DifyとN8nの違いを料金・機能・ユースケース別に徹底比較。AI特化プラットフォームと汎用ワークフロー自動化ツール、それぞれの強みと選び方を解説します。

公開: Apr 1, 2026 by ToolCraft Lab 約18分で読めます

Dify vs n8n 徹底比較【2026年版】— AI特化と汎用自動化、どちらを選ぶべきか

Q: Make（旧Integromat）やZapierとn8nの違いは？

n8nの最大の差別化ポイントはセルフホスティングが可能で、フェアコードライセンスであることです。MakeやZapierはクラウド専用で、データが外部サーバーを経由します。

DifyとN8nの違いを料金・機能・ユースケース別に徹底比較。AI特化プラットフォームと汎用ワークフロー自動化ツール、それぞれの強みと選び方を解説します。

#Dify#n8n#AI自動化

「AIアプリを作るならDify？業務自動化ならn8n？そもそもこの2つは何が違うの？」 どちらもノーコードで使えるプラットフォームですが、設計思想が根本的に異なります。

本記事では、DifyとN8nの違いをUI・機能・料金・セルフホスティング・ユースケース別に徹底比較し、あなたのプロジェクトにどちらが最適かを明確にします。

結論：目的別の選び方

最初に結論を述べます。

LLMを活用したAIアプリを作りたい → Dify
複数のSaaSを連携した業務自動化をしたい → n8n
AIを組み込んだ業務自動化をしたい → 両方を組み合わせる

両ツールは競合ではなく、守備範囲が異なるツールです。詳しく見ていきましょう。

概要比較：AI特化 vs 汎用自動化

Difyとは

Difyは、LLMアプリケーション開発に特化したオープンソースプラットフォームです。チャットボット、RAGアプリ、AIエージェント、ワークフローなど、AIを中核としたアプリケーションをノーコードで構築できます。Difyの基本操作を知りたい方はDify入門ガイドを先にご覧ください。

キーワード: LLMアプリ開発、RAG、AIエージェント、プロンプト管理

n8nとは

n8nは、汎用的なワークフロー自動化プラットフォームです。400以上のSaaS・APIとの連携ノードを持ち、ビジュアルエディタでワークフローを構築できます。Zapierの代替として知られています。

キーワード: ワークフロー自動化、SaaS連携、iPaaS、ETL

n8nの具体的な活用パターンはn8n自動化ガイドで詳しく解説しています。

根本的な違い

観点	Dify	n8n
設計思想	AI/LLMアプリ開発プラットフォーム	汎用ワークフロー自動化ツール
メインの用途	AIアプリの構築・デプロイ	SaaS間の連携と業務自動化
LLM統合	コア機能（複数モデル対応）	ノードの一つとして対応
ターゲット	AIアプリ開発者	業務自動化担当者・エンジニア
アウトプット	AIアプリ（Webアプリとして公開可能）	自動化ワークフロー（バックグラウンド実行）

UIと操作性の比較

DifyのUI

Difyは、AIアプリ構築に最適化された直感的なUIを提供しています。

主な画面構成:

スタジオ: アプリの作成・管理画面
ワークフローエディタ: ノードベースのビジュアルエディタ
プロンプト設定: LLMへのプロンプトをGUIで管理
ナレッジベース: RAG用のドキュメント管理
ツール管理: 外部API・カスタムツールの設定
ログ・モニタリング: 実行履歴とパフォーマンス監視

特徴的なポイント:

プロンプトの編集と即時プレビューが可能
モデルの切り替えがドロップダウンで簡単にできる
RAGのドキュメントアップロードがドラッグ&ドロップ対応
作成したアプリをワンクリックでWeb公開できる

n8nのUI

n8nは、ワークフローの構築に最適化されたキャンバスベースのエディタを提供しています。

主な画面構成:

ワークフローキャンバス: ノードをドラッグ&ドロップで配置
ノードパネル: 400以上の連携ノードから選択
実行ログ: 各ノードの入出力を確認
認証情報管理: OAuth等の認証情報を一元管理
変数・式エディタ: ノード間のデータマッピング

特徴的なポイント:

