n8n vs Apache Airflow徹底比較

TL;DR 🚀

• n8n - ノーコード/ローコードの自動化ツール。視覚的なインターフェースでワークフローを構築できる
• Apache Airflow - データエンジニア向けの強力なワークフローオーケストレーションプラットフォーム。Pythonベース

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n8nとApache Airflowは、どちらも高性能で柔軟性があり、オープンソースかつ本格的な自動化を実現するツールとして、非常に印象的な存在です。

しかし、実際に触ってみると、両者は全く異なる性質を持っていることがわかります。そして私は、まさにそれを体験してきました。

開発者の目線やスキルを持たない一介のライターとして、Pythonの知識も「何かを壊す程度」しかない私が、可能な限り深くこれらのツールに取り組んでみました。

ウォークスルー動画を視聴し、ドキュメントを読み込み、フォーラムを調べ、まるで命がかかっているかのようにチュートリアルに従いました。オンラインサンドボックスやデモを使って実際のワークフローをシミュレートし、私が最初に必要としていた「正直で並列的な比較」を皆さんに提供できるよう努めました。

どちらが簡単で、速く、あるいは単に頭痛が少ないのか疑問に思っているなら、ここが正解です。

それでは、詳しく見ていきましょう。

n8nとAirflowとは何か?💡

n8nとは?

n8n(「nodemation」の略)は、視覚的なインターフェースを使ってアプリを接続し、ワークフローを構築できるローコード自動化ツールです。アクションをトリガーし、アプリ間でデータを受け渡し、ステップ間でカスタムJavaScriptを実行することもできます。

オープンソースで、セルフホスティングまたはクラウドホスティングが可能です。

Google Sheets、Notion、Slack、OpenAI、各種APIなどのツール間でタスクを自動化するのに最適です。

コードをほとんど書く必要はありませんが、必要であれば書くこともできます。

マーケター、フリーランサー、テクニカルなPM、初期段階の開発者に最適です。

ZapierやMakeのより柔軟な代替品と考えてください。より深い技術的オプションがあり、プラットフォームの厳しい制限もありません。

Apache Airflowとは?

Apache Airflowは、データエンジニアや開発者向けに設計されたオープンソースのワークフローオーケストレーションプラットフォームです。Pythonでワークフロー(DAGと呼ばれる)を記述できます。複雑なデータパイプラインのスケジューリング、管理、監視に最適です。cronジョブ、リトライ、依存関係、高度なタスク管理をサポートしています。ただし、セットアップとインフラが必要で、初心者には優しくありません。

Airflowは、ビッグデータ環境でデータウェアハウス間のデータ移動、機械学習パイプラインの実行、データベース変換のトリガーなどに一般的に使用されています。

n8n vs. Apache Airflow:インストールとセットアップ ⚙️

正直に言うと、この部分だけで判断材料になるかもしれません。なぜなら、セットアップは重要だからです。最初から苦痛なら、おそらく諦めるか、ツールを完全に活用することはないでしょう。私は両方のプラットフォームを「『これは何?』から『最初のフローを構築した!』までどれくらいかかるか?」という同じレンズで見ました。

一つは、私を圧倒しました。

n8n:10分で起動完了

ここがn8nの得意分野です。始め方は3つあります:

n8n Cloud – サインアップすれば、1分以内に動作するダッシュボードに入れます。インストールも設定も不要。クリックして始めるだけ。

デスクトップアプリ – ローカルでセルフホストしたい場合、Windows、Mac、Linux用のn8nアプリをダウンロードできます。私のテストマシンでも問題なく動作しました。

Docker / セルフホスト – より技術的な人向け。一つのdocker-composeファイルで、すぐに起動できます。

最高の部分は? フローの構築を始めるのにコードを知る必要がないことです。凝ったことをしたいと思うまで、ノーコードツールのように感じられます。私は数分でダミーワークフローを構築していました。RSSフィードを取り込み、フォーマットして、Notionに送信。シンプルです。

完璧だったか? いいえ。UIは2015年から来たように見えるし、ドキュメントはJSONを恐れていないことを前提としています。しかし全体的に、ZapierやMakeのようなツールを使ったことがあれば、n8nは馴染みやすく、単により充実しています。

まとめると:

