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n8nとDifyを組み合わせると、具体的に何が作れるのか気になっていませんか？ どちらも人気のAI自動化ツールですが、組み合わせて何ができるのかとなると、イメージが湧きにくいという人は少なくありません。
この記事では、n8nとDifyの組み合わせで作れる代表的な3つ（社内FAQに答えるRAGチャットボット・MCPで複数ツールを動かすAIエージェント・Ollamaを使ったローカルAI自動化）を、仕組みと作り方の概要つきで紹介します。読み終えるころには、自分がまず何から作ればよいかが見えてくるはずです。
n8nとDifyを組み合わせる意味（頭脳×手足）
n8nとDifyは、役割が違うからこそ組み合わせる価値があります。Difyは「AIの頭脳」、n8nは「手足」と考えるとわかりやすいです。
Difyは、チャットボットやRAG（検索拡張生成）アプリをノーコードで作れるAIアプリ開発ツールです。一方のn8nは、400種類以上の外部サービスと連携できるワークフロー自動化ツールです。
つまり、Difyに「考えさせ」、その結果を使ってn8nが「実際の作業を動かす」という分担ができます。この頭脳と手足の組み合わせが、単体では届かない自動化を実現します。
両者の基本的な違いを先に押さえたい人は、別記事「n8nとDifyの違い」もあわせてご覧ください。
組み合わせの基本：n8nからDify APIを呼び出す
3つの活用例に共通する土台が、n8nからDifyのAPIを呼び出す仕組みです。ここを理解しておくと、後の事例がぐっとわかりやすくなります。
Difyで作ったワークフローは、APIとして公開できます。公開すると、ワークフロー実行用のエンドポイント /v1/workflows/run が使えるようになります（出典：Dify公式ドキュメント）。
n8n側の設定はシンプルです。HTTP Requestノードに、DifyのエンドポイントURL・Bearerトークン認証・JSON形式のリクエストボディを指定するだけで呼び出せます。APIキーはバックエンドで一元管理し、外部に漏らさないことが前提です。
具体的な双方向の連携手順は「n8nとDifyの連携」で詳しく解説しています。
作れるもの①：社内FAQに答えるRAGチャットボット
最初の活用例は、社内FAQに自動で答えるRAGチャットボットです。3つの中でもっとも実用的で、最初の一歩におすすめです。
RAGとは、社内ドキュメントやFAQを参照しながらAIが回答する仕組みのことです。DifyはこのRAG機能をノーコードで構築でき、根拠のない回答を減らせます。
組み合わせの流れはこうです。まずDify側で、社内マニュアルを読み込ませたRAGチャットボットを作ります。次にn8n側で、Slackのメンションをトリガーにして、質問をDifyへ送り、生成された回答をSlackへ返します。
この形なら、問い合わせの初動対応を自動化できます。担当者は難しい質問だけに集中でき、対応のばらつきも減らせます。社内ヘルプデスクや問い合わせ窓口の負荷軽減に向いた活用パターンです。
作れるもの②：MCPで複数ツールを動かすAIエージェント
2つ目は、MCPを使って複数のツールをAI自身に動かしてもらうエージェントです。少し新しめのトピックですが、可能性が大きい組み合わせです。
MCP（Model Context Protocol）は、AIモデルに「使える道具」を渡す仕組みです。モデル自身がどの道具を使うかを判断し、必要な操作を実行します（出典：KDnuggets）。
n8nは、既存のMCPサーバーへの接続も、自前のMCPサーバー作成も可能です。ここにDifyのAIを組み合わせると、Difyが「何をすべきか」を考え、n8n側のMCP経由で実際のツールを動かす、という連携が描けます。
この組み合わせの利点は、AIに行動の幅を持たせつつ、使える道具をMCPで絞れる点です。道具を限定することで、想定外の動作や誤作動を抑えやすくなります。決まった手順だけでなく、状況に応じて判断する自動化を作りたいときに向いています。
作れるもの③：Ollamaを使ったローカルAIで無料・社外秘OKの自動化
3つ目は、OllamaでローカルのLLMを動かし、コストと機密性の課題を解決する自動化です。API料金や情報漏えいが気になる人に向いています。
Ollamaは、ローカル環境でLLMを動かせるツールです。クラウドのAPIを使わないため、利用料がかからず、データを社外に出さずに処理できます（出典：Ollama公式 n8n連携）。
構成としては、自前のVPSや手元のサーバーにOllamaを置き、n8nのワークフローから呼び出します。Difyを組み合わせる場合は、Difyのアプリ設計はそのままに、推論の一部をローカルモデルへ寄せる使い方が考えられます。
ただしローカルLLMは、動かすモデルに応じてメモリなどのマシンスペックが必要です。安定して動かすにはVPSの利用が現実的で、サーバー選びが品質を左右します。各サービスの詳細や最新の料金は、公式ページで確認できます。
VPSでの構築手順は「n8nをVPSでセルフホストする方法」「DifyをVPSでセルフホストする方法」で具体的に解説しています。
組み合わせで注意したいポイント
便利な組み合わせですが、つまずきやすい点もあります。事前に知っておくと、無駄な手戻りを防げます。
第一に、APIキーの管理です。n8nからDifyを呼ぶときのキーは、ワークフロー内に直書きせず、認証情報として安全に保管します。
第二に、Difyのバージョン差です。Difyは更新が速く、機能や画面が変わることがあります。古い解説どおりに進めると、設定項目が見つからない場合があります。
第三に、ローカルLLMのスペック要件です。Ollamaで動かすモデルが大きいほど、必要なメモリも増えます。軽いモデルから試し、足りなければVPSのプランを上げるのが安全です。
何から作るか：3つの選び方
3つを紹介してきましたが、最初に作るのは1つで十分です。目的に合わせて選びましょう。
- すぐ実用したいなら①RAGチャットボット：社内FAQの自動化は効果が見えやすく、達成感も得やすいです。
- 新しい技術を試したいなら②MCP連携：AIに判断と行動をまかせる、これからの自動化を体験できます。
- コストや機密が気になるなら③Ollamaローカル：料金ゼロで、データを外に出さずに動かせます。
迷ったら①から始めるのがおすすめです。まずは小さく1つ作り、慣れてから次へ広げていきましょう。
まとめ
n8nとDifyの組み合わせで作れる代表的な3つを紹介しました。最後に要点を振り返ります。
- 社内FAQに答えるRAGチャットボット：もっとも実用的で、最初の一歩に最適
- MCPで複数ツールを動かすAIエージェント：AIに判断と行動をまかせる新しい自動化
- Ollamaを使ったローカルAI自動化：無料で、社外秘データも安全に扱える
どれも、Dify（頭脳）とn8n（手足）の役割分担があってこそ実現します。まずは興味を持った1つを選び、小さく作ってみることから始めてみませんか？ あなたの業務に合う自動化が、きっと見つかるはずです。
最後までお読みいただき、ありがとうございました。
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