n8nとは？Difyとの違いやセルフホストにて無料で使う方法を紹介

n8n（エヌエイトエヌ）は業務プロセスの自動化を視覚的に構築できる、オープンソースのワークフロー構築ツールです。近年、企業の業務効率化やDX推進の流れを受けて、ノーコードで複雑な自動化フローを作成できるツールとして注目を集めています。

n8nをマスターすることでSlack通知の自動化やGoogle Sheetsへのデータ連携、OpenAIを活用した問い合わせ対応の自動化など日常業務の幅広い作業を効率化できるようになります。

本記事ではn8nの基本的な特徴から料金プラン、無料でのセルフホスティング方法、実際のワークフロー作成手順まで初心者にもわかりやすく解説します。

n8n（エヌエイトエヌ）はさまざまな業務プロセスを自動化できる、オープンソースのワークフロー構築ツールです。直感的なノードベースのUIを使い、メール送信やデータ処理、外部サービスとの連携などを視覚的に設計できます。

ノーコードで始められる一方、コード（JavaScriptやPython）を活用して高度な処理を追加することも可能。 無料で利用できるセルフホスティング型とすぐに始められるクラウド版があり、プロジェクトの規模や目的に応じて使い分けられます。

内部処理はすべてワークフローという単位で管理され、それぞれのステップでデータの取得・保存・出力などが行えます。 また、APIやWebhookを介してあらゆる外部アプリとつながる柔軟性も特徴です。

たとえばSlack通知を送るトリガーを設定したり、Google Sheetsに情報を書き込んだりといった活用も実現可能です。n8nは企業の業務効率化を目指すうえで、実用性と拡張性を兼ね備えた選択肢といえるでしょう。

n8nでは以下のような処理や自動化フローを、ビジュアルに構築・管理できます。

このようにn8nはステップ単位で処理を可視化し、業務の自動化や効率化を支える強力なツールです。

n8nは日々の業務で発生する繰り返し処理やデータ連携を、視覚的なUIで設計・管理できるワークフロー自動化ツールです。

画面上にノードを並べて処理の流れをステップごとに構築する形式で、一連の流れを自由に組み立てられます。トリガーの設定から外部APIとの接続、分岐や条件判定といった処理もノーコードで実現できますが、より複雑な制御にはJavaScriptやPythonによるカスタムコードも活用できます。

一方で、Difyは生成AIの導入や大規模言語モデル（LLM）の応答機能を用いたアプリ開発に特化したAIネイティブプラットフォームです。

プロンプトの管理やエージェント機能の構築、ナレッジベースとRAG（検索拡張生成）の統合といった仕組みが用意されており、AI活用を前提としたサービス設計がしやすいのが魅力です。

【ノーコード自動化AIツール】Difyの使い方｜チャットボットの作り方や料金形態も紹介

両者はともに無料で使えるオープンソース版があり、要件に応じてクラウド利用またはオンプレミス導入を選べます。

n8nは汎用的な自動化処理やAPI統合に強みがあり、社内業務やバックエンド処理を効率化したいときに最適です。これに対して、Difyは生成AIを活かしたチャットボットやFAQシステム、顧客対応の自動化などAI中心のユースケースに向いています。

つまりn8nは「あらゆるツールを連携してワークフローを自動化する」ための基盤であり、Difyは「生成AIを組み込んだアプリケーションをすばやく構築する」ことを目的としたプラットフォームです。

n8nの料金プランは以下の通りです。^[1]

n8nは基本的に有料ですが、スタータープランとプロプランは14日間の無料トライアル期間があります。

n8nのライセンスには主に「Sustainable Use License（SUL）」と「n8n Enterprise License」の2種類あります。^[2]

まず、社内の自動化としてn8nを使うのであれば問題ありません。たとえばCRMと社内DBの同期やn8nノードや連携の自作、ワークフロー構築なども許可されています。ここで大切なのは、n8nのUIを顧客に開放せず「社内の人だけが使う」形に留めることです。

一方で、n8nそのものの価値に大きく依存する形で顧客に提供・販売するのはSULでは不可です。代表的にはn8nをホワイトラベル化して有償提供したり、n8nを自社でホスティングしてアクセス料を取ったりするケースが該当します。

これらを行いたい場合は、n8nと別途の商用契約（n8n Embed など）を結ぶ必要があります。

まとめると、社内利用は可能で顧客に利用してもらうのであれば商用契約が必要です。エンタープライズ機能はEnterprise Licenseの対象となります。ユースケースが社内業務目的に入るか不安な場合は、まず公式の例と上記の3点を照らし合わせて必要であればn8nに直接問い合わせるのが確実です。

n8nは自分でサーバーを用意し、Webサイトやアプリケーションを公開・運用するセルフホスティングに対応しています。そのため自分のPC上にn8nの利用環境を作り、無料で利用できるのが魅力です。

