n8nとDifyの組み合わせは、AIオートメーション（人工知能による自動化）の分野で急速に注目を集めているトレンドとなっています。
複雑なコードを書く必要はなく、n8nとDifyを連携させることで、ドラッグ＆ドロップ操作だけでスマートなAIワークフローを構築できます。
この統合により、企業はチャットボットやバーチャルアシスタント、データ分析システム、自動応答システムなどをこれまでになく簡単に導入・構築できるようになります。
本記事では、n8nとDifyの接続方法、この連携によるメリット、そしてAIを活用した業務プロセスをレベルアップさせる実践的な応用例について解説します。
n8nとDifyの概要
n8nとは？
n8nは、さまざまなアプリケーションを相互に連携させ、それらの間でタスクを自動化できるプラットフォームです。直感的なグラフィカルインターフェースを通じて操作でき、複雑なAPI統合のために何百行ものコードを書く必要はありません。ノード（node）と呼ばれる要素をドラッグ＆ドロップするだけで、自動化フローを簡単に構築できます。
各ノードは特定のアクションを表しており、たとえば「Google Sheetsからデータを読み込む」「Slackにメッセージを送信する」「CRMシステムに新しい顧客を登録する」といった処理を行うことができます。
n8nの最大の特徴であり魅力は、「オープンソース」と「セルフホスティング（自社サーバー運用）」という哲学にあります。サードパーティのクラウドサービスに依存することなく、自分のサーバー上にn8nをインストールして運用できるため、データセキュリティや法的コンプライアンスを重視する企業にとって大きな利点となります。
さらに、オープンソースであることにより、柔軟性はほぼ無限大です。必要な機能や連携がまだ存在しない場合でも、自社の要件に合わせたカスタムノードを自ら開発して追加することが可能です。
Difyとは？
Difyは、オープンソースのLLMOps（Large Language Model Operations）プラットフォームであり、生成AI（Generative AI）を活用したアプリケーションの開発と運用をシンプルにするために設計されています。
一言で言えば、「機械学習の専門知識がなくてもAIアプリを構築できる総合ツールキット」です。
Difyの中心となるのは、GPT-4（OpenAI）、Claude（Anthropic）、およびその他のオープンソースLLMなど、複数のLLM（Large Language Model）を統合・管理できる点です。
Difyは、プロンプトの設計、会話コンテキストの管理、そして何よりもAIアプリをKnowledge Base（ナレッジベース）**と統合するための直感的なインターフェースを提供します。
この統合により、AIは社内ドキュメント、製品データ、あるいは企業固有の情報に基づいて質問に回答することができ、精度が高く、信頼性があり、実務に直結したAIアプリケーションを構築できます。
Difyを利用すれば、製品を深く理解したカスタマーサポート用チャットボットや、社内の財務レポートを自動で要約するツールなどを、これまでになく簡単かつ迅速に開発できます。
>>>関連記事：Difyの特徴と始め方
n8nとDifyを統合する方法
この統合プロセスは、基本的に一般的な原則であるAPI（Application Programming Interface）に基づいています。
Difyは外部アプリケーションが、Dify上で構築したAIアプリに対してリクエストを送信し、レスポンスを受け取ることができるようにするAPIエンドポイントを提供しています。
一方、n8nはWebhookを通じて外部からのシグナル（トリガー）を受け取る機能を備えています。
つまり、Difyから送信されるデータやイベントをn8nが受信し、それをきっかけに自動化ワークフローを起動することが可能です。
統合を始める前に、以下の項目を用意する必要があります：
- n8nアカウント：
すぐに始めたい場合は n8n Cloud を利用できます。
または、自社サーバーに self-hosting して完全な管理権限を持つ構成も可能です。 - Difyアカウント：
同様に、Dify Cloud（クラウド版）を利用するか、自分でプラットフォームをデプロイして運用できます。 - Dify上で作成済みのAIアプリケーション：
n8nと連携するためには、あらかじめchatbotやworkflowなどのAIアプリをDify上で作成しておく必要があります。 - DifyのAPI Key：
これはn8nからDifyへリクエストを送信する際の認証に使用される秘密鍵です。
Difyの設定画面（Settings）で取得できます。
