「n8n Dify 違い」と検索される方の多くは、
AI自動化や業務効率化を検討する中で、どちらを使うべきか判断できずにいる状況ではないでしょうか。
結論から申し上げると、n8nとDifyは似ているようで役割がまったく異なるツールです。
競合ではなく、むしろ組み合わせて使うことで真価を発揮するケースも多く存在します。
本記事では、
n8n と Dify の違いを、
思想、機能、得意分野、向いている人という観点から分かりやすく整理します。
目次
n8nとDifyの違いを一言で言うと
まずは全体像を端的に整理します。
- n8n：業務フローやAPI連携を自動化する「ワークフロー自動化ツール」
- Dify：生成AIアプリやRAGを作るための「AIアプリ開発プラットフォーム」
n8nは「処理と実行」が得意であり、Difyは「思考と生成」が得意です。
思想と設計思想の違い
n8nの考え方
n8nは、
「複数のシステムを確実につなぎ、決められた処理を正確に実行する」
ことを目的として設計されています。
- API連携
- データ変換
- 条件分岐
- バッチ処理
- エラーハンドリング
といった 業務自動化の現場で必要な要素 を網羅しています。
Difyの考え方
Difyは、
「生成AIを使ったアプリケーションを、素早く・高品質に作る」
ことを目的としています。
- プロンプト管理
- RAG（検索拡張生成）
- ナレッジベース
- AIエージェント
- LLMの切り替え
といった AI活用に特化した機能 が中心です。
機能面での違いを比較表で整理
基本機能の違い
| 比較項目 | n8n | Dify |
|---|---|---|
| 主な役割 | 業務・API自動化 | AIアプリ開発 |
| 中心技術 | ワークフロー | LLM・RAG |
| UI | ノード配線型 | フロー・チャット型 |
| 得意分野 | 処理の正確性 | 推論と生成 |
AI機能の違い
| 項目 | n8n | Dify |
|---|---|---|
| LLM連携 | ノードで個別設定 | UIから簡単切替 |
| RAG構築 | 手動構築 | ほぼ自動 |
| ナレッジ管理 | 自作が必要 | 標準搭載 |
| 会話履歴管理 | 明示的に設定 | 自動管理 |
AIだけを見ると、Difyの方が圧倒的に簡単で高機能です。
どちらが難しいのか
n8nが難しく感じやすい理由
- JSON構造を理解する必要がある
- 分岐やループの設計が必要
- API仕様を読む場面が多い
その代わり、自由度と制御性は非常に高いです。
Difyが使いやすい理由
- プロンプト中心の設計
- ナレッジ追加はファイルアップロードだけ
- UIがAI利用に最適化されている
AI初心者でも成果を出しやすい設計になっています。
向いている人・用途の違い
n8nが向いているケース
- 複数SaaSやDBを連携したい
- 定期処理やバッチ処理を自動化したい
- APIや業務フローを細かく制御したい
- AI以外の処理が多い
Difyが向いているケース
- 社内文書検索AIを作りたい
- チャットボットやCopilotを作りたい
- RAGをすぐに実装したい
- プロンプト改善を繰り返したい
n8nとDifyは一緒に使えるのか
結論として、一緒に使うのが最も強力です。
代表的な構成です。
- Dify：AIの判断や文章生成を担当
- n8n：トリガー、API連携、業務実行を担当
例えば、
- n8nがメールを受信
- Difyが内容を理解して回答文を生成
- n8nがCRMやSlackに反映
といった役割分担が可能です。
ライセンスと商用利用の違い
n8nのライセンス
- フェアコード（Sustainable Use License）
- 社内利用や受託開発は無料
- n8n自体をSaaSとして再販する場合は制限あり
Difyのライセンス
- Apache License 2.0
- 商用利用・再配布が自由
- 自社SaaSへの組み込みがしやすい
この点では、プロダクト組み込み用途はDifyが有利です。
まとめ：n8nとDifyの違いをどう捉えるべきか
n8nとDifyの違いは、優劣ではありません。
役割の違い です。
- 処理・連携・自動化の中核 → n8n
- 思考・生成・AI活用の中核 → Dify
AI時代の最適解は、
Difyで「考えさせ」、n8nで「動かす」 という分業構成です。
