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  • n8nとは?無料で使えるワークフロー自動化ツールを初心者向けに解説【2025年版】

    n8nとは?無料で使えるワークフロー自動化ツールを初心者向けに解説【2025年版】

    n8n(エヌエイトエヌ)は、業務を自動化できるオープンソースのワークフローツールです。プログラミング不要で、さまざまなアプリやサービスを連携させ、手作業を自動化できます。

    この記事では、n8nとは何か、何ができるのか、なぜ注目されているのかを初心者向けにわかりやすく解説します。

    n8nとは

    n8n(エヌエイトエヌ)は、ドイツで開発されたオープンソースのワークフロー自動化ツールです。読み方は「エヌ・エイト・エヌ」で、「nodemation(ノードメーション)」の略称です。

    普段使っているアプリやサービス(Gmail、Slack、Googleスプレッドシート、Notionなど)を連携させて、手作業でやっていた定型業務を自動化できます。

    例えば、以下のような自動化が可能です。

    • メールの添付ファイルを自動でGoogleドライブに保存
    • フォームの回答をスプレッドシートに記録してSlackに通知
    • SNSの投稿を自動で収集してデータベースに保存
    • AIを使ってメールの内容を要約し、担当者に振り分け

    2025年3月には5,500万ユーロ(約90億円)の資金調達を実施し、GitHub上で5万以上のスターを獲得するなど、世界中のエンジニアや企業から注目を集めています。

    n8nの特徴

    n8nには、他の自動化ツールにはない特徴があります。

    ノーコード・ローコードで使える

    n8nは、プログラミング不要で使えるノーコード/ローコードツールです。「ノード」と呼ばれる部品をドラッグ&ドロップで配置し、線でつなぐだけでワークフローを作成できます。

    視覚的に処理の流れを確認できるため、プログラミング経験がなくても直感的に操作できます。一方で、必要に応じてJavaScriptやPythonのコードを書いて高度な処理を実装することも可能です。

    オープンソースで無料

    n8nはオープンソースソフトウェアとして公開されており、セルフホスト版は無料で利用できます。自分のサーバーやパソコンにインストールすれば、実行回数の制限なく無料で使い続けられます。

    有料のクラウド版もありますが、セルフホスト版なら初期費用・月額費用ゼロで始められるため、コストを抑えたい企業や個人にとって大きなメリットです。

    500以上のサービスと連携可能

    n8nは500種類以上のアプリやサービスと連携できます。主要な連携先は以下の通りです。

    カテゴリ 連携可能なサービス例
    コミュニケーション Slack、Discord、LINE、Microsoft Teams
    メール Gmail、Outlook、IMAP/SMTP
    ドキュメント Google Sheets、Notion、Airtable
    ストレージ Google Drive、Dropbox、OneDrive
    CRM・マーケティング Salesforce、HubSpot、Mailchimp
    開発 GitHub、GitLab、Jira
    データベース MySQL、PostgreSQL、MongoDB
    AI OpenAI、Claude、Google AI

    さらに、HTTP Requestノードを使えば、APIを持つあらゆるサービスと連携できます。

    セルフホストでデータを自社管理

    n8nはセルフホスト(自社サーバーへのインストール)に対応しています。これにより、ワークフローで扱うデータを外部に出さず、自社環境内で完結させることができます。

    ZapierやMakeなどのクラウド専用ツールでは、すべてのデータが外部サーバーを経由しますが、n8nなら機密性の高いデータも安心して扱えます。

    AIエージェントを構築できる

    n8nは、OpenAIやClaudeなどのAI/LLMとの連携に対応しています。単にAIを呼び出すだけでなく、AIが自律的に判断して次のアクションを選択する「AIエージェント」を構築できます。

    例えば、「受信したメールの内容をAIに解釈させ、内容に応じて返信案を作成する・データベースを検索する・担当者に通知するといった異なるタスクを自動で実行させる」といった高度な自動化が可能です。

    n8nでできること

    n8nを使うと、さまざまな業務を自動化できます。代表的なユースケースを紹介します。

    データ連携・同期

    異なるシステム間でデータを自動的に連携・同期できます。

    • フォームの回答をCRMとスプレッドシートに同時登録
    • ECサイトの注文情報を在庫管理システムに連携
    • 複数のデータソースを統合してレポートを自動生成

    通知・アラート

    特定の条件が満たされたときに、自動で通知を送信できます。

    • 重要なメールを受信したらSlackに即時通知
    • サーバーの監視データが閾値を超えたらアラート
    • スプレッドシートが更新されたら関係者にメール送信

    定期実行タスク

    毎日・毎週など決まったスケジュールで処理を自動実行できます。

    • 毎朝9時にニュースを収集してまとめを配信
    • 毎週月曜に前週の売上レポートを自動生成
    • 毎日深夜にデータベースをバックアップ

    AI活用

    AIを組み込んだ高度な自動化が可能です。

    • メールの内容をAIで要約して担当者に振り分け
    • 顧客からの問い合わせをAIで分類・優先度付け
    • ドキュメントの内容をAIで分析してレポート作成

    n8nの仕組み

    n8nでワークフローを作成する際の基本概念を説明します。

    ワークフロー

    ワークフローは、自動化したい業務の一連の流れを定義したものです。「きっかけ(トリガー)」から始まり、複数の「処理(アクション)」を順番に実行します。

    例:「メールを受信したら → 添付ファイルを取得 → Googleドライブに保存 → Slackに通知」

    ノード

    ノードは、ワークフローを構成する「部品」です。各ノードは特定の処理を担当し、これらを組み合わせてワークフローを構築します。

    ノードは大きく2種類に分かれます。

    • トリガーノード:ワークフローを開始するきっかけ(例:メール受信、スケジュール実行、Webhook)
    • アクションノード:実際の処理を実行(例:データ変換、API呼び出し、メール送信)

    接続(エッジ)

    ノード同士を線でつなぐことで、データの流れを定義します。前のノードの出力が、次のノードの入力として渡されます。条件分岐や並列処理も設定可能です。

    n8nの料金

    n8nには、セルフホスト版とクラウド版の2つの利用形態があります。

    セルフホスト版(無料)

    自分のサーバーやパソコンにインストールして使う形態です。

    • 実行回数:無制限
    • ワークフロー数:無制限
    • ユーザー数:無制限
    • 費用:無料(サーバー代のみ)

    DockerやVPSを使えば、月額1,000円程度のサーバー代だけで運用できます。

    クラウド版(有料)

    n8nが提供するクラウドサービスを利用する形態です。サーバー管理が不要で、すぐに始められます。

    プラン 月額(年払い) 実行回数 特徴
    Starter €20 2,500回/月 個人・小規模向け
    Pro €50 10,000回/月 チーム向け、高度な機能
    Enterprise 要問合せ カスタム 大規模組織向け

    ※2025年8月に料金体系が刷新され、すべてのプランでワークフロー数・ユーザー数・ステップ数が無制限になりました。

    n8nと他ツールの比較

    n8nと代表的な自動化ツールを比較します。

    項目 n8n Zapier Make
    料金 セルフホスト無料 月$19.99〜 月$9〜
    課金単位 実行回数 タスク数 オペレーション数
    連携サービス数 500+ 7,000+ 1,800+
    セルフホスト
    複雑なワークフロー
    AIエージェント
    日本語UI
    学習コスト やや高い 低い 中程度

    n8nが向いている人

    • コストを抑えて大量の自動化を実行したい
    • 複雑な条件分岐やデータ処理が必要
    • AIエージェントを構築したい
    • データを自社環境で管理したい
    • カスタマイズ性を重視する

    Zapier・Makeが向いている人

    • 日本語UIで手軽に始めたい
    • シンプルな連携がメイン
    • サーバー管理をしたくない
    • 非エンジニアが主に使用する

    詳しい比較はをご覧ください。

    n8nの始め方

    n8nを始める方法は主に3つあります。

    1. クラウド版で試す(最も簡単)

    n8n公式サイトでアカウントを作成すれば、すぐに使い始められます。14日間の無料トライアルがあるため、まずは機能を試してみたい方におすすめです。

    1. n8n公式サイト(n8n.io)にアクセス
    2. 「Get started free」をクリック
    3. メールアドレスでアカウント作成
    4. ワークフロー作成画面が表示される

    2. Dockerでローカル実行

    Dockerがインストールされていれば、1コマンドでn8nを起動できます。

    
    docker run -it –rm –name n8n -p 5678:5678 -v n8n_data:/home/node/.n8n n8nio/n8n
    

    ブラウザで http://localhost:5678 にアクセスすると、n8nの画面が表示されます。

    詳しいセットアップ方法はをご覧ください。

    3. VPSで本番運用

    本格的に運用する場合は、VPS(仮想サーバー)にn8nをインストールします。HTTPS対応やPostgreSQLとの連携など、本番環境に必要な設定を行います。

    セルフホストの詳細はで解説しています。

    よくある質問

    Q. プログラミングができなくても使えますか?

    A. はい、使えます。n8nはノーコードツールとして設計されており、ノードをドラッグ&ドロップで配置するだけでワークフローを作成できます。ただし、複雑なデータ処理にはJavaScriptの基礎知識があると便利です。

    Q. 日本語で使えますか?

    A. UIは英語のみですが、ワークフロー内のテキスト(メッセージ、通知文など)には日本語を使用できます。データ処理も日本語に対応しています。

    Q. 無料で商用利用できますか?

    A. セルフホスト版は、自社の業務効率化目的であれば無料で商用利用できます。ただし、n8nをホスティングして第三者に有料提供することは制限されています。

    Q. どのくらいの規模まで対応できますか?

    A. セルフホスト版は実行回数無制限のため、個人利用から大規模企業まで対応可能です。実際にメルカリなどの大企業でも業務自動化基盤として採用されています。

    Q. セキュリティは大丈夫ですか?

    A. クラウド版はSOC 2 Type II認証を取得しています。セルフホスト版は自社環境で完結するため、機密データも安全に扱えます。HTTPS対応や認証設定も可能です。

    まとめ

    n8nは、オープンソースで無料から使える強力なワークフロー自動化ツールです。

    特徴 内容
    概要 オープンソースのワークフロー自動化ツール
    料金 セルフホスト版は無料、クラウド版は€20/月〜
    連携 500以上のサービスと連携可能
    強み コスト、セルフホスト、AI連携、柔軟性
    向いている人 コスト重視、複雑な自動化、AI活用したい人

    手軽に始めたい場合はクラウド版の無料トライアル、コストを抑えて本格運用したい場合はDockerでのセルフホストがおすすめです。

    n8nの具体的な使い方は、料金の詳細はをご覧ください。AIとの連携方法はで解説しています。

  • n8n vs Zapier徹底比較|料金・機能・使いやすさの違いと選び方【2025年版】

    n8n vs Zapier徹底比較|料金・機能・使いやすさの違いと選び方【2025年版】

    n8nとZapierは、どちらも業務を自動化するためのツールですが、設計思想や料金体系、得意な用途が大きく異なります。この記事では、両者の違いを料金、機能、使いやすさなど多角的に比較し、どちらを選ぶべきかを解説します。

    n8nとZapierの概要

    まずは両ツールの基本情報を確認しましょう。

    n8nとは

    n8n(エヌエイトエヌ)は、2019年にドイツで開発されたワークフロー自動化ツールです。オープンソースで提供され、セルフホスト(自社サーバー運用)とクラウド版の両方を選択できます。