この統合プロセスには、深いプログラミングスキルは必要ありませんが、APIの基本的な仕組みやJSONデータ構造への理解があるとスムーズに進められます。
n8nのHTTP RequestノードでDifyのAPIを呼び出す
これは、n8nがDifyに接続し、テキスト解析や質問応答などのタスクを実行させるための最も一般的な方法です。
この手順では、n8n内のHTTP Requestノードを使用します。
HTTP Requestノードは、世界中のほぼすべてのAPIとやり取りできる非常に柔軟なツールであり、DifyのAPIに対してリクエストを送信し、結果（レスポンス）を取得することが可能です。
ステップ1：DifyからAPI情報の取得
Difyアカウントにログインし、連携したいAIアプリを開きます。
メニューから 「API Access」 または 「API Reference」 を選択します。
以下の2つの重要な情報を確認します：
- API Endpoint URL：
これはn8nがリクエストを送信する宛先URLです。
例）https://api.dify.ai/v1/chat-messages - API Key：
「Settings > API Keys」に進み、新しいキーを作成します。
生成されたキーはコピーして安全に保管してください。
ステップ2：n8nでHTTP Requestノードの設定
n8nのワークフロー内で、Triggerノードを追加します。
続いて「HTTP Request」ノードを追加し、設定ウィンドウを開きます。
以下の項目を入力・設定します：
| Authentication | Header Auth |
| Name | Authorization |
| Value | Bearer YOUR_DIFY_API_KEYYOUR_DIFY_API_KEYをステップ1で取得したキーに置き換えます |
| Request Method | POST（データをDifyに送信するため） |
| URL | ステップ1でコピーしたAPI Endpoint URL |
| Body Content Type | JSON |
ステップ3：JSON Bodyの構築
HTTP RequestノードのBodyセクションで、Dify API仕様に基づくJSONデータを作成します。
チャットアプリ用の一般的な例は以下の通りです：
{
"inputs": {},
"query": "{{ $json.userInput }}",
"user": "unique_user_id",
"response_mode": "streaming"
}query：Difyに処理させたい質問やテキストの内容。
例では、n8nの変数式 {{ $json.userInput }} を使って、前のノードのデータを動的に取得しています。
user：エンドユーザーごとに一意のIDを設定。Difyが会話履歴を管理できるようになります。
ステップ4：実行とレスポンスの処理
「Execute Node」をクリックしてテストリクエストを送信します。
成功すると、n8nはDifyからJSON形式のレスポンスを受け取ります。このデータの中にAIの回答が含まれています。
その後、SetノードやCodeノードを使ってJSONから特定の回答を抽出し、Zaloメッセージの送信やデータベース更新など、次のアクションに活用することができます。
Webhookを活用する
Webhookは、HTTP Request方式とは逆方向に動作します。
つまり、Dify内、またはDifyと連携しているシステムでイベントが発生した際に、自動的にn8nへデータが送信され、ワークフローがトリガーされます。
リアルタイム処理が求められるタスクに最適な方法です。
ステップ1：n8nでWebhook Triggerの作成
- n8nで新しいworkflowを作成します。最初のノードとしてTriggerノードを追加します。
- 「Webhook」ノードを選択します。
- n8nはこのworkflow専用のWebhook URLを自動生成します。Test URLとProduction URLの2種類が発行されます。Test URLをコピーして利用します。
ステップ2：システム側でWebhookの設定
Webhookをどこから送信するかによって設定方法は異なります。
Dify自体は、すべてのイベントに対してWebhook送信機能を標準提供しているわけではありませんが、
中間ツールや自作アプリのロジックにWebhook送信を組み込むことで対応可能です。
