「n8nで自動化した。でも現場が使ってくれない」
homulaは、エンタープライズ企業向けにAIエージェントの戦略策定・PoC・実装・運用・内製化までを一気通貫で支援するAIインテグレーターです。累計調達3.2億円の資金基盤のもと、5日間のブートキャンプで業務棚卸しからプロトタイプ構築・ROI試算までを完結させる短期集中型の導入支援を提供しています。
2025年を通じて、多くの企業がn8nやDify、Microsoft Copilot Studioといったプラットフォームを導入し、業務自動化の「エージェント化」を試みてきました。n8nはGitHub Stars 17.7万超、エンタープライズ顧客約3,000社を抱え、2025年10月にはシリーズCで1.8億ドルを調達し評価額25億ドルに到達しています。Difyも13.1万Starsを記録し、オープンソースのAIアプリケーション基盤として広く採用されています。
しかし、ツール導入後に多くの企業が直面する現実があります。Gartnerの予測によれば、エージェント型AIプロジェクトの40%以上が2027年までに中止される見込みです。その主因はコスト超過、スケーリングの複雑さ、そして予期せぬリスクにあります。
homulaのエンタープライズ導入支援の現場でも、繰り返し耳にするのは同じ悩みです。「n8nでワークフローを組んだが、作った本人以外が触れない」「Difyでエージェントを構築したが、現場に展開しようとすると権限管理が追いつかない」。これらの問題の根本には、「ワークフロー設計」と「業務知識」という本来異なるものを、1つのツールに詰め込もうとしている構造的な設計ミスがあります。
2025年末、Anthropicが開発・公開したAgent Skills（SKILL.md）というオープン標準が、この構造を分離する鍵として急速に普及しました。skills.shレジストリには既に4,257以上のスキルが登録され、1日あたり約147件が新規公開されています。Claude Code、Cursor、GitHub Copilot、OpenAI Codex、Kiroなど20以上のプラットフォームが対応済みです。
本記事では、「業務要件を整理した後、それをn8nのようなワークフローに落とし込むべきか、SKILL.mdで実装すべきか」という現場の判断を体系化するフレームワークを提示します。
3つのレイヤーが解決する課題はそれぞれ異なる
まず前提を整理します。n8n/DifyとAgent Skills（SKILL.md）は同じ課題を解決するものではありません。さらにMCP（Model Context Protocol）も含めると、AIエージェントのスタックは3つの異なるレイヤーで構成されます。
SentryのCEO David Cramerは、この関係を「Skillsは料理の仕方を教え、MCPは調理器具を提供する」と表現しています。Anthropicの公式ドキュメントも「何かへのアクセスが必要ならMCP、やり方を説明するならSkills」と明示しています。そしてn8n/Difyは「何をどの順序でやるか」を制御するオーケストレーション層であり、MCPともSkillsとも異なる役割を持ちます。
図1: AIエージェント・スタックの3層構造 — オーケストレーション（制御）、Agent Skills（知識）、MCP（接続）はそれぞれ異なる課題を解決する
この3層構造を理解すると、「n8nかSkillsか」という問いの立て方自体が間違いであることが分かります。正しい問いは「この業務要件のうち、どの部分をワークフローで制御し、どの部分を知識としてパッケージ化すべきか」です。
5つの問いで実装先を決める — 判断フレームワーク
業務要件の整理・要件定義が完了した後、以下の5つの問いに順番に答えることで、各機能をどのレイヤーに実装すべきかが明確になります。
問い①: 実行のトリガーは何か
「毎週月曜9時に実行」「Slackに特定のメッセージが投稿されたら起動」「Webhookを受信したら処理開始」——このような外部イベント起点の自動実行が求められる場合、それはワークフローの領域です。n8nは500以上のネイティブ連携を持ち、スケジュール・Webhook・メール受信・DB変更など多様なトリガーに対応しています。
