【n8n】まさかの無料!最新AIローコード自動化ツールを使ってみた

n8n オープンソース AIローコード 自動化ツール

WEELメディア事業部テックリサーチャーの中田です。

オープンソースのローコード自動化ツールの「n8n」がGitHubで公開され、誰でも簡単にワークフローを作れるようになりました。

これにより、サービスとサービスを簡単に、コードを書かずに繋げらるんです…!

本ツールを紹介しているYouTubeの動画は、すでに2.7万再生回数を獲得しており、かなり注目されていることがわかります。

この記事ではn8nの使い方や、有効性の検証まで行います。本記事を熟読することで、n8nの凄さを実感し、従来のZappierなどには戻れなくなるでしょう。

ぜひ、最後までご覧ください。

目次

n8nの概要

n8nはオープンソースのローコードツールで、ワークフローを作成できます。具体的には、既存のサービス同士を繋げることで、業務の効率化を図ることが可能になるのです。

ここで言うワークフローとは、何なのでしょうか?例えば、以下のようなシチュエーションを考えてください。

夕方、チームの進捗状況を確認するため、プロジェクトの管理ツールを開き、
チームメンバーからの最新の更新情報をチェックし、
それを週報のドキュメントにまとめる。

このシチュエーションをワークフローにすると、以下のようになります。

  • 夕方の時間帯に作業開始
  • プロジェクト管理ツールを開く
  • 最新の更新情報をチェック
  • 情報を週報のドキュメントにまとめる
  • 必要に応じてフィードバックや指示を提供
  • 週報を共有する
  • 翌日のタスクを設定

このようなワークフロー化を通じて、以下のようなタスクが可能になります。

  • GitHubのissueを自動的にSlackに通知
  • JSONデータをスプレッドシートに自動インポート
  • Webからデータをスクレイピング
  • ローコードで多言語チャットボット開発

n8nの料金体系

本ツールは無料で利用可能です。

n8nの使い方

このプロジェクトには、ソースコードが公開されていないので、以下の手順に従ってブラウザ上で(Windows 11で)実行します。まずは、Node.jsをインストールしていない方は、以下のページからインストールしてください。

参考記事:Node.js

次にコマンドプロンプトを開き、以下のコマンドを実行してください。

npx n8n

この時、アップデートを要求され、エラーになる場合があるので、以下のコマンド実行した後に、もう一度上記を実行してください。

npm install -g npm@10.2.4

すると「Ok to proceed? (y) 」と聞かれるので、「y」を入力してEnterを押しましょう。そうすれば、コマンドプロンプト上にごちゃごちゃと文字が出てきて、最後の行に、以下の文が出力されれば成功です。

Press "o" to open in Browser.

ここで、「o」キーを押すと、ブラウザ上にn8nが開かれ、以下の画面に移動します。

諸ログイン情報を入力して「Next」を押すと、以下の画面に移動し、本格的に利用可能になります。

先ほどの画面真ん中の「Add first step..」をクリックすると、次の画面の様に、右側に「What triggers this workflow?」が表示されます。

これは「何をトリガーとして、ワークフローをスタートさせるか」を決めるフェーズです。ここで、「GitHubにissueが作られたら」や「問い合せフォームが送信されたら」のような、業務フローにおける最初の「イベント」を決めるのです。

n8nを実際に使ってみた

今回は、以下の記事を参考にしました。

参考記事:生成AI連携でメールの自動要約なども、ワークフロー自動化ツール「n8n」を自宅サーバーで動かす

今回試したワークフローの概要は、以下の通りです。

  • G-mailの新着メールの受信をトリガーとする
  • JSON Input Loaderで、メールからテキスト部分を取り出す
  • gpt-3.5-turbo-instructで

また、このワークフローを作成する前には、必ず以下のURLを参考にして、「GoogleのOAuth2認証」「G-mailのAPI設定」を済ませておく必要があります。

参考記事:Google: OAuth2 single service

最終的なワークフローの図は、以下の通りです。

1分ごとにメールの着信を確認し、新着メールがあれば、内容を要約してくれます。

試しに、以下のメール文を、登録メールアドレスに送ってみました。要約結果も、併せて掲載します。

新着メール:

件名: 今週の進捗報告

こんにちは、

お元気ですか?今週のプロジェクト進捗報告をお知らせいたします。

進捗状況

タスクA: 予定通りに進行しており、完了まであと2日かかりそうです。
タスクB: 前回の報告から進展があり、90%の進捗です。
タスクC: 一時的な課題が発生し、進行が少し遅れていますが、対策を検討中です。
課題とリスク

