n8nとDify、どっちを使えばいいの？3ヶ月間両方使い倒して分かった決定的な違いと最強の使い分け術を大公開。業務自動化ならn8n、AIアプリならDify、でも本当にヤバいのは両方組み合わせた時だった...
金曜の夜、また新しいAIツールが話題になってた
『Difyめっちゃいいらしいよ』『いや、n8nの方が自由度高くない？』
Twitter見てたら、エンジニアたちがまた熱い議論してた。正直、**「どっちも似たようなもんでしょ？」**って思ってた俺。
でも、ちょっと待てよ。
実際に両方を3ヶ月間ガチで使い倒してみたら、まったく違う生き物だったんだ。そして気づいた。**「どっちが優れてるか」じゃない。「どう使い分けるか」**が肝心だってことに。
今日は、n8nとDifyを実際に併用して分かった、誰も教えてくれない『最強の使い分け術』を全部暴露する。
衝撃の事実：グローバルではn8nが圧勝してた
まず、びっくりしたのがこれ。
月間訪問者数：
n8n → 750万人
Dify → 180万人
え、4倍以上の差？日本だとDifyの方が話題になってるのに、世界的にはn8nが圧倒的じゃん。
でも使ってみて分かった。これ、単純に優劣の問題じゃないんだ。
3分で分かる！n8nとDifyの決定的な違い
まず結論から言うと：
- n8n = 業務自動化の**「配管工」**
- Dify = AIアプリの**「建築家」**
は？何それ？って思うよね。具体的に説明しよう。
n8n：1000個以上のサービスを繋ぐ究極の自動化マシン
n8nを初めて触った時の感想：「これ、IFTTTとZapierが筋トレしまくったみたいなヤツじゃん」
特徴をまとめると：
- 連携可能サービス：1031個（2025年7月現在）
- カスタムJavaScriptが書ける
- 複雑な分岐やループ処理が自由自在
- セルフホスト可能（データを外に出さない）
例えば、こんなワークフローが5分で作れる：
「Slackに特定のキーワードが投稿されたら」→「そのメッセージをGPT-4で要約」→「Notionのデータベースに自動保存」→「重要度が高ければGmailで上司に通知」
ヤバくない？
Dify：AIチャットボットを爆速で作る魔法のツール
一方、Difyを触った時の感想：「えっ、RAGシステムがドラッグ&ドロップで作れるの？」
Difyの強みはこれ：
- LLM特化のローコード環境
- RAG（検索拡張生成）がめちゃくちゃ簡単
- チャットUIが最初から用意されてる
- プロンプトエンジニアリングがビジュアルでできる
実際、社内ドキュメントを食わせたAIヘルプデスクを30分で作れた。マジで。
実際に使って分かった「痛い失敗」と「神連携」
失敗例1：Difyで業務自動化しようとして爆死
最初、「Difyの方が新しいし、全部これでいけるっしょ」って思ってた。
やろうとしたこと：
「毎朝9時にGoogle Sheetsから売上データを取得→分析→Slackにレポート投稿」
結果：できなくはないけど、めっちゃ面倒くさい。
Difyは外部サービスとの連携が苦手。APIを叩くだけでも一苦労。これ、n8nなら10分で終わる作業だった。
失敗例2：n8nでチャットボット作ろうとして挫折
逆パターンもやらかした。
n8nでRAGベースのチャットボット作ろうとしたら、ベクトルDBの設定やらembeddingの処理やらで丸2日潰した。
同じものをDifyで作り直したら1時間で完成。泣きたくなった。
神連携：n8n × Difyで最強の自動化システム構築
そして気づいた。「あ、これ組み合わせればいいんじゃね？」
実際に作ったシステムがこれ：
- Dify側：社内ナレッジベースを学習したAIチャットボット構築
- n8n側：Webhookで問い合わせを受信→Difyに投げる→回答を各種サービスに配信
具体的な流れ：
顧客からの問い合わせメール（Gmail）
↓
n8nが自動検知
↓
DifyのAIチャットボットAPIに質問を投げる
↓
AIが社内ナレッジから最適な回答を生成
↓
n8nが回答を整形してGmailで返信＆Slackに履歴保存
これ、マジで革命だった。
カスタマーサポートの対応時間が平均2時間→5分に短縮。しかも回答の品質は人間以上。
結局どっちを使えばいい？最強の判断基準
3ヶ月使い倒して見えてきた、明確な使い分けがこれだ。
n8nを選ぶべき場面
- 複数のサービスを連携させたい（Slack、Gmail、Notion、etc...）
- 定期実行や条件分岐が必要（毎朝レポート、特定条件でアラート）
- データを外に出したくない（セルフホスト必須）
- JavaScriptでカスタマイズしたい（エンジニア向け）
一言で言うと：**「システム間の自動化」**ならn8n一択。
Difyを選ぶべき場面
- AIチャットボットを作りたい
- 社内文書でRAGシステムを構築したい
- プロンプトエンジニアリングを効率化したい
- 非エンジニアでも触れるツールが欲しい
一言で言うと：**「AI対話システム」**ならDify最強。
両方使うべき場面（これが最強）
- AIを含む複雑な業務自動化
- 外部連携が必要なAIアプリケーション
- スケールする可能性があるシステム
実例：
「n8nで顧客データを収集→DifyでAI分析→n8nで結果をダッシュボードに反映」
今すぐ試せる！週末プロジェクト3選
1. n8nで作る「Twitter監視→Slack通知bot」（所要時間：30分）
- n8nにTwitterノードを追加
- 特定キーワードを含むツイートを検知
- GPTノードで感情分析
- ネガティブな場合のみSlackに通知
これで炎上を未然に防げる！
2. Difyで作る「社内FAQ bot」（所要時間：1時間）
- 社内のFAQドキュメントをDifyにアップロード
- ナレッジベースとして設定
- チャットボットUIを生成
- SlackやTeamsに埋め込み
もう「あの資料どこだっけ？」がなくなる！
3. n8n×Difyで作る「AI営業アシスタント」（所要時間：2時間）
- Difyで製品知識を学習したAIを構築
- n8nでGmailの問い合わせメールを監視
- DifyのAIが最適な返信案を生成
- n8nが下書きとして保存＆Slackに通知
営業担当者の負担が激減！
まとめ：もう迷わない、最強の使い分け術
3ヶ月間、n8nとDifyを使い倒して分かったこと。
どっちが優れてるかなんて議論は無意味。
大事なのは：
- 業務自動化なら → n8n
- AIアプリ開発なら → Dify
- 本気で革新したいなら → 両方使え
「餅は餅屋」って言葉があるけど、まさにそれ。それぞれの得意分野で使い分けることで、想像以上のシステムが作れる。
正直、この組み合わせを知ってるかどうかで、エンジニアとしての生産性が10倍は変わると思う。
さあ、この週末。ビール片手にでもいいから、まずはどっちか触ってみない？
きっと月曜日には、**「なんでもっと早く使わなかったんだ」**って言ってるはずだから。
P.S. ひとつだけ注意
両方使い始めると、自動化が楽しすぎて週末が溶ける。マジで。
でもそれって、エンジニアとして最高に幸せな時間じゃない？
🌟 お知らせ
この記事が役に立ったら、ぜひフォローやいいねをお願いします！
🐦 X: @nabe_AI_dev
AI開発の最新情報や技術Tips、開発の進捗などを定期的にツイートしています。
📝 ブログ: AI Developer Blog
AIツール開発に関する詳細な記事や実装事例を公開中です。