• 初心者に優しい? YES
• 柔軟なセットアップ? YES
• 開発者である必要はない? YES

Airflowのインストール(YAMLとPythonが必要)

率直に言います:Airflowはあなたの気持ちを気にしません。徹底的にコードファーストです。ローカルで実行するだけでも、次のことが必要です:

Pythonをインストール。

仮想環境をセットアップ。

制約付きでAirflowをインストール。

PostgreSQLバックエンドを設定。

Pythonを使って最初のDAGを作成。

私はやりました。動きました。しかし、スケジューラー、Webサーバー、CLIコマンド、そして「DAGを起動する」だけでShopifyストアのセットアップより多くのステップがかかることはまだ触れていません。

これは気軽に試すツールではありません。計画、アーキテクチャ、そして本格的な開発者の筋肉を使って採用するツールです。しかし、動き始めれば? 素晴らしいものです!パワーは驚異的です。サーバー間でジョブをスケジュールし、依存関係を管理し、リトライロジック、アラートなど、すべてができます。データパイプライン用のツールです。

しかし、「Google Sheetsが更新されたらSlackに送信」というフローを構築したいなら? 別のところを探してください。

Airflowインストールの欠点:

• 初心者に優しくない。
• 驚くほど強力。
• これまで経験した中で最も急峻なセットアップ曲線。

勝者:n8n

圧倒的です。比較になりません。n8nはカフェに入るようなもの。Airflowは原子炉制御室に入るようなものです。

DevOpsやデータエンジニアリングに既に深く関わっていない限り、n8nの方が速く構築でき、それが自動化の本来の目的ですよね?

n8n vs Airflowでフローを構築する実際の感触

ツールが単に「しっくりくる」感覚を知っていますか? 5秒ごとにGoogleで検索する必要がない。メニューの迷路で迷子にならない。ツールがただ動く。その感覚は、これらのプラットフォームの一つでしか現れませんでした。

n8n vs Airflowでフローを構築する実際の体験について話しましょう。

n8n:クリック、ドラッグ、実行

n8nのビルダーはノードベースです。Zapierや、さらにはFigmaを使ったことがあれば、すぐに馴染むでしょう。

トリガーノード(webhook、スケジュール、手動実行など)から始め、そこからアクションを連鎖させます。HTTPリクエスト、条件分岐、データベースクエリ、サードパーティアプリ、ファイル処理など、すべて揃っています。

受信データをフィルタリングしたい場合は、「Set」ノードをドロップし、フィールドを視覚的に設定して、次に進むだけです。ロジックを追加したいですか? 「If」ノードや「Switch」ノードを使用します。フローチャートを構築するように、条件分岐を文字通りドラッグ&ドロップできます。

さらに凝ったことをしたいですか? Functionノードがあります。カスタムJavaScriptを入力し、データを好きなように操作できます。非常に強力ですが、必要なければ邪魔になりません。

すべてがブラウザで行われ、ターミナルもバックエンドのドラマもありません。各ノードをテストし、各ステップで出力を検査するのも簡単です。私が気づいたこと:

メリット	デメリット
速い。15分で完全なフローを構築できるほど速い	UIが美しくない。機能的だが見栄えはしない
シームレスにノーコードからローコードに移行できる	複雑なフローは乱雑になる。パズルのピースのようにノードをドラッグすることになる
ドキュメントはほとんどのノードを例付きで説明	エラーハンドリングが少し隠れている感じがする
Google Sheets、Notion、Slackなどとの組み込み統合

それでも、自動化の背景が全くない私でも、実際にフローを完成させることができました。そしてそれは大きな意味を持ちます。

Airflow:ビルダーなし、コードだけ

Airflowにはビルダーがありません。Pythonを書くだけです。以上。各フロー、つまりDAG(Directed Acyclic Graph)は、Airflowプロジェクトフォルダ内に存在する.pyファイルです。

基本的なDAGは次のようになります:

from airflow import DAG
from airflow.operators.python import PythonOperator
from datetime import datetime, timedelta

def sample_task():
    print("Task executed successfully!")

