n8n vs Dify 徹底比較｜設計思想の違いから選ぶ用途別ガイド

n8nとDifyは「比較」するものじゃない

n8nとDify。

最近よく一緒に名前が挙がります。

「どっちがいい？」という質問もSNSで見かけます。

でも実際に両方触った感想を先に言うと、そもそも土俵が違います。

n8nは「ワークフロー自動化エンジン」。

Difyは「AIアプリ構築プラットフォーム」。

見た目はどちらもノードベースのGUIで、どちらもAIを扱えます。

だから混同されがちです。

ただ、中身の設計思想はまったく別物です。

この記事では、スペック表を並べて「はい、比較しました」で終わらせません。

n8nとDifyの設計思想の違いから掘り下げて、「あなたがやりたいこと」に合うのはどちらかを判断できるようにします。

基本スペック比較表

まずはざっくり全体像を掴んでください。

数字だけ見ると「n8nのほうがスター多いし安いじゃん」と思うかもしれません。でもこの比較、リンゴとミカンを並べているようなものです。大事なのはこの次の章です。

設計思想がそもそも違う

n8n：自動化ファースト、AIはオプション

n8nとは何か——その基本とZapierとの違いで詳しく書きましたが、n8nの出自は「ワークフロー自動化ツール」です。

ZapierやMakeの競合として2019年に登場しました。

AIは後から追加された機能です。

LangChain統合、ベクトルストア、AIエージェントノード——これらは2024年以降に急速に充実しましたが、n8nの核はあくまで「AのイベントをトリガーにBの処理をしてCに出力する」という汎用ワークフローエンジンです。

つまり、AI抜きでも十分に使えます。

Search ConsoleのデータをGoogleスプレッドシートに自動転記する、GitHubのPRが来たらSlackに通知する——こういうAIを使わない自動化も守備範囲です。

Dify：AI/LLMファースト、ワークフローは手段

Difyは2023年にLangGenius, Inc.が立ち上げたプロジェクトで、最初から「LLMアプリケーションを簡単に作れるプラットフォーム」として設計されています。

読み方は「ディフィー」。

2025年のリブランディングで Dify に統一されました。

Difyの中心にいるのはLLM（大規模言語モデル）です。

チャットボット、テキスト生成、RAG（検索拡張生成）、AIエージェント——すべてがLLMを前提とした機能です。

ワークフローも組めますが、それはAI処理のパイプラインを構築するための手段です。

このn8nとDifyの違い、ひとことで言えば：

• n8n = 自動化エンジンにAI機能を載せた
• Dify = AIエンジンにワークフロー機能を載せた

ベクトルが逆なんです。

実際に触って分かった5つの違い

スペック表では伝わらない、手を動かして初めて分かる違いがあります。

1. UIの思想が違う

n8nのキャンバスは「フローチャート」です。

左から右へノードをつないでいく。

データがどう流れるかが直感的に見えます。

400以上のインテグレーションノードがずらっと並んでいて、「Slackノード置いて、Googleスプレッドシートノードつないで……」とレゴブロック感覚で組めます。

Difyのキャンバスは「AIパイプライン」です。

見た目は似ていますが、ノードの種類がまるで違います。

LLMノード、知識取得ノード、質問分類ノード——AIの処理フローに特化しています。

Slack連携のような外部サービスとの接続は、HTTPリクエストノードやプラグインで対応する形です。

ぱっと触った瞬間に「あ、目的が違うな」と感じます。

2. RAGの体験が別次元

ここがDifyの圧倒的な強みです。

n8nでRAGを組むには、Embeddingノード → Vector Storeノード → Retrievalノードを自分で配線して、チャンキング戦略も自分で決める必要があります。