たとえばSlack通知や外部APIとのデータ連携といった処理を含むワークフローを、実行回数に制限されることなく自由に運用できます。また、すべてのノードやトリガーの設定、データの保存・出力も自身の環境内で完結するため、セキュリティ面での安心感も高くなります。

ただしインストール作業や定期的なアップデート、バックアップ対応などはすべて自己管理となり、ある程度のITスキルが求められることに注意が必要です。

こうした運用負荷に対応できる体制があれば、n8nを自社でホストすることで高度な業務自動化を実現できるでしょう。

一方で技術的なリソースが限られていたり、すぐに業務フローの構築を始めたい場合はn8n Cloudなどのクラウドサービスを併用するのも選択肢のひとつです。

n8nの標準UIは英語のみで提供されています。有志による日本語化のパッチやUIを再ビルドして日本語表示にする試みも一部で行われていますが、あくまでコミュニティベースの対応であり公式のサポート対象には含まれていません。

ただしn8n上で日本語のテキストを処理すること自体は可能です。

もしUIの内容が英語でわからない場合は、Chromeブラウザの右上にある「・・・」をクリックし、表示内容にある「翻訳」をクリックすることで日本語に変換できます。

n8nをセルフホストで利用するために、今回は以下の条件で進めます。

• Node.js
• 8GB RAM（推奨）
• 256GB SSD（ログ保存用）
• Ubuntu（サーバーOS）
• Docker Desktop

Ubuntuのインストール方法からDockerを使ってn8nを起動し、実際にワークフローを作るところまで解説します。プログラミング知識がなくても、内容通り実施すれば利用環境を作成できるので、ぜひ参考にしてみて下さい。

もしDockerをインストールしていない場合は、以下の記事で事前に用意しておきましょう。

【2025年版】Dockerのインストール方法（Windows）を手順ごとに詳しく解説

Ubuntuをインストールする

はじめに以下のURLからUbuntu公式ダウンロードページへアクセスします。

Download Ubuntuhttps://ubuntu.com/download

Ubuntuより

スクロールすると上記内容が表示されるので「Download Ubuntu Desktop」をクリックしてください。

するとインストーラーがダウンロードされるので、それを開いてインストール処理を実施すれば完了です。

続いてターミナル（Windowsだとコマンドプロンプト）を開き、任意の場所にn8n用のフォルダを作成します。作成したフォルダに移動し、以下のコマンドを実行してください。

【Ubuntuへアクセスするコマンド】
wsl -d Ubuntu
【Ubuntuのバージョンを確認するコマンド】
lsb_release -a

上記のようにバージョンが表示されていれば無事インストールできています。

Ubuntu内でDockerをインストールする

次に以下のコマンドを順次実行し、UbuntuにDocker composeをインストールします。

【パッケージ情報を最新に更新】
sudo apt update
【docker-composeをインストール】 
sudo apt install -y docker.io docker-compose

インストール後はDockerとDocker composeのバージョンをチェックしましょう。

【バージョンチェックのコマンド】
docker --version
docker-compose --version

双方のコマンドで「version～」の後に数値が表示されていれば無事インストールできています。

n8n用のYamlを作る

VSCodeやCursorなどのテキストエディタでn8nを利用するフォルダ上にアクセスし、以下のコードを入力したYamlファイルを作成してください。

version: "3"

services:
  n8n:
    image: n8nio/n8n
    restart: always
    ports:
      - "5678:5678"
    environment:
      - N8N_BASIC_AUTH_ACTIVE=true
      - N8N_BASIC_AUTH_USER=admin
      - N8N_BASIC_AUTH_PASSWORD=yourpassword
    volumes:
      - ./n8n_data:/home/node/.n8n

上記の「yourpassword」欄は任意のパスワードを入力してください。

Docker DesktopとWSLを連携する

続いてWSLとDocker Desktopを連携します。現在利用しているWSL2環境の場合、Ubuntuで使うdockerコマンドはWindowsにインストールされたDocker Desktopを通じて動きます。

以下の手順を参考に連携作業を進めてください。

• Docker Desktopを立ち上げて「Settings（⚙️）」を開く
• 左メニューの「Resources」→「WSL Integration」
• 「Ubuntu」がON（チェックあり）になっているか確認
• なっていなければ有効化して「Apply & Restart」

上記の手順を終えたら、先ほ度作成したyamlファイルがあるディレクトリへ移動し、以下のコマンドを実行します。

【Docker Composeで複数のコンテナをバックグラウンドで起動するコマンド】
docker-compose up -d

「[+] Running 14/14」のように複数の実行ログが表示され、最後に「Container n8n-n8n-1 Started」 と表示されていれば、n8nが正常に起動しています。

