どうも、こんにちは。「そう｜n8nで始めるAI自動化」です。

今回は「 【n8n完全攻略ロードマップ】たった1日でn8nを丸ごと完全理解する！ 」をご覧頂き、誠にありがとうございます。

本noteは、n8nの初心者でも、今までよくわからなかった「n8n」を使えるようにする完全攻略ロードマップです。 約２万文字超 レベル、画像枚数70枚超 、学習用無料JSONファイル3本収録の超大作となっています。

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プロフィール

はじめまして、そう｜n8nで始めるAI自動化（@so_ainsight）です。

本ガイドは、200以上のn8n自動化を構築した実践的な経験に基づいて作成されています。実際のクライアント案件、YouTube動画制作、そして日々の業務で使用している自動化の知見をまとめました。

このガイドが目指すのは、
・「挫折ポイントゼロ」 のステップ解説
・実務で即使えるレシピ とチェックリスト
・n8nの"本質的価値" ＝あなたの目標に集中できる環境づくり

──読み終わるころには、あなたの頭の中にあるアイデアが「具体的な自動化ワークフロー」として動き始めているはずです。

さあ、次のページをめくり、"自動化の世界" を始めましょう。

第1章：n8nとは

n8nは、プログラミング不要で 業務自動化を実現できるノーコード自動化ツールです。

n8nを使えば、複数のWebサービスやAPIを連携させて、繰り返し作業を自動化できます。例えば、メールの自動分類、データの自動集計、レポートの自動生成など、様々な業務を自動化することが可能です。

日本では、「Dify」の方が知られていますが、「n8n」は、ここ数ヶ月で日本を含むグローバルで急速に浸透してきているノーコード自動化ツールです。

もっと定量的に見ていきましょう。

Googleトレンドでは、「Dify」は、2024年、2025年上期までは一強の状態が続いていました。

ただ実は、その裏で「n8n」が徐々に躍進。
そして、2025年11月ついに、「n8n」が「Dify」を並んだのです。

2025年上期までは、「Dify」と「n8n」では大きな開きがあり、Dify優勢の状態がずっと続いていました。

しかし、ついに、
その差がなくなり逆転しはじめたのです。

そもそもグローバルの検索インタレストで見た場合では、
「n8n」の圧勝の状態。日本でもこのトレンドが加速することは確実です。

最近では、

フリマアプリ大手のメルカリがn8nに関する取り組み記事を連載形式で出すなどのその注目度の高さが伺えます。

いかがでしょうか。

AIのツールは、ご存知の通り星の数ほどありますよね。

そんな中で、メルカリが「n8n」を導入している事実は非常に大きいのではと考えています。

また、大企業に限らず、ベンチャー企業やソロプレナー、個人事業主にとっても非常に活用の幅が広いのがこの「n8n」の特徴でもあります。

次の章では、なぜ「n8n」がこれだけ利用されているのか
その凄さに迫ります。

第2章：n8nの主な特徴と機能

n8nには、初心者でも簡単に自動化を進められるよう、次のような主な特徴・機能があります。

それぞれ深堀して解説していきます。

特徴1：ノーコードで自動化が可能

n8nの最大の特徴は、プログラミングの知識がなくても、視覚的な操作で自動化を構築できることです。

従来の自動化ツールでは、プログラミング言語を習得する必要がありましたが、n8nでは「ノード」と呼ばれるブロックを繋げるだけで、複雑な自動化も実現できます。

この特徴により、エンジニアでない方でも、自分の業務を自動化できるようになりました。

特徴2：豊富な連携サービス（500以上）

n8nは、500以上のWebサービスやAPIと連携できます。

Gmail、Slack、Google Sheets、Notion、Airtable、OpenAI、Anthropic Claudeなど、主要なサービスはほぼすべて対応しています。

また、HTTP Requestノードを使えば、APIが公開されているサービスであれば、どんなサービスとも連携可能です。

特徴3：視覚的なワークフロー設計

n8nのワークフローは、視覚的に設計できます。

左から右へ、上から下へと流れるようにノードを配置することで、自動化の流れを直感的に理解できます。

この特徴により、複雑な自動化でも、全体像を把握しやすく、デバッグも容易になります。

特徴4：AIエージェント機能

n8nには、AIエージェント機能が搭載されています。

AIエージェントを使えば、LLM（大規模言語モデル）を活用して、テキストの生成、分類、要約など、様々な処理を自動化できます。

また、ツール機能と組み合わせることで、AIエージェントが自律的に判断して、適切なアクションを実行することも可能です。

特徴5：サブワークフローで再利用可能

n8nでは、一度作成したワークフローを「サブワークフロー」として、他のワークフローから呼び出すことができます。

例えば、「メール送信」というワークフローを作成すれば、それを複数の自動化から再利用できます。

この特徴により、自動化の構築が効率化され、保守性も向上します。

第3章：n8nで無料登録する

ここでは、初心者向けにn8nを使い始める大まかな手順を紹介します。n8nはクラウド版とセルフホスティング版の2通りがあります。初心者の方は、まずは手軽なクラウド版での利用がお勧めです。