できなくはないです。

でも「RAG構築ツール」としてn8nを使う場合、けっこうな手間がかかります。

Difyは「Knowledge」タブを開いて、PDFやWebサイトのURLをドラッグ＆ドロップするだけです。

チャンキングもインデックスも自動。

GUIでテストクエリを投げて、検索精度をリアルタイムで確認できます。

正直に言うと、RAGだけならDifyの体験は感動的でした。「こんなに簡単にできていいの？」という感覚です。

3. デバッグ体験の差

n8nのデバッグはかなり快適です。

ワークフロー内の各ノードの入出力データがリアルタイムで確認できます。

どのノードでエラーが出たか、どんなデータが流れたか、一目瞭然。これは数年かけて磨かれたUIの成熟度を感じます。

Difyもログ機能はありますが、n8nほどの「1ノードずつ追える」粒度はありません。

特にワークフローが複雑になると、どこでトークンを消費しているか、どこでレスポンスが遅いかの切り分けがn8nのほうが楽です。

4. コードの自由度

n8nの「Code」ノードはほぼ何でもできます。

JavaScript/Pythonで自由にコードを書けて、外部パッケージも使えます。

n8nの基本ノードでカバーしきれない処理はコードで埋める——この「ノーコード8割 + コード2割」のバランスが絶妙です。

Difyのコードノードはサンドボックス環境で動くため、いくつかの制限があります。ネットワークアクセスやファイルシステムアクセスに制限がかかるケースがあります。

セキュリティ上の配慮ですが、「ちょっとスクレイピングして前処理したい」みたいな場面で引っかかることがあります。

5. セルフホストの重さ

n8nのDocker Compose構築ガイドで書いたとおり、n8nのセルフホストはコンテナ1つ。

PostgreSQL入れても2つです。

1vCPU / 2GB RAMのVPSで余裕で動きます。

月$5のサーバーで完結する軽さです。筆者もConoHa VPSで運用中です。

Difyのセルフホストは、docker-compose.ymlに10以上のコンテナが定義されています。

API、Worker、Web、Redis、PostgreSQL、Weaviate（ベクトルDB）、Sandbox……。

最低でも4GB RAM、できれば8GB欲しいところです。

月$20は見ておく必要があります。

これは優劣ではなく、機能の範囲の違いです。

DifyはRAGエンジンやサンドボックスを内包しているから重い。

n8nはそれらを外部サービスに委譲しているから軽い。

設計思想の違いがそのままインフラ構成に出ています。

用途別：どっちを選ぶ？

「で、結局どっちがいいの？」

答えは「やりたいことによる」ですが、それだと不親切なので、具体的な判断基準を出します。

n8nを選ぶべきケース

• マルチSaaS連携が主目的：Slack、Google Workspace、Notion、GitHub、Stripeなど複数のSaaSをつなぎたい
• 定期バッチ処理：「毎朝9時にAPIを叩いてデータを取得してスプレッドシートに書く」のような定時実行
• Webhook処理：外部サービスからのイベントを受け取って処理するリアルタイム連携
• 業務自動化にAIを”一部”組み込みたい：ワークフローの途中でLLMに要約させる、分類させるなど
• 軽量なセルフホスト環境：月$5のVPSで動かしたい

Difyを選ぶべきケース

• AIチャットボット構築：社内FAQ bot、カスタマーサポートbot
• RAGシステム：社内ドキュメントや自分のブログを知識ベースにしたAI検索
• AIエージェント構築：ツール呼び出し付きの自律型AIエージェント
• LLMの比較・チューニング：GPT-4o、Claude、Geminiを同じプロンプトで比較テスト
• コンテンツ生成パイプライン：プロンプトチェーンでテキスト生成を自動化

迷ったときのシンプルな判定

こう考えてみてください。

「AI抜きでも自動化したいことがある」→ **n8n**

「AIが中心で、周辺の連携はおまけ」→ **Dify**

これでだいたい合います。

併用という第三の選択肢——n8nとDifyの連携

実は、n8nとDifyは排他的な関係ではありません。

むしろ組み合わせると強力です。

n8n × Dify APIのハイブリッド構成

DifyにはREST APIが用意されています。

つまり、n8nのHTTPリクエストノードからDifyのAPIを呼べます。

具体例を挙げます。

1. Slackでメッセージを受信（n8nのSlackトリガーノード）
2. Dify APIにリクエスト送信（n8nのHTTPリクエストノード → Difyのチャット補完API）
3. DifyがRAGで回答生成（Dify側で社内ドキュメント検索 + LLM回答）
4. 回答をSlackに返信（n8nのSlackノード）

この構成だと、n8nが「いつ・どこから・何を受け取って・どこに返すか」を担当し、Difyが「AIでどう処理するか」を担当します。

それぞれの得意分野に集中させるわけです。

他にも、n8nで定期的にRSSフィードを取得 → Dify APIで要約生成 → Notionに保存、のようなパターンも組めます。

ぶっちゃけ、この併用パターンが一番柔軟です。両方セルフホストすればAPI呼び出しのコストもゼロ。

ネットワークもローカルで完結します。

料金を真面目に比較する

個人で使う場合、料金は無視できません。

クラウド版の比較

セルフホスト版の比較

セルフホストで両方動かすなら、4 vCPU / 8 GB RAM以上のVPSが欲しいところです。

月$30〜50程度。

それでもクラウド版2つ契約するより圧倒的に安いです。

日本語環境での使いやすさ

ここは意外と重要なポイントです。

DifyはUI・ドキュメントともに日本語対応が進んでいます。

公式ドキュメントに日本語ページがあり、リコーやTDSEなど日本のパートナー企業もいます。

「英語が苦手だけどAIツールを使いたい」という方にはDifyのほうがハードルは低いです。

n8nのUIは英語です。

ドキュメントも英語。

コミュニティによる日本語情報はありますが、公式サポートではありません。

ただ、n8nの基本とZapierとの違いさえ理解すれば、ノードの操作自体は直感的なので、英語が壁になる場面はそこまで多くありません。

まとめ：土俵の違いを理解して選ぶ

改めて整理します。

n8n = 400以上のSaaS連携を持つ汎用ワークフロー自動化エンジン。

AIは強力なオプション機能のひとつ。

軽量セルフホストが可能で、月$5から始められます。

Dify = LLMを中心に据えたAIアプリケーション構築プラットフォーム。

RAG、チャットボット、エージェントがGUIで作れます。

日本語ドキュメントもあります。

どちらが「上」ということはありません。

包丁とフライパンを比べているようなものです。

料理（=やりたいこと）が先にあって、それに合う道具を選ぶ。

僕自身はn8nをメインで運用しつつ、RAGが必要な場面ではDify APIを呼ぶハイブリッド構成にしています。

n8nの始め方はn8nのDocker Compose構築ガイドで、AI自動化ツール全体の比較はAI自動化ツール4強比較でまとめていますので、あわせてどうぞ。

参考になれば幸いです。

n8nシリーズの記事はこちら