenAIやAnthropicなど外部のLLMと連携して動作します。そのため、入力データがどのLLMに送られ、どう扱われるかも確認が必要です。多くの法人向けAPIでは入力データを学習に使わない方針が示されていますが、利用するモデルごとにポリシーを確認し、要件に合うものを選ぶことが重要です。

想定されるリスクと具体的な対策

Difyを企業で使ううえで想定されるリスクと、その対策を整理します。

機密情報・個人情報の漏洩リスク対策

最大の懸念である情報漏洩には、提供形態の選択が最も有効な対策です。機密性の高いデータを扱うなら、セルフホストやEnterprise版で自社の管理境界内にデータを留める構成が推奨されます。加えて、通信の暗号化や保存データの暗号化も、対策の基本となります。

アクセス権限・利用範囲の管理

「誰が、どのデータに、どこまでアクセスできるか」を適切に管理することも重要です。Difyの上位プランでは、役割ベースのアクセス制御（RBAC）や操作履歴を追える監査ログといった機能が提供されます。これにより、不正利用や情報の持ち出しを抑止し、万一の際の追跡も可能になります。

入力情報の学習利用に関する注意点

前述のとおり、外部LLMに送るデータの扱いには注意が必要です。「入力データを学習に使わない」ことが明示されたモデルや契約を選ぶことで、この懸念に対処できます。Enterprise版では、データをモデル学習に利用しない設計や、お客様管理の鍵による暗号化（BYOK）にも対応しています。

セキュリティ要件が高い企業向けの導入方法

厳格なセキュリティ基準を持つ企業向けに、より堅牢な導入方法を紹介します。

オンプレミス・自社環境での構築

最も堅牢なのは、オンプレミスや自社VPC内へのセルフホストです。データが自社のセキュリティ境界内から一切出ないため、データ主権を完全にコントロールできます。ネットワークから隔離したエアギャップ環境での運用にも対応しており、最高レベルの要件にも応えられます。

利用モデル・接続先の選定基準

連携するLLMは、性能だけでなくデータポリシー・提供元の信頼性・接続先のリージョンも基準に選びます。データレジデンシー（データの保管地）に関する要件がある場合は、この選定がとくに重要になります。自社の要件を整理したうえで、条件に合うモデルを選びましょう。

社内ガイドライン・運用ルールの整備

技術的な対策と並行して、「どの情報をAIに入力してよいか」といった社内利用ルールの整備も欠かせません。どれだけシステムが堅牢でも、運用ルールがなければ人的な情報漏洩は防げません。利用ガイドラインを定め、社員に周知することが、実効的なセキュリティ確保につながります。

セキュリティを担保しながら効果を出すには

セキュリティと利便性は、しばしばトレードオフになります。両立させる考え方を整理します。

リスクと利便性のバランス設計

すべてを最高レベルのセキュリティにすると、コストと運用負荷が増大します。重要なのは、扱う情報の機密度に応じて対策レベルを調整することです。機密情報を扱う業務は堅牢な構成に、一般的な情報を扱う業務は手軽な構成に、とメリハリをつけることで、安全性と効果を両立できます。

段階的に利用範囲を広げる進め方

最初から全社・全業務で使うのではなく、機密度の低い業務から始めて、安全性を確認しながら範囲を広げるのが安全です。小さく始めて運用ノウハウを蓄積すれば、より機密性の高い業務への展開もスムーズになります。

情報システム部門を巻き込む進め方

セキュリティ確認をスムーズに通すには、検討の初期段階から情報システム部門を巻き込むことが効果的です。後から承認を求めるのではなく、要件定義の段階で一緒に進めることで、手戻りを防ぎ、導入を加速できます。

安全にDifyを導入するために

最後に、Difyを安全に導入するための実践ポイントを整理します。

導入前に確認すべきチェックリスト

導入前には、「扱う情報の機密度」「適切な提供形態（クラウド／セルフホスト）」「連携LLMのデータポリシー」「アクセス権限の設計」「社内利用ルール」の5点を確認しましょう。このチェックリストを埋めることが、情シス説明の材料にもなります。

自社だけで判断しにくい論点

提供形態の選定やLLMのデータポリシー評価、要件に応じた構成設計は、専門知識がないと判断が難しい部分です。自社だけで進めると、過剰な対策でコストがかさむ、あるいは対策不足でリスクを残すといった判断ミスが起こりがちです。

セキュアな導入を支援するサービス

導入支援サービスを活用すれば、自社の機密度・要件に合った提供形態の選定から、セキュアな構成設計、社内ルールの整備までを専門家と一緒に進められます。「効果は出したいが、セキュリティも妥協できない」という企業こそ、外部の知見が判断ミスを防ぎ、導入をスムーズにします。まずは自社のセキュリティ要件を整理し、相談してみてはいかがでしょうか。