ノード間をワイヤーで接続する視覚的なフロー構築
各ノードの出力を即座にプレビューできるデバッグ機能
条件分岐、ループ、エラーハンドリングなど高度なフロー制御
コードノードでJavaScript/Pythonが書ける

UI比較まとめ

観点	Dify	n8n
学習コスト	低い（AI操作に集中）	中程度（ノード接続の概念を理解する必要あり）
ビジュアル	AIアプリに最適化された洗練されたUI	ワークフロー構築に最適化された実用的なUI
カスタマイズ性	中程度	高い（コードノードで何でも書ける）
デバッグ	プロンプトのログが詳細	各ノードの入出力が詳細

機能比較

LLM/AI関連機能

機能	Dify	n8n
複数LLMプロバイダー対応	◎（OpenAI, Anthropic, Google, ローカルLLM等）	○（OpenAI, Anthropic等の主要プロバイダー）
RAG（検索拡張生成）	◎（ビルトイン、チャンク分割・埋め込み自動化）	△（外部ベクトルDB連携が必要）
プロンプト管理	◎（バージョン管理、A/Bテスト）	△（ノード内で管理）
AIエージェント	◎（ツール使用、自律的タスク実行）	○（AI Agentノードで対応）
モデル切り替え	◎（ドロップダウンで即時切替）	○（ノード設定で変更）
ファインチューニング	○（データセット管理機能あり）	×
会話メモリ	◎（ビルトイン）	△（外部連携が必要）

ワークフロー・自動化機能

機能	Dify	n8n
SaaS連携ノード数	△（限定的、API経由で拡張可能）	◎（400以上のビルトインノード）
トリガー（Webhook）	○	◎（Webhook, Cron, メール, チャットなど多数）
条件分岐	○	◎（IF, Switch, Mergeなど高度なフロー制御）
ループ処理	△	◎（SplitInBatches, ループノード）
エラーハンドリング	○	◎（Try/Catch, リトライ, フォールバック）
データ変換	△	◎（JSON, CSV, XML, スプレッドシート等）
スケジュール実行	○	◎（Cron式で柔軟に設定可能）
人間の承認フロー	△	◎（Wait for Approvalノード）

デプロイ・公開機能

機能	Dify	n8n
Webアプリとして公開	◎（ワンクリックでチャットUIを公開）	×（ワークフローはバックエンド処理）
API公開	◎（自動でAPIエンドポイント生成）	◎（Webhookでエンドポイント公開）
埋め込み（iframe）	◎（チャットウィジェットとして埋め込み可能）	×
フロントエンド	◎（チャットUI、テキスト生成UIをビルトイン提供）	×（フロントエンドは自前で用意）

料金比較

Difyの料金体系

プラン	料金	主な制限
Sandbox（無料）	$0/月	200回/日のメッセージ、5人のチームメンバー
Professional	$59/月	5,000回/日のメッセージ、無制限のアプリ
Team	$159/月	10,000回/日のメッセージ、高度な権限管理
Enterprise	要相談	カスタム制限、専用サポート

注意: DifyのCloud料金とは別に、LLMプロバイダー（OpenAI等）のAPI料金が別途発生します。

n8nの料金体系

プラン	料金	主な制限
Community（セルフホスト）	無料	制限なし（自分でサーバー用意）
Starter	$20/月	2,500実行/月、5ワークフロー
Pro	$50/月	10,000実行/月、無制限ワークフロー
Enterprise	要相談	カスタム制限、SSO、専用サポート

コスト比較のポイント

セルフホストで無料利用: 両方ともオープンソースなのでセルフホスト可能。n8nの方がCommunity版の制限が少ない
クラウド利用: n8nの方がエントリー価格が低い（$20/月 vs $59/月）
スケーリング: どちらも利用量に応じた料金。大規模利用ではEnterprise交渉が前提
隠れたコスト: DifyはLLM API料金が別途必要。n8nは大量実行時の追加料金に注意

セルフホスティング比較

Difyのセルフホスティング

# Docker Composeで起動
git clone https://github.com/langgenius/dify.git
cd dify/docker
cp .env.example .env
docker compose up -d

必要なリソース:

CPU: 2コア以上
メモリ: 4GB以上（RAG利用時は8GB推奨）
ストレージ: 20GB以上
Docker + Docker Compose

構成コンポーネント:

Webフロントエンド（React）
APIサーバー（Python/Flask）
ワーカー（Celery）
PostgreSQL
Redis
ベクトルDB（Weaviate / Qdrant / Milvus等）

n8nのセルフホスティング

# Docker Composeで起動
docker volume create n8n_data
docker run -d \
  --name n8n \
  -p 5678:5678 \
  -v n8n_data:/home/node/.n8n \
  n8nio/n8n

必要なリソース:

CPU: 1コア以上
メモリ: 2GB以上
ストレージ: 10GB以上
Docker

構成コンポーネント:

n8n本体（Node.js）
SQLite（デフォルト）またはPostgreSQL

セルフホスティング比較

観点	Dify	n8n
セットアップの容易さ	中程度（複数コンテナ）	簡単（シングルコンテナ可）
必要リソース	やや多い（4GB RAM〜）	少ない（2GB RAM〜）
運用の複雑さ	中〜高（複数サービスの管理）	低〜中（シンプルな構成）
アップデート	docker compose pullで更新	docker pullで更新
バックアップ	PostgreSQL + ファイルストレージ	SQLite or PostgreSQL

ユースケース別おすすめ

ユースケース1: カスタマーサポートチャットボット

おすすめ: Dify

理由:

FAQドキュメントをアップロードするだけでRAGチャットボットが作れる
チャットUIがビルトインで、Webサイトへの埋め込みも簡単
会話メモリが標準搭載されている
プロンプトの調整・A/Bテストが容易

Difyでの構築手順:
1. ナレッジベースにFAQドキュメントをアップロード
2. チャットボットアプリを作成
3. ナレッジベースを紐付け
4. プロンプトを調整
5. Webサイトにiframeで埋め込み

ユースケース2: リード情報の自動収集・CRM連携

おすすめ: n8n

理由:

Webフォーム → Google Sheets → Slack通知 → CRMのような連携が簡単
条件分岐でリードのスコアリングが可能
スケジュール実行でのフォローアップメール送信

n8nでの構築例:
Webhook受信 → データ整形 → Hubspot CRMに登録
                            → Slack通知
                            → Googleスプレッドシートに記録

ユースケース3: 社内ドキュメント検索AI

おすすめ: Dify

理由:

RAG機能がビルトインで、ドキュメントのチャンク分割・ベクトル化が自動
Notion、Webページからのドキュメント取り込みに対応
検索結果のソース表示機能がある

ユースケース4: 定期レポートの自動生成・配信

おすすめ: n8n（+ DifyのAPIを連携）

理由:

n8nでデータ収集（DB、API、スプレッドシート）→ データ整形 → Dify APIでレポート文章生成 → メール送信、という流れが組める
Cron実行で毎週月曜の朝に自動配信、といった設定が容易

n8nワークフロー例:
Schedule Trigger(毎週月曜9:00)
  → PostgreSQLから売上データ取得
  → データ整形・集計
  → Dify API（HTTPリクエスト）でレポート文章生成
  → HTMLテンプレートに埋め込み
  → Gmailで関係者に送信
  → Slackにも投稿

ユースケース5: コンテンツ生成パイプライン

おすすめ: 両方を組み合わせる

Dify: 記事の構成案作成、本文生成、校正のAIアプリを構築
n8n: RSS取得 → トレンド分析 → Dify APIで記事生成 → WordPress投稿 → SNS投稿の自動化

ユースケース別まとめ表

ユースケース	Dify	n8n	両方
チャットボット	◎	△	-
RAG・ドキュメント検索	◎	△	-
SaaS間連携	△	◎	-
定期バッチ処理	△	◎	-
AIエージェント	◎	○	-
レポート自動生成	○	○	◎
コンテンツ生成パイプライン	○	○	◎
データETL	×	◎	-
通知・アラート	△	◎	-

DifyとN8nの連携方法

両ツールは連携させることで真価を発揮します。

DifyのAPIをn8nから呼び出す

Difyで作成したAIアプリは、APIエンドポイントとして公開できます。n8nのHTTPリクエストノードから呼び出すことで、ワークフローにAI処理を組み込めます。