一方、「経費精算のやり方を教えて」「このデータを部門別に集計して」のようにユーザーが自然言語で指示し、その都度AIが判断して実行する場合は、Agent Skillsの領域です。スキルはユーザーの指示をトリガーとして、AIエージェントが動的に手順を組み立てます。
問い②: 処理フローを事前に定義できるか
条件分岐を含めて「こう来たらこう処理する」をすべて設計図として描ける場合、それはワークフローで実装すべきです。n8nのIF/SWITCHノードやエラーハンドリング機能を活用すれば、確定的な処理パイプラインを視覚的に設計できます。
しかし、入力の内容や文脈によって処理手順が大きく変わる場合——たとえば「この案件の契約書をレビューして、問題点を指摘して」のようなタスク——は、事前にすべてのパスを定義することが現実的ではありません。この場合、判断基準やベストプラクティスをSKILL.mdとしてパッケージ化し、AIエージェントに「教える」 方が適切です。
問い③: 作る人と使う人は同じか
n8nのワークフロー設計には、API連携やJSONデータ構造の理解、エラーハンドリングの設計能力が求められます。n8nコミュニティでは「IF/SWITCHノードが絡み合い、1箇所変えると3箇所壊れる（Spaghetti Monster問題）」という報告が繰り返し上がっています。2,045ユーザー規模での管理画面のパフォーマンス劣化も報告されており、大規模組織での運用には工夫が必要です。
つまりn8nは作る人＝ある程度の技術リテラシーを持つパワーユーザーが前提です。社内の全員にワークフロー設計を求めるのは現実的ではありません。
Agent Skillsのアプローチは異なります。社内ビルダー（DX推進室やIT部門リーダー）がSKILL.mdを作成し、現場ユーザーはAIエージェント経由で自然言語で利用するという役割分離が可能です。これにより「n8nを全員に使わせる」必要がなくなります。
問い④: 変更頻度と変更者は誰か
ワークフローの変更には、ノードの接続変更やテスト実行が伴います。IT部門やワークフロー担当者が対応することになるでしょう。
一方、SKILL.mdはMarkdownファイルです。業務手順の変更は、テキストエディタでの修正とGit commit/pushで完結します。業務に精通した担当者が直接更新できるため、「ITに依頼して変更を待つ」というボトルネックが発生しません。業務ルールが頻繁に変わる領域では、この更新の容易さが運用コストに大きく影響します。
問い⑤: 同じ知識を複数のツールで使うか
n8nで構築したワークフローは、基本的にn8n内で完結します。同じロジックをDifyやClaude Codeでも使いたい場合、再実装が必要です。
Agent Skillsはオープン標準です。一度作成したSKILL.mdは、Claude Code、Cursor、GitHub Copilot、VS Code、OpenAI Codex、Kiroなど複数のプラットフォームでそのまま利用できます。業務知識を「Write Once, Use Everywhere」で運用したい場合、Skills一択です。
以下の表に判断基準をまとめます。
| 判断基準 | ワークフロー（n8n/Dify） | Agent Skills（SKILL.md） |
|---|---|---|
| 実行トリガー | スケジュール・Webhook等の外部イベント | ユーザーの自然言語指示 |
| 処理フロー | 事前に全パスを定義可能 | 入力に応じて動的に変化 |
| 作成者 vs 利用者 | 同一（パワーユーザー） | 分離（ビルダーが作成、現場が利用） |
| 変更方法 | フロー図の修正＋テスト実行 | Markdownテキストの編集＋Git push |
| ポータビリティ | ツール内で完結 | 20以上のプラットフォームで再利用可能 |
具体例: 経費精算業務での使い分け
理論だけでは判断しにくいため、1つの業務を題材に「ワークフロー部分」と「Skills部分」の分解を示します。
ワークフローで実装すべき部分（n8n）
経費精算業務には「毎月末に必ず実行される」定型処理があります。