タスクCの遅延が他のタスクに影響を及ぼす可能性があります。リソースの再調整が必要かもしれません。
今後の進捗に関しては、引き続きモニタリングしていきます。
次回の打ち合わせ
次回の進捗報告会議は来週水曜日の午前10時に予定しています。ご都合をお知らせいただければ幸いです。

何かご質問やご提案があれば、どうぞお知らせください。それでは、良い週末をお過ごしください。

よろしくお願いいたします。

要約結果:

進捗報告: タスクAは2日後に完了予定。タスクBは90%進行。タスクCに一時的な課題あり、他のタスクに影響の可能性。次回報告会議は来週水曜10時。質問や提案は歓迎。良い週末を。

良い感じ!これで、メールの内容をわざわざ全部確認せずに、概略をつかむことができます!

ちなみに、内部のGPT-3.5では、以下のようなプロンプトを入力として、概要を出力しています。

以下のメールの内容を、200文字以下で要約してください。
テキスト:
{{ $json.text }}

要約:

n8nの推しポイントである業務効率化は本当なのか?

ここでは、n8nと類似するサービスの「make」と比較検証をしたいと思います。先ほど同様「G-mailの新着メールの要約タスク」を、makeにも設定しようと思います。

makeとGmailを接続する方法は、以下の公式ページで分かりやすく解説されています。

参考記事:https://www.make.com/en/help/app/gmail

最終的には、以下のようなワークフローになりました。

結果は以下の通りです。

新着メール:

件名: 今週の進捗報告

こんにちは、

お元気ですか?今週のプロジェクト進捗報告をお知らせいたします。

進捗状況

タスクA: 予定通りに進行しており、完了まであと2日かかりそうです。
タスクB: 前回の報告から進展があり、90%の進捗です。
タスクC: 一時的な課題が発生し、進行が少し遅れていますが、対策を検討中です。
課題とリスク

タスクCの遅延が他のタスクに影響を及ぼす可能性があります。リソースの再調整が必要かもしれません。
今後の進捗に関しては、引き続きモニタリングしていきます。
次回の打ち合わせ
次回の進捗報告会議は来週水曜日の午前10時に予定しています。ご都合をお知らせいただければ幸いです。

何かご質問やご提案があれば、どうぞお知らせください。それでは、良い週末をお過ごしください。

よろしくお願いいたします。

要約結果:

プロジェクト進捗報告 - タスクAは予定通り、2日で完了。タスクBは90%進捗。タスクCに一時的な課題あり、他のタスクへの影響検討。次回進捗報告会議は来週水曜日の午前10時。質問や提案あれば連絡ください。良い週末を。

これも良い感じですね!

ここで、makeとn8nを主観で評価したところ、以下の表の通りになると思いました!

ツール使い勝手おすすめポイント
n8n導入までが少し複雑無料で利用できるのが良い
make有料だが導入が簡単で、直感的に操作できる使いやすく導入までがスムーズにできる

上記の結果より、n8nとmakeに向いている人の特徴は、以下のような感じになるかと!

  • n8n:ある程度DockerやGCPなどの知識があって、無料で利用したい方
  • make:非エンジニアで、サクサク利用したい方

まとめ

n8nはオープンソースのローコードツールで、ワークフローを作成できます。具体的には、既存のサービス同士を繋げることで、業務の効率化を図ることが可能になるのです。

そうすることで、業務の一部を完全に自動化することもできます。また、本ツールはブラウザ上で動作するようになっています。

例えば、Gmailの新着メールをわざわざ全部読むのが面倒くさい場合、n8nを用いることで、自動でメール文をGPTに要約させることができ、瞬時に概略をつかむことができます!

サービス紹介資料

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最後に

いかがだったでしょうか?

弊社では

・マーケティングやエンジニアリングなどの専門知識を学習させたAI社員の開発
・要件定義・業務フロー作成を80%自動化できる自律型AIエージェントの開発
・生成AIとRPAを組み合わせた業務自動化ツールの開発
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まずは、「無料相談」にてご相談を承っておりますので、ご興味がある方はぜひご連絡ください。

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投稿者

  • 中田

    データサイエンス専攻の大学院生。大学では、生成系AIの拡散モデルを用いた音楽生成について研究。 趣味は作曲、サッカー、コーヒー。

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