    • オープンソース(Fair-code License)
    • セルフホストなら実行回数無制限
    • 500以上のサービス連携
    • ノードベースの視覚的なワークフロー構築
    • コードによる拡張が可能

    Zapierとは

    Zapier(ザピアー)は、2011年にアメリカで誕生したクラウド型の自動化プラットフォームです。世界で最も利用されているワークフロー自動化ツールの一つで、非エンジニアでも簡単に使える操作性が特徴です。

    • 完全クラウド型(セルフホスト不可)
    • 8,000以上のアプリと連携
    • 直感的なステップバイステップ形式のUI
    • 豊富なテンプレート
    • 日本語サポートあり

    比較表:n8n vs Zapier

    項目 n8n Zapier
    料金 セルフホスト:無料
    Cloud:€20〜/月
    無料(100タスク/月)
    有料:$19.99〜/月
    課金単位 ワークフロー実行回数 タスク数(ステップ単位)
    連携サービス数 500以上 8,000以上
    セルフホスト 可能(推奨) 不可
    複雑なワークフロー 得意(条件分岐、ループなど) 基本的(有料で拡張)
    学習コスト やや高い 低い
    日本語対応 UI英語のみ UI日本語対応
    AI連携 AIエージェント構築可能 AIオーケストレーション機能
    コード拡張 JavaScript/Python対応 コードステップあり(制限的)
    向いている人 技術者、コスト重視 非エンジニア、手軽さ重視

    料金比較

    n8nとZapierの最も大きな違いの一つが料金体系です。

    n8nの料金

    プラン 月額 実行回数 特徴
    セルフホスト 無料(サーバー代のみ) 無制限 自社サーバーで完全管理
    Starter €20(約3,200円) 2,500回 クラウド版の入門プラン
    Pro €50(約8,000円) 10,000回 本格運用向け
    Enterprise 要問い合わせ 無制限 大規模組織向け

    ポイント:n8nの課金単位は「ワークフロー実行回数」です。1つのワークフローが何ステップあっても、1回の実行で1カウントです。

    Zapierの料金

    プラン 月額 タスク数 特徴
    Free 無料 100タスク/月 2ステップZapのみ
    Professional $19.99〜(約3,000円〜) 750タスク〜 マルチステップ対応
    Team $69〜(約10,500円〜) 2,000タスク〜 チーム共有機能
    Enterprise 要問い合わせ 100,000タスク〜 エンタープライズ機能

    ポイント:Zapierの課金単位は「タスク数」です。ワークフロー内の各ステップ(アクション)が1タスクとしてカウントされます。

    コスト比較の具体例

    1日100回実行する5ステップのワークフローを1ヶ月運用した場合を比較します。

    n8n(セルフホスト)の場合

    • ワークフロー実行:100回 × 30日 = 3,000回
    • コスト:VPS代(約1,000円/月)のみ

    Zapierの場合

    • タスク消費:100回 × 5ステップ × 30日 = 15,000タスク
    • 必要プラン:Team以上(約$200/月 = 約30,000円)

    このように、複雑なワークフローを高頻度で実行する場合、n8nのコスト優位性は圧倒的です。

    機能比較

    連携サービス

    Zapierの強み

    Zapierは8,000以上のアプリと連携可能で、これは業界最多です。日本のサービス(Chatwork、kintone、freeeなど)との連携も充実しています。

    n8nの特徴

    n8nの公式連携は500種類以上ですが、HTTPリクエストノードを使えばAPIを持つあらゆるサービスと連携可能です。技術力があれば連携先は事実上無限です。

    ワークフローの複雑さ

    Zapierの制限

    • 無料プランは2ステップのみ
    • 条件分岐(Paths)は有料プラン
    • ループ処理は限定的

    n8nの強み

    • 条件分岐、ループ、エラーハンドリングが標準機能
    • ワークフローの分岐・合流を自由に設計
    • サブワークフロー(別ワークフローの呼び出し)対応

    AI機能

    Zapierのアプローチ

    Zapierは「AIオーケストレーション」を打ち出し、複数のAIを連携させる機能を強化しています。AI搭載のZapビルダーでワークフロー作成をAIがサポートします。

    n8nのアプローチ

    n8nは本格的なAIエージェントの構築が可能です。AI Agentノードを使い、LLMにツールを与えて自律的に動作するエージェントを構築できます。

    拡張性

    Zapier

    • コードステップでJavaScript/Pythonを実行可能(制限あり)
    • Webhookでカスタム連携
    • 基本的にクラウド内で完結

    n8n

    • Functionノードで自由にJavaScriptを実行
    • カスタムノードの作成が可能
    • セルフホストなら環境を完全にカスタマイズ
    • ワークフローをJSON形式でエクスポート/インポート

    使いやすさ比較

    学習コスト

    Zapier

    • ステップバイステップのウィザード形式
    • UIが日本語対応
    • 豊富なテンプレート
    • 初心者でも5分で最初の自動化を作成可能

    n8n

    • キャンバス形式でノードを線でつなぐ
    • UIは英語のみ
    • セルフホストの場合はサーバー構築が必要
    • 慣れれば強力だが、最初は学習コストがかかる

    デバッグのしやすさ

    Zapier

    各ステップの実行結果をタスク履歴で確認できます。エラー発生時は通知が届き、原因特定がしやすいです。

    n8n

    ワークフローをリアルタイムでテスト実行でき、各ノードの入出力データを視覚的に確認できます。デバッグのしやすさではn8nが優れています。

    セキュリティ比較

    データの取り扱い

    Zapier

    • 完全クラウド型でZapier社のサーバーを経由
    • SOC 2 Type II認証取得
    • Enterprise版ではより高度なセキュリティ機能

    n8n

    • セルフホストなら自社サーバーで完結(データ外部送信なし)
    • 機密データを扱う場合に有利
    • ただしセキュリティ管理は自己責任

    どちらが安全か

    セキュリティ要件が厳しい場合(金融、医療、機密情報など)は、n8nのセルフホストが推奨されます。一般的な業務用途であれば、Zapierのマネージドセキュリティで十分です。

    どちらを選ぶべきか

    Zapierがおすすめな人

    • プログラミング知識がない、または最小限にしたい
    • 日本語UIで操作したい
    • シンプルな自動化(1対1のアプリ連携)が中心
    • すぐに始めたい、サーバー管理はしたくない
    • 日本のSaaSサービスと連携したい
    • チームで共有して使いたい

    n8nがおすすめな人

    • コストを抑えたい(大量実行や複雑なワークフロー)
    • 複雑な条件分岐やループ処理が必要
    • AIエージェントを構築したい
    • 独自APIや社内システムと連携したい
    • データを自社環境に留めたい
    • 技術的なカスタマイズをしたい

    選び方のフローチャート

    1. 技術力はあるか?
      • なし → Zapier
      • あり → 次へ
    2. コストを最小化したいか?
      • はい → n8n(セルフホスト)
      • いいえ → 次へ
    3. ワークフローは複雑か?
      • シンプル → Zapier
      • 複雑 → n8n
    4. 機密データを扱うか?
      • はい → n8n(セルフホスト)
      • いいえ → どちらでもOK

    併用するという選択肢

    n8nとZapierは排他的な選択ではありません。併用する方法もあります。

    • Zapierで小さく始める:無料プランで自動化の効果を確認
    • 複雑化したらn8nに移行:コストや機能の限界を感じたら切り替え
    • 用途で使い分け:シンプルな連携はZapier、複雑な処理はn8n

    よくある質問

    Q. 完全な初心者にはどちらがおすすめですか?

    A. Zapierをおすすめします。日本語UI、豊富なテンプレート、ステップバイステップのガイドがあり、5分で最初の自動化を作成できます。n8nは便利ですが、最初の学習コストがかかります。

    Q. 月額コストを最小限にしたい場合は?

    A. n8nのセルフホストが最もコストパフォーマンスが高いです。VPS代(月500〜1,000円程度)のみで実行回数無制限です。技術力がない場合でも、n8n Cloudのトライアル(14日間無料)で試すことをおすすめします。

    Q. ZapierからN8nへの移行は難しいですか?

    A. ワークフローの再構築は必要ですが、考え方は共通しています。Zapierで作った自動化ロジックはそのままn8nに移植できます。移行ガイドやコミュニティのサポートも充実しています。

    Q. 日本のサービス(Chatwork、kintone、freeeなど)との連携はどちらが良いですか?

    A. Zapierの方が日本のSaaSサービスとの公式連携が充実しています。n8nでも連携可能ですが、HTTP Requestノードを使ったAPI連携が必要になる場合があります。

    まとめ

    n8nとZapierは、どちらも優れたワークフロー自動化ツールですが、設計思想が異なります。

    観点 n8n Zapier
    コスト ◎(セルフホストなら無料) ○(無料プランあり、大量利用は高い)
    使いやすさ ○(慣れれば快適) ◎(初心者に優しい)
    連携サービス ○(500+、API拡張で無限) ◎(8,000+)
    複雑なワークフロー
    AI機能 ◎(AIエージェント構築可能) ○(AIオーケストレーション)
    セキュリティ ◎(セルフホスト可能) ○(クラウドのみ)

    結論

    • 「手軽に始めたい」「シンプルな連携」 → Zapier
    • 「コスト重視」「複雑な処理」「AI活用」 → n8n

    まずはZapierの無料プランまたはn8n Cloudの14日間トライアルで試してみて、自分の用途に合うかを確認することをおすすめします。

    n8nの詳しい使い方は、料金プランについてはも参考にしてください。また、n8nとMakeの比較についてはで解説しています。

  • n8nの読み方は「エヌエイトエヌ」|名前の由来と意味を解説

    n8nの読み方は「エヌエイトエヌ」|名前の由来と意味を解説

    「n8n」という名前を見て、どう読むのか迷った方は多いのではないでしょうか。この記事では、n8nの正しい読み方から、名前の由来、そしてn8nがどのようなツールなのかまで解説します。

    n8nの読み方は「エヌエイトエヌ」

    n8nの正式な読み方は「エヌエイトエヌ」(英語では「n-eight-n」)です。

    n8nの公式サイトでも、以下のように明記されています。

    n8n is always written in lowercase and pronounced “n eight n”.
    (n8nは常に小文字で表記し、「エヌエイトエヌ」と発音します)

    つまり、アルファベットの「n」、数字の「8(エイト)」、アルファベットの「n」をそのまま読むのが正式な発音です。

    日本では「エヌハチエヌ」も通じる

    日本では「エヌハチエヌ」と呼ぶ人も少なくありません。これは日本語圏特有の現象で、以下の理由があります。

    • 日本では数字を英語読みより日本語読みにする傾向がある
    • 「エヌエイトエヌ」より「エヌハチエヌ」の方がリズムが取りやすい(2拍・2拍・2拍の均等なテンポ)

    日本語圏であれば「エヌハチエヌ」でも十分通じますが、海外の人と話す場合や公式な場では「エヌエイトエヌ」を使いましょう。

    n8nという名前の由来

    n8nという特徴的な名前には、明確な意味と由来があります。

    「nodemation」の短縮形

    n8nは「nodemation(ノードメーション)」という言葉を短縮したものです。

    • node:ノード(接続点、n8nではワークフローの各処理単位を指す)
    • automation:オートメーション(自動化)