▼クラウド版

クラウド版は、すぐに使い始められるサービスです。登録から14日間の無料トライアルが提供されています。トライアル期間終了後は、有料プランへの移行が必要です。

n8nの料金プランには、「Starter」「Pro」「Business」「Enterprise」があります。個人、インフルエンサー、ベンチャーの方であれば、「Starter」「Pro」が候補になるでしょう。

迷ったらまずは約3,600円(24米ドル)/月の最安プラン「Stater」で開始してみるでOKです。

▼セルフホスティング版

セルフホスティング版は、自分でサーバーにインストールして利用する方法で、無料で無制限に使用することが可能です。こちらの導入方法をわかりやすく解説したセルフホスティングガイド公開中。

クラウド版での大まかな流れとしては以下の通りです。

詳細の手順を次で解説していきます。

【Step.1】n8n公式サイトにアクセス

n8nのクラウド版サイト（https://n8n.cloud）にアクセスして、「Sign up」をクリックして下さい。

【Step.2】メールアドレス情報などを入力して登録

まだn8nのアカウントをお持ちではない場合、氏名、メールアドレス、パスワード、アカウント名を入力して「Start free 14 day trial」をクリックして登録手続きを開始してください。

登録フォーム内容
・Full name：氏名
・Company Email Address：メールアドレス
・Confirm Email Address：メールアドレスの確認
・Password：パスワード
・Account name：「https://xxxxxx.app.n8n.cloud/」のxxxxxxにあたる部分になります。

【Step.3】あなたの会社の従業員規模

あなたの会社の規模はどのくらいですか？*
※ n8nでの体験をカスタマイズするために役立ちます

A. 自分だけ
B. 20人未満
C. 20〜99人
D. 100〜499人
E. 500〜999人
F. 1000人以上
G. 仕事では n8n を使っていません

【Step.4】あなたの所属チーム

あなたはどのチームに所属していますか？*
※ n8nでの体験をカスタマイズするために役立ちます

A. サポート
B. IT
C. 経営者／オーナー
D. マーケティング
E. プロダクト／デザイン
F. 営業
G. エンジニアリング（開発）

この辺りの質問内容は、選択肢によって異なるので、質問に回答していきましょう。

【Step.5】n8nでのアカウント登録完了

質問への回答が全て終わると、すぐにn8nのダッシュボード画面に移行します。これで、n8nのアカウント作成は完了しました。

選択肢の内容
・Try an AI workflow：サンプルのAIワークフローを確認
・Start from scratch：ゼロからワークフローを作成

ここまで進められれば、アカウント開設手続きは完了です。

ここからは、n8nの主な画面の見方を解説します。

n8nのアカウント作成が完了してログインすると、次の画面にたどり着きます。この画面では、これまで作成したワークフローが一覧で表示されるページです。

▼Workflows（ワークフロー一覧）

もちろん初めてアカウントを作った状態では、まだ何も表示されません。右上の「Create workflow」からワークフローを作っていくことで、一覧表示できるようになります。

▼Create workflow（ワークフロー作成）

ワークフローを構築するときに使うのが画面右上にある「Create workflow」です。こちらから、ワークフローの構築を始めることができます。

▼Templates（テンプレート一覧）

他の人が作成したワークフローを参照したい！そんなときに参考になるのが、「Templates」です。

n8nでは、他の人やn8n公式が作成した参考テンプレートが膨大にあるのが特徴で、その数、7,000超。

しかも数はどんどん加速度的に増えています。めちゃくちゃ学習で使えるのでおすすめです。

第４章：ワークフローの始め方を徹底理解する

n8nでは、ワークフローを作る方法として、主に４つの方法があります。

ワークフローの構築方法
1. 「Templates」からコピーする
2. JSONファイルをインポートして作成
3.  n8n AIに作ってもらう
4. 最初からワークフローを作成

【手法1】「Templates」からコピーする

n8n公式や他の方が構築したワークフローを参照できる「Templates（テンプレート機能」を使って、ご自身のワークスペースにコピーできます。

やり方はとても簡単。

こちらにアクセスして気になるワークフローをコピペするだけ。
検索機能で、使ってみたいワークフローを探してみると良いでしょう。

気になるテンプレートが見つかったら「Use for free」をクリック。

「Import template to ~~~~cloud workspace」を選択すると瞬時にご自身のワークスペースにワークフローを構築できます。

【手法2】JSONファイルをインポート

他者が配布するJSONファイルをn8nにアップロードすることで、ワークフローを構築する方法です。

XなどでよくJSONファイル（拡張子が.json）が無料配布されているので、それをまずはダウンロードしましょう。

続いて、n8nにログインして「Create workflow」をクリックします。

右上の「…」をクリックすると「Import from File…」（ファイルからインポートする）があるのでこれを選択します。

アップロードするJSONファイルを選択します。JSONファイルは、拡張子が「.json」となっているものです。

たったそれだけで、n8nでワークフローを瞬時に構築できます。

【手法3】n8n AIに作成してもらう

「Create workflow」をクリックして「Build with AI」でワークフローを構築する方法です。ゼロからワークフローを構築しなくても簡単に始めることができる方法です。

