n8nとDifyで構築する最強のAIワークフロー自動化環境【Dockerセルフホスト完全ガイド】

はじめに Link to heading

業務効率化のためのSaaSツールは増え続けていますが、それぞれが孤立してしまい、「ツール疲れ」を感じていませんか？データが分散し、手動作業が増え、本来の業務に集中できない…そんな課題を解決するのが、ワークフロー自動化ツールです。

本記事では、n8n（汎用ワークフロー自動化）とDify（LLM特化型プラットフォーム）という2つの強力なオープンソースツールをDockerでセルフホストし、AI駆動のワークフロー環境を構築する方法を解説します。

なぜn8nとDifyの両方が必要なのか Link to heading

それぞれの役割 Link to heading

この2つのツールは互いに補完し合う関係にあります：

┌─────────────────────────────────────────────────┐
│                   n8n                           │
│  - トリガー管理（Webhook、スケジュール）        │
│  - 外部SaaSとのデータ連携                       │
│  - データの前処理・後処理                       │
│  - 通知・レポート配信                           │
└──────────────┬──────────────────────────────────┘
               │ API連携
┌──────────────▼──────────────────────────────────┐
│                   Dify                          │
│  - LLMによる自然言語処理                        │
│  - RAGによる知識ベース検索                      │
│  - エージェント実行                             │
│  - プロンプト最適化                             │
└─────────────────────────────────────────────────┘

n8n: 汎用ワークフロー自動化の王道 Link to heading

主な特徴：

Zapier/Makeのオープンソース代替
1000以上の統合ノード（Slack, Notion, GitHub, Google Workspace等）
ビジュアルワークフローエディタ
JavaScriptによるカスタムロジック記述

得意なこと：

外部サービス間のデータ連携
定期的なデータ収集・集計
通知・レポート配信
バックオフィス業務の自動化

使用例：

1. Slackで特定のキーワードが投稿されたら
2. Notionに自動でタスクを作成
3. 担当者にメール通知

Dify: LLM特化型のワークフローエンジン Link to heading

主な特徴：

LLMOps（LLM Operations）プラットフォーム
複数LLMプロバイダーの一元管理（OpenAI, Anthropic, Azure OpenAI等）
RAG（検索拡張生成）パイプライン構築
プロンプトのバージョン管理とA/Bテスト

得意なこと：

LLMを使った自然言語処理
社内ナレッジベースの活用（RAG）
プロンプトの最適化
AIチャットボット・アシスタントの構築

使用例：

1. 社内FAQをベクトルDBに格納
2. ユーザーの質問を受け取る
3. RAGで関連情報を検索
4. LLMで文脈を考慮した回答を生成

比較表 Link to heading

観点	n8n	Dify
主な用途	SaaS連携・データ自動化	LLM処理・AIアプリ開発
統合数	1000+	LLM中心
プロンプト管理	❌	✅
RAG機能	❌	✅
Webhook/スケジューラ	✅	△
条件分岐の柔軟性	✅	△
ライセンス	Sustainable Use	Apache 2.0

実践的なユースケース Link to heading

ケース1: 自動カスタマーサポート Link to heading

[顧客] Slackで質問
    ↓
[n8n] 質問を受信 → テキスト前処理
    ↓
[Dify] RAGで社内ナレッジ検索 → LLMで回答生成
    ↓
[n8n] Slackに返信 + Notionに記録 + 未解決なら担当者に通知

ケース2: コンテンツ生成パイプライン Link to heading

[n8n] Google Sheetsからトピックリスト取得
    ↓
[Dify] 各トピックについてLLMで記事生成
    ↓
[n8n] WordPressに投稿 + SEO最適化 + SNSでシェア

ケース3: データ分析レポート自動化 Link to heading

[n8n] 定期実行（毎週月曜9時）
    ↓
[n8n] データベースから週次データ抽出
    ↓
[Dify] LLMでデータ分析と洞察レポート生成
    ↓
[n8n] レポートをPDF化 → メール送信 → Slackに通知

Docker環境の構築 Link to heading

前提条件 Link to heading

Docker 20.10以上
Docker Compose 2.0以上
最低8GBのメモリ（推奨16GB）

セルフホストのメリット Link to heading

✅ コスト削減: 従量課金なし、無制限の実行回数
✅ データプライバシー: 機密情報を自社環境で管理
✅ カスタマイズ性: 環境変数、ネットワーク設定の自由度
✅ スケーラビリティ: 必要に応じてリソースを調整可能

インストール手順 Link to heading

1. リポジトリのクローン Link to heading

1git clone https://github.com/0xchoux1/ai-workflow-engine.git
2cd ai-workflow-engine

