こんにちは！ADWAYS DEEEでシニアテクニカルマネージャーをしている呉です。
大変ご無沙汰していました!なんと、ちゃんとしたブログ更新は約3年ぶり…。
さて、最近改善チームから打診があり、ワークフロー自動化ツール「n8n」を使い始めました。
今回はその使い始めた経緯や活用方法、実際に使ってみて分かった良い点・課題点などをご紹介したいと思います。
n8nを使い始めたきっかけ
別チームから「n8nを使ってみたい」という打診がありました。
n8nはオープンソースのワークフロー自動化ツールということで、まずは試しに使ってみることにしました。
今までRPAツール、Zapier、Embulk、TROCCOなど、様々な自動化・データ連携ツールを使ってきました。
RPAはブラウザ操作の自動化、Zapierは各種SaaS間の連携、Embulk/TROCCOはデータパイプライン構築といった具合に、
それぞれのツールには特定の用途や得意分野がありました。
そんな中でn8nを触ってみて感じたのは、その柔軟性と汎用性の高さです。
n8nの中で色々なアプリケーションやサービスを組み合わせて、ノーコードでワークフローを構築していく。
既存ツールの延長としても使えますし、より柔軟な組み合わせも可能になる点が新鮮でした。
n8nとは
n8nは以下のような特徴を持つワークフロー自動化ツールです。
- オープンソースのワークフロー自動化ツール
- ノーコードでワークフローを作成できる
- 400以上のサービス・アプリとの連携が可能
- セルフホスティングも可能
詳細は公式サイトをご覧ください。
n8nの用途案
n8nを使うことで、様々な用途に応用できると考えています。
監視・モニタリング系
Gmail、Slack、AIなどを組み合わせることで、カスタムの監視アプリケーションを作成できます。
活用案:レガシーシステムのエラーログ監視の自動化
現在、一部のレガシーシステムではエラーログがメールで送信される仕組みになっています。
本来であれば監視ツールへの移行が望ましいのですが、様々な事情から実現できていない状況です。
現状は人間がメールを目視で監視し、クリティカルなエラーをチェックしていますが、
以下のような課題があります:
- チェックの抜け漏れが発生する
- 人的リソースが割かれる
- 夜間・休日の対応が困難
そこでn8nを使って以下のようなワークフローを構築できないか検討しています:
- Gmailノードで定期的にエラーログメールを取得
- AIノード(Claude/ChatGPT等)でログ内容を分析
- システムクリティカルなエラーのみをSlackに通知
このワークフローが実現できれば、人間による目視チェックの負担を減らしつつ、
重要なエラーの見逃しを防ぐことができると考えています。
自然言語でのDBクエリ
AIを活用して、自然言語からデータベースクエリを生成するワークフローも構築してみました。
実際に作ってみた感想
最初は遊び心から始めたのですが、実際に作ってみると新鮮な体験でした。 自然言語でデータベースと会話できるというのは想像以上に便利です。
精度について
単一テーブルでの簡単な問い合わせの場合は、比較的精度高く回答できました。
一方で、以下のようなケースではうまく回答できないこともありました:
- 複数テーブルを跨ぐクエリ
- 複雑な結合条件を含む問い合わせ
- ビジネスロジックが複雑なクエリ
精度向上のための工夫
クエリ生成の精度を上げるため、以下のような試行錯誤をしました:
- DB定義(テーブル構造、カラム名)をAIに提供
- 各カラムの意味や用途の補足情報を追加
- サンプルクエリをプロンプトに含める
最終的に作成したワークフローは以下のような構成になりました。
このワークフローは大きく2つの流れで構成されています:
1. 初期化フロー（上部）
- ワークフロー実行時にカラム説明（日本語の補足情報）を取得
- Vector Storeにスキーマ情報を保存（RAG用）
2. チャット応答フロー（下部）
- Slackからのメッセージを受信
- AI Agentがチャット履歴、テーブル定義、テーブル情報を参照
- 自然言語をSQLクエリに変換して実行
- 結果をSlackに返信
AI Agentには以下のツールを提供しています:
- DB Schema and Tables List取得
- Table Definition取得
- クエリ実行
- RAG情報取得（Vector Storeから関連情報を検索）
これにより、AIが必要に応じてDB構造を確認しながら、適切なクエリを生成できる仕組みになっています。
プランの紹介と選定理由
n8nには複数の課金プランがあります。
- 無料プラン（Self-hosted）- 個人利用向け
- Starter（Cloud）- 小規模チーム向け
- Pro（Cloud）- チーム・組織向け
- Business（Self-hosted）- セルフホスト有料版
- Enterprise（Cloud / Self-hosted）- 大規模組織向け
現在、Cloud版のn8n ProとSelf-hosted版（無料版）の両方を試験的に運用しています。
Cloud n8n Proのメリット・デメリット
メリット
