Dify vs n8n比較｜AIワークフロー自動化どっちを選ぶ【2026】

Difyとn8nは「どっちが優れているか」で比べる競合ではなく、役割が違うツールだ。主役がAI（LLMアプリ／RAG）ならDify、主役が既存サービス連携の自動化ならn8n。そして2026年の多くの現場では、片方に絞らず併用するのが正解になりつつある。本記事は2026年6月25日時点の各社公式情報に基づき、どちらの製品も勝たせず用途別に中立整理する。

主役がAI（社内RAG・問い合わせAI・AIチャットボット）を作ることなら Dify が起点。主役が既存サービス間の定型自動化（メール／フォーム／SaaS間連携）なら n8n が起点。AI処理を挟む業務フローなら、n8nを土台にDifyのAPIを呼ぶ 併用 が有力だ。料金は通貨も課金単位も異なり単純比較できず、両者ともセルフホストは無料で試せる（2026-06-25時点）。

なお当社（YDAIコンサルティング AI編集部）は、Dify・n8nの双方を社内16以上の事業で試用しており、Anthropic系の開発受託も行う立場にある。そのうえで、本記事はどちらの製品も勝たせず用途別に中立に整理する。自社サービスへの送客は一切しない。

結論：30秒でどっち（用途別の起点早見）

万能の1ツールはなく、用途で起点が変わる。下表は「やりたいこと→起点ツール→理由→セルフホスト可否」を1行で結ぶ早見表だ。まずここで自分の用途に近い行を見つけてほしい。

やりたいこと	起点ツール	理由	セルフホスト
社内RAG／問い合わせAIを作る	Dify	AIロジックをビジュアル設計しAPIで配信・RAGが容易	無料（要サーバ）
メール／フォーム／SaaS間の定型自動化	n8n	既存サービス連携を配線で自動化・トリガー起点	無料（要サーバ）
AI処理を挟む業務フロー	n8n＋Dify併用	n8nが検知・配線、AI判断はDifyに委譲	両方無料
とにかく無料で試す	両方の無料枠／セルフホスト	クラウド無料枠とセルフホストが両者にある	両方無料

ポイントは「業務の主役がAIの判断・生成なのか、サービス間のデータ受け渡しなのか」をまず見極めることだ。AIが主役ならDify、配線が主役ならn8n。両方絡むなら併用を最初に検討する。料金額は通貨も課金単位も異なるため、この早見表には載せていない（後述のフル比較で出典付き整理）。

比較の評価軸（主役・料金・連携・学習・セルフホスト）

Difyとn8nを並べるときは、機能を羅列する前に評価軸を固定すると迷いが減る。本記事は次の5軸で整理する。

主役は何か（AIか、配線か）

最大の分岐がこれだ。Difyは「オープンソースのLLMアプリ開発プラットフォーム」を名乗り、RAGパイプライン・エージェント（Function Calling／ReAct）・ビジュアルワークフロー・数百のLLM統合・LLMOps観測を備える。主役はAI（LLMアプリ／RAG）だ（出典: Dify公式GitHub・参照2026-06-25時点）。一方のn8nは「fair-codeのワークフロー自動化プラットフォーム（ネイティブAI機能）。ビジュアル＋カスタムコード、セルフホスト／クラウド、400以上のインテグレーション」を自称する。主役は既存サービス連携の配線だ（出典: n8n公式GitHub・参照2026-06-25時点）。

料金体系・連携・学習・セルフホスト

残る4軸を整理する。料金体系は、Difyがメッセージクレジット課金＋LLM推論コスト別課金、n8nが実行回数（execution）課金で、通貨も単位も異なる。連携の広さは、n8nが400以上のインテグレーション、Difyが数百のLLM統合とRAGで方向性が違う（出典: 各公式GitHub・参照2026-06-25時点）。学習コストは両者ともノーコード／ローコード寄りだが、Difyはアプリ設計、n8nはノード配線と発想が異なる。セルフホストは、n8nが比較的軽量、Difyがdocker-composeで十数コンテナと構成が重めだが、いずれも基本機能は無料だ。

Difyの強みと向く用途

Difyの強みは「AIロジックをビジュアルで組み立て、APIとして配信できる」ことに尽きる。

具体的には、文書を取り込んで検索する RAGパイプラインの構築が容易で、Function Calling や ReAct を使うエージェント、数百のLLMを切り替えられるモデル管理、運用を観測する LLMOps を備える（出典: Dify公式GitHub・参照2026-06-25時点）。そのため向く用途は、社内ナレッジを参照する RAG、問い合わせの一次対応、AIチャットボット、プロンプトやモデルを切り替えて使うAIアプリなど、AIの判断・生成そのものが業務の中心になるケースだ。

