「Difyで自動化を始めたけど、エラーが出て止まってしまう…」
「何が原因か分からず、プロジェクトが進まない…」
そんな悩みをお持ちではありませんか？
ノーコードで高機能なDifyは非常に便利ですが、使い方によってはエラーが出たり、思った通りに動作しないケースもあります。
とはいえ、エラーには必ず原因があり、基本的な知識と手順を押さえれば非エンジニアの方でも十分対応可能です。
この記事では、Difyを使う上でよくあるエラーの種類・原因・解決方法を、ITに詳しくない方でも分かるように丁寧に解説します。
よくあるエラーと対処法
エラー①：プロンプトの設定ミス
Difyでは、GPTに対する指示（プロンプト設計）がうまく機能しないことで、回答が返ってこなかったり、予想外の出力がされることがあります。
主な原因と対処法：
- 変数名の指定ミス プロンプト内の
{{変数名}}が間違っていませんか？ → 正しい変数名を確認し、一致させましょう。 - 命令文があいまい AIが迷って出力しないことがあります。 → 「〜してください」「〜として回答してください」など明確な指示を入れましょう。
- 文字数制限にひっかかる 長文を処理する場合に途中で止まることがあります。 → 入力テキストの分割処理や、要約処理を入れることを検討してください。
エラー②：Workflowブロックの設定不備
Workflow内の設定ミスも非常に多い原因のひとつです。
典型的なミスと解決法：
- ステップの順番が逆になっている 入力前に処理しようとして失敗していませんか？ → ステップ順序を正しく並べ直しましょう。
- 必要な変数を前のステップで定義していない 「undefined」エラーが出ます。 → 前ステップで変数を確実に生成するように設定しましょう。
- ブロック間の接続漏れ 処理が途中で止まっていませんか？ → 矢印（フローライン）が正しくつながっているか確認しましょう。
- 条件分岐の設定ミス 特定条件でだけ動かない場合、
ifブロックの条件記述を再確認しましょう（==と=の混同などに注意）。
エラー③：外部API・プラグインとの連携失敗
外部ツールとの連携で起きやすいのが認証系や通信系のエラーです。
発生しやすいパターンと対処法：
- APIキーが間違っている 「401 Unauthorized」エラーが出ます。 → 正しいキーを確認し、環境変数（Variables）で再設定しましょう。
- URLのタイプミス 「404 Not Found」エラーが出ます。 → コピペミスやURL構造ミスがないか確認しましょう。
- リクエスト形式が不適切 「400 Bad Request」エラーが出ます。 → 必要なパラメータが正しく指定されているか（JSON構造など）を見直しましょう。
エラー④：ナレッジベースの読み込み失敗
ナレッジベース（Knowledge）を読み込ませる際も、形式や構造のミスでエラーになることがあります。
具体的なミスと解決方法：
- 対応していないファイル形式をアップロード → PDF・Word・CSV・Notion・URLなど、Difyが対応している形式に変換して再アップロードしましょう。
- PDFがスキャン画像のみでテキストを含んでいない → OCRソフトでテキストデータ化したものを再アップロードしましょう。
- ナレッジ内容がAIにとって曖昧・情報不足 → QA形式にする、見出しをつけるなど、構造化されたデータに整えましょう。
エラー⑤：システム的な障害・バグ
稀にですが、Dify本体のバグや一時的な障害が原因の場合もあります。
見分け方と対応：
- どんな設定をしても動かない / 保存できない → Dify側の障害の可能性があります。公式DiscordやGitHubで情報を確認しましょう。
- 以前できていた処理が突然動かなくなった → バージョンアップの影響がある場合があります。
対策：
最新情報を確認しつつ、一度ログアウトして再ログインする、ブラウザのキャッシュをクリアするなどを試してみてください。
エラーを早く特定するための基本的なステップ
エラーが発生した際、闇雲に設定を変えるのではなく、以下の手順で原因を絞り込むと解決が早くなります。
1. エラーメッセージを読む
表示されたメッセージを翻訳ツールなどで日本語にし、要点を整理しましょう。「expected（期待する）」「required（必須）」といった単語の後に続く内容が、解決のヒントになります。
2. 発生箇所を特定する
Workflow画面で、どのブロックが赤くハイライトされているか確認します。該当ブロック単体での再実行を試みると、問題箇所を特定しやすくなります。
3. テスト実行（Test Run）を活用する
画面右上の「Test Run」ボタンを活用しましょう。ステップごとの入力値と出力値を時系列で確認できるため、「どこでデータがおかしくなったか」が一目瞭然になります。
まとめ
Difyはノーコードでありながら非常に強力な業務自動化ツールです。しかし、ちょっとした設定ミスや情報不足が原因でエラーが起きることも多いのが実情です。
ただし、この記事で紹介したように、エラーには必ず原因があり、基本的な確認ステップとツールの機能を活用すれば誰でも対応できます。
エラーは学びのチャンスでもあります。失敗を恐れず、Difyを業務改善のパートナーとして積極的に活用していきましょう。
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