Which Better: n8n 対 Dify: AIと自動化のための包括的な比較レポート

n8nとDifyは、いずれも外部リソースとAPIを統合できるプラットフォームですが、その設計目的と応用シナリオは大きく異なります。n8nは主に強力な自動化ワークフロープラットフォームとして機能し、DifyはLLMアプリケーションの開発に特化しています。この詳細な比較レポートでは、これらのツールの違いを深掘りし、特定のニーズに最適なものを判断できるよう支援します。

💡 要点まとめ

• n8nは汎用的なワークフロー自動化に優れており、400以上のアプリ統合と高度なデータ処理を可能にし、AI機能をそのプロセスに組み込むことができます。
• DifyはAIネイティブなアプリケーション開発に特化しており、LLM、RAGパイプライン、AIエージェントの構築とデプロイをノーコード/ローコードで迅速に行うことに焦点を当てています。
• データ主権と柔軟なデプロイメント（セルフホスト）を重視する技術チームにはn8nが適しており、AIアプリケーションの迅速なプロトタイプ作成とクラウドスケーラビリティを求めるチームにはDifyが最適です。

📊 専門家の評価

n8n ⭐️ 8.8
Dify ⭐️ 8.5

比較表

🌍 市場での存在感

n8n: 14,216社以上の企業が利用中、ワークフロー自動化市場で約3.64%のシェア。20万人以上のコミュニティメンバー。 (開発者、自動化エンジニア、ITチーム、技術系プロフェッショナル)

Dify: 活発なオープンソースコミュニティと成長中の開発者エコシステム。AIアプリケーションをビジネスシナリオで必要とするユーザーの90%以上。 (AI開発者、AIアプリケーションプロトタイプ開発者、製品マネージャー、スタートアップチーム)

🗣️ ユーザーの感情

n8n (⭐️ 9.2)

• 👍:

その柔軟性とさまざまなツールをシンプルかつ効率的に統合できる能力。

複雑なワークフロー作成を容易にするビジュアルインターフェース。

オープンソースであることによるカスタマイズ性と活発なコミュニティサポート。

定型業務の自動化とAIエージェントのオーケストレーションにおけるその能力。

• 👎:

自動化に不慣れなユーザーにとって、初期の学習曲線が困難な場合がある。

まれに非常に特定の欠陥が見られるが、多くの場合、新しいアップデートで解決される。

Dify (⭐️ 8.9)

• 👍:

AIアプリ開発の迅速化と、柔軟でLLMに依存しないバックエンドとしての機能。

モデル選択、目標志向のパーソナライゼーションのための微調整、スマート機能の簡単な統合を可能にする。

時間の節約、強力なカスタマイズ性、プライベートデプロイメント、強力なRAG/エージェントオーケストレーション。

AIツールを搭載したワークフローを簡単に作成できる。

• 👎:

ユーザーインターフェースは新しいユーザーには少し難しいと感じられることがある。

クラウドバージョンでは、低い変数サイズ制限、隠し変数注入の欠如、およびコアロジック機能の欠如などの制限。

ドキュメントの拡充と、より多くの教育コンテンツが必要。

フロントエンドオプションが限定的。

📢 最近の更新

n8n:

• すべてのプランでアクティブなワークフロー制限を撤廃し、無制限のワークフロー、ステップ、ユーザーを提供するための料金モデルを刷新しました。
• Gitバージョン管理、SSO、環境、キューモードスケーリングを備えた新しいビジネスプランが導入され、成長中のチームをサポートします。
• n8n 2.0では、セキュリティ強化、信頼性修正、不安定な機能の非推奨化に重点が置かれ、ワークフロー変更を本番環境に適用するためのより安全なパラダイム（公開/保存）が導入されました。
• キャンバスのルック＆フィールが向上しました。
• ネイティブAI機能とAIエージェントの統合を強化しました。

Dify:

• ツールのOAuth認証とマルチクレデンシャル管理をサポートし、より安全で便利なアクセス方法を提供します。
• ワークフローエディターにビジュアルデバッグ機能（関係パネル）と迅速な検索およびナビゲーション機能が追加され、複雑なワークフローのトレーシングが容易になりました。
• LLMノードのプロンプト最適化とコードノードの自動修正のためのAIアシスタントであるスマートプロンプト＆コード修正が導入されました。
• エージェントノードのトークン使用量追跡の精度が向上し、ワークフロー実行エンジンのパフォーマンスと安定性が大幅に改善されました。
• RAGを洗練するための親子検索機能と、ワークフローのエラー管理機能が追加されました。
• 拡張可能なツール、戦略、モデルを可能にするプラグインエコシステムとマーケットプレイスが導入されました。