    「ノードをつないで自動化する」というツールのコンセプトを、「node」と「automation」を組み合わせた造語で表現しています。

    Numeronym(ヌメロニム)という表記法

    n8nの表記は「Numeronym(ヌメロニム)」と呼ばれるIT業界でよく使われる略語パターンです。単語の最初と最後の文字を残し、間の文字数を数字で表します。

    Numeronym 元の単語 意味
    n8n nodemation ノード+オートメーション
    i18n internationalization 国際化
    l10n localization ローカライゼーション
    k8s kubernetes コンテナオーケストレーション

    n8nの場合、「n」と「n」の間に8文字(odematio)があるため「n8n」となります。

    名前の裏話

    n8nの創設者Jan Oberhauser氏によると、最初は長い名前「nodemation」で開発を始めたものの、CLIで毎回入力するには長すぎると感じ、短縮形の「n8n」を採用したそうです。良いドメイン名がすべて取られていた中、この名前に落ち着いた経緯もあるとのことです。

    n8nとは何か

    名前の由来がわかったところで、n8nがどのようなツールなのかも簡単に紹介します。

    ワークフロー自動化ツール

    n8nは、複数のWebサービスやアプリケーションを連携させ、業務を自動化するためのツールです。

    • Gmail、Slack、Google Sheets、Notion、Salesforceなど500以上のサービスと連携
    • ドラッグ&ドロップで視覚的にワークフローを構築
    • プログラミング不要(ノーコード/ローコード)
    • ChatGPT、Claude、GeminiなどのAIとも連携可能

    具体的に何ができるか

    • 特定のメールが届いたらSlackに通知
    • フォームの回答を自動でスプレッドシートに記録
    • 毎日定時にレポートを自動生成してメール送信
    • SNSの投稿を自動で収集・分析
    • AIを使って問い合わせを自動分類・回答生成

    n8nの基本情報

    項目 内容
    正式名称 n8n(エヌエイトエヌ)
    由来 nodemation(node + automation)
    開発元 n8n GmbH(ドイツ・ベルリン)
    創設者 Jan Oberhauser
    リリース 2019年
    ライセンス Sustainable Use License(Fair-code)
    利用者数 世界で20万人以上

    競合ツールとの違い

    n8nはZapierやMake(旧Integromat)と同じカテゴリのツールですが、以下の点で差別化されています。

    • セルフホスト可能:自社サーバーで運用でき、データを完全に管理できる
    • コストパフォーマンス:セルフホストなら基本無料、Cloud版もステップ数無制限
    • 柔軟性:ノーコードで簡単に、必要ならコードで拡張も可能
    • AIエージェント対応:ChatGPTなどを組み込んだ高度な自動化が可能

    n8nの利用形態

    n8nには3つの利用形態があります。

    形態 特徴 コスト
    n8n Cloud 公式のクラウドサービス、すぐに使える €20〜/月
    セルフホスト 自社サーバーで運用、実行回数無制限 サーバー代のみ
    デスクトップ版 PCにインストール、学習用途向け 無料

    初めての方はCloud版の14日間無料トライアルから始めるのがおすすめです。

    まとめ

    • n8nの読み方は「エヌエイトエヌ」(日本では「エヌハチエヌ」も通じる)
    • 名前の由来は「nodemation」(node + automation)の短縮形
    • n8nは複数のサービスを連携して業務を自動化するツール
    • ノーコードで使え、AIとの連携も可能

    n8nの詳しい使い方については、料金プランについてはも参考にしてください。

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    n8nのAIエージェントとは

    n8nのAIエージェントは、ChatGPTやClaudeなどの大規模言語モデル(LLM)を「頭脳」として、外部ツールやサービスと連携しながら自律的にタスクを実行する仕組みです。

    従来のワークフロー自動化が「決められた処理を順番に実行する」ものだったのに対し、AIエージェントは「状況を判断して、必要なツールを選び、自ら考えて動く」ことができます。

    AIエージェントの特徴

    • 自律的な判断:ユーザーの指示を理解し、どのツールを使うか自分で決定
    • 会話の継続:文脈を記憶し、複数回のやり取りで情報を収集
    • ツールの活用:Web検索、データベース操作、API呼び出しなどを必要に応じて実行
    • 柔軟な対応:想定外の入力にも対応し、不足情報があれば追加で質問

    従来の自動化との違い

    項目 従来のワークフロー自動化 AIエージェント
    処理の流れ 事前に決められた固定フロー 状況に応じて動的に変化
    判断 IF文による条件分岐 AIによる自然言語理解・推論
    入力 構造化されたデータ 自然言語(曖昧な指示も可)
    出力 定型的なフォーマット 状況に応じた柔軟な回答・処理
    エラー時 停止またはエラー通知 不足情報を質問し自己解決を試みる

    なぜ今n8n × AIエージェントが注目されるのか

    2025年に入り、n8nとAIエージェントの組み合わせが急速に注目を集めている理由があります。

    n8nの成長と資金調達

    n8nは2025年にシリーズBラウンドで6,000万ドル(約90億円)の資金調達を完了し、企業評価額は2億7,000万ドルに達しました。AIエージェント機能の強化が成長を牽引しています。

    AIエージェント構築の民主化

    従来、AIエージェントを構築するにはPythonやLangChainなどの専門知識が必要でした。n8nを使えば、ノーコード/ローコードで視覚的にAIエージェントを構築できます。

    豊富な連携先

    n8nは500以上のサービスと連携可能で、OpenAI、Anthropic(Claude)、Google(Gemini)など主要なAIプロバイダーをサポート。Slack、Gmail、Notion、Salesforceなど業務ツールとの連携もシームレスです。

    コスト面の優位性

    セルフホストなら実行回数無制限。API利用料のみでAIエージェントを運用でき、商用ツールと比較して大幅なコスト削減が可能です。

    AIエージェント活用事例10選

    実際にn8nで構築できるAIエージェントの活用事例を紹介します。

    1. カスタマーサポートの自動応答

    概要
    顧客からの問い合わせをAIが分析し、FAQや過去の対応履歴を参照して回答を自動生成。対応できない内容は担当者にエスカレーション。

    構成例

    • トリガー:メール受信、Webフォーム、チャット
    • 処理:問い合わせ内容をAIで分類 → ナレッジベース検索 → 回答生成
    • 出力:自動返信 or 担当者へSlack通知

    効果
    回答時間を平均2時間から5分に短縮、対応の一貫性向上

    2. 不具合報告のヒアリングと起票

    概要
    Slack上で報告された不具合に対し、AIエージェントが不足情報をヒアリングしながら、最終的に構造化されたチケットを自動作成。

    構成例

    • トリガー:Slackでの特定キーワード検知
    • 処理:AIが状況・再現手順・影響範囲などを質問 → 情報収集 → チケット作成
    • 出力:Notion/Jiraにチケット起票、関係者にメンション

    効果
    不具合報告の情報精度向上、起票工数の削減(LayerX社での実践事例)

    3. 営業メールのパーソナライズ自動生成

    概要
    リード情報(会社名、業種、課題など)をもとに、一人ひとりに最適化された営業メールを自動生成。

    構成例

    • トリガー:CRMへの新規リード登録
    • 処理:企業情報をWeb検索で補完 → AIがパーソナライズした文面を生成
    • 出力:下書きメール作成 or 承認後自動送信

    効果
    メール作成時間を1通30分から3分に短縮、開封率・返信率の向上

    4. 議事録の要約とタスク抽出

    概要
    会議の録音・文字起こしデータから、要点を要約し、アクションアイテムを自動抽出してタスク管理ツールに登録。

    構成例

    • トリガー:会議終了(Zoom/Google Meet連携)
    • 処理:文字起こし → AIで要約・タスク抽出 → 担当者割り当て
    • 出力:Notionに議事録保存、Asana/Trelloにタスク作成

    効果
    議事録作成の工数を90%削減、タスクの見落とし防止

    5. SNSトレンド分析とコンテンツ提案

    概要
    X(Twitter)やニュースサイトのトレンドをリアルタイムで分析し、自社に関連するトピックを抽出、コンテンツ案を自動生成。

    構成例

    • トリガー:定期実行(毎朝9時など)
    • 処理:RSSフィード/API経由でトレンド取得 → AIで分析・コンテンツ案生成
    • 出力:Slackチャンネルにレポート投稿

    効果
    情報収集時間を1日2時間から10分に短縮、タイムリーな情報発信

    6. 履歴書スクリーニング

    概要
    応募者の履歴書・職務経歴書をAIが分析し、求人要件との適合度をスコアリング。面接候補者の一次選定を自動化。

    構成例

    • トリガー:応募フォーム受信
    • 処理:PDFから情報抽出 → 求人要件と照合 → 適合度スコア算出
    • 出力:スコア付きリストを採用担当に通知

    効果
    一次スクリーニング工数を80%削減、選考の一貫性向上

    7. マルチLLMルーター

    概要
    タスクの種類や複雑さに応じて、最適なAIモデルを自動選択。コストと品質のバランスを最適化。

    構成例

    • 簡単な質問 → gpt-4o-mini(低コスト)
    • 論理的推論 → Claude(高精度)
    • Web検索が必要 → Perplexity AI
    • コード生成 → GPT-4o

    効果
    API利用料を40%削減しながら品質維持

    8. データベースの自然言語クエリ

    概要
    「先月の売上トップ10の顧客は?」のような自然言語の質問を、SQLに変換してデータベースに問い合わせ、結果をわかりやすく回答。

    構成例

    • トリガー:Slackでの質問
    • 処理:自然言語 → SQL変換 → DB実行 → 結果を自然言語で説明
    • 出力:グラフ付きレポートをSlackに返信

    効果
    データ分析の民主化、エンジニアへの問い合わせ削減

    9. 競合モニタリング

    概要
    競合他社のWebサイト、プレスリリース、SNSを定期的にチェックし、重要な動きをAIが検知・要約して通知。

    構成例

    • トリガー:定期実行(毎日)
    • 処理:Webスクレイピング/RSS → 変更検知 → AIで重要度判定・要約
    • 出力:重要なもののみSlack通知

    効果
    情報収集の漏れ防止、競合動向への迅速な対応

    10. RAG(検索拡張生成)チャットボット

    概要
    社内ドキュメント、マニュアル、FAQをベクトルデータベースに格納し、質問に対して関連情報を検索しながら回答するチャットボット。

    構成例

    • データ取り込み:ドキュメント → テキスト分割 → ベクトル化 → Pinecone/Supabase保存
    • 質問応答:質問 → ベクトル検索 → 関連ドキュメント取得 → AIで回答生成

    効果
    社内ナレッジへのアクセス向上、新人教育コストの削減

    n8nでAIエージェントを構築する方法

    n8nでAIエージェントを構築する基本的な手順を紹介します。

    基本構成

    n8nのAIエージェントは、以下のコンポーネントで構成されます。

    1. トリガー:Chat Trigger、Webhook、Slackメンションなど
    2. AI Agent:エージェントの本体。LLMとツールを統合
    3. Chat Model:使用するLLM(OpenAI、Claude、Geminiなど)
    4. Memory:会話履歴の保存(Window Buffer Memoryなど)
    5. Tools:エージェントが使用できるツール群