// n8nのHTTPリクエストノード設定例
{
  "method": "POST",
  "url": "https://api.dify.ai/v1/chat-messages",
  "headers": {
    "Authorization": "Bearer your-dify-api-key",
    "Content-Type": "application/json"
  },
  "body": {
    "inputs": {},
    "query": "{{$json.message}}",
    "response_mode": "blocking",
    "user": "n8n-workflow"
  }
}

n8nのWebhookをDifyのツールとして登録

DifyのAIエージェントから、n8nで構築した処理をツールとして呼び出すことも可能です。

n8nでWebhookトリガーのワークフローを作成する
DifyでカスタムツールとしてWebhookのURLを登録する
AIエージェントがツールを使って外部システムと連携する

よくある質問

Q: Make（旧Integromat）やZapierとn8nの違いは？

n8nの最大の差別化ポイントはセルフホスティングが可能で、フェアコードライセンスであることです。MakeやZapierはクラウド専用で、データが外部サーバーを経由します。

Q: DifyとLangChainの違いは？

LangChainはPython/TypeScriptのライブラリで、コードを書いてLLMアプリを構築します。Difyはノーコードのプラットフォームです。柔軟性はLangChainが上ですが、開発速度はDifyが圧倒的に速いです。

Q: どちらも日本語対応していますか？

はい、両方とも日本語UIに対応しています。Difyは日本語コミュニティも活発で、ドキュメントの日本語翻訳も進んでいます。

Q: 個人開発者にはどちらがおすすめ？

AIアプリを作りたいならDify、日常業務の自動化をしたいならn8nです。両方セルフホストすれば無料で使えるので、まず両方試してみることをおすすめします。

まとめ

DifyとN8nは「AI特化」と「汎用自動化」という異なる領域をカバーするツールです。競合ではなく補完関係にあり、組み合わせることで強力な自動化基盤を構築できます。

この記事のポイント:

DifyはLLMアプリ開発に特化。チャットボット・RAG・AIエージェントの構築が得意
n8nは汎用ワークフロー自動化に特化。400以上のSaaS連携ノードを持つ
料金はn8nの方がエントリー価格が低い。どちらもセルフホスト可能
セルフホスティングのハードルはn8nの方が低い（シングルコンテナで動く）
両方を組み合わせることで、AIを活用した高度な業務自動化が実現できる
DifyのAPIをn8nから呼び出すのが最も実用的な連携パターン

筆者のプロジェクトではDifyでAIチャットを作り、n8nでバックエンドの自動化を組み合わせています。この構成だと、AI部分はDifyのノーコードで素早く改善でき、データ連携はn8nの豊富なノードに任せられるので効率的です。

まずは自分のユースケースに近い方から試してみて、必要に応じてもう一方を追加するのがおすすめです。n8nは公式サイトからクラウド版の無料トライアルを試せます。AIを組み込んだ自動化のレシピはn8n × AI 自動化レシピ集も参考になります。

Dify vs n8n 徹底比較【2026年版】— AI特化と汎用自動化、どちらを選ぶべきか

結論：目的別の選び方

概要比較：AI特化 vs 汎用自動化

Difyとは

n8nとは

根本的な違い

UIと操作性の比較

DifyのUI

n8nのUI

UI比較まとめ

機能比較

LLM/AI関連機能

ワークフロー・自動化機能

デプロイ・公開機能

料金比較

Difyの料金体系

n8nの料金体系

コスト比較のポイント

セルフホスティング比較

Difyのセルフホスティング

n8nのセルフホスティング

セルフホスティング比較

ユースケース別おすすめ

ユースケース1: カスタマーサポートチャットボット

ユースケース2: リード情報の自動収集・CRM連携

ユースケース3: 社内ドキュメント検索AI

ユースケース4: 定期レポートの自動生成・配信

ユースケース5: コンテンツ生成パイプライン

ユースケース別まとめ表

DifyとN8nの連携方法

DifyのAPIをn8nから呼び出す

n8nのWebhookをDifyのツールとして登録

よくある質問

Q: Make（旧Integromat）やZapierとn8nの違いは？

Q: DifyとLangChainの違いは？

Q: どちらも日本語対応していますか？

Q: 個人開発者にはどちらがおすすめ？

まとめ

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