AIにどんなワークフローを作りたいかいうだけでワークフローを構築できるという優れものですが、いきなり、完全100%のワークフローを作ることが難しいという欠点があります。

上手く使いこなすと、95%ほどの完成度の高いワークフローをAIで即座に作れるというメリットがありますが、初心者が、残り5%を自力で解決するのが難しいと思っています。

ワークフロー構築速度を爆速化する最強ツールであるものの、初心者がいきなりこちらにトライすることはあまり推奨していません。

【手法4】最初から作成
ご自身の課題を解決するワークフローをゼロから作る方法です。基本的にはコードを書かずにノーコードで誰でも簡単に作ることができます。

こちらもとても自由度が高い手法ではあるものの、初心者の方がいきなりゼロからワークフローを構築するのは難しいので、慣れてからにしましょう。

【用語説明】JSONファイルとは

JSONファイルとは、データを保存するためのファイル形式の一つです。

JSON（ジェイソン）は、JavaScript Object Notationの略で、データを整理して保存するための形式です。パソコンやスマートフォンで使われる、とても一般的なファイル形式です。

n8nでは、JSONファイルを使ってワークフローを保存・共有します。n8nを使うとJSONという用語がたびたび登場するのでビビらないように。

JSONファイルの一般的な特徴：

• テキストファイル：普通のテキストなので、メモ帳でも開ける

• 人間が読める：専門的な知識がなくても、内容をある程度理解できる

• 多くのサービスで使える：n8nだけではない一般的なデータ保存形式。

• 軽量：ファイルサイズが小さく、送ったり保存したりしやすい

JSONファイルが使われている場面：

• Webサイトの設定ファイル

• アプリの設定情報

• API（外部サービスとの連携）でのデータのやり取り

• データベースのデータ保存

• n8nのワークフローの保存（今回のケース）

JSONファイルの中身の例：
JSONファイルは、以下のような形式でデータが書かれています：

{
  "名前": "テストワークフロー",
  "説明": "これはテストです",
  "作成日": "2025-01-01"
}

このように、「項目名」と「値」のペアでデータが整理されています。

第５章：n8nで基本的なAIエージェントを作る

ワークフローを作る準備は完了したので、実際に作っていきましょう。n8nを使うと誰でも簡単にAIエージェントを構築できます。

AIエージェントとは、
👉 目的を与えると、自分で考えて行動し、タスクを実行するAI

のことです。

n8nを使うと、一切コードを書かなくても、さまざまな外部サービスと連携しながら自律的にタスクを実行するAIエージェントを誰でも簡単に構築できます。

どれくらい簡単に作れるかを体験していきましょう。

今回は、24時間以内のAI関連ニュースをRSSで収集して要約するAIエージェントを構築していきます。

▼ワークフローJSONファイル

念のため、JSONファイルを共有します。ただ、今回は、こちらは使わずに、これから説明する手順に沿ってご自身で作るのをお勧めします。

【Step.1】ワークフローを作成する

n8nログイン後のダッシュボード画面の「Workflows」画面を開き、「Create workflow」の 「Add first step…」を選択 してください。

「Add first step…」は完全に白紙の状態から始める方法で、すべての設定を自分で構築していくため、最も自由度が高い方法です。一方で、初めてだと、設定に時間と労力がかかります。

今回はしっかりサポートするのでご心配なく。

【Step.2】「Manual Trigger」を選択

n8nでは、初めに、何をきっかけにAIエージェントを動かすのかを設定します。もし〜〜があったら〇〇する、の「もし〜〜があったら」にあたる部分です。

今回は、初めてなので、手動で実行ボタンを押したら、にあたる「Manual Trigger」を利用していきます。

うまくいくと、このように、「Manual Trigger」ノードが追加されます。ここまでできたら、「きっかけ」にあたるノードの設定は完了です。

実行ボタンを押すとこのワークフローが動く仕組みを作ることができました。

【Step.3】AIエージェントノードを追加する

「Manual Trigger」ノードの「+」ボタンをクリックすると「ノードを追加」ボタンが表示されるので、こちらをクリックしてください。

ノードってどうやって選べばいいの？と思ってしまいますよね。そんな方でも安心。 n8nにはノードを検索して選ぶ仕組みが備わっています。

今回は、「AI Agent」ノードを追加したいので検索フォームの部分で「AI Agent」と入力してください。

【Step.4】「AI Agent」ノードの設定

「AI Agent」ノードをダブルクリックすると設定画面が開きます。

設定内容
Source for Prompt：Define below
Prompt：以下内容を入力

過去24時間以内のAI関連の世界ニュースおよびAI関連のテクノロジーニュースを要約してください。
人工知能、機械学習、生成AI、AI政策、AI規制、または主要なAI製品・研究に直接関係するニュースのみを含めてください。（GoogleやOpenAIを除く一般企業のニュースリリースは除外してください）
あなた自身のコメントや意見は省いてください。
今日は {{ $today }} です。