    シンプルなAIエージェントの構築手順

    ステップ1:新規ワークフロー作成

    n8nにログインし、「Create new workflow」をクリック。

    ステップ2:Chat Triggerを追加

    「When chat message received」ノードを追加。これがチャット入力を受け付けるトリガーになります。

    ステップ3:AI Agentノードを追加

    「AI Agent」ノードを追加し、Chat Triggerと接続。

    ステップ4:Chat Modelを設定

    AI Agentノードの「Model」に「OpenAI Chat Model」を追加。認証情報を設定し、モデル(gpt-4o-miniなど)を選択。

    ステップ5:Memoryを追加(オプション)

    会話の文脈を保持するため、「Window Buffer Memory」を追加。これにより、前の発言を記憶した対話が可能になります。

    ステップ6:Toolsを追加(オプション)

    エージェントに能力を追加するため、以下のようなツールを接続できます。

    • HTTP Request Tool:外部APIの呼び出し
    • Calculator:計算処理
    • Web Search(SerpAPI):Web検索
    • Code Tool:JavaScriptコードの実行
    • 各種サービス連携:Slack、Notion、Google Sheetsなど

    ステップ7:System Messageの設定

    AI Agentノードの「System Message」で、エージェントの役割や制約を定義します。

    
    あなたは株式会社〇〇のカスタマーサポートアシスタントです。
    
    【役割】
    
    <ul>
    <li>お客様からの問い合わせに丁寧に回答する</li>
    <li>必要に応じてFAQデータベースを検索する</li>
    <li>対応できない内容は担当者にエスカレーションする</li>
    </ul>
    
    【ルール】
    
    <ul>
    <li>回答は簡潔に、3文以内で</li>
    <li>価格や契約に関する質問には直接回答しない</li>
    <li>個人情報は取得しない</li>
    </ul>

    構築時のポイント

    • System Messageは具体的に:役割、制約、出力形式を明確に定義
    • ツールの説明文が重要:各ツールの「Description」はAIがツールを選択する判断材料になる
    • まずはシンプルに:最初はツールなしで動作確認し、段階的に機能を追加
    • テストを繰り返す:様々な入力パターンで動作を確認

    AIエージェント導入の注意点

    コスト管理

    AIエージェントはLLM APIを頻繁に呼び出すため、利用料が増加しやすい傾向があります。

    • モデル選択:gpt-4o-miniなど低コストモデルから始める
    • トークン制限:入力・出力のトークン数に上限を設定
    • キャッシュ活用:同じ質問への回答をキャッシュ
    • 利用量監視:OpenAIダッシュボードで定期的に確認

    セキュリティ

    • 機密データの取り扱いに注意(セルフホストの検討)
    • エージェントの権限は最小限に
    • 外部サービス連携時の認証情報管理
    • ログの保存と監査

    精度と信頼性

    • AIの回答は必ずしも正確ではないことを前提に設計
    • 重要な処理は人間の承認ステップを挟む
    • ハルシネーション(虚偽情報生成)への対策
    • エスカレーションルートの確保

    よくある質問

    Q. AIエージェントと通常のワークフローはどう使い分けますか?

    A. 処理が明確で変動が少ないものは通常のワークフロー、判断や柔軟な対応が必要なものはAIエージェントが適しています。両者を組み合わせることも可能です。例えば、AIエージェントが情報を収集・整理し、その結果を通常のワークフローで後続処理するパターンが効果的です。

    Q. どのLLMを選べばよいですか?

    A. 用途によって使い分けます。日常的な処理にはgpt-4o-mini(低コスト)、複雑な推論にはGPT-4oやClaude、日本語の自然さを重視するならClaude 3.5 Sonnetがおすすめです。まずはgpt-4o-miniで試し、品質に問題があれば上位モデルに切り替えてください。

    Q. AIエージェントの運用コストはどのくらいですか?

    A. 利用頻度とモデルによりますが、目安として1日100回程度の利用でgpt-4o-miniなら月額1,000〜2,000円程度です。GPT-4oを使う場合はその10倍程度を見込んでください。セルフホストならn8n自体は無料です。

    Q. プログラミング知識なしでも構築できますか?

    A. 基本的なAIエージェントはノーコードで構築可能です。ただし、複雑なロジックやカスタムツールの作成にはJavaScriptの知識があると幅が広がります。まずはシンプルな構成から始めて、徐々にスキルアップすることをおすすめします。

    まとめ

    n8nのAIエージェントは、従来の「決められた処理を実行する」自動化から、「状況を判断して自律的に動く」自動化への進化を実現します。

    この記事で紹介した内容

    • AIエージェントの基本概念と従来の自動化との違い
    • 2025年にn8n × AIエージェントが注目される理由
    • 実践的な活用事例10選
    • 基本的な構築手順とポイント
    • 導入時の注意点

    まずは小さなユースケースから始めて、AIエージェントの可能性を体感してみてください。カスタマーサポートの自動応答や、社内FAQボットなど、効果が見えやすいところからスタートするのがおすすめです。

    n8nの基本的な使い方については、ChatGPTとの連携方法はも参考にしてください。

  • n8nセルフホスト構築ガイド|Docker Composeで本番環境を構築する方法

    n8nセルフホスト構築ガイド|Docker Composeで本番環境を構築する方法

    n8nのセルフホストは、Cloud版と比べてコストを大幅に抑えながら、実行回数無制限・完全なデータ管理を実現できる運用方法です。この記事では、Docker Composeを使ったセルフホスト環境の構築から、本番運用に必要なHTTPS化、バックアップ、アップデートまでを解説します。

    セルフホストとCloud版の比較

    n8nには大きく3つの利用形態があります。

    項目 Cloud版 セルフホスト(VPS) ローカル(Docker Desktop)
    月額コスト €20〜50 ¥700〜2,000(サーバー代) 無料
    実行回数 2,500〜10,000/月 無制限 無制限
    外部連携(Webhook) △(トンネル必要)
    24時間稼働 ×(PC起動時のみ)
    運用・保守 不要 自己責任 自己責任
    データ管理 n8n社 自社管理 自社管理

    セルフホストが向いているケース

    • ワークフローの実行回数が多く、Cloud版の上限を超える
    • 機密データを外部サービスに預けたくない
    • 月額コストを最小限に抑えたい
    • サーバー運用の知識がある(または学ぶ意欲がある)

    セルフホストの選択肢

    セルフホストの構築先として、主に以下の選択肢があります。

    サービス 月額目安 特徴
    Hostinger VPS ¥780〜1,200 1クリックでn8nインストール可能、初心者向け
    XServer VPS ¥830〜1,150 国内サーバー、日本語サポート充実
    シン・VPS ¥620〜900 国内最安クラス
    DigitalOcean $6〜12 1クリックでn8nインストール可能、海外サーバー
    Railway $5〜(従量課金) PaaS型、使用量に応じて課金
    GCP Compute Engine 無料枠あり e2-micro無料枠で運用可能

    この記事では、汎用的なVPS環境を想定し、Docker Composeを使った構築方法を解説します。

    前提条件

    • VPS(Ubuntu 22.04/24.04 推奨、メモリ2GB以上)
    • SSH接続環境
    • 独自ドメイン(HTTPS化する場合)
    • 基本的なLinuxコマンドの知識

    ステップ1:Dockerのインストール

    まずVPSにSSH接続し、Dockerをインストールします。

    1-1. システムの更新

    
    sudo apt update && sudo apt upgrade -y
    

    1-2. Dockerのインストール

    公式のインストールスクリプトを使用します。

    
    curl -fsSL <a href="https://get.docker.com" target="_blank" rel="noopener">https://get.docker.com</a> | sh
    

    1-3. 現在のユーザーをdockerグループに追加

    
    sudo usermod -aG docker $USER
    

    一度ログアウトして再ログインするか、以下を実行します。

    
    newgrp docker
    

    1-4. インストール確認

    
    docker –version
    docker compose version
    

    バージョン情報が表示されれば成功です。

    ステップ2:n8n用のディレクトリとファイルを作成

    2-1. 作業ディレクトリの作成

    
    mkdir -p ~/n8n
    cd ~/n8n
    

    2-2. docker-compose.ymlの作成

    本番運用を想定し、PostgreSQLをデータベースとして使用する構成です。

    
    nano docker-compose.yml
    

    以下の内容を貼り付けます。

    
    version: ‘3.8’
    
    services:
      postgres:
        image: postgres:16
        restart: always
        environment:
          POSTGRES_USER: ${POSTGRES_USER}
          POSTGRES_PASSWORD: ${POSTGRES_PASSWORD}
          POSTGRES_DB: ${POSTGRES_DB}
        volumes:
          - postgres_data:/var/lib/postgresql/data
        healthcheck:
          test: [“CMD-SHELL”, “pg_isready -U ${POSTGRES_USER} -d ${POSTGRES_DB}”]
          interval: 10s
          timeout: 5s
          retries: 5
    
      n8n:
        image: n8nio/n8n:latest
        restart: always
        ports:
          - “5678:5678″
        environment:
          - DB_TYPE=postgresdb
          - DB_POSTGRESDB_HOST=postgres
          - DB_POSTGRESDB_PORT=5432
          - DB_POSTGRESDB_DATABASE=${POSTGRES_DB}
          - DB_POSTGRESDB_USER=${POSTGRES_USER}
          - DB_POSTGRESDB_PASSWORD=${POSTGRES_PASSWORD}
          - N8N_HOST=${N8N_HOST}
          - N8N_PORT=5678
          - N8N_PROTOCOL=${N8N_PROTOCOL}
          - WEBHOOK_URL=${WEBHOOK_URL}
          - GENERIC_TIMEZONE=Asia/Tokyo
          - TZ=Asia/Tokyo
        volumes:
          - n8n_data:/home/node/.n8n
        depends_on:
          postgres:
            condition: service_healthy
    
    volumes:
      postgres_data:
      n8n_data:
    

    Ctrl + XYEnter で保存します。

    2-3. 環境変数ファイルの作成

    
    nano .env
    

    以下の内容を記述します。パスワードは必ず変更してください。

    
    # PostgreSQL設定
    POSTGRES_USER=n8n_user
    POSTGRES_PASSWORD=your_secure_password_here
    POSTGRES_DB=n8n
    
    # n8n設定
    N8N_HOST=localhost
    N8N_PROTOCOL=http
    WEBHOOK_URL=<a href="http://localhost:5678/" target="_blank" rel="noopener">http://localhost:5678/</a>
    

    パスワードの生成例

    
    openssl rand -base64 24
    

    ステップ3:n8nの起動と初期設定

    3-1. コンテナの起動

    
    docker compose up -d
    

    初回はイメージのダウンロードに数分かかります。

    3-2. 起動確認

    
    docker compose ps
    

    両方のコンテナが「running」になっていれば成功です。

    
    docker compose logs -f n8n
    

    ログを確認し、エラーがないことを確認します(Ctrl + Cで終了)。

    3-3. ブラウザでアクセス

    http://サーバーのIPアドレス:5678

    にアクセスします。初回はオーナーアカウントの作成画面が表示されます。

    1. メールアドレス、パスワード、名前を入力
    2. 「Next」をクリック
    3. アンケートに回答(スキップ可)
    4. ライセンス登録画面でメールアドレスを入力し、無料ライセンスキーを取得