- トリガー: 毎月25日 9:00にスケジュール起動
- データ取得: 経費管理SaaSからAPI経由で当月分の申請データを一括取得
- 金額チェック: 10万円以上の申請を自動フラグ付け
- 承認ルーティング: 金額帯に応じて承認者を振り分け（部門長 / 経理部長 / CFO）
- 通知: 承認依頼をSlackの該当チャネルに自動投稿
これはIF/SWITCHノードで条件分岐を定義でき、毎月同じフローが実行される確定的なパイプラインです。n8nの得意領域です。
SKILL.mdで実装すべき部分（Agent Skills）
一方、このワークフローの「中身」には業務知識が必要です。
- 部門コードの判定ルール: 「営業部の出張旅費は61100、マーケティング部のイベント費用は64200」といった勘定科目の割当基準
- 海外出張の為替レート適用ルール: 「出張開始日の前営業日のTTSレートを適用。ただし1週間以上の出張は週次平均レートを使用」
- 例外処理の判断基準: 「交際費が5万円を超える場合は相手先・人数・目的の3点を確認。役員を含む場合は別途承認を取得」
- レポートフォーマットのベストプラクティス: 「部門別集計表は金額降順、前月比増減率を付記。10%以上の増減がある場合はコメントを付す」
これらは入力内容によって判断が変わり、事前にすべてのパスを定義することが不可能です。さらに、経費精算だけでなく、予算策定や決算処理など他の業務でも同じ知識が参照される可能性があります。SKILL.mdとしてパッケージ化すれば、n8nのワークフローからもClaude Codeからも同じ知識を利用でき、ルール変更はMarkdownの修正だけで全環境に即座に反映されます。
判断に迷ったときのシンプルな基準 ——「フローチャートに描けるか」を自問してください。描けるならワークフロー、描けないならSkillsです。両方に該当する業務は、フロー部分をn8nで、知識部分をSKILL.mdで実装し、ワークフローからSkillsを参照する設計が最適です。
n8n/DifyがAgent Skillsを取り込み始めている
「ワークフローとSkillsの両方を使う」という設計パターンは、理論的な提案ではなく業界全体の方向性です。オーケストレーションツールの主要ベンダーは、Agent Skillsという知識層の標準化を認識し、自社プラットフォームへの統合を進めています。
n8n: コミュニティ主導のSkills統合要求
n8nのコミュニティフォーラムでは「n8nエージェントにAgent Skillsを使用できるようにする」というfeature requestが投稿されています。その動機は明確で、「システムプロンプトのサイズと複雑さが制約要因になっている」「段階的開示（Progressive Disclosure）によるコンテキストウィンドウの最適化が必要」という実運用上の課題が背景にあります。
Dify: マーケットプレイス経由の先行統合
DifyではSKILL.md対応プラグインが既にマーケットプレイスに登場し、3,500件以上のインストールを記録しています。コア機能としてのAgent Skills対応も「新しいツールプロバイダタイプとしてAgent Skillsサポートを追加する」というfeature requestがGitHubに提出されています。
LangChain/LangGraph: 公式レベルの仕様採用
LangChainは公式ドキュメントで「Deep agent skillsはAgent Skills仕様に準拠する」と明記し、SKILL.mdフォルダ構造と段階的開示の仕組みをLangGraph実装内で提供しています。これは最も進んだ統合例と言えます。
Microsoft Copilot Studio: 暗黙的な層分離の承認
Microsoftは、Copilot Studio内で「単一ターンの単純な操作にはフローを、複雑でマルチターンな操作にはプロコードによるスキルを推奨」するガイドラインを公開しています。これはオーケストレーション層（Copilot Studio）が知識層（Skills）を制御するという階層構造を公式に認めたものです。