【Step.5】OpenAIノードを追加する

「AI Agent」ノードの下に伸びている「Chat Model」の下に伸びている「＋」クリックします。ここでは、AI Agentノードの頭脳にあたるLLMモデルを選択します。

今回は、OpenAIのLLMモデルを利用する手順を紹介していきます。

検索フォームにて「openai」と入力し「OpenAI Chat Model」を選択してください。

「AI Agent」ノードの設定画面が表示されるので、以下のように表示されているか確認してください。

「Credentical to connect with」という部分で、本来はAPIキーの設定を行いますが、n8nでは初心者向けに無料のクレジットがついていますので、今回はこれを使っていきます。

ただ、これはあくまでもテスト用の無料クレジットになるため、使いすぎるとなくなってしまう点には注意してください。

なくなった場合は、OpenAIの公式APIキーを利用していく形になります。

【Step.6】RSSという道具を持たせる

おさらいですが、今回作るAIエージェントは、

でした。RSSでAIニュースを取得する必要があるので、AIエージェントがRSSを使えるように「道具」の準備が必要です。

RSS Read Tool ノードをAI Agentの Tools 入力部分に接続します。今回は2つの主要メディアを登録します。

TechCrunch
・URL: https://techcrunch.com/category/artificial-intelligence/feed/
・Name: techcrunch
・Description: Reads the news と入力

The Verge
・URL: https://www.theverge.com/rss/index.xml
・Name: theverge
・Description: Reads the news と入力

【Step.7】ワークフローを実行する

ここまで準備が終わったら、次は、「Execute Workflow」ボタンをクリックして実行します。

実行結果が表示されれば、基本的なワークフローが完成です。

「AI Agent」ノードをダブルクリックして開いてください。InputとOutputが左右に表示されています。

Input側では、「AI Agent」を実行してくださいという指示が入り、このAI Agentノードが実行します。その結果が表示されるのが右側の「Output」です。

中央の部分は、プロンプトがセットされており、
ざっくりいうと、「RSSで取得したニュースを要約して」という指示が入っています。※以下が実際のプロンプトです。

この「Output」にAIニュースの情報が出ていれば完成です。

この時点では、ぱっと見えづらい状態ですが、これはAIが処理しやすい形で生成されているためです。

このAI Agentノードに、GmailやSlackなどの他のノードを接続することで、この出力結果をGmailで送信したり、Slackに自動通知したりすこともできます。