2. 環境変数の設定 Link to heading

1cp .env.example .env
2vim .env

重要な設定項目：

 1# n8n認証情報（必ず変更！）
 2N8N_BASIC_AUTH_USER=your_username
 3N8N_BASIC_AUTH_PASSWORD=strong_password
 4
 5# Difyシークレットキー（必ず変更！）
 6DIFY_SECRET_KEY=your-secret-key-here
 7
 8# データベースパスワード
 9POSTGRES_PASSWORD=your_db_password
10REDIS_PASSWORD=your_redis_password

3. Docker環境の起動 Link to heading

1docker compose up -d

4. 起動確認 Link to heading

1# コンテナの状態確認
2docker compose ps
3
4# ログの確認
5docker compose logs -f

構成の詳細 Link to heading

起動するサービス：

n8n (port 5678)           - ワークフローエディタ
dify-web (port 3000)      - Dify フロントエンド
dify-api (port 5001)      - Dify API
dify-worker               - バックグラウンドタスク
postgres (port 5432)      - データベース
redis (port 6379)         - キャッシュ & キュー
weaviate (port 8080)      - ベクトルDB

データの永続化：

n8n_data: n8nのワークフローとクレデンシャル
dify_app_storage: Difyのアップロードファイル
postgres_data: データベース
redis_data: Redisのスナップショット
weaviate_data: ベクトルデータベース

初回セットアップ Link to heading

n8nのセットアップ Link to heading

ブラウザで http://localhost:5678 にアクセス
管理者アカウントを作成
初期ワークフローを試す

Difyのセットアップ Link to heading

ブラウザで http://localhost:3000 にアクセス
管理者アカウントを作成
LLMプロバイダーを設定:
- OpenAI APIキー
- または Anthropic Claude
- または Azure OpenAI

n8nとDifyを連携させる Link to heading

基本的な連携方法 Link to heading

方法1: HTTP Request（n8n → Dify）

n8nでHTTP Requestノードを使用
DifyのAPIエンドポイントを呼び出し
レスポンスを次のノードに渡す

方法2: Webhook（Dify → n8n）

n8nでWebhookノードを作成
DifyのワークフローからWebhook URLを呼び出し
n8nで後続処理を実行

実装例：Slackボットの構築 Link to heading

ゴール: Slackでメンションされたら、AIが返答する

n8n側の設定：

1. Slack Trigger: @botにメンション
2. HTTP Request: Dify APIに質問を送信
3. Slack: 回答を投稿
4. Notion: ログを記録

Dify側の設定：

1. Chatbot Appを作成
2. RAGでナレッジベースを設定
3. システムプロンプトを最適化
4. APIキーを発行

トラブルシューティング Link to heading

ポート競合 Link to heading

既に使用されているポートを変更する場合：

1# docker-compose.ymlを編集
2ports:
3  - "15678:5678"  # n8nのポート変更例

メモリ不足 Link to heading

1# Dockerのリソース制限を確認
2docker stats
3
4# docker-compose.ymlにメモリ制限を追加
5services:
6  dify-api:
7    mem_limit: 2g

Dify起動エラー Link to heading

データベースの初期化を待つ：

1docker compose up -d postgres
2sleep 10
3docker compose up -d

ベストプラクティス Link to heading

セキュリティ Link to heading

すべてのデフォルトパスワードを変更
.envファイルをGit管理外に
本番環境ではHTTPS（SSL/TLS）を設定
APIキーの権限を最小限に
定期的なセキュリティアップデート

バックアップ戦略 Link to heading

n8nデータのバックアップ：

1docker compose exec n8n sh -c \
2  "cd /home/node/.n8n && tar czf - ." \
3  > n8n-backup-$(date +%Y%m%d).tar.gz

Difyデータベースのバックアップ：

1docker compose exec postgres pg_dump \
2  -U postgres dify \
3  > dify-backup-$(date +%Y%m%d).sql

運用Tips Link to heading

ワークフローのバージョン管理: n8nの設定をJSON出力してGit管理
ログモニタリング: Grafana/Prometheusとの統合検討
リソース監視: docker statsで定期チェック

まとめ Link to heading

n8nとDifyを併用することで、以下のような強力なAIワークフロー環境を構築できます：

n8n: 外部SaaSとの連携、トリガー管理、データ処理
Dify: LLMによる知的処理、RAG、プロンプト管理

セルフホストすることで、コスト削減とデータプライバシーを両立しながら、柔軟なカスタマイズが可能になります。

次のステップ Link to heading

基本を試す: まずはシンプルなワークフローから
連携を深める: n8nとDifyのAPI連携を実装
独自のユースケース: 自社の業務に適用
コミュニティ参加: GitHub、Discord等で情報交換

今後の可能性 Link to heading

マルチエージェント: 複数のAIエージェントが協調
より高度なRAG: GraphRAG、HyDEなどの手法
オープンソースLLMの活用: Llama、Mixtralなど

参考リソース Link to heading

この環境を使って、あなたの業務を効率化する最初の一歩を踏み出してみませんか？