ブラウザで以下のURLを開いてみてください。

http://localhost:5678

n8nより

上記のようにn8nのアカウント登録画面が表示されていれば成功です。認証作業に利用できるメールアドレスや名前、パスワードなど必要事項を入力して「Next」をクリックしてください。

n8nより

登録したメールアドレスにn8nからメールが届きます。送られてきたActive licence keyリンクを押すとこの画面認証コードが届くので、メールに添付されたライセンスキーを入力してください。

n8nより

上記のようにn8nのワークフロー画面が表示されればインストール完了です。

n8nの使い方

n8nより

n8nをインストールすると上記のトップ画面が表示されます。左のメニュー欄にある「Overwiew」が今開いている、全体の内容を確認できるページです。「Personal」欄ではこれまで自分が作ったワークフロー一覧を表示します。

画面中央にあるタブには、以下のような役割があります。

Workflows：これまで作ったワークフローを表示

Credentials：生成AIやGmailなど、n8nと連携済みの外部ツール一覧を表示

Executions：これまでの実行結果やエラー内容を表示

n8nより

早速ワークフローを作っていきましょう。左上にある「＋」をクリックし、表示内容から「Workflow」を選びます。

n8nより

上記のワークフロー画面が表示されます。

中央にある「＋」をクリックすると、ワークフローのスタートとして使う機能ブロック（ノード）の選択欄が表示されます。

今回は問い合わせフォームを作成できる「On form submission」というノードを選択します。

n8nより

するとフォーム詳細の設定画面が表示されます。具体的な項目と入力内容は以下の通りです。

補足として、フォームの項目を増やす場合は「Add Form Elements」をクリック。フォームの内容を必須にする場合は「Required Field」ボタンをオンにしてください。

n8nより

今回はテストとして以下のようなフォームを作成しました。

• Form Title：お問い合わせ
• Form Elements：名前、メールアドレス、お問い合わせ内容

n8nより

入力後は右上の「Execute step」をクリックするとテスト実行できます。

n8nより

入力内容に問題がなければ、上記のように問い合わせフォームが表示されます。各内容を埋めて「Submit」ボタンをクリックしてみてください。

n8nより

フォームの入力完了画面とともに、右の「OUTPUT」欄に入力した情報が表示されます。

もしエラーが生じると右側に赤文字で表示されるので、最後に必ず確認しましょう。

n8nより

続いて問い合わせフォームと連携するノードを追加します。右上にある「＋」または「On form submission」の右にある小さな「＋」をクリックします。

上記のように「AI」→「Open AI」→「Message a model」の順でクリックしてください。

n8nより

Open AIのGPTモデルを用いたメッセージ機能の設定欄が表示されます。具体的な内容は以下の通りです。

• Credential to connect with：OpenAIの接続情報（APIキーを設定したクレデンシャル）。例：OpenAI account
• Resource：使用するリソースタイプ。通常は Text（Chatモデルへのテキスト送信）。
• Operation：実行する操作。ここでは Message a Model（OpenAIチャットAPIを使う）を選択。
• Model：使用するAIモデルの指定。（今回はGPT 4o miniを指定）
• Prompt：モデルへの指示内容や質問を入力。
• Role：送信者の役割を指定。通常は「User」でほかに「System（命令）」、「Assistant（AI）」も使用できる。
• Tools：拡張機能の設定。ツール呼び出しなどが必要な場合に使用。

また、Prompt欄の右下をクリックすると入力欄を拡大できます。

ここではまだプロンプトを入力せず、モデルの選択やOpen AIのAPI接続作業、リソースタイプを「text」とだけ入力してください。

次に画面左上の「Back to canvas」をクリックしてワークフロー全体画面に戻り、先ほどのフォームノードとOpen AIのノードを接続します。

再度フォーム作成のノードをクリックし、フォームにテスト情報を入力・送信します。そして再度Opne AIのノードへ戻ってください。

すると画面右にフォームから送信されたデータが表示されます。このデータをプロンプトに埋め込んで利用することが可能です。

n8nより

フォームから送られてきたデータはプロンプト内にドラッグ＆ドロップで指定できます。今回はテストとして以下のプロンプトを採用してみます。

以下はメール返信文のフォーマットです。以下の○○に{{ $json['問い合わせ内容'] }}の回答を入力して回答文を作ってください。

{{ $json['名前'] }}様

○○

n8nより

最後に「Execute step」をクリックしてください。左のOUTPUT欄にGPTモデルを使った出力結果が表示されているはずです。

今回は簡単に説明しましたが、このようにさまざまなノードをつなげていくことで、自分の目的に沿ったワークフローツールを作成できます。

References

1. ^ n8n. 「Pricing」. https://n8n.io/pricing/, (参照 2025-07-25).
2. ^ n8n Docs. 「Sustainable Use License」. https://docs.n8n.io/sustainable-use-license/, (参照 2025-07-28).