たとえば、Difyのコミュニティプラグイン「Webhook Plugin」を利用すれば、外部システムからDifyアプリを起動するためのエンドポイント（endpoint）を作成し、さらに結果を別のURL（つまりn8nのWebhook URL）へ送信するよう設定できます。
そのため、送信元システムのWebhook設定画面に、n8nのWebhook URLを貼り付けて設定します。
ステップ3：データの受信とテスト
n8nに戻り、「Listen For Test Event」ボタンをクリックします。これでn8nは受信待機状態になります。
Difyまたは関連システムでWebhookを発火させるアクションを実行します（例：DifyのWebhook endpointにHTTPリクエストを送信）。
設定が正しければ、n8nがデータを受信し、内容が表示されます。
受け取ったデータをSetノードやCodeノードで処理し、先ほどのHTTP Requestノードと同様に自動化フローを展開できます。
n8nとDifyを組み合わせることによるメリット
エンドツーエンドの自動化（End-to-End Intelligent Automation）
最も明確な利点は、エンドツーエンドのインテリジェント自動化を実現できる点です。
従来の自動化は、特定の単一タスクや構造化された処理に限定されがちでしたが、n8nとDifyを組み合わせることで、複数の工程をつなぎ合わせた完全自動のワークフローを構築できます。
全体の自動化プロセスは数秒以内に完了し、人の介入を一切必要としません。これにより、即時かつ正確で、プロフェッショナルな応答が可能になります。
拡張性と柔軟性の向上
市場の変化や顧客のニーズは常に進化しています。硬直的で変更が難しいシステムでは、すぐに時代遅れになってしまいます。
n8nとDifyという2つのオープンソースプラットフォームを組み合わせることで、高い柔軟性と拡張性を持つソリューションを実現できます。
この「ダブルフレキシビリティ」により、現在のニーズに最適化された仕組みを構築しつつ、将来的な要件にも容易に対応できる環境を整えることができます。
コストと時間の最適化
最後にして最も重要な利点は、コストと時間の最適化です。
手作業で繰り返されるタスクを自動化することで、社員の貴重な時間を解放し、
より戦略的でクリエイティブ、そして人間の判断が必要な業務に集中できるようになります。
- 人件費の削減：
データ入力、メール分類、FAQ対応などの単純作業を完全自動化し、
低レベル業務に必要な人員を減らすことができます。 - ソフトウェアライセンス費用の削減：
オープンソースかつセルフホスティング可能なn8nやDifyを利用することで、
複数のSaaSサービスに対する月額利用料を大幅に節約できます。 - 業務効率の向上：
自動化されたプロセスは人間よりも速く、正確で、勤務時間に左右されません。
これにより、生産性と品質の両方を高めることができます。 - 売上の増加：
顧客への応答が迅速かつパーソナライズされることで顧客満足度が向上し、
営業担当者は事務作業から解放され、顧客対応や商談成立に集中できます。
結果として、収益の直接的な向上につながります。
n8nとDifyを組み合わせた実践的な活用例
AI搭載マルチチャネル・チャットボット
これは最も一般的で効果的な活用例の一つです。
従来のようなスクリプト型チャットボットではなく、自然な会話ができるAIアシスタントを作成し、
Facebook Messenger や Webサイトなど、複数のプラットフォーム上でユーザー対応を自動化できます。
ワークフローの流れ
メッセージ受信
ユーザーが企業のFacebook Messengerにメッセージを送信します。
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n8nのトリガー発火
Facebook MessengerがWebhookイベントをn8nのWebhook URLに送信します。
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Difyへの転送と処理依頼
n8nのWebhookノードがメッセージ内容とユーザーIDを受け取り、
HTTP Requestノードを使ってそれらの情報をDifyのチャットボットアプリに送信します。
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AIによるインテリジェント処理（Dify側）
Dify上のアプリは、企業の製品データ・ポリシー・FAQなどを基に質問を分析します。
質問がナレッジベースに存在する場合 → 正確な回答を生成。
在庫確認などのリアルタイム処理が必要な場合 → Dify内で設定された内部APIを呼び出して最新データを取得。