【Step.8】本番化する

Step.7では、無事ワークフローを動かすことができました。

ただ、これはワークフローが動くかテキスト的に動かしただけなので、本番化作業を行いましょう。

今回は、手動で実行するタイプのシンプルなワークフローでしたが、定期実行するような処理を行うワークフローではこの作業が必須になります。

といっても、やり方は簡単。
画面の右上の「Publish」をクリックするだけ。それで完了です。

第６章：n8nの効率的な学習手法

2024年から200以上のn8n自動化を構築した経験から、効率的な学習方法を編み出しました。

n8nは機能が豊富で、マスターすれば、劇的な効率改善になる「劇薬」です。その分、ちょっととっつきにくく、最初はどこから手をつけていいかわからないかもしれません。

しかし、正しい学習アプローチを取れば、たった1日でn8nの基本を理解し、実用的な自動化を構築できるようになります。

本章では、効率的にn8nを習得するための学習手法を解説します。

それぞれ詳しく見ていきましょう。

学習手法1：テンプレート機能を活用する

n8nの「テンプレート」機能は、最も効率的な学習ツールです。

テンプレートとは、よく使われるワークフローがテンプレートとして登録されているため、ゼロからワークフローを構築しなくても簡単に始めることができる機能です。

英語がベースとなるため、とっつきにくいかもしれません。その場合は、Google Chromeなどに搭載されている翻訳機能を使えば大丈夫。

カテゴリからワークフローを探すこともできるので、
興味あるカテゴリも見てみるのも手です。

興味があるテンプレートが見つかったら、
「Use for free」をクリックすればOKです。※一部有料のものがあるので、まずは無料のもので選びましょう。

興味があるテンプレートにて、「Use for free」をクリックすると、どのようにご自身のワークフローに取り込むか聞かれます。

「Import template to ~~~ cloud workspace」をクリックしましょう。
そうすると、ご自身のワークフローとして取り込みできます。

テンプレートの活用メリット：

• 実用的なワークフローの構造を理解できる

• ノードの使い方を実際の例で学べる

• 自分でカスタマイズしながら学習できる

• 複数の外部サービスを比較検討できる

テンプレートの使い方：

1. n8nログイン後のダッシュボード画面の「Templates」をクリック

2. カテゴリやキーワードで検索

3. 気になるテンプレートをクリックして詳細を確認

4. 「Use for free」をクリックしてワークフローをインポート

5. 各ノードの設定を確認しながら動作を理解する

おすすめの学習アプローチ：

• 「Gmail」や「Google Sheets」などの基本的テンプレートで始める

• テンプレートを実行して動作を確認

• ノードの設定を変更して動作の変化を観察

• 自分でノードを追加して機能を拡張

学習手法2：段階的に学習を進める

n8nの学習は、段階的に進めることが重要です。

いきなり複雑なワークフローを作ろうとすると、挫折してしまう可能性があります。以下の順序で学習を進めることをおすすめします。

ステップ1：基本操作を理解する

• Manual Triggerでワークフローを作成

• Setノードでデータを設定

• AIエージェントノードで処理

• ワークフローを実行して結果を確認

「第５章：n8nで基本的なAIエージェントを作る」をクリアした皆さんであれば、このステップ1は完了した認識です。

ステップ2：外部サービスとの連携を学ぶ

• GmailやGoogle Sheetsなどの基本的なサービスから始める

• 認証情報の設定方法を理解する

• データの読み書きを実践する

いきなり複雑なワークフローを作ろうとせずに、めちゃくちゃシンプルなワークフローで良いので、新しいノードに挑戦して行ってみると良いでしょう。

外部連携周りをしっかり学べるのが「第８章：n8nで実用的な自動化を構築する」です。

また、n8nでよく使う厳選17ノードについて、「第７章：n8nで17のコアノードを理解する」にて解説しているので、こちらも参考にどうぞ。

ステップ3：条件分岐とループを理解する

• Ifノードで条件分岐を実装

• Loopノードで繰り返し処理を実装

• Switchノードで複数の分岐を実装

条件分岐やループをマスターすると大量データを捌けるようになり、n8n活用の幅が広がります。こちらも、「第８章：n8nで実用的な自動化を構築する」で学べます。

ステップ4：AIエージェントを活用する

• AI Agentノードの基本設定を理解

• ツール機能との連携を学ぶ

• 構造化出力パーサーの使い方を習得

構造化出力パーサーは、AIやプログラムの出力を「決まった形」に整えて読み取りやすくする仕組みです。

ちょっと難しく感じるかもしれませんが、
・生成結果をGoogleスプレッドシートに転記したい
・Gmailで自動応答する仕組みを作りたい

といったときに重宝する機能です。なんと、こちらも、「第８章：n8nで実用的な自動化を構築する」で学べます。

ステップ5：実用的な自動化を構築する

• 自分の業務に必要な自動化を設計

• 複数のノードを組み合わせて実装

• エラーハンドリングとデバッグを実践

ステップ4までクリアできれば、n8nで複数のワークフローを実際に自分の手で動かして理解が進んだ状態になります。

最後、より実践的なAIエージェントを構築したい場合は、「第10章：n8nで実用的なアプリを作成する」にて、より実践投入可能なAIエージェントを即時導入できます。

さらに、実際のワークフロー構築方法を一つ一つ丁寧に解説した解説書付きです。

第７章：n8nで17のコアノードを理解する

200以上のn8n自動化を構築した経験から、17のコアノードが最も重要であることがわかりました。

これらの17のノードを理解すれば、n8nで実現できる自動化の90%以上をカバーできます。

本章では、この17のコアノードを一つずつ詳しく解説していきます。

それぞれ詳しく見ていきましょう。

ノード1：Schedule Trigger（スケジュールトリガー）

「Schedule Trigger」ノードは、指定したスケジュールに基づいてワークフローを自動実行するトリガーです。

設定方法：

• 実行間隔：日、時間、分、秒、週、月から選択

• カスタムCron式も使用可能