長所と短所

n8n

✅ 長所:

• ✅ 広範な統合機能: 400以上のアプリとサービスをサポートし、多岐にわたるシステムを接続可能。
• ✅ 高度なワークフロー制御: 強力な条件分岐、データ処理ノード、トリガーにより複雑なビジネスロジックを自動化。
• ✅ 柔軟なデプロイメント: セルフホストオプションを提供し、データプライバシーとコントロールを強化。
• ✅ ローコードとカスタムコード: ドラッグ＆ドロップのUIとカスタムコード（JavaScript/Python）の組み合わせで高い柔軟性。

❌ 短所:

• ❌ 技術的知識が必要: 複雑なAPI統合やJSON処理には技術的専門知識が必要となる場合がある。
• ❌ 学習曲線がやや急: 初期の学習曲線は自動化に不慣れなユーザーにとって困難な場合がある。
• ❌ AI機能はワークフローの一部: AIは主にワークフローの一環として統合され、DifyほどAIネイティブではない。

Dify

✅ 長所:

• ✅ AIネイティブな設計: LLM、RAGパイプライン、AIエージェントの構築に特化。
• ✅ 迅速なAIアプリケーション開発: プロンプトエンジニアリングや視覚的ワークフロー設計により、AIアプリを素早くプロトタイプ作成・デプロイ可能。
• ✅ ノーコード/ローコード: 直感的なドラッグ＆ドロップインターフェースで非技術系ユーザーにもアクセスしやすい。
• ✅ 包括的なLLMサポート: ChatGPT、Claude、Llamaなど、複数のLLMモデルへのネイティブなサポートと管理。

❌ 短所:

• ❌ 汎用的な自動化機能が限定的: n8nと比較して、一般的なビジネスアプリケーションとの統合オプションやワークフロー機能が少ない。
• ❌ デプロイオプションがクラウド中心: 主にクラウドサービスに焦点を当てており、セルフホストオプションは一部に限られる。
• ❌ ドキュメントとコミュニティの成熟度: 比較的新しいプラットフォームのため、ドキュメントやコミュニティサポートは拡大途上。

💰 料金プラン

詳細分析

核となる哲学と設計思想

n8nは汎用的なオープンソースのワークフロー自動化ツールとして機能し、ITおよびデータ自動化のためにアプリケーション、API、サービスを接続するためのノードベースのエディターを使用します。その核となるのは「プロセス自動化」であり、AI機能はOpenAIなどのサードパーティノードを通じて、ワークフローの一部として実現されます。

DifyはAIネイティブなアプリケーション開発プラットフォームです。最小限のコーディングでLLMを搭載したアプリケーションを構築、評価、デプロイするための専用ツールを提供します。その核となるのは「AIアプリケーション開発」であり、AIエージェントの作成とRAGパイプラインの構築に特に焦点を当てています。

ワークフローとAI機能

n8nは、400以上の事前構築済み統合と、手動、スケジュール、Webhook、フォーム送信などさまざまなトリガータイプを提供し、ビジネスプロセス自動化において優位に立っています。AIは、ワークフローの一環としてサードパーティノード（OpenAIなど）を介して実装されます。

Difyは、複数のLLM、組み込みRAG、プロンプトエンジニアリング、および会話型AIエクスペリエンスを作成するために設計された評価ツールをネイティブにサポートするAI中心のワークフローを提供します。しかし、そのワークフロー機能はn8nと比較してトリガーオプションが少ないなど、やや限定的です。

技術的な複雑さと対象ユーザー

n8nは、ワークフローを構築するためのビジュアルなドラッグ＆ドロップインターフェースと、機能を拡張するためのカスタムコードの埋め込みをサポートするローコードプラットフォームです。ただし、複雑なAPI統合やJSON処理には技術的知識が必要となることが多く、自動化エンジニアや開発者に最適です。

Difyは、直感的なドラッグ＆ドロップインターフェースを備えたローコード/ノーコードアプローチを採用しています。これにより、コーディングの専門知識が少ないビジネスユーザーやスタートアップチームでも、AIエージェントやワークフローの作成が容易になります。

