【コピペで即稼働】n8nで作る実務自動化フルセット：要約→抽出→通知→レポート→監視

Posted at 2025-09-10

この記事でできること (TL;DR)

本記事では、 n8nのJavaScript Codeノードを中心に、実務で頻出する5つの自動化タスクを組み合わせた 「実務自動化フルセット」 のワークフローを構築します。

要約: 長文テキスト（例: ニュース記事、議事録）をGPT系APIで自動要約
抽出: 要約文から主要キーワードを自動抽出
通知: 結果をSlackにリアルタイム通知
レポート: 日々の結果をGoogleスプレッドシートに蓄積
監視: 処理結果が正常かどうかをチェックし、異常があればアラート

すべての主要ロジックをコピペ可能なコードスニペットとして提供するため、すぐにあなたの業務に応用できます。

はじめに

こんにちは！Qiitaでは主にAPI連携や業務自動化に関する記事を投稿している @YushiYamamoto です。

n8nの魅力は豊富な標準ノードにありますが、実務の細かい要件に応えようとすると、「この部分だけ、ちょっとしたロジックを書きたい…」という場面が必ず出てきます。そんな時に絶大な威力を発揮するのがJavaScript Codeノードです。

この記事では、Codeノードを使いこなし、ノーコードの手軽さとコードの柔軟性を両立させた、実践的な自動化ワークフローの作り方を解説します。

ワークフロー全体像

今回構築するワークフローの全体像は以下の通りです。トリガー（定期実行やWebhook）を起点に、一連の処理が順番に実行されます。

前提となる環境設定

ワークフローを動かす前に、以下の設定を済ませておいてください。

n8n Credentials:
- OpenAI API: apiKeyを設定
- Google Sheets OAuth2: Googleアカウントと連携
環境変数 (.env):
- SLACK_WEBHOOK_URL: SlackのIncoming Webhook URL
- SHEET_ID: 結果を記録するGoogleスプレッドシートのID
- MONITOR_THRESHOLD: 監視用の閾値（例: 3）

3. 各ノードの設定とコードスニペット

Step 1: テキスト要約 (JavaScript Codeノード)

目的: 入力された長文テキストを、GPT系APIを使って200字以内に要約します。
入力: items[0].json.text に要約したいテキストが入っている想定です。
設定: Execute Onceモードで実行します。

// OpenAIのライブラリをインポート
const { OpenAI } = require('openai');

// CredentialsからAPIキーを取得して初期化
const openai = new OpenAI({ apiKey: credentials.openAi.apiKey });

// メインの処理
try {
  const response = await openai.chat.completions.create({
    model: 'gpt-3.5-turbo',
    messages: [
      { role: 'system', content: '以下のテキストを、重要なポイントを3つに絞り、200字以内で要約してください。' },
      { role: 'user', content: items[0].json.text }
    ]
  });
  
  // 結果を後続ノードで使えるようにitemsに追加
  items[0].json.summary = response.choices[0].message.content;

} catch (error) {
  console.error('OpenAI API Error:', error);
  // エラーが発生した場合、後続の処理を止める
  throw new Error('テキスト要約に失敗しました。');
}

return items;

Step 2: キーワード抽出 (JavaScript Codeノード)

目的: Step 1で生成された要約文から、主要なキーワードを抽出します。
入力: items[0].json.summary
ロジック: 正規表現で4文字以上の単語を抽出し、出現頻度が高い上位5つをキーワードとします。

const text = items[0].json.summary;

// 4文字以上の単語を抽出 (正規表現)
const words = text.match(/\b[^\s,.、。「」]{4,}\b/g) || [];

// 単語の出現頻度をカウント
const freq = {};
words.forEach(word => {
  freq[word] = (freq[word] || 0) + 1;
});

// 頻度が高い順にソートし、上位5つを取得
const keywords = Object.entries(freq)
  .sort((a, b) => b[1] - a[1])
  .slice(0, 5)
  .map(entry => entry[0]);

items[0].json.keywords = keywords;

return items;

Step 3: Slack通知 (Slackノード)

目的: 要約結果と抽出キーワードをSlackに通知します。

設定:

Authentication: Webhook
Webhook URL (Expression): {{ $env.SLACK_WEBHOOK_URL }}
Text:

*【自動要約レポート】*

*要約:*
{{ $json.summary }}

*主要キーワード:*
- {{ $json.keywords.join('\n- ') }}

Step 4: レポート記録 (Google Sheetsノード)

目的: 日々の処理結果をGoogleスプレッドシートに追記し、データを蓄積します。
設定:
- Authentication: OAuth2
- Operation: Append
- Spreadsheet ID (Expression): {{ $env.SHEET_ID }}
- Sheet Name: DailyReport (事前に作成しておく)
- Columns > Add Column:
  - Header: Date, Value (Expression): {{ $now.toFormat('yyyy-MM-dd HH:mm') }}
  - Header: Summary, Value (Expression): {{ $json.summary }}
  - Header: Keywords, Value (Expression): {{ $json.keywords.join(', ') }}

Step 5: 監視チェック (JavaScript Codeノード)

目的: 処理結果が期待通りか（キーワードが十分に抽出できているか）をチェックします。
ロジック: 抽出されたキーワード数が環境変数で設定した閾値未満の場合、意図的にエラーを発生させます。

// 環境変数から閾値を取得 (未設定の場合はデフォルトで3)
const threshold = parseInt(process.env.MONITOR_THRESHOLD, 10) || 3;
const keywordCount = items[0].json.keywords.length;

if (keywordCount < threshold) {
  // 閾値未満の場合、エラーを発生させる
  throw new Error(`キーワード抽出数が閾値未満です。(抽出数: ${keywordCount}, 閾値: ${threshold})`);
}

// 正常な場合はそのままデータを返す
return items;

Step 6: エラーハンドリング (Error Trigger + Webhook)

目的: Step 5などでエラーが発生した場合に、別のWebhook（例: PagerDuty, Opsgenieなど）を呼び出し、障害として通知します。
設定:
- Error Triggerノード: ワークフロー全体のエラーを捕捉するトリガーを別途作成します。
- HTTP Requestノード:
  - Method: POST
  - URL: 障害通知用のWebhook URL
  - Body Content Type: JSON
  - Body (Expression):
```
{
  "text": "❗️n8nワークフローでエラー発生:\n> ワークフロー名: {{ $json.workflow.name }}\n> エラーメッセージ: {{ $json.error.message }}"
}
```

4. 運用と拡張のポイント

複数テキストの処理: トリガーで複数のテキストを受け取った場合は、SplitInBatchesノードで1件ずつ処理するように分割すると、APIへの負荷を分散できます。
レポートの可視化: Googleスプレッドシートに蓄積したデータを、Looker StudioやGASを使ってグラフ化し、週次・月次レポートを自動生成することも可能です。
異常検知の高度化: 監視チェックのロジックをより高度にし、キーワードのトレンド差分（前日比）などを分析して、よりインテリジェントなアラートを実装できます。

まとめ

本記事では、n8nのJavaScript Codeノードを駆使して、「要約→抽出→通知→レポート→監視」という一連の実務自動化フローを構築しました。

標準ノードだけでは難しい細かなデータ加工や条件分岐も、JavaScriptを組み合わせることで自由自在に実現できます。ぜひ、このフルセットをベースに、あなたの業務に合わせた最強の自動化ワークフローを構築してみてください。

最後までお読みいただきありがとうございました！この記事が役に立ったと思ったら、ぜひLGTMをお願いします！

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