この動向は「n8n/Difyを捨ててSkillsに移行する」という意味ではありません。むしろ逆で、ワークフローツールの中からSkillsを参照できる仕組みが整いつつあるということです。既存のn8n/Dify資産を活かしながら、業務知識をSkillsとして外部化する——この「ハイブリッド設計」が2026年のエンタープライズ・スタンダードになりつつあります。
企業展開のボトルネックを解消する「役割分離」設計
n8nやDifyの組織展開が行き詰まる根本原因は、全員にワークフロー設計を求めていることにあります。Difyのオープンソース版ではRBACが「固定ロール」のみで粒度の細かい権限管理ができないことや、n8nのエンタープライズ版でもカスタムロール作成にはライセンスが必要であることが報告されています。
解決策は、人を変えるのではなくアーキテクチャで役割を分離することです。
図2: ペルソナ別の関わり方 — 社内ビルダーがワークフローとSKILL.mdの両方を設計・保守し、現場ユーザーは自然言語インターフェースで利用する
この設計パターンでは、n8nの技術的な複雑さは社内ビルダーの中に閉じ込め、業務知識はSKILL.mdとして外部化します。現場ユーザーはスキルパックが「装着」されたAIエージェントに自然言語で指示するだけです。n8nのワークフローは裏側で動くパイプラインとして機能し、ユーザーが直接触れる必要はありません。
コンテキスト管理: トークン経済学の観点
ワークフローとSkillsの使い分けには、コスト面での合理性もあります。
SentryのCEO David Cramerは、SentryのMCPサーバーが常時オン状態で約14,000トークンを消費していることを指摘しています。n8nのコミュニティでも「システムプロンプトのサイズが制約要因になっている」「コンテキストウィンドウの過負荷」が課題として報告されています。
Agent Skillsの段階的開示（Progressive Disclosure）は、この問題に対する構造的な解決策です。
- ステップ1（カタログ）: エージェント起動時、各スキルのメタデータ（名前・説明）のみをロード。1スキルあたり約50-100トークン
- ステップ2（アクティベーション）: ユーザーの指示に基づき、必要なスキルのSKILL.md本文のみをロード
- ステップ3（実行）: さらに必要な参照ファイル（テンプレート、コード例等）を個別にロード
従来の「全ツール定義を事前にロードする」方式では、58個のツール定義だけで約55,000トークンを消費していました。段階的開示によりコンテキスト消費を90%以上削減できるため、大規模な業務知識を持つエンタープライズ環境ほどスキルベースの設計が経済合理的です。
静的ワークフロー vs 動的エージェント — どちらが「正解」か
ここまでの議論を踏まえ、2つのアプローチの特性を改めて整理します。
| 比較項目 | 静的ワークフロー（n8n/Dify） | 動的エージェント（Skills駆動） |
|---|---|---|
| 予測可能性 | 高い（定義された通りに動く） | 中〜低（LLMの推論に依存） |
| 柔軟性 | 低い（例外をすべて事前定義する必要がある） | 高い（未知の入力にもスキルを組み合わせて対応） |
| 保守方法 | フロー図の修正＋テスト実行 | Markdownの更新＋Git push |
| 主な用途 | 定型データ転送、定時バッチ処理、確定的な承認フロー | 意思決定を伴う調査、文書レビュー、複雑な分析 |
| デバッグ | ノード単位で視覚的に可能 | トレースツールによる推論過程の分析が必要 |
| 利用者の前提 | ワークフロー設計スキルが必要 | 自然言語で指示できれば利用可能 |
重要なのは、どちらか一方を選ぶ必要はないということです。多くのエンタープライズ業務では、確定的な処理フローの中に判断を伴うステップが混在しています。n8nのワークフローが処理パイプラインを制御し、判断が必要なステップではSKILL.mdに定義された業務知識を参照する——このハイブリッド設計が、2026年のエンタープライズ実装における最も現実的なアプローチです。