default_args = {
    'owner': 'data_team',
    'retries': 2,
    'retry_delay': timedelta(minutes=3),
}

with DAG(
    'basic_workflow',
    default_args=default_args,
    start_date=datetime(2025, 11, 1),
    schedule_interval='@daily',
    catchup=False
) as dag:
    
    task = PythonOperator(
        task_id='run_sample_task',
        python_callable=sample_task
    )

そう、まさにドラッグ&ドロップではありません。

分岐ロジックが必要ですか? BranchPythonOperatorを書く必要があります。失敗時にリトライしたいですか? retries=3とretry_delay=timedelta(minutes=5)を追加します。タスク間でデータを受け渡したいですか? XComsを理解する必要があります。

Python開発者なら難しくありません。しかし、そうでないなら? 何かを構築するよりも、Stack Overflowを読む時間の方が長くなるでしょう。

メリット	デメリット
完全なバージョン管理が可能	実現するにはコーディングが必要
Git経由でデプロイ、CI/CD統合、テスト追加、無制限のスケーリングが可能	視覚的なビルダーが全くない
スケジュールされたデータ処理、ETLパイプライン、DevOpsタスクに最適	自分で構築しない限り、組み込みのエラー回復がない
	初心者へのサポートはほとんどない

正直に言うと、Airflowはマーケター、ソロプレナー、カジュアルユーザー向けの自動化ツールではありません。エンジニア向けのオーケストレーションエンジンです。

勝者:n8n

これは議論の余地すらありません。n8nは視覚的な遊び場を提供し、Airflowはターミナルを提供します。

VSCodeでDAGを書いたり、cronジョブを設定したりして一日を過ごしたくないなら、n8nを選びましょう。

ユースケース:n8n vs Airflowで実際に構築できるもの

ワークフロービルダーは、処理できるジョブと同じくらい役立ちます。私は、両方のプラットフォームからの実際のプロジェクト、テンプレート、ユースケースを調査する時間を費やしました。マーケティングページが言っていることではなく、人々が実際にn8nとAirflowで何をしているのかを見たかったのです。

各ツールが最も得意とすることを見てみましょう。

n8nが得意とすること

私が見つけて確認した最高のユースケースをいくつか紹介します:

マーケティング&コンテンツ自動化

• Airtable + OpenAIからブログ記事のドラフトを自動生成
• SemrushからSEOデータを取得し、Notionにフォーマット
• 新しいポッドキャストエピソードを公開したら自動ツイート

データクリーンアップ&レポート作成

• 乱雑なGoogle Sheetsデータを取得し、変換してExcelにエクスポート
• APIに接続し、JSONをクリーンアップして、ダッシュボードに送信
• カスタムメトリクスで毎日のSlackレポートをスケジュール

CRM & Eコマースタスク

• TypeformからHubSpotにリードを送信(データを充実化)
• Shopifyの注文を自動タグ付けし、倉庫チームに通知
• Stripeの支払いが通ったらTrelloカードを自動作成

個人の生産性

• RSSフィードから朝のダイジェストを午前8時にメール送信
• キーワード付きのツイートをNotionデータベースに保存
• 音声入力からアラームやルーチンをトリガー

AIワークフロー

• ChatGPTを使って顧客メールを要約
• SKUのリストから製品説明を生成
• カスタマーサポート用の内部GPT搭載Slackボットを作成

Airflowが得意とすること

Airflowは異なる働きをします。CRM、Google Sheets、「ローコード」の夢には関心がありません。データエンジニア向けに構築され、その領域では驚異的に優れています。

Airflowが支配する領域:

ETL / ELTパイプライン

• S3から大規模データセットを抽出 → Sparkで変換 → Redshiftにロード
• リトライとログ記録を備えた複数のAPIからの日次データ取り込み
• ダッシュボードを1時間ごとに更新する時間ベースの集約ジョブ

ML & AIモデルトレーニング

• カスタムスクリプトを使用した週次モデルトレーニングパイプラインのスケジュール
• 評価とモデルバージョニングの自動化
• 特徴抽出 → トレーニング → デプロイメントを連鎖

データウェアハウジング

• PostgresからBigQueryへデータを同期
• BIレイヤーに到達する前にデータをクレンジング
• 本番環境でAirbyteやdbtジョブをオーケストレート