    ステップ4:HTTPS化(本番運用向け)

    本番環境ではHTTPS化が必須です。ここではCaddyをリバースプロキシとして使用する方法を紹介します。

    4-1. ドメインのDNS設定

    お使いのドメインのDNS設定で、AレコードをVPSのIPアドレスに向けます。

    例:n8n.example.com203.0.113.1

    4-2. docker-compose.ymlの修正

    Caddyを追加した構成に変更します。

    
    version: ‘3.8’
    
    services:
      caddy:
        image: caddy:2
        restart: always
        ports:
          - “80:80″
          - “443:443″
        volumes:
          - ./Caddyfile:/etc/caddy/Caddyfile
          - caddy_data:/data
          - caddy_config:/config
        depends_on:
          - n8n
    
      postgres:
        image: postgres:16
        restart: always
        environment:
          POSTGRES_USER: ${POSTGRES_USER}
          POSTGRES_PASSWORD: ${POSTGRES_PASSWORD}
          POSTGRES_DB: ${POSTGRES_DB}
        volumes:
          - postgres_data:/var/lib/postgresql/data
        healthcheck:
          test: [“CMD-SHELL”, “pg_isready -U ${POSTGRES_USER} -d ${POSTGRES_DB}”]
          interval: 10s
          timeout: 5s
          retries: 5
    
      n8n:
        image: n8nio/n8n:latest
        restart: always
        environment:
          - DB_TYPE=postgresdb
          - DB_POSTGRESDB_HOST=postgres
          - DB_POSTGRESDB_PORT=5432
          - DB_POSTGRESDB_DATABASE=${POSTGRES_DB}
          - DB_POSTGRESDB_USER=${POSTGRES_USER}
          - DB_POSTGRESDB_PASSWORD=${POSTGRES_PASSWORD}
          - N8N_HOST=${N8N_HOST}
          - N8N_PORT=5678
          - N8N_PROTOCOL=https
          - WEBHOOK_URL=<a href="https://${N8N_HOST}/" target="_blank" rel="noopener">https://${N8N_HOST}/</a>
          - GENERIC_TIMEZONE=Asia/Tokyo
          - TZ=Asia/Tokyo
        volumes:
          - n8n_data:/home/node/.n8n
        depends_on:
          postgres:
            condition: service_healthy
    
    volumes:
      postgres_data:
      n8n_data:
      caddy_data:
      caddy_config:
    

    n8nのportsを削除し、Caddyからのみアクセスさせる構成にしています。

    4-3. Caddyfileの作成

    
    nano Caddyfile
    
    
    n8n.example.com {
        reverse_proxy n8n:5678
    }
    

    n8n.example.comを実際のドメインに置き換えてください。CaddyはLet’s Encryptから自動でSSL証明書を取得します。

    4-4. .envファイルの更新

    
    # PostgreSQL設定
    POSTGRES_USER=n8n_user
    POSTGRES_PASSWORD=your_secure_password_here
    POSTGRES_DB=n8n
    
    # n8n設定
    N8N_HOST=n8n.example.com
    

    4-5. 再起動

    
    docker compose down
    docker compose up -d
    

    https://n8n.example.comでアクセスできれば完了です。

    ステップ5:運用・保守

    n8nのアップデート

    n8nは頻繁にアップデートされます。以下のコマンドで最新版に更新できます。

    
    cd ~/n8n
    docker compose pull
    docker compose up -d
    

    現在のバージョン確認:

    
    docker exec -it n8n-n8n-1 n8n -v
    

    バックアップ

    定期的なバックアップを推奨します。

    データベースのバックアップ

    
    docker exec n8n-postgres-1 pg_dump -U n8n_user n8n > backup_$(date +%Y%m%d).sql
    

    ボリュームごとバックアップ

    
    docker compose down
    sudo tar -czvf n8n_backup_$(date +%Y%m%d).tar.gz 
      /var/lib/docker/volumes/n8n_postgres_data 
      /var/lib/docker/volumes/n8n_n8n_data
    docker compose up -d
    

    ログの確認

    
    # n8nのログ
    docker compose logs -f n8n
    
    # PostgreSQLのログ
    docker compose logs -f postgres
    
    # 直近100行
    docker compose logs –tail=100 n8n
    

    コンテナの再起動

    
    docker compose restart
    

    トラブルシューティング

    コンテナが起動しない

    
    docker compose logs
    

    でエラー内容を確認します。よくある原因:

    • ポート5678が他のプロセスで使用中
    • .envファイルの記述ミス
    • PostgreSQLの接続エラー

    Webhookが動作しない

    • WEBHOOK_URLが正しく設定されているか確認
    • ファイアウォールでポート80/443が開いているか確認
    • ドメインのDNS設定が正しいか確認

    セキュアクッキーのエラー

    HTTPでアクセスしている場合に発生します。本番環境ではHTTPS化してください。ローカルテスト時は以下の環境変数を追加することで回避できます(非推奨)。

    
    environment:
      - N8N_SECURE_COOKIE=false
    

    メモリ不足

    VPSのメモリが1GB未満の場合、n8nの動作が不安定になることがあります。スワップファイルを追加するか、メモリを増設してください。

    
    # スワップファイルの追加(2GB)
    sudo fallocate -l 2G /swapfile
    sudo chmod 600 /swapfile
    sudo mkswap /swapfile
    sudo swapon /swapfile
    echo ‘/swapfile none swap sw 0 0’ | sudo tee -a /etc/fstab
    

    ライセンスについて

    n8nは「Sustainable Use License」を採用しています。

    • 無料で利用可能:社内業務、非商用、個人利用
    • 商用利用可能:自社の業務自動化に使用する場合
    • 有料ライセンス必要:n8nをホスティングサービスとして第三者に提供する場合、ホワイトラベル提供する場合

    自社の業務自動化目的であれば、セルフホストは完全無料で利用できます。

    よくある質問

    Q. Cloud版からセルフホストに移行できますか?

    A. はい、可能です。Cloud版のn8nからワークフローをエクスポート(JSON形式)し、セルフホスト環境にインポートできます。ただし、認証情報(Credentials)は再設定が必要です。

    Q. 複数人で使えますか?

    A. はい、セルフホスト版でも複数ユーザーを作成できます。ユーザー管理機能は無料で利用可能です。

    Q. PostgreSQLの代わりにSQLiteでも動きますか?

    A. はい、環境変数でDB_TYPE=sqliteを指定すれば動作します。ただし、本番環境ではPostgreSQLを推奨します。SQLiteはパフォーマンスや同時接続数に制限があります。

    Q. どのくらいのスペックが必要ですか?

    A. 最低要件としてCPU 1コア、メモリ1GBで動作しますが、安定運用には2コア、2GB以上を推奨します。ワークフローの複雑さや実行頻度に応じてスケールアップを検討してください。

    Q. 自動バックアップは設定できますか?

    A. cronを使って定期バックアップを設定できます。以下は毎日午前3時にバックアップを実行する例です。

    
    crontab -e
    # 以下を追加
    0 3 * * * cd ~/n8n && docker exec n8n-postgres-1 pg_dump -U n8n_user n8n > ~/backups/n8n_$(date +%Y%m%d).sql
    

    まとめ

    n8nのセルフホストは、初期設定の手間はかかりますが、一度構築すれば低コストで実行回数無制限の自動化環境を手に入れられます。

    この記事で解説した内容

    • Docker Composeを使ったn8n環境の構築
    • PostgreSQLをデータベースとして使用する本番構成
    • CaddyによるHTTPS化
    • アップデート、バックアップなどの運用方法

    まずはCloud版の14日間無料トライアルでn8nの使い方を学び、本格運用の段階でセルフホストに移行するのがおすすめの流れです。

    n8nの基本的な使い方については、料金プランの詳細はも参考にしてください。

  • n8n × ChatGPT連携ガイド|AIで業務を自動化する方法【2025年版】

    n8n × ChatGPT連携ガイド|AIで業務を自動化する方法【2025年版】

    n8nとChatGPTを連携させると、AIの力を活用した業務自動化が簡単に実現できます。この記事では、設定方法から実践的な自動化ワークフローの作り方まで、初心者にもわかりやすくステップバイステップで解説します。

    n8n × ChatGPT連携でできること

    n8nとChatGPTを連携させると、これまで人間がやっていた「考える作業」まで自動化できるようになります。

    連携で実現できる自動化の例

    • メールの自動要約・返信生成:受信メールを読み取り、要点を要約したり返信案を自動作成
    • 問い合わせの自動分類:顧客からの問い合わせを内容別に自動分類してSlackに通知
    • コンテンツの自動生成:RSSフィードから記事を取得し、要約やSNS投稿文を自動作成
    • チャットボットの構築:自社用のカスタムチャットボットを作成してWebに公開
    • 日報・議事録の自動作成:Slackの投稿や会議メモから自動でレポートを生成

    単なる「作業の自動化」から、「思考を含む処理の自動化」へ。これがn8n × ChatGPT連携の真価です。

    連携に必要な準備

    n8nとChatGPTを連携するには、以下の準備が必要です。

    必要なもの

    • n8nアカウント(Cloud版またはセルフホスト環境)
    • OpenAIアカウント
    • OpenAI APIキー

    ChatGPTを外部サービスから利用するには、OpenAIの「API」を使います。普段ブラウザで使っているChatGPT(chat.openai.com)とは別の仕組みですが、同じOpenAIアカウントでAPIキーを取得できます。

    n8nのアカウント作成がまだの方は、を参考にしてください。

    ステップ1:OpenAI APIキーを取得する

    まずはChatGPTを使うためのAPIキーを取得します。

    1-1. OpenAI Platformにアクセス

    https://platform.openai.com/

    普段使っているChatGPTと同じアカウントでログインできます。

    1-2. APIキーを作成

    1. 左メニューから「API keys」をクリック
    2. 「Create new secret key」をクリック
    3. 名前を入力(例:「n8n連携用」)
    4. 「Create secret key」をクリック

    表示されたAPIキーを必ずコピーして保存してください。この画面を閉じると二度と確認できません。

    1-3. 支払い設定(初回のみ)

    API利用には料金が発生するため、クレジットカードの登録が必要です。初回は$5程度のクレジット購入で十分です。

    左メニュー「Settings」→「Billing」から設定できます。

    ステップ2:n8nでChatGPTを設定する

    取得したAPIキーをn8nに登録します。

    2-1. OpenAIノードを追加

    1. n8nで新しいワークフローを作成
    2. キャンバス上の「+」をクリック
    3. 検索ボックスに「OpenAI」と入力
    4. 「OpenAI」ノードを選択して追加

    2-2. 認証情報を設定

    1. OpenAIノードの「Credential to connect with」をクリック
    2. 「Create new credential」を選択
    3. 「API Key」欄にコピーしたAPIキーを貼り付け
    4. 「Save」をクリック

    「Connection tested successfully」と表示されれば設定完了です。この認証情報は、同じn8nアカウント内の他のワークフローでも使い回せます。