• 実行時刻の指定も可能

実用例：
毎朝5時にAIニュースサマリーを自動生成してメール送信するワークフローなど。

メリット：

• 睡眠中でも自動実行可能

• 定期的なタスクの自動化に最適

ノード2：Event Trigger（イベントトリガー）

「Event Trigger」は、外部サービスのイベントを受けてワークフローを実行するトリガーです。

対応サービス：

• Gmail（新着メール受信時）

• Slack（新着メッセージ受信時）

• CRM（新規レコード作成時）

• フォーム（新規送信時）

実用例：
Gmailで新着メールを受信したら、自動的に分類・ラベル付け・下書き作成を行うワークフローなど。

メリット：

• リアルタイムでの自動化が可能

• イベント駆動型の自動化に最適

ノード3：AI Agent（AIエージェント）

「AI Agent」ノードは、LLMを活用してテキスト処理を行うノードです。

機能：

• テキストの生成、分類、要約

• ツールとの連携

• メモリ機能

実用例：
メールの自動分類、ニュースレターの自動生成など。

メリット：

• 高度なテキスト処理が可能

• ツールとの連携で自律的な処理が可能

ノード4：Tools（ツール）

Toolsは、AIエージェントが使用できる機能を提供するノードです。

機能：

• HTTPリクエスト

• データベース操作

• 他のワークフロー呼び出し

実用例：
AIエージェントが自律的に判断して、適切なツールを選択して実行するワークフローなど。

メリット：

• AIエージェントの能力が拡張

• 自律的な処理が可能

ノード5：Structured Output Parser（構造化出力パーサー）

Structured Output Parserは、AIエージェントの出力を構造化するノードです。

機能：

• AIエージェントの出力を指定した形式に変換

• データの抽出が容易

実用例：
AIエージェントが生成したメールを、宛先、件名、本文に分割するワークフローなど。

メリット：

• データの構造化が容易

• 後続の処理が簡単

ノード6：If（条件分岐）

「If」ノードは、条件に基づいて処理を分岐するノードです。

機能：

• True/Falseの2つの分岐

• 条件式の設定

実用例：
ポーリング処理（処理が完了するまで繰り返しチェック）など。

メリット：

• 条件に応じた処理が可能

• 複雑なロジックの実装が容易

ノード7：Switch（スイッチ）

「Switch」ノードは、複数の条件に基づいて処理を分岐するノードです。

機能：

• 複数の分岐パスを設定可能

• Ifノードの拡張版

実用例：
ファイルタイプ（PDF、テキスト、Excelなど）に応じて異なる処理を行うワークフローなど。

メリット：

• 複数の条件分岐が容易

• 複雑なルーティングが可能

ノード8：Subworkflow（サブワークフロー）

Subworkflowは、他のワークフローを呼び出すことができる機能です。

特徴：

• 一度作成したワークフローを再利用可能

• モジュール化により保守性が向上

• 複数のワークフローから同じ機能を呼び出せる

実用例：
「メール送信」というサブワークフローを作成し、複数の自動化から呼び出すなど。

メリット：

• コードの再利用性が向上

• ワークフローの保守が容易

ノード9：Split Out（分割）

「Split Out」ノードは、1つのデータに入っている「配列（リスト）」を個別のアイテムに分割するノードです。

機能：

• 配列を個別のアイテムに分割

• 各アイテムに対して処理を実行可能

実用例：
複数の動物生成プロンプトのリストを分割して、それぞれの動物について画像を生成するワークフローなど。

メリット：

• バッチ処理が容易

• 大量データの処理に最適

ノード10：Aggregate（集約）

「Aggregate」ノードは、複数のアイテムを1つのアイテムに集約するノードです。

機能：

• 複数のアイテムを1つにまとめる

• Split Outの逆の処理

実用例：
分割して処理した売上データを、最後に1つにまとめて、AI Agentノードで要約してもらうワークフローなど

メリット：

• データの統合が容易

• 最終的な出力形式を統一可能

ノード11： Edit Fields / Set（フィールド編集）

「Edit Fields / Set」ノードは、データの設定・変更を行うノードです。

機能：

• 変数の値を設定

• データ型の変更

• データの追加・削除

実用例：

• 不要なデータの削除

• 使いやすいJSON構造に変更

メリット：

• データの完全な制御が可能

• 柔軟なデータ操作

ノード12：Code（コード）

Codeは、JavaScriptやPythonでコードを実行するノードです。

使用場面：

• 予測可能なデータ構造の操作

• AIよりもコードの方が適している処理

実用例：
YouTubeの文字起こしデータを整形して、タイムスタンプ付きのチャンクに分割するワークフローなど。

メリット：

• より安価で高速

• 予測可能な処理が可能

ノード13：HTTP Request（HTTPリクエスト）

HTTP Requestは、外部APIと通信するためのノードです。

機能：

• あらゆるAPIと連携可能

• n8nの統合機能の基盤

実用例：
n8nに統合されていないサービスと連携するワークフローなど。

メリット：

• 無限の拡張性

• あらゆるサービスと連携可能

ノード14：Loop（ループ）

Loopは、アイテムをバッチ処理するためのノードです。

機能：

• アイテムを1つずつ処理

• レート制限の回避

• メモリ使用量の削減

実用例：
大量のファイルを1つずつダウンロードするワークフローなど。

メリット：

• レート制限の回避

• メモリ効率の向上

ノード15：Webhook（ウェブフック）

Webhookは、外部からのHTTPリクエストを受けてワークフローを実行するトリガーです。

機能：

• 外部サービスからの通知を受信

• リアルタイムでの自動化

実用例：
ランディングページからのデータを受信して処理するワークフローなど。

メリット：

• リアルタイムでの自動化

• 外部サービスとの連携が容易

ノード16：Respond to Webhook（ウェブフック応答）

