Difyとn8nの違いは?社内AIと業務自動化の目的別の選び方
Difyとn8nを選ぶときは、機能の数より「利用者に何を渡すのか」を先に決めます。社内資料に答えるチャット画面を中心に考えるならDify、複数のシステムをまたぐ処理の流れを中心に考えるならn8nが比較の出発点になります。ただし両者の機能には重なりがあり、用途だけで機械的に決まるものではありません。
まず作りたいものを一行で書く
「AIを使いたい」では比較できません。「総務の規程を根拠付きで回答する窓口」「受信した問い合わせを分類して担当者へ通知する仕組み」のように、入力・出力・利用者を決めます。
| 比較する観点 | Difyで確認する点 | n8nで確認する点 |
|---|---|---|
| 中心となる成果物 | AIアプリ、対話、ナレッジ活用 | システム間の処理と連携 |
| 社内資料の利用 | 取り込み、検索、回答の調整 | 資料の取得先とAI処理の接続 |
| 実行のきっかけ | 対話やアプリへの入力 | イベント、定期実行、外部入力 |
| 運用 | 資料更新、モデル・回答品質 | 認証更新、失敗処理、再実行 |
| 費用 | 契約、モデル、保存・検索 | 契約、実行量、外部サービス |
これは選定の観点であり、特定プランの全機能を保証する表ではありません。必要な接続、認証、監査の条件は公式案内と試用で確認します。
同じ業務を使って比較する例
架空の問い合わせを三件用意します。通常の質問、資料に答えがない質問、担当部署が曖昧な質問です。「回答文の質」だけでなく、正しい担当者に届くか、止まったときに気づけるかまで見ます。
人が対話しながら根拠を調べる部分が中心なら、Dify側で質問と回答を改善します。メール受信後に台帳へ登録し、担当者へ通知する処理が中心なら、n8n側で分岐と例外処理を整理します。
組み合わせるのは接続の責任者を決めてから
n8nで情報を取得し、DifyのAIアプリへ渡し、結果を承認待ちの一覧へ戻す構成も考えられます。ただし管理する環境、認証、ログ、費用が増えます。片方で要件を満たせるなら、初期段階で二つ使う必要はありません。
組み合わせる場合は、受け渡す項目、処理の識別ID、タイムアウト、再試行、二重登録の防止を決めます。「途中まで成功した」実行を最初からやり直すと、同じ通知や記録が重複する場合があります。
月額料金だけで比べない
契約料に加え、モデルAPI、データ保存、ホスティング、運用担当者の時間を見積もります。セルフホストでも、保守・監視・更新・バックアップの作業は残ります。外部モデルを使うならデータが外へ送られる経路も確認します。
実行量が通常の三倍になった場合の見積もりを作り、上限や通知を設定できるかを確認すると、使い始めた後の判断がしやすくなります。正確な料金は契約時の公式価格で確認してください。
よくある質問
ノーコードなら開発担当者はいりませんか?
小さな試作は始めやすくても、認証、権限、障害、データ連携の責任者は必要です。操作画面が分かりやすいことと、運用を任せきりにできることは別です。
どちらが高性能ですか?
一律には決まりません。対象業務の正確さ、処理時間、運用負担で評価します。提供会社の比較ページは自社製品の視点を含むため、両方の公式資料で確認します。
ZETTAiに相談する前に
必要な会話機能、業務連携、承認箇所を分けて整理してください。ZETTAiのAIエージェント開発・導入支援について、Difyとn8nの役割分担や試作範囲を相談できます。各製品への対応可否はご相談時に確認します。
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参考資料
製品情報の確認日:2026年10月22日。利用時は対象プラン・バージョンの公式案内も確認してください。