インフラ & DevOpsタスク

• PRマージ後にTerraformプランをトリガー
• サービスを監視し、障害時にアラートを送信
• 分散システム全体でコードをデプロイし、チェックを実行

データコンプライアンス&監査

• ログ全体でGDPRフラグの1時間ごとのチェックを実行
• 監査ログを保存し、異常をセキュリティチームにプッシュ
• 定期的なデータ削除タスクをスケジュール

n8nがUIで行うことを、AirflowはPython、DAG、そして火力で行います。

ユースケース比較まとめ

カテゴリー	n8n	Airflow
マーケティング&CRMワークフロー	YES	NO
個人の生産性	YES	NO
AIテキスト&GPTワークフロー	YES	一部(API経由)
ETL/データパイプライン	ある程度	YES
ML/モデルトレーニング	NO	YES
インフラ/DevOps	NO	YES
ビジネスレポート/Slackアラート	YES	コーディングが必要
内部ツール作成	YES	セットアップが必要

n8n vs. Airflowのドキュメント、コミュニティ&サポート:問題が発生したときに誰があなたをサポートするか

この比較を始めたとき、ツールとそれらの理解が最も困難な部分になると予想していました。しかし、それは真実ではありませんでした。トラブルシューティングが最も困難でした。

より高度なフローを構築し始めると(データのループ、APIの使用、webhookの試行)、物事が壊れました。ノードが失敗し、データが消え、エラーログが私の心の常駐者になりました。

それが起こると、プラットフォームの強力さだけでなく、答えを見つけて前に進む速さが重要になります。

私はn8nとAirflowの両方のサポートエコシステムを同じ方法でテストして、次の質問に答えました:

• ドキュメントはどのくらい良いか?
• コミュニティから助けを得られるか?
• 行き詰まったらどうなるか?

以下が私が見つけたことです。

n8n:強力なドキュメント、優れたフォーラム、時折の困難

良い点から始めます:

n8nのドキュメントは密集していますが、良い意味で。ウォークスルー、ハウツーガイド、エラー例、ノードの説明、さらにサンプルユースケースもあります。検索機能は完璧ではありませんが、ほとんどの場合、必要な場所に辿り着けました。

そして、行き詰まったら?

コミュニティフォーラムは活発で親切です。Google Sheetsの奇妙な認証エラーについて質問を投稿してから12時間以内に、n8nチームの誰かがスクリーンショット付きの修正方法で実際に返信してくれました。それは確かなものでした。

また、かなり良いYouTubeプレゼンスもあります。画面録画されたビルドを行っているn8nクリエイターが数人いて、特に条件分岐やJavaScriptノードを含むフローを視覚的にフォローしやすくしていました。

• ドキュメントの品質: 8/10
• コミュニティの雰囲気: 歓迎的で、排他的でない
• 応答速度(有料以外): 通常24時間未満
• 動画ヘルプ: 充実しているが少し散らばっている

苦労して学んだハックは、n8nで何かが壊れたとき、80%の場合は次のどちらかです:

• ノード設定が少しずれている
• 外部API(Googleなど)が正しく認証されていない

それに気づいたら、デバッグが簡単になりました。それでも、ドキュメントには「実世界のエラー」に関するセクションがもっとあってもいいでしょう。

Airflow:産業グレードのドキュメント、しかし読むものを知っている必要がある

Airflowは独自のリーグにあり、必ずしも簡単な方法ではありません。

ドキュメントは膨大で、エンジニアの専門用語が500ページのようです。すべてをカバーしていますが、DAGとは何か、XComsとは何か、タスクインスタンスが分散クラスター全体のエグゼキュータとどのように相互作用するかを既に知っている人向けに明確に書かれています。

その文章があなたの目を曇らせたなら、私が言いたいことがわかるでしょう。

公平に言えば、適切なセクションを数時間掘り下げた後、リズムをつかみ始めました。オペレーター(PythonOperator、BashOperatorなど)のドキュメントは構造化されています。しかし、なぜ何かが行われるのか、どのように行うのかを常に教えてくれるわけではなく、学習曲線が残酷です。

コミュニティは活発ですが、威圧的です。ほとんどの質問はStack Overflowにありますが、多くの回答は3年前のもので、既にAirflowをKubernetesにデプロイしていることを前提としています。