Respond to Webhookは、Webhookに対してレスポンスを返すノードです。

機能：

• Webhookリクエストに対してレスポンスを返す

• 双方向の通信が可能

実用例：
ElevenLabsからのリクエストを受けて処理し、結果を返すワークフローなど。

メリット：

• 双方向の通信が可能

• 外部サービスとの連携が強化

ノード17：Google Sheets（Googleスプレッドシート）

Google Sheetsは、Googleスプレッドシートと連携するノードです。

機能：

• データの読み書き

• 無料で利用可能

• レート制限が緩い

実用例：

• 大量データの一時保存

• ユーザーが編集可能なデータソース

• データの集約・管理

メリット：

• 無料で利用可能

• 外部データストレージとして活用可能

第８章：n8nで実用的な自動化を構築する

ここまで、n8nの基本的な機能と17のコアノードについて解説してきました。

本章では、実際の業務で使える実用的な自動化の構築方法を解説します。構築したAIエージェントのJSONファイルもセットで無料で配布しています。

ゼロから構築してみるのも良し。JSONファイルをインポートしてからAIエージェントを構築するでもOKです。

いずれにせよ、まずは自分で触ってみることに価値があります。

実用例1：AIニュースサマリー自動生成

機能：
毎朝5時に最新のAIニュースを収集し、AIエージェントが要約してメール送信する自動化。

使用ノード：

• Schedule Trigger

• RSS Read ノード（ニュース取得）

• AI Agent（要約）

• Gmail（送信）

構築のポイント：

• Schedule Triggerで毎朝5時に実行

• RSS Read ノードで最新ニュースを取得

• AI Agentで要約を生成

• Gmailで送信

JSONファイル配布：

実用例2：メール自動分類・処理

機能：
Gmailで新着メールを受信したら、AIエージェントが分類・ラベル付けを行う自動化。受信メールの内容を確認し、請求、通知、その他、問い合わせの4分類に仕分けします。

使用ノード：

• Gmail Trigger

• AI Agent（分類）

• Gmail（ラベル付け）

構築のポイント：

• Gmail Triggerで新着メールを検知

• AI Agentでメールを分類

• 分類結果に応じてラベル付け

JSONファイル配布：

▼Gmail Trigger ノード

Gmail Triggerノードでは、事前にGmailの認証設定（Credential）を行なっておくと、定期的に、Gmailの最新メールを取得し、「もしメールが届いたら実行する」というワークフローを構築できます。

Gmail Trigger ノードを使う際には、最初のみ認証設定（Credential）が必要です。Gmail Trigger ノードをクリックして、「Create new credential」をクリックしてください。

Gmailの受信で自動化したGoogleアカウントを事前準備してから「Create new credential」に進み、「Sign in with Google」を押してGoogle ログインを行うと設定が完了です。

一度認証の設定を行うと、次に、Gmail ノードを利用するときには、この認証情報を使うことができるので、とても楽になります。

▼AI Agent ノード（構造化出力パーサー）

この、AI Agentノードでは、受信したGmailのメールを解析して、請求、通知、その他、問い合わせの4分類に仕分けする役割を担います。

このAI Agentノードの出力結果が文章形式ではなく、データの処理がしやすい形（JSON形式）で出力されるように制御するのが

Structured Output Parser node
構造化出力パーサーノード

です。

「Require Specific Output Format」にチェックを入れることで、「Structured Output Parser」ノードを利用できるようになります。

その上で、AI Agentノードのプロントには以下のように入力して、出力形式を制御します。

あなたはメール分類アシスタントです。あなたのタスクは、受信メールを分析し、以下のいずれかのカテゴリに分類することです。

- 問い合わせ (Inquiry): 顧客からの質問、サポート依頼、情報のリクエスト
- 請求 (Invoice): 請求、支払い、請求書に関するメール
- 通知 (Notification): システム通知、アラート、自動送信メッセージ
- その他 (Other): 上記のいずれにも当てはまらないもの

メール本文の内容を注意深く分析し、信頼度と理由を添えて日本語で分類結果を返してください。


## 出力形式

{
	"type": "object",
	"properties": {
		"category": {
			"type": "string",
			"enum": ["問い合わせ", "請求", "通知", "その他"]
		},
		"confidence": {
			"type": "number"
		},
		"reason": {
			"type": "string"
		}
	}
}

このような設定を行って、ワークフローを動かすと、
以下のような結果が得られました。このメールの分類は「通知」だったことがわかります。

[
  {
    "output": {
      "category": "通知",
      "confidence": 0.95,
      "reason": "n8nシステムからワークフローが繰り返しクラッシュして自動停止されたことを知らせる自動通知メールです。システムアラートの典型例で、ユーザーへの状況報告を目的としています。"
    }
  }
]

▼Switch ノード

「AI Agent」ノードから伸びるのが「Switch」ノードです。

手前の「AI Agent」ノードでは、Gmailで受信したメールの内容を解析し、「請求、通知、その他、問い合わせ」のいずれか一つに分類します。

「Switch」ノードの次では、Gmailのラベルをつける作業を行いますが、

・「請求」ラベルをつけるGmailノード
・「通知」ラベルをつけるGmailノード
・「その他」ラベルをつけるGmailノード
・「問い合わせ」ラベルをつけるGmailノード