- アカウント運用ができる（プロジェクトやワークフロー、細かい設計の共有が可能）
- インフラ管理が不要
- 常に最新バージョンが利用できる
デメリット
- ライセンス費用が高い
- セキュリティのコントロールがしづらい
- 機密情報を扱う場合に制約がある（注意が必要）
Self-hosted（無料版）のメリット・デメリット
メリット
- 無料で使える
- セキュリティのコントロールがしやすい
- データを自社環境内で管理できる
デメリット
- アカウント運用ができない（小規模チームであれば共通アカウントでカバー可能）
- 運用コストがかかる（バージョンアップ対応、サーバ費用等）
- インフラ管理の手間が発生する
現在は両者を比較検証しながら、用途に応じた最適なプラン選定を進めています。
将来的には、Self-hosted版でもアカウント運用が必要になった場合、Businessプランの導入も検討しています。
使ってみた感想
実際にn8nを導入・運用してみて感じたことをまとめます。
n8nの良かった点
- ノーコードで柔軟なワークフローが作れる
- セルフホスティングで自由度が高い
- コミュニティが活発
学習コストについて
n8nには400以上のノード(連携サービス)があり、最初はどのノードを使えば良いか戸惑うことがあります。
また、公式ドキュメントはエンジニア向けの内容が中心で、非エンジニアにとっては学習コストが高い印象です。
学習コストを下げるAI支援ツール
この学習コストの課題に対して、AIを活用したツールがいくつか登場しています。
1. MCP（Model Context Protocol）対応
n8nにはMCPサポートがあり、ClaudeやCursorと組み合わせることで自然言語でワークフローを作成できます。
MCPを使うことで、例えば以下のようなことが可能になります:
- 自然言語でワークフローの作成・編集を指示
- AIがn8nのAPIを通じてワークフローを自動生成
- 複雑なノード設定もAIが補助
実装にはn8n-mcpを利用できます。
2. Vibe n8n
Vibe n8nは、Chrome拡張機能として提供されているAI支援ツールです。
主な特徴:
- 自然言語からワークフローを自動生成
- n8n.io、n8n.cloud、セルフホスト版すべてに対応
- ワンクリックでn8nにインポート可能
- 無料で利用可能
ブラウザから手軽に使えるため、導入の敷居が低い点が魅力です。
3. AI Workflow Builder（n8n公式）
n8n公式が提供するAI Workflow Builder（ベータ版）も利用可能です。
主な特徴:
- n8n公式が提供する機能（Version 1.115.0以上必要）
- 自然言語からワークフローを生成
- n8nプラットフォームに統合されている
- ベータ版として提供中（2025年10月時点）
これらのAI支援ツールにより、エンジニアに限らずワークフロー作成がしやすくなり、 ノーコードツールの敷居がさらに下がることが期待できます。
セルフホスティング時の注意点
セルフホスティングで運用する場合、以下の点に注意が必要です。
暗号化キーの設定
環境変数で暗号化キー(N8N_ENCRYPTION_KEY)を明示的に設定しないと、起動のたびに新しいキーが生成されてしまいます。
その結果、過去に作成した認証情報などの暗号化データが復号できなくなり、実質的にデータが消失してしまいます。
必ず.envファイルや環境変数で固定の暗号化キーを設定しておくことをおすすめします。
アップデートの頻度
n8nは開発が活発で、アップデートが頻繁にリリースされます。
新機能やバグフィックスが追加される一方で、セルフホスティング環境では自分でアップデート対応をする必要があります。
AIを組み込む際の注意点
n8nはAIと組み合わせることで非常に強力になりますが、
すべてを自動化すべきではないと考えています。
AIには判断ミスや予期しない動作のリスクがあるため、
どこまでを自動化し、どこで人間が判断するかのラインを明確にすることが重要です。
例えば、以下のような操作については特に慎重な判断が必要です:
- データベースへの書き込み権限
- 本番環境への自動デプロイ
- 外部サービスへのデータ送信
便利さとリスクのバランスを考えながら、段階的に自動化範囲を広げていくことをおすすめします。
おわりに
n8nを使い始めてみて、ワークフロー自動化の可能性が大きく広がりました。
レガシーシステムの監視自動化や、自然言語でのDBクエリなど、
従来のツールでは実現が難しかった用途にも対応できる柔軟性が魅力です。
特にMCP対応により、AIと組み合わせることで学習コストを下げられる点は、
今後のノーコードツールの方向性として非常に期待できます。
一方で、セルフホスティング時の設定やセキュリティ、
特にAIを組み込む場合の自動化範囲については、慎重な判断が必要です。
現在、Cloud版とSelf-hosted版の両方を試験運用していますが、
今後も実際に使いながら、チーム・個人での最適な活用方法を模索していきたいと思います。
また、新たな活用事例や知見が得られた際には、改めて記事として共有していく予定です。
最後までお読みいただき、ありがとうございました。