    ステップ3:最初のワークフローを作ってみよう

    設定が完了したら、実際にChatGPTを使ったワークフローを作ってみましょう。

    ワークフロー①:テキストを要約させる

    最もシンプルな例として、入力したテキストをChatGPTに要約させてみます。

    構成

    1. Manual Trigger(手動実行)
    2. OpenAI(テキスト処理)

    設定手順

    1. 「Manual Trigger」ノードを追加
    2. 「OpenAI」ノードを追加し、Manual Triggerと接続
    3. OpenAIノードを以下のように設定:
    • Resource:Message a Model
    • Model:gpt-4o-mini
    • Messages:
    
    Role: User
    Content: 以下のテキストを3文で要約してください。
    
    (要約したいテキストをここに入力)
    
    1. 「Test step」をクリック
    2. Output欄にChatGPTからの要約が表示されます

    ワークフロー②:メールを受信したらChatGPTで要約してSlack通知

    実用的なワークフローとして、Gmailで特定のメールを受信したら、ChatGPTで要約してSlackに通知する仕組みを作ります。

    構成

    1. Gmail Trigger(メール受信をきっかけに開始)
    2. OpenAI(メール内容を要約)
    3. Slack(要約結果を投稿)

    Gmail Triggerの設定

    1. 「Gmail Trigger」ノードを追加
    2. Gmailアカウントと連携
    3. Trigger On:「New Email」を選択
    4. 必要に応じてLabel IDでフィルタ(例:特定ラベルのメールのみ)

    OpenAIノードの設定

    • Resource:Message a Model
    • Model:gpt-4o-mini
    • Messages:
    
    Role: System
    Content: あなたはビジネスメールを簡潔に要約するアシスタントです。
    
    Role: User
    Content: 以下のメールを3行で要約し、必要なアクションがあれば提案してください。
    
    件名:{{ $json.subject }}
    差出人:{{ $json.from }}
    本文:{{ $json.text }}
    

    {{ $json.subject }}などは、前のノード(Gmail Trigger)から渡されるデータを参照する式です。実際に受信したメールの内容が自動的に挿入されます。

    Slackノードの設定

    1. 「Slack」ノードを追加し、OpenAIノードと接続
    2. Slackワークスペースと連携
    3. 投稿先チャンネルを選択
    4. メッセージ内容:📧 新着メール要約n{{ $json.content }}

    有効化

    1. 右上の「Save」で保存
    2. 「Active」をONにして自動実行を有効化

    これで、対象のメールを受信するたびに自動で要約がSlackに投稿されます。

    ステップ4:AIチャットボットを作成する

    n8nの「AI Agent」ノードを使うと、会話の文脈を保持するチャットボットも簡単に作れます。

    構成

    1. Chat Trigger(チャット入力を受け付け)
    2. AI Agent(ChatGPTで回答を生成)
    3. Window Buffer Memory(会話履歴を記憶)

    設定手順

    1. 新しいワークフローを作成
    2. 「When chat message received」(Chat Trigger)を追加
    3. 「AI Agent」ノードを追加し、Chat Triggerと接続
    4. AI Agentの「Model」に「OpenAI Chat Model」を追加し、認証情報を設定
    5. モデルを選択(gpt-4o-miniなど)
    6. AI Agentの「Memory」に「Window Buffer Memory」を追加(オプション)

    チャットボットの人格を設定

    AI Agentノードの「System Message」で、ボットのキャラクターや動作ルールを設定できます。

    
    あなたは株式会社〇〇のカスタマーサポートアシスタントです。
    以下のルールに従って回答してください:
    
    <ul>
    <li>丁寧な言葉遣いで回答する</li>
    <li>回答は簡潔に、3文以内で</li>
    <li>わからないことは「担当者に確認します」と回答する</li>
    <li>製品の価格については案内しない</li>
    </ul>

    テスト

    キャンバス下部のチャット入力欄から会話をテストできます。

    Webに公開(オプション)

    Chat Triggerの設定から「Publicly Available」をONにすると、URLを共有してWebブラウザからアクセスできるようになります。公開時はAPI利用料が発生するため、使用しない時は必ず「Inactive」にしてください。

    モデルの選び方と料金目安

    ChatGPT(OpenAI API)で利用できる主なモデルと、選び方の目安です。

    モデル 特徴 料金目安(100万トークン) おすすめ用途
    gpt-4o-mini 高速・低コスト 入力$0.15 / 出力$0.60 日常的な自動化全般
    gpt-4o 最新・高性能 入力$2.50 / 出力$10.00 複雑な分析、高品質な文章生成
    gpt-4-turbo 長文対応 入力$10.00 / 出力$30.00 大量のテキスト処理

    選び方のポイント

    • コスト優先:gpt-4o-mini(ほとんどの用途で十分)
    • 品質優先:gpt-4o(重要な文書の生成、複雑な判断)
    • 最初はgpt-4o-miniで試す:品質に問題があればgpt-4oに切り替え

    日本語の場合、約400〜500文字で1,000トークン程度です。gpt-4o-miniなら1日100回の自動化を動かしても月数百円程度に収まります。

    実践的な活用事例

    n8n × ChatGPT連携で作れる実践的なワークフローをいくつか紹介します。

    顧客問い合わせの自動対応

    • トリガー:メールまたはWebフォーム受信
    • 処理:ChatGPTで内容を分析し、カテゴリ分け(技術/請求/一般)
    • 出力:分類結果に応じて担当部署にSlack通知 + 自動返信メール送信

    SNS投稿の自動作成

    • トリガー:ブログ記事の公開(RSS Trigger)
    • 処理:ChatGPTで記事を要約し、X(Twitter)向けの投稿文を生成
    • 出力:自動でSNSに投稿

    日報の自動生成

    • トリガー:毎日定時(Schedule Trigger)
    • 処理:当日のSlack投稿やカレンダー予定を収集 → ChatGPTで日報形式に整形
    • 出力:メール送信またはNotionに保存

    競合記事のモニタリング

    • トリガー:RSS Feed Trigger(競合サイトのRSS)
    • 処理:新着記事をChatGPTで要約・分析
    • 出力:Slackチャンネルに通知

    トラブルシューティング

    よくある問題と解決方法です。

    「Invalid API Key」エラー

    • APIキーが正しくコピーされているか確認
    • 先頭・末尾に余分なスペースがないか確認
    • OpenAIダッシュボードでAPIキーが有効か確認

    「Rate limit exceeded」エラー

    短時間にリクエストを送りすぎています。

    • ワークフローにWaitノードを追加してリクエスト間隔を空ける
    • OpenAIの使用量ダッシュボードでレート制限を確認

    「Insufficient quota」エラー

    クレジット残高が不足しています。OpenAIダッシュボードの「Billing」からクレジットを追加してください。

    回答が期待と違う・精度が低い

    • System Messageでより具体的な指示を与える
    • プロンプトに具体例を含める
    • モデルをgpt-4oに変更してみる

    よくある質問

    Q. ChatGPT Plus(有料プラン)に加入している必要がありますか?

    A. いいえ、ChatGPT PlusとAPIは別のサービスです。n8nからChatGPTを使うにはAPIキーが必要で、APIの利用料は従量課金制です。ChatGPT Plus(月$20)に加入していなくてもAPIは使えます。

    Q. API利用料はどのくらいかかりますか?

    A. gpt-4o-miniを使った日常的な自動化(1日数十回程度)なら、月額数百円〜千円程度です。利用量はOpenAIダッシュボードでリアルタイムに確認できます。

    Q. ChatGPT以外のAI(ClaudeやGemini)も使えますか?

    A. はい、n8nはAnthropic(Claude)、Google(Gemini)、Ollama(ローカルLLM)など多くのAIサービスに対応しています。設定方法は同様で、各サービスのAPIキーを取得してn8nに登録します。

    Q. 機密データをChatGPTに送っても大丈夫ですか?

    A. OpenAI APIに送信したデータは、2024年3月以降、デフォルトでモデルのトレーニングに使用されません。ただし、機密性の高いデータを扱う場合は、社内ポリシーを確認し、必要に応じてn8nのセルフホスト版でデータを自社管理することも検討してください。

    まとめ

    n8nとChatGPTを連携させると、これまで人間がやっていた「読む・要約する・判断する・返信する」といった知的作業まで自動化できます。

    この記事で学んだこと

    • OpenAI APIキーの取得方法
    • n8nでのChatGPT連携設定
    • メール要約、チャットボットなどの実践的なワークフロー
    • モデルの選び方と料金の目安

    まずはgpt-4o-miniを使った簡単な要約ワークフローから始めて、徐々に複雑な自動化に挑戦してみてください。

    n8nの基本的な使い方については、他の活用事例はも参考にしてください。

  • n8n × OpenAI API連携ガイド|APIキー取得からチャットボット作成まで

    n8n × OpenAI API連携ガイド|APIキー取得からチャットボット作成まで

    n8nとOpenAI APIを連携させると、ChatGPTの力を活用したワークフロー自動化が可能になります。この記事では、APIキーの取得からn8nでの設定、実践的なワークフロー作成まで、初心者でもわかるようにステップバイステップで解説します。

    この記事でできるようになること

    この記事を読み終えると、以下のことができるようになります。

    • OpenAIのAPIキーを取得する
    • n8nにOpenAI APIを連携設定する
    • GPT-4oなどのモデルを使ったワークフローを作成する
    • メール要約、文章生成、チャットボットなどの実践的な自動化を構築する

    所要時間は、APIキー取得から最初のワークフロー完成まで約15〜20分です。

    事前準備

    n8nとOpenAI APIを連携するには、以下の準備が必要です。

    必要なもの

    • n8nアカウント(Cloud版またはセルフホスト環境)
    • OpenAIアカウント
    • クレジットカード(OpenAI APIの利用料支払い用)

    n8nのアカウント作成がまだの方は、を参考にしてください。

    n8n Cloud版の無料クレジットについて

    n8n Cloud版では、一部のOpenAIモデル(gpt-4o-mini、text-embedding-3-smallなど)を無料で試せるクレジットが提供される場合があります。ただし、利用できるモデルや回数に制限があるため、本格的な運用にはOpenAI APIキーの取得をおすすめします。

    ステップ1:OpenAI APIキーを取得する

    まずはOpenAIのAPIキーを取得します。

    1-1. OpenAI APIプラットフォームにアクセス

    以下のURLにアクセスしてください。

    https://platform.openai.com/

    ChatGPTと同じアカウントでログインできます。アカウントをお持ちでない場合は、「Sign up」から新規作成してください。

    1-2. APIキーを作成

    ログイン後、以下の手順でAPIキーを作成します。

    1. 左メニューから「API keys」をクリック
    2. 「Create new secret key」ボタンをクリック
    3. 名前を入力(例:「n8n」など、用途がわかる名前)
    4. Permissionsは特に変更不要(デフォルトのままでOK)
    5. 「Create secret key」をクリック

    1-3. APIキーをコピーして保存

    作成されたAPIキーが表示されます。このキーはこの画面でしか確認できません。必ずコピーして、安全な場所に保存してください。

    画面を閉じてしまうとAPIキーは二度と表示されません。紛失した場合は、新しいキーを作成する必要があります。

    1-4. 支払い方法を設定(初回のみ)