デプロイメントとインフラストラクチャ

n8nは、オンプレミスまたはプライベートクラウド環境向けのセルフホストオプションを含む、柔軟なデプロイメントを提供します。これは、厳格なデータ制御とコンプライアンス要件を持つ組織にとって魅力的です。

Difyはクラウド中心であり、一部のセルフホストオプションも提供しています。スケーラブルなAIアプリケーションのデプロイメントとマネージドインフラストラクチャのために最適化されています。Dify PremiumはAWS環境向けのクラウドネイティブエディションも提供します。

購入ガイド

クイック決断ガイド

• システム統合とデータ自動化に焦点を当てる技術チーム ⚙️: n8n。n8nの400以上の統合と高度なワークフロー制御は、多様なシステム間のデータ移動と複雑なプロセス自動化に最適です。
• AIアプリケーションを迅速に構築したい製品マネージャーまたは開発者 🧠: Dify。DifyはLLM、RAG、AIエージェントの構築に特化したAIネイティブなプラットフォームであり、迅速なプロトタイプ作成とデプロイを可能にします。
• データ主権とオンプレミスデプロイメントを重視する組織 🔒: n8n。n8nの柔軟なセルフホストオプションは、厳格なデータ管理とコンプライアンス要件を持つ企業に最適です。
• スケーラブルなAIアプリケーションの展開とマネージドインフラストラクチャを求めるスタートアップ 🚀: Dify。Difyはクラウドファーストの設計とAIアプリケーションのための最適化されたスケーラビリティを提供します。

🔄 代替案

• Make (旧 Integromat): 強力なビジュアル自動化プラットフォームで、n8nと同様に広範なシステム統合と複雑なワークフローロジックを提供します。
• Zapier: 何千ものアプリ間でシンプルな自動化を構築するための、ユーザーフレンドリーな人気のノーコードツールです。
• Flowise: LangChainに基づくAIフローのビジュアル構築に特化したオープンソースツールで、Difyに似たLLMアプリケーション構築機能を提供します。
• Activepieces: n8nの軽量な代替品として位置づけられるオープンソースの自動化ツールで、特にデータ移動や非技術者による操作に適しています。

よくある質問 (FAQ)

n8nとDifyの主な違いは何ですか？

n8nは広範なワークフロー自動化とシステム統合に重点を置いていますが、DifyはLLM、RAG、AIエージェントなどのAIネイティブアプリケーションの開発に特化しています。

どちらのツールがより簡単に使えますか？

Difyはノーコード/ローコードのアプローチと直感的なUIにより、非技術系ユーザーにとってAIアプリを構築するのがより簡単です。n8nはローコードですが、より複雑な統合には技術的知識が必要です。

n8nとDifyはセルフホストできますか？

はい、n8nはオープンソースであり、完全にセルフホスト可能です。Difyもセルフホストオプションを提供していますが、主にクラウドベースのプラットフォームです。

両方のツールを一緒に使うことはできますか？

はい、両方のツールは相互に排他的ではなく、APIを通じて統合することが可能です。n8nをバックエンドのビジネスロジック処理に、DifyをフロントエンドのAIインタラクションに集中させることができます。

結論

n8nとDifyは、デジタル変革のジャーニーにおいて異なるが補完的な役割を果たします。n8nは、その幅広い統合、柔軟なデプロイメントオプション、および堅牢なワークフロー自動化機能により、複雑なビジネスプロセスを自動化し、既存のシステムを接続したい技術チームにとって優れた選択肢です。一方、DifyはAIネイティブなアプリケーション開発に特化しており、LLM、RAG、AIエージェントの迅速な構築とデプロイを目指す企業や開発者にとって最適なプラットフォームです。最終的な選択は、あなたの組織の主要な目標、技術的専門知識、およびデータ管理要件に深く依存します。汎用的な自動化とデータプライバシーが最優先事項であればn8nが優位に立ち、AI主導のイノベーションと迅速なAIアプリ開発が目標であればDifyが輝きます。多くの企業にとって、両方を統合することで、それぞれの強みを最大限に活用する、最も強力なソリューションが提供される可能性があります。

🔗 公式リンク

• n8n 公式サイト
• Dify 公式サイト

執筆: WhichBetter Editorial Team

📚 参考文献

この記事のデータは以下の信頼できる情報源からまとめられています：

• vocus.cc
• www.voai.ai
• www.cyprien.io
• www.gptbots.ai
• medium.com