Difyとn8nの違いを徹底解説！AIワークフローツール比較ガイド【2025最新版】

AIワークフローツール選定で見落とされがちな「設計思想の違い」

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。日々の技術選定支援の中で、「Difyとn8nのどちらを採用すべきか」という相談を多く受けます。

AI技術の進歩とともに、業務の自動化や効率化を実現するワークフローツールへの注目が高まっています。その中でも特に注目を集めているのがDifyとn8nです。一見似たようなツールに見えますが、実は設計思想や得意分野が大きく異なります。

2025年現在、日本のAIワークフロー市場ではDifyが先行して導入されていますが、グローバル市場ではn8nが圧倒的な成長を見せています。n8nの月間訪問者数は750万人に達し、Difyの180万人を大きく上回っています。

本記事では、両ツールの本質的な違いを7つの評価軸で整理し、自社の要件に応じた選定指針を提示します。

DifyとN8nの基本的な位置づけ

カテゴリとしては、Difyは元々生成AIノーコードアプリケーション基盤、n8nはiPaaS（Integration Platform as a Service）として生まれました。昨今、Difyの外部サービス接続機能の拡充や、n8nの生成AI対応が進み、両者は急速に接近しています。しかし、機能面での特徴は依然として大きく異なります。

結論を先に述べると、「チャットやRAGなどの対話型AIアプリ」を作るならDify、「業務自動化などのワークフロー型AIエージェント」を構築するならn8nが適しています。

Difyの得意領域

Difyは、LLM（大規模言語モデル）を中心としたAIアプリケーション開発に特化したプラットフォームです。特にチャットボット型アプリケーションやRAGシステムの構築において強みを発揮します。

• チャット型AIアプリケーション：対話型インターフェースを持つAIアシスタント
• RAGシステム：企業文書や知識ベースを活用した情報検索・回答生成
• コンテンツ生成アプリ：テキスト生成、要約、翻訳などの言語処理タスク
• Q&Aシステム：FAQや社内ナレッジベースと連携した自動応答

n8nの得意領域

n8nは、汎用的なAIワークフロー・プロセス自動化を目的としたプラットフォームです。「ノード」と呼ばれる部品をつなぎ合わせることで、WebサービスやデータベースやAPIを連携させ、複雑な業務プロセス全体を自動化できます。

• 複数システムを連携した段階的なタスク実行
• メール受信やスケジュールなど豊富なトリガーによる自動起動
• JavaScriptベースのカスタムコードによる柔軟なロジック実装
• 500以上のSaaS・基幹システムとのネイティブ連携

7つの評価軸で見る機能比較

アーキテクチャの違い

Difyのアーキテクチャは「LLMを中心に据えた放射型」です。すべての機能がLLMの入出力を軸に設計されており、プロンプトの管理やモデルの切り替えがUIレベルで容易に行えます。

一方、n8nのアーキテクチャは「ノードを直列・並列に接続するパイプライン型」です。LLMはあくまで多数あるノードの一つであり、データベース操作、API呼び出し、条件分岐、エラーハンドリングといった業務ロジック全体を一つのワークフローとして統合管理できます。

この違いは、PoC（概念実証）の段階では小さく見えますが、本番運用に移行する際に決定的な差となります。業務プロセス全体を自動化するには、LLM以外の処理との統合が不可欠だからです。

エンタープライズ導入時の注意点

セキュリティとガバナンス

セルフホストとして使用する場合、セキュリティ面では大きな差はありません。しかし、SaaSとして利用する場合、データ所在地の違いが重要になります。n8nはドイツ企業であり、SaaS版のデータはEU内に保管されます。日本企業のデータガバナンス要件によっては、この点が選定の決め手になる場合があります。

価格体系

Difyが主にAPI呼出回数とユーザー数に基づく従量制を採用しているのに対し、n8nはワークフロー実行数に基づく定額制を基本としています。大量のワークフローを定常的に実行するエンタープライズ用途では、n8nの方がコスト予測が立てやすい傾向にあります。

運用・保守

n8nは大規模組織での運用に必要なマルチテナント、環境分離（開発・ステージング・本番）、専用サポートなどの機能を備えています。全社展開を見据えた場合、この点はDifyに対するn8nの明確な優位性です。

ユースケース別の推奨選定

Difyを選ぶべきケース：

• 社内ナレッジベースを活用したRAGチャットボットを短期間で構築したい
• LLMのプロンプト管理やモデル切り替えをUI上で完結させたい
• 対話型AIアプリケーションが主な開発対象である

n8nを選ぶべきケース：

• 複数のSaaS・基幹システムをまたぐ業務プロセスを自動化したい
• AIエージェントに「判断」と「実行」の両方を担わせたい
• 全社展開を前提としたガバナンス・環境分離が必要である

両方を組み合わせるケース：

• Difyで対話型のフロントエンドを構築し、n8nでバックエンドの業務フローを自動化する構成は、実務上非常に有効です。homulaの導入支援でも、この「Dify × n8n」のハイブリッド構成を採用するケースが増えています。

homulaの推奨アプローチ

homulaは特定ツールに縛られないベンダーニュートラルな立場で、要件に応じた最適な技術選定を支援します。DifyとN8nの選定に迷っている場合は、以下のステップでの検討を推奨します。

1. 業務棚卸し：自動化対象の業務プロセスを洗い出し、「対話型」か「ワークフロー型」かを分類する
2. PoC実施：3-5日のブートキャンプで、実際の業務データを使ったプロトタイプを構築する
3. アーキテクチャ設計：単体利用かハイブリッド構成かを含め、全社展開を見据えた設計を行う

ツール選定は手段であり、目的ではありません。重要なのは「どの業務課題を、どの程度のスピードと確実性で解決するか」です。

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