    OpenAI APIの利用には料金が発生します。初回は最低$5のクレジット購入が必要です。

    1. 左メニューから「Settings」→「Billing」を選択
    2. 「Add payment method」をクリック
    3. クレジットカード情報を入力
    4. 「Add credit」でクレジットを追加

    料金は使った分だけ課金される従量制です。GPT-4o-miniなら100万トークンあたり約$0.15と非常に安価なので、テスト用途であれば$5で十分です。

    ステップ2:n8nにOpenAI APIを連携設定する

    取得したAPIキーをn8nに登録します。

    2-1. 新しいワークフローを作成

    n8nにログインし、新しいワークフローを作成します。

    1. 左上の「+」ボタンをクリック
    2. 新しいワークフローが開きます

    2-2. OpenAIノードを追加

    1. キャンバス上の「+」をクリック
    2. 検索ボックスに「OpenAI」と入力
    3. 「OpenAI」ノードを選択

    2-3. 認証情報(Credential)を設定

    OpenAIノードを追加すると、設定パネルが開きます。

    1. 「Credential to connect with」のドロップダウンをクリック
    2. 「Create new credential」を選択
    3. 「API Key」欄に、先ほどコピーしたOpenAIのAPIキーを貼り付け
    4. 「Save」をクリック

    「Connection tested successfully」と表示されれば、連携完了です。

    この認証情報は一度設定すれば、同じn8nアカウント内の他のワークフローでも使い回せます。

    ステップ3:最初のワークフローを作成する

    連携が完了したら、実際にOpenAI APIを使ったワークフローを作成してみましょう。

    ワークフロー例1:手動実行でテキストを要約する

    最もシンプルな例として、入力したテキストをChatGPTに要約させるワークフローを作ります。

    構成

    1. Manual Trigger(手動実行)
    2. OpenAI(テキスト処理)

    手順

    1. 「Manual Trigger」ノードを追加(ワークフローの開始点)
    2. 「OpenAI」ノードを追加し、Manual Triggerと接続
    3. OpenAIノードの設定で以下を入力:

    OpenAIノードの設定

    • Resource:Message a Model
    • Model:gpt-4o-mini(コスト重視)またはgpt-4o(品質重視)
    • Messages:以下のように設定
    
    Role: User
    Content: 以下のテキストを3行で要約してください。
    
    (要約したいテキストをここに入力)
    
    1. 「Test step」をクリックして実行
    2. Output欄にChatGPTからの回答が表示されます

    ワークフロー例2:Gmailの新着メールを自動要約

    実用的な例として、Gmailで新着メールを受信したら自動で要約し、Slackに通知するワークフローを作ります。

    構成

    1. Gmail Trigger(新着メール受信)
    2. OpenAI(メール内容を要約)
    3. Slack(要約をチャンネルに投稿)

    Gmail Triggerの設定

    1. 「Gmail Trigger」ノードを追加
    2. Gmailアカウントと連携(初回のみ認証が必要)
    3. Trigger On:「New Email」を選択
    4. 必要に応じてLabel IDでフィルタリング

    OpenAIノードの設定

    • Resource:Message a Model
    • Model:gpt-4o-mini
    • Messages:
    
    Role: System
    Content: あなたはメールの内容を簡潔に要約するアシスタントです。
    
    Role: User
    Content: 以下のメールを3行で要約し、必要なアクションがあれば提案してください。
    
    件名:{{ $json.subject }}
    本文:{{ $json.text }}
    

    {{ $json.subject }}{{ $json.text }}は、前のノード(Gmail Trigger)から渡されるデータを参照する式です。これにより、受信したメールの件名や本文が自動的に挿入されます。

    Slackノードの設定

    1. 「Slack」ノードを追加し、OpenAIノードと接続
    2. Slackワークスペースと連携
    3. 投稿先チャンネルを選択
    4. メッセージ内容に{{ $json.content }}(OpenAIの回答)を設定

    ワークフローを有効化

    1. 右上の「Save」でワークフローを保存
    2. 「Active」スイッチをONにして有効化

    これで、新着メールを受信するたびに自動で要約がSlackに投稿されます。

    ステップ4:チャットボットを作成する

    n8nではAI Agentノードを使って、会話の文脈を保持するチャットボットも作成できます。

    構成

    1. Chat Trigger(チャット入力を受け付け)
    2. AI Agent(OpenAI Chat Modelを利用)
    3. Window Buffer Memory(会話履歴を保持)

    手順

    1. 新しいワークフローを作成
    2. 「When chat message received」(Chat Trigger)を追加
    3. 「AI Agent」ノードを追加し、Chat Triggerと接続
    4. AI Agentの「Model」に「OpenAI Chat Model」を追加
    5. OpenAI Chat Modelで認証情報を設定し、モデル(gpt-4o-miniなど)を選択
    6. AI Agentの「Memory」に「Window Buffer Memory」を追加(会話を記憶させる場合)

    AIエージェントのカスタマイズ

    AI Agentノードの「System Message」で、ボットの人格や動作を設定できます。

    
    あなたは親切なカスタマーサポートアシスタントです。
    以下のルールに従って回答してください:
    
    <ul>
    <li>回答は簡潔に、3文以内で</li>
    <li>不明な点は正直に「わかりません」と答える</li>
    <li>必要に応じて関連情報を提案する</li>
    </ul>

    テストと公開

    1. キャンバス下部のチャット入力欄からテスト
    2. 動作確認後、Chat Triggerの設定から「Publicly Available」をONにすると、URLを共有してWebから利用可能に

    公開する場合はAPI利用料が発生するため、使用していない時は必ずワークフローを「Inactive」にしてください。

    使用できるOpenAIモデルと料金目安

    n8nから利用できる主なOpenAIモデルと、2025年時点の料金目安です。

    モデル 特徴 入力料金(100万トークン) 出力料金(100万トークン)
    gpt-4o 最新・高性能 $2.50 $10.00
    gpt-4o-mini 高速・低コスト $0.15 $0.60
    gpt-4-turbo 長文対応 $10.00 $30.00
    gpt-3.5-turbo 旧世代・最安 $0.50 $1.50

    モデル選びの目安

    • コスト重視:gpt-4o-mini(ほとんどの用途で十分な品質)
    • 品質重視:gpt-4o(複雑な分析や創造的な文章生成)
    • 長文処理:gpt-4-turbo(大量のテキストを一度に処理)

    初めての場合はgpt-4o-miniで試してみて、品質が足りなければgpt-4oに切り替えるのがおすすめです。

    実践的なワークフローアイデア

    n8n × OpenAI APIで作れる実践的なワークフローをいくつか紹介します。

    顧客問い合わせの自動分類

    • トリガー:メール受信 or フォーム送信
    • 処理:OpenAIで問い合わせ内容を分類(技術サポート/請求関連/一般など)
    • 出力:分類結果に応じて適切な担当者にSlack通知

    日報の自動生成

    • トリガー:毎日定時(Schedule Trigger)
    • 処理:Slackの当日の投稿を取得 → OpenAIで要約 → 日報形式に整形
    • 出力:メールで送信 or Notionに保存

    RSS記事の要約・翻訳

    • トリガー:RSS Feed Trigger
    • 処理:新着記事をOpenAIで要約・日本語翻訳
    • 出力:Slackチャンネルに投稿

    議事録の自動作成

    • トリガー:Google Drive(音声ファイルのアップロード)
    • 処理:Whisper APIで文字起こし → GPTで議事録形式に整形
    • 出力:Google Docsに保存

    トラブルシューティング

    よくある問題と解決方法をまとめます。

    「Invalid API Key」エラー

    • APIキーが正しくコピーされているか確認
    • APIキーの先頭・末尾に余分なスペースがないか確認
    • OpenAIダッシュボードでAPIキーが有効か確認

    「Rate limit exceeded」エラー

    OpenAI APIのレート制限に達しています。

    • 短時間に大量のリクエストを送らないよう調整
    • Wait/Delayノードを追加してリクエスト間隔を空ける
    • OpenAIの使用量ダッシュボードで制限を確認

    「Insufficient quota」エラー

    クレジット残高が不足しています。

    • OpenAIダッシュボードの「Billing」でクレジットを追加
    • Auto-rechargeを設定しておくと便利

    出力が空になる・期待と異なる

    • プロンプトが曖昧でないか確認
    • 入力データが正しく渡されているか「Test step」で確認
    • モデルを変更してみる(gpt-4o-mini → gpt-4o)

    よくある質問

    Q. OpenAI API利用料はどのくらいかかりますか?

    A. gpt-4o-miniを使った場合、一般的な業務利用(1日100件程度の処理)で月額数百円〜数千円程度です。OpenAIダッシュボードで使用量をリアルタイムに確認できるので、定期的にチェックすることをおすすめします。

    Q. n8n Cloud版の無料クレジットだけで運用できますか?

    A. テストや学習目的であれば可能ですが、利用できるモデルや回数に制限があります。本番運用には自分のOpenAI APIキーを使うのが確実です。

    Q. Claude(Anthropic)やGemini(Google)も使えますか?

    A. はい、n8nはOpenAI以外にもAnthropic(Claude)、Google(Gemini)、Ollama(ローカルLLM)など複数のAIモデルに対応しています。設定方法は基本的に同じで、各サービスのAPIキーを取得してn8nに登録します。

    Q. セルフホスト版でもOpenAI APIは使えますか?

    A. はい、同じ手順で使えます。APIキーはOpenAI側で管理されるため、n8nがCloud版でもセルフホスト版でも問題ありません。

    Q. APIキーの管理で気をつけることは?

    A. APIキーは他人に共有しないでください。万が一漏洩した場合は、OpenAIダッシュボードから即座に無効化し、新しいキーを発行してください。また、使用量の上限設定(Usage limits)を設定しておくと、意図しない高額請求を防げます。

    まとめ

    n8nとOpenAI APIを連携させると、AIの力を活用した業務自動化が手軽に実現できます。

    この記事で学んだこと

    • OpenAI APIキーの取得方法
    • n8nへの連携設定
    • テキスト要約、メール処理、チャットボットなどの実践例
    • モデル選びと料金の目安
    • トラブルシューティング

    まずはgpt-4o-miniを使った簡単なワークフローから始めて、徐々に複雑な自動化に挑戦してみてください。

    n8nの基本的な使い方については、活用事例についてはも参考にしてください。

  • n8n vs Make 徹底比較|料金・機能・使いやすさの違いを解説【2025年版】

    n8n vs Make 徹底比較|料金・機能・使いやすさの違いを解説【2025年版】

    n8nとMake(旧Integromat)は、どちらも人気のワークフロー自動化ツールです。「Zapierは高いからn8nかMakeを検討している」という方も多いでしょう。この記事では、n8nとMakeの違いを料金・機能・使いやすさの観点から徹底比較し、あなたに合ったツール選びをサポートします。

    結論:n8nとMakeの選び方

    最初に結論をお伝えします。

    こんな方には おすすめ
    コストを最優先したい n8n(セルフホスト)
    セキュリティ要件が厳しい n8n(セルフホスト)
    複雑な処理・大量データを扱う n8n
    手軽に始めたい・設定が苦手 Make
    非エンジニアがメインで使う Make
    エラー処理を細かく設定したい Make