Agent Skillsのセキュリティリスクも考慮が必要です。2026年2月、ClawHubに登録された2,857スキルの監査で341件（約12%）に悪意あるコードが検出される「ClawHavoc」事件が発生しました。エンタープライズ環境では、外部スキルの利用にセキュリティレビュー・暗号署名検証・サンドボックス実行を義務付けるガバナンス設計が不可欠です。
「要件定義」から「実装判断」までの実践ステップ
最後に、業務要件の整理から実装先の決定までの具体的な手順をまとめます。
Step 1: 業務フローの棚卸し
対象業務の全ステップを洗い出し、各ステップを「確定的処理」と「判断を伴う処理」に分類します。
Step 2: 5つの問いによる振り分け
本記事の判断フレームワークに従い、各ステップの実装先を決定します。多くの場合、1つの業務内でワークフロー部分とSkills部分が混在します。
Step 3: 知識のSKILL.md化
Skills側に振り分けられた業務知識を、SKILL.md形式でパッケージ化します。最初の候補は「AIに何度も同じ説明をしている」と感じる知識です。繰り返し性、クロスプロジェクト性、安定性、マルチユーザー性——この4条件を満たすものから着手します。
Step 4: ワークフローからのSkills参照設計
n8nのワークフローからSKILL.mdの知識を参照する連携設計を行います。MCP経由でスキルパックを呼び出す構成が標準的なパターンです。
Step 5: ガバナンス設計
SKILL.mdのバージョン管理（Git）、セキュリティレビュープロセス、組織内配布のRBAC、監査ログの設計を行います。ワークフローの権限管理とスキルの権限管理は別レイヤーで統制することが推奨されます。
homulaの使い分け支援
homulaは、特定ツールに縛られないコンポーザブルAIアーキテクトとして、n8n・Dify・LangGraph等のオーケストレーションツールとAgent Skillsの最適な組み合わせ設計を支援しています。
「業務棚卸しは終わったが、実装先の判断で迷っている」「n8nを導入したが現場展開に行き詰まっている」「SKILL.mdの作成プロセスを知りたい」——こうした課題を抱える企業に対して、3-5日のブートキャンプ形式で業務棚卸し・アーキテクチャ設計・プロトタイプ構築・ROI試算までを完結させるプログラムを提供しています。
FAQ
Q. Agent Skillsは開発者向けの技術で、非エンジニアには関係ないのでは？
SKILL.mdの作成には技術リテラシーが必要ですが、これは社内ビルダー（DX推進室やIT部門リーダー）の役割です。現場ユーザーはSKILL.mdの存在を意識する必要はなく、AIエージェントに自然言語で指示するだけで、スキルに定義された業務知識が自動的に適用されます。
Q. 既にn8nで大量のワークフローを構築済みの場合、移行コストが心配です。
n8nの既存ワークフローを捨てる必要はありません。推奨されるアプローチは、ワークフローの中に埋め込まれている「業務知識（プロンプト内の指示、条件分岐のビジネスルール等）」を段階的にSKILL.mdとして外部化することです。ワークフローの制御フロー自体はn8n内に残ります。
Q. n8nとDifyのどちらを使うべきですか？
別の視点から回答します。n8nは汎用的なワークフロー自動化（500以上のSaaS連携、多様なトリガー）に強く、DifyはLLMを中心としたAIアプリケーション構築（RAG、チャットボット）に強いプラットフォームです。詳しい比較はDifyとn8nの違いを徹底解説をご参照ください。
Q. Agent Skillsのセキュリティは大丈夫ですか？
2026年2月のClawHavoc事件（悪意あるスキルの大量検出）を受け、エコシステム全体でセキュリティ強化が進んでいます。エンタープライズ環境では、外部スキルの利用禁止またはセキュリティレビュー義務化、scripts/ディレクトリの実行制限、Git管理による変更追跡を推奨します。homulaのAgens Controlは、WAF/DLP/5年監査ログ/RBACによるエンタープライズ統制を提供しています。
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