Reddit には役立つスレッドがあります(特にデータパイプラインを構築している人々から)が、散在しています。探す必要があります。

• ドキュメントの品質: 9/10(ただし上級者向け)
• コミュニティの雰囲気: 賢いが初心者に優しくない
• 応答速度(有料以外): 日数、またはまったくなし
• 動画ヘルプ: 主にNetflixでデプロイしているような会議講演

苦労して学んだこと:DAGがUIに表示されない場合、おそらく次のいずれかです:

• 正しいフォルダにない
• 有効な開始日がない
• スケジューラーによって検出されていない

それを学べば、「フローが実行されない」問題の90%が消えます。しかし、そのようなことが起こっていることを知る必要があります。Airflowは手を引っ張ってくれません。

サポートエコシステム比較表

領域	n8n	Airflow
ドキュメントの使いやすさ	初心者に最適	非常に技術的
検索可能なエラー	多数の例	やや役立つ
アクティブなコミュニティ	親切なフォーラム	Stack Overflow
学習曲線	わずかな摩擦	極めて急峻
YouTube コンテンツ	DIYガイド&ウォークスルー	主にエンジニア向けの講演

勝者:n8n

単独で構築している、フリーランス、または私のようにゼロから理解しようとしているなら、n8nのサポートエコシステムは命綱です。

Airflowのサポートエコシステムはエンジニアのチーム向けに構築されています。そして優れていますが、既にその言語を話していることを前提としています。私はそうではなく、その隔たりをすべてのステップで感じました。

n8n vs. Airflow:価格比較

n8nとAirflowが自動化サービスにいくら課金するかを見てみましょう。

n8n価格:公平、柔軟、予測可能

ウェブサイトで見えるものから始めましょう:

N8nの料金は実行に基づいており、タスクではありません。

つまり、1つのワークフロー = 1つの実行です。3ステップでも300ステップでも関係ありません。これは、ZapierやMakeのような他のツールと比較して寛大です。これらはステップごとに課金します。

OpenAIやサードパーティのAIツールには独自のAPIキーが必要です。しかし、それ以外に驚きのコストはありません。

無料でセルフホストすることもできます。

Airflow価格:技術的には無料、実際には高価

書類上、Airflowは無料です。オープンソースです。ローカルで実行できます。自分のサーバーにデプロイできます。理論的には、1セントも使わずに完全なデータオーケストレーションパイプラインを構築できます。

しかし、実際に使おうとすると実際のコストがどのようになるかを見せましょう:

コストカテゴリー	支払う可能性のあるもの
ホスティング	$40-$150/月(クラウドVM、Kubernetes、またはマネージド)
DevOps時間	数時間/数週間(セットアップ、デバッグ、インフラメンテナンス)
ストレージ	ログ、データバックエンド、時にはオブジェクトストレージが必要
監視	Grafana、Prometheus、またはAirflowプラグインなどのツール
人材	Python+DAGを知っている誰かが必要

勝者:n8n — 特に単独または小規模チームの場合

n8nの価格は、DevOpsチームを雇わずに仕事を終わらせたい私のような人向けに設計されているように見えました。

一方、Airflowは無料で始まりますが、すぐに高価になります。既にエンジニアがいない限り、単なる支出ラインではなく、コミットメントです。

まとめると:

• 楽しみのためにワークフローを構築したり、フリーランスしたり、ブートストラップしたりしているなら、n8nを選びましょう。
• 開発チームを持つフルスケールのデータプラットフォームを運用しているなら、Airflowのパワーはコストに見合う価値があります。

最終判決:n8n vs. Apache Airflow。究極の勝者は誰で、誰が使うべきか?

これを始めたときにお気に入りはありませんでした。2つのツールを見通す必要があることがわかっていたからです。どちらも誇大広告があり、肯定的なレビューがあり、すべてを自動化できると主張していました。

私はそれらで構築し、それらで物事を壊し、ドキュメントを読み、ログに頭を振り、UIの中に何時間も住んでいました。

それでは、私が推奨するもの、そして誰のためかをお伝えします。

n8nは90%の人に推奨する自動化ツールです。特に次のような方:

• 単独ビルダー
• マーケターまたはオペレーター
• 技術に詳しいがPythonエキスパートではない
• アプリをつなぎ合わせようとしているフリーランサー
• 迅速な内部ツールが必要なスタートアップの創業者

n8nが最善の選択です。なぜ?