    両ツールとも優秀ですが、「誰が」「何を」「どのくらいの規模で」自動化するかによって最適解が変わります。以下で詳しく解説します。

    n8nとMakeの基本情報

    まず、両ツールの概要を確認しましょう。

    n8nとは

    n8n(エヌエイトエヌ)は、2019年にドイツで開発されたオープンソースのワークフロー自動化ツールです。「nodemation」の略で、ノード(node)と自動化(automation)を組み合わせた造語です。

    最大の特徴は「フェアコード」ライセンスを採用しており、セルフホスト(自分のサーバーで運用)すれば無料で使える点です。クラウド版も提供されています。

    Makeとは

    Make(メイク)は、旧Integromatとして知られるチェコ発のワークフロー自動化ツールです。2022年にMakeにリブランディングされました。

    クラウドベースのSaaSとして提供され、視覚的に分かりやすいUIと充実したエラーハンドリング機能が特徴です。セルフホストには対応していません。

    料金比較:課金モデルの違いに注目

    n8nとMakeでは、料金の考え方が根本的に異なります。この違いを理解することが、コスト試算の鍵になります。

    課金単位の違い

    ツール 課金単位 考え方
    n8n 実行(Execution) ワークフロー全体で1回
    Make オペレーション 各モジュール(ステップ)ごとに1回

    この違いは、複雑なワークフローほど大きな差を生みます。

    具体例:100件のデータを5ステップで処理する場合

    • n8n:1実行(ステップ数・データ量は関係なし)
    • Make:500オペレーション(100件×5ステップ)

    つまり、n8nは「ワークフローを何回動かしたか」で課金され、Makeは「処理を何回行ったか」で課金されます。複雑な処理や大量データを扱う場合、n8nの方がコスト効率が良くなります。

    料金プラン比較(2025年時点)

    n8n Cloud

    プラン 月額(年払い) 実行数/月
    Starter €20(約3,300円) 2,500回
    Pro €50(約8,200円) 10,000回
    Enterprise 要問合せ カスタム

    ※すべてのプランでワークフロー数・ユーザー数・ステップ数が無制限

    Make

    プラン 月額(年払い) オペレーション/月
    Free 無料 1,000回
    Core $9(約1,400円) 10,000回
    Pro $16(約2,500円) 10,000回〜
    Teams $29(約4,500円) 10,000回〜

    コスト試算の具体例

    シナリオ:毎日100件のデータを5ステップで処理(月3,000回実行)

    • n8n Cloud Starter:月3,000実行 → €20で対応可能
    • Make:月15万オペレーション(3,000回×5ステップ×10件平均)→ Proプラン以上が必要

    シナリオ:シンプルな2ステップ処理を月500回実行

    • n8n Cloud Starter:月500実行 → €20
    • Make Free:月1,000オペレーション(500回×2ステップ)→ 無料で対応可能

    シンプルな処理が中心ならMakeの無料プランで十分な場合もあります。複雑な処理が多いならn8nが有利です。

    セルフホストという選択肢

    n8nにはセルフホスト版(Community Edition)があり、これを使えばn8n自体は完全無料です。必要なのはサーバー代のみで、月500〜2,000円程度から運用できます。

    Makeにはセルフホスト版がないため、この選択肢はn8n独自の強みです。

    機能比較

    次に、機能面の違いを見ていきましょう。

    対応サービス数

    項目 n8n Make
    対応サービス数 1,100以上 1,800以上
    カスタム連携 HTTP Request / カスタムノード作成 HTTP / カスタムアプリ作成

    対応サービス数はMakeの方が多いですが、両ツールともHTTP Requestを使えばAPIがある任意のサービスと連携できます。主要なサービス(Google、Slack、Microsoft、Notion、Airtableなど)は両方で対応しています。

    エラーハンドリング

    エラー処理の機能はMakeが充実しています。

    Make

    • Ignore:エラーを無視して続行
    • Resume:代替値を使って続行
    • Commit:エラー前までの処理を確定
    • Rollback:処理を巻き戻し
    • Break:エラーを保存して後で再実行

    n8n

    • Error Triggerノードでエラー時の処理を定義
    • カスタムエラー処理をJavaScriptで記述可能
    • リトライ設定

    Makeは視覚的にエラー処理を設定でき、非エンジニアでも扱いやすい設計です。n8nはより自由度が高いですが、設定には技術的な理解が必要です。

    AI連携

    両ツールともChatGPT、Claude、Geminiなどの生成AIとの連携に対応しています。

    n8nは2025年に「AIエージェント」機能を強化しており、複数のAIモデルを組み合わせた高度なワークフローを構築できます。Makeも各種AI APIとの連携が可能ですが、n8nの方がAI関連の機能開発に力を入れている印象です。

    データ処理能力

    項目 n8n Make
    JSONデータの加工 ◎(JavaScript使用可)
    条件分岐 ◎(Router機能)
    ループ処理 ◎(Iterator/Aggregator)
    カスタムコード ◎(JavaScript/Python) ○(一部対応)

    n8nはFunctionノードでJavaScriptを自由に書けるため、複雑なデータ変換も柔軟に対応できます。Makeも十分な機能を持っていますが、カスタムコードの自由度ではn8nが上回ります。

    使いやすさ比較

    実際の操作感も重要なポイントです。

    UI・操作性

    n8n

    • フローチャート形式でノードをつなげる
    • JSONデータの流れを意識した設計
    • 開発者寄り(ローコード寄り)のUI
    • 各ノードの出力を詳細に確認できる

    Make

    • 円形のモジュールを線でつなぐビジュアルUI
    • カラフルで直感的なデザイン
    • 非エンジニアでも使いやすい設計
    • データマッピングが分かりやすい

    MakeはUIの分かりやすさに定評があり、初心者や非エンジニアが使いやすい設計です。n8nは機能的ですが、データ構造(JSON)の理解があると使いこなしやすくなります。

    学習コスト

    項目 n8n Make
    初心者の習得 やや難しい 比較的簡単
    日本語ドキュメント 少ない 少ない
    テンプレート 1,700以上 1,000以上
    コミュニティ 活発(英語中心) 活発(英語中心)

    どちらも日本語情報は限られていますが、両ツールとも公式テンプレートが充実しているため、それをベースにカスタマイズする形で学習を進められます。

    導入の手軽さ

    Make:アカウント登録だけですぐに使い始められます。インフラ管理は不要です。

    n8n Cloud:Makeと同様、アカウント登録だけで利用開始できます。

    n8n セルフホスト:サーバーの用意、Docker等でのインストール、設定が必要です。技術的な知識がある程度求められます。

    セキュリティ・データ管理

    機密性の高いデータを扱う場合、セキュリティは重要な検討事項です。

    データの保管場所

    ツール データ保管
    n8n セルフホスト 自社サーバー内(完全コントロール可能)
    n8n Cloud n8n社のクラウド
    Make Make社のクラウド(AWS)

    社内ポリシーで「データを外部クラウドに出せない」という要件がある場合、n8nのセルフホスト版が唯一の選択肢になります。

    セキュリティ認証

    • n8n:SOC 2準拠(Cloud版)
    • Make:SOC 2 Type II、GDPR準拠、ISO 27001準拠

    Makeはセキュリティ認証の取得実績が豊富です。n8n Cloudもエンタープライズ向けにセキュリティ機能を強化しています。

    ユースケース別おすすめ

    具体的なユースケースごとに、どちらが向いているかを整理します。

    n8nがおすすめのケース

    1. 大量データの定期処理
    毎日数百〜数千件のデータを処理する場合、n8nの「実行単位」課金が有利です。ステップ数やデータ量に関係なく1実行でカウントされるため、コストを予測しやすくなります。

    2. 複雑なデータ加工が必要
    JavaScriptで自由にデータを加工したい場合、n8nのFunctionノードが強力です。正規表現での文字列処理、複雑な条件分岐、外部ライブラリの利用なども可能です。

    3. セキュリティ要件が厳しい
    「データを社外に出せない」という要件がある場合、セルフホスト版のn8nが唯一の選択肢です。自社サーバー内で完結するため、データの流出リスクを最小化できます。

    4. 長期的なコスト削減を重視
    セルフホスト版を使えば、n8n自体は無料です。サーバー代(月500〜2,000円程度)のみで運用でき、実行数も無制限です。

    Makeがおすすめのケース

    1. すぐに始めたい・インフラ管理したくない
    アカウント登録だけで即日利用開始できます。サーバー管理やアップデート対応などの手間がかかりません。

    2. 非エンジニアが中心に使う
    直感的なUIとビジュアルなエラーハンドリング機能により、技術的なバックグラウンドがなくても使いこなしやすい設計です。

    3. シンプルな自動化が中心
    「フォーム送信→Slack通知」「メール受信→スプレッドシート記録」といったシンプルな連携であれば、Makeの無料プラン(月1,000オペレーション)で十分対応できます。

    4. 堅牢なエラー処理が必要
    Makeのエラーハンドリング機能(Resume、Rollback、Breakなど)は視覚的に設定でき、本番運用での安定性を確保しやすい設計です。

    両ツールの併用という選択肢

    n8nとMakeは、併用することも可能です。Webhookを使えば、両ツール間でデータを受け渡せます。

    例えば、以下のような使い分けが考えられます。

    • シンプルな通知系はMakeで処理(UIが使いやすい)
    • 複雑なデータ処理はn8nで処理(コスト効率が良い)
    • 既存のMakeシナリオはそのまま、新規の高度な処理はn8nで構築

    既にどちらかを使っている場合でも、すべてを移行する必要はありません。用途に応じて使い分けることで、それぞれの強みを活かせます。

    よくある質問

    Q. Zapierと比べてどうですか?

    A. Zapierは最も使いやすいですが、料金が高めです。n8nとMakeはどちらもZapierより低コストで、より複雑な処理に対応できます。詳しくはをご覧ください。

    Q. 日本語対応していますか?

    A. 両ツールともUIの日本語化は部分的です。公式ドキュメントやコミュニティは英語中心ですが、ブラウザの翻訳機能で問題なく利用できます。

    Q. どちらを先に試すべきですか?

    A. 技術的なバックグラウンドがある方はn8n、そうでない方はMakeから試すのがおすすめです。両方とも無料で試せるので、実際に触って比較してみてください。

    Q. 既存のZapierから移行できますか?

    A. 直接のインポート機能はありませんが、同等のワークフローを再構築することは可能です。テンプレートを活用すれば、ゼロから作るより効率的に移行できます。

    Q. AIとの連携はどちらが優れていますか?

    A. 2025年時点では、n8nがAIエージェント機能の開発に力を入れており、複雑なAI連携ではn8nが有利です。シンプルなAI連携であれば両ツールとも問題なく対応できます。

    まとめ

    n8nとMakeは、それぞれ異なる強みを持つワークフロー自動化ツールです。

    n8nを選ぶべき人

    • コストを最優先したい(セルフホストで無料運用可能)
    • 複雑な処理・大量データを扱う
    • セキュリティ要件が厳しい
    • 技術的なカスタマイズをしたい

    Makeを選ぶべき人

    • 手軽に始めたい・インフラ管理したくない
    • 非エンジニアがメインで使う
    • シンプルな自動化が中心
    • 堅牢なエラー処理を視覚的に設定したい

    どちらも無料で試せるので、まずは実際に触ってみることをおすすめします。

    n8nの始め方については、で詳しく解説しています。