と分けているので、どのノードを動かすかを選択する役割を「Switch」ノードが担います。

実用例3：データ自動集計・レポート生成

機能：
Google Sheetsのデータを自動集計し、週次レポートを生成してメール送信する自動化。

使用ノード：

• Schedule Trigger

• Google Sheets（データ取得）

• Code（集計処理）

• Code（メール埋め込み用HTML作成）

• Gmail（送信）

構築のポイント：

• Schedule Triggerで定期実行

• Google Sheetsからデータを取得

• Codeで集計処理

• Codeでレポート生成

• Gmailで送信

JSONファイル配布：

第９章：n8nでAIエージェントを使いこなす

n8nのAIエージェント機能は、非常に強力です。

本章では、AIエージェントを効果的に活用する方法を解説します。

AIエージェントの基本設定

設定項目：

• モデル選択（Gemini、Anthropic Claude、OpenAIなど）

• システムプロンプト

• メモリ機能

• ツール機能

• 構造化出力パーサー

実用例：
メールの自動分類、ニュースレターの自動生成、データの自動要約など。

ツールとの連携

AIエージェントは、LLMモデルを接続しているだけで、ただ優秀な頭脳があるだけです。しかし、ツールという「道具」を渡すことで、その自由度を劇的に高めることができます。

特に使うのがHTTPリクエストノードです。HTTPリクエストノードは、外部のWebサービスやAPIと通信するための道具です。

代表的な使い道はこちらです。

• 🌦 天気APIから今日の天気を取得

• 🧾 データベースAPIにデータを登録

• 🤖 AI・翻訳・決済などの外部サービスを呼び出す

使用可能なツール：

• HTTPリクエスト

• データベース操作

• 他のワークフロー呼び出し

• MCPサーバー連携

実用例：
複数の道具をセットしておくと、AIエージェントが自律的に判断して、回答を導くために必要なツールを選択して実行するワークフローを構築することができます。

例えば、ユーザーから今日の天気を教えてと質問が来た場合、LLMモデルだけでは正確な回答はできません。しかし、AIエージェントに天気APIをツールとして接続すると、正確に回答できるのです。

構造化出力パーサーの活用

構造化出力パーサーは、AIやプログラムの出力を「決まった形」に整えて読み取りやすくする仕組みです。

難しそうに聞こえますが、役割はとてもシンプルです。

❌ パーサーがない場合（人には読めるが機械に不向き）

→ プログラムは「価格」「在庫」を正確に取り出せません

✅ 構造化出力パーサーがある場合

→ 次の処理でそのまま使える 🎉

なぜ必要？

構造化出力パーサーが必要な理由は3つあります。

① 自動化できる

• 条件分岐

• 保存

• API送信

が簡単にできる

② 出力が安定する

AIは気分で文章が変わりますが、
「この形で出せ」と縛ることでブレを防げます。

③ エラーを検出しやすい

• 必須項目がない

• 数値のはずが文字列

などをすぐにチェックできます。

実用例：
・AIエージェントが生成したメールを、宛先、件名、本文に分割するワークフロー
・AIエージェントが生成した施策アイディアをGoogleスプレッドの「施策アイディア」列に転記するワークフローなど

ちょっと難しいかもしれませんが、この「構造化出力パーサー」を攻略すると、n8nの活用の幅が劇的広がります。

第10章：n8nで実用的なアプリを作成する

ここまでは、n8nの使い方に慣れるための基本的な機能をメインでお伝えしてきましたが、ここからは、外部サービスと連動しながら動く実用的なアプリの作り方を解説していきます。

"たった1つのLP"から90本の広告バナーを「全自動一括生成」。広告運用を劇的効率化する最強スキーム

https://note.com/soh_ainsight/n/n247083a195f2

Nano Banana Proを使って、美人インフルエンサーのSNS運用をn8nで「完全無人化」する最強運営術

https://note.com/soh_ainsight/n/n870723e1cb20

顔出しなしでバズる！“一人語り動画”を量産するn8n最強メソッド

https://note.com/soh_ainsight/n/n9bf8dea7ea94

sora2動画を「最大４倍」高画質化！n8nで動画品質を劇的に向上させる方法

https://note.com/soh_ainsight/n/n878222c69af0

まとめ

n8nを使えば、プログラミングの知識がなくても、直感的な操作で自動化ワークフローやAIエージェントを簡単に構築できることが分かっていただけたのではないかと思います。

基本的なワークフローから始めて、その操作方法に慣れながら、徐々に複雑な機能を追加していくことで、業務効率化や時間削減を実現できます。

様々な外部サービスとの連携や、AIエージェントとの統合も容易なので、自分のニーズに合わせたカスタマイズが可能です。

17のコアノードを理解すれば、n8nで実現できる自動化の90%以上をカバーできます。

まずは基本的なワークフローから始めて、徐々に高度な機能を追加していくことをおすすめします。