なぜなら:

• 実際に使用可能に感じる
• 価格が公平
• サーバーを設定せずに速く構築できる
• シンプルなワークフローから複雑な自動化まで、あなたと一緒に成長する
• コミュニティが活発で喜んで助けてくれる

最も驚いたのは、コードに触れることなく(望まない限り)、理想的なライブワークフローから30分以内に移行できたことです。それはスピードと正気にとって大きな勝利です。

Airflowはワークフロービルダーではなく、データエンジニア向けのオーケストレーションプラットフォームであり、彼らはそれを宗教のように崇拝するでしょう。

もしあなたが:

• ETLパイプラインを管理しているデータエンジニア
• MLモデルトレーニングをスケジューリングしているAI研究者
• サーバー間でcronジョブを処理しているDevOpsエンジニア
• 再現性、バージョニング、ログ、大規模アラートが必要なチーム
• 既にKubernetes/postgres中心のスタックで運用している会社

なら、はい、Airflowがあなたの勝者です。あなたはそれを使って作業することを愛するでしょう。

しかし、私のような一般主義者が、SaaSツール全体で速く動き、自動化しようとしている場合、エンジンが多すぎてインターフェースが不十分なように感じました。しかし、すべてが悪かったわけではありません。私は制御のレベルに夢中になりました。分散システム全体で物事を自動化し、バージョン管理し、テストし、プロのように障害を監視できます。既に技術的なら、信じられないほど強力です。そうでなければ、信じられないほど威圧的です。

比較表 📊

ツール名	主な機能	料金	最適な用途	メリット	デメリット
n8n	ビジュアルワークフロービルダー、400+統合、JavaScript実行、セルフホスト可能	無料(セルフホスト)〜$50/月(クラウド)	マーケター、フリーランサー、小規模チーム、迅速な自動化	学習曲線が緩やか、視覚的UI、柔軟な価格、活発なコミュニティ	UIが古い、複雑なフローで乱雑、上級機能は技術知識が必要
Apache Airflow	Pythonベース、DAGオーケストレーション、高度なスケジューリング、リトライロジック	無料(オープンソース)、ただしホスティング/インフラコストが発生	データエンジニア、ML/AIパイプライン、大規模DevOps	極めて強力、フル制御、スケーラブル、バージョン管理対応	急峻な学習曲線、コード必須、初心者に優しくない、セットアップが複雑

私の選択は?

私が構築する必要があったものに対しては、n8nが勝者でした。

学習曲線がなだらかで、デプロイが速く、実際のユースケースに成長させるのに十分な柔軟性を持っていました。Airflowに対する敬意は今でも変わりません。しかし、n8nは私が実際に使い続けたいと思えるツールなのです。

この記事を締めくくるにあたって、知っておいていただきたいことがあります。これは単なる「どちらが勝つか?」という議論ではありませんでした。これらのツールを実際に使ってみたときの感覚——ノードをフローにドラッグしたり、DAGをデバッグしたりする体験——を率直に、実践的に伝えることが目的でした。

重要なポイント 💡

自分がもっと作りたくなるツールを選ぶこと。

私にとっては、それがn8nでした。しかし、あなたにとっては?それはあなたがどんなタイプのビルダーなのかによって変わります。

選択のための判断基準 🔧

最終的な判断を下す前に、以下の点を自問してみてください:

• 技術的背景: Pythonやコードベースのワークフローに慣れているか?
• プロジェクトの規模: 小規模な自動化か、エンタープライズレベルのデータパイプラインか?
• 学習への時間投資: すぐに使いたいのか、時間をかけて習得したいのか?
• チーム構成: 技術者だけか、非技術者も含まれるか?
• 将来の拡張性: どこまでスケールさせる予定か?

次のステップ 🚀

自分のタイプを見極めたら、あとは実際に何かを自動化してみるだけです。理論よりも実践。小さなワークフローから始めて、徐々に複雑なものに挑戦していきましょう。

両方のツールには無料プランやコミュニティエディションがあるので、リスクなしで試すことができます。まずは手を動かして、自分に合ったツールを見つけてください。⚡