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Dify → n8nへのレスポンス返送
Difyが生成した回答をJSON形式でn8nに返します。
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ユーザーへの返信送信
n8nは受け取った回答をFacebook Messenger経由でユーザーに返信します。
結果
- 24時間365日稼働する自動カスタマーサポートを実現し、
- よくある質問の大半をAIが即時対応、
- サポートチームの負担を軽減しながら、
- 顧客体験（CX）を大幅に向上させることが可能になります。
サポートリクエストの自動分類と転送
どの企業においても、サポートリクエスト（support tickets）を迅速かつ正確に処理することは非常に重要です。
しかし、リクエストを適切な担当部署へ振り分ける作業は時間がかかり、ヒューマンエラーも起こりやすいプロセスです。
n8n × Difyの連携により、この作業を完全自動化することができます。
ワークフローの流れ
リクエストの作成
顧客がサポート用メールアドレス宛にメールを送信、またはHelpdeskシステム（例：Zendesk、Jira）上で新しいチケットを作成します。
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Trigger
n8nが設定されたTriggerノードで、新しいメールまたはチケットの作成を検知します。
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Difyへの転送と分類依頼
n8nがチケットのタイトルと本文を取得し、
テキスト分類に特化したDifyアプリケーションへ送信します。
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AIによる分析（Dify側）
Difyのアプリがリクエスト内容を分析し、以下のように自動分類を行います：
カテゴリ例：技術的な問題（Technical Issue）／支払い関連（Billing）／製品フィードバック（Product Feedback）
優先度例：Low／Medium／High
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分類結果の返却
Difyが以下のようなJSON形式で結果を返します： json { "category": "Technical", "priority": "High" }
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n8nによる自動処理
n8nはDifyからの結果をもとに、次のアクションを実行します：
Helpdeskシステム上でカテゴリと優先度を更新
技術チームにチケットを自動アサイン
Slackの技術チームチャンネルへ詳細情報を通知
結果
- サポートチームの対応スピードが大幅に向上
- 各リクエストが最初から正しい担当者に割り当てられる
- 対応漏れが発生しない
結果として、顧客満足度（CS）とチームの業務効率の両方を高めることができます。
まとめ
n8nとDifyは非常に強力で柔軟なツールですが、企業規模での導入、特に既存の複雑なレガシーシステムとの深い統合を行う場合には、高度な専門知識と豊富な経験が求められます。
そのような場面でこそ、信頼できるテクノロジーパートナーとの連携が何よりも重要になります。
Relipaは、ソフトウェア開発およびデジタルトランスフォーメーション（DX）支援の分野で
長年の実績を持つテクノロジー企業です。
特に日本市場において多くの企業と協業してきた経験を活かし、先進技術とビジネス環境の両面に精通した専門チームが以下の支援を提供します：
- 戦略コンサルティング
現行の業務プロセスを分析し、企業の目標や課題に最適化されたハイパーオートメーション導入ロードマップを設計します。 - 技術実装・統合サポート
n8nとDifyを用いたワークフロー構築・カスタマイズ・統合を専門的に行い、安定性・セキュリティ・スケーラビリティを確保します。 - トレーニングと運用移管
社内チームが新しいシステムを自立的に運用できるよう、操作研修とナレッジ移管を行い、プロジェクトの長期的成功を支援します。
Relipaは、ブロックチェーンなどの先端技術分野にも深い知見を持ち、単なる導入支援にとどまらず、企業の技術革新を包括的にサポートするパートナーとして、御社のビジネスの新たな成長と未来の可能性を共に切り拓きます。