ライセンスは Dify Open Source License（Apache 2.0ベース＋追加条件）で、コミュニティ版はオープンソースだが、無断のSaaS化には条件が課される（出典: Dify公式GitHub・参照2026-06-25時点）。料金は、クラウドの Sandbox が無料（200メッセージクレジット・更新なし）、Professional が月59ドル（5,000クレジット）、Team が月159ドル（10,000クレジット）、Enterprise は要問い合わせだ。ここで注意したいのは、プラン料金とは別に LLM 推論コストが選択プロバイダ側で課金される点で、月59ドルが総額ではない（出典: dify.ai/pricing・参照2026-06-25時点・要再確認）。セルフホスト版はOSSで無料だが、インフラ費とLLM費は別途かかる。

n8nの強みと向く用途

n8nの強みは「400以上の既存サービスを配線でつなぎ、トリガーから出力まで自動化できる」ことだ。

トリガー（受信メール・フォーム・Webhook・定時実行など）を起点に、処理を経て出力までをビジュアルで配線でき、必要に応じてカスタムコードも差し込める。セルフホストも比較的軽量だ（出典: n8n公式GitHub・参照2026-06-25時点）。向く用途は、メール要約をSlackへ流す、フォーム入力を分類して記録する、定時バッチ、SaaS間のデータ同期など、複数サービス間のデータ受け渡しが業務の中心になるケースである。

ライセンスは fair-code の Sustainable Use License で、要点は「自社の内部業務目的または非商用／個人利用に限り使用・改変が可能」「他者への配布は非商用かつ無償の場合のみ」「ライセンス／著作権表示の改変・除去・隠蔽は不可」だ。n8n自身がOSI定義のオープンソースではないと明言しており、自動化そのものを外部向けの有償サービスの価値提案にすると制限がかかる点に注意したい（出典: n8n LICENSE.md・参照2026-06-25時点）。料金は、クラウドの Starter が年払いで月あたり約20ユーロ（月払いは約24ユーロ・2,500実行）、Pro が月50ユーロ（10,000実行）、Business が月667ユーロ（40,000実行）、Enterprise はカスタムだ。課金は実行回数（execution）に対するもので、1実行はワークフロー全体の1回の走行を指し、ステップ数によらない。セルフホストの Community Edition は無料で実行回数も無制限だが、SSOやGitベースの版管理などはBusiness／Enterpriseライセンスが必要だ（出典: n8n.io/pricing・n8n公式GitHub・参照2026-06-25時点・要再確認）。

フル比較表（主役・料金体系・連携・ライセンス）

ここまでの違いを1表で自己完結させる。各項目は本文中で示した出典・参照日に基づく。

比較項目	Dify	n8n
主役	AI（LLMアプリ／RAG）を組む	既存サービス連携の自動化配線
得意領域	RAG・エージェント・モデル管理・LLMOps	400以上の連携・トリガー自動化
料金体系	メッセージクレジット課金＋LLM別課金（USD）	実行回数課金（EUR）
無料の始め方	クラウドSandbox無料／セルフホスト無料	Community Edition無料／クラウド無料枠
連携	数百のLLM統合＋RAG	400以上のインテグレーション
セルフホスト	OSSで無料（docker-compose十数コンテナ）	Community Edition無料（比較的軽量）
ライセンス	Dify Open Source License（Apache2.0ベース＋条件）	fair-code（Sustainable Use License・OSI定義のOSSではない）

料金額は本文の各セクションで出典・参照日付きに記載したとおりで、Difyはdify.ai/pricing、n8nはn8n.io/pricing（いずれも参照2026-06-25時点・要再確認）が一次ソースだ。改めて強調すると、料金は通貨も課金単位も異なり、Difyはプラン料金にLLM推論費が乗らず別課金、n8nは実行回数で課金され、両者ともセルフホストは無料だ。このため「どちらが安い」という断定はできず、料金体系の考え方の違いで選ぶのが正しい。

併用パターン：n8nを土台にDifyのAPIを呼ぶ

2026年に広く観察されるのは、どちらか1つを選ぶのではなく両者を併用する設計だ。n8nを自動化のバックボーンにし、AI処理が必要な箇所でDifyのAPIを呼ぶ、という役割分担である（出典: n8n vs Dify 比較記事ほか複数で一致するトレンド観察・参照2026-06-25時点）。

具体的なレシピはこうなる。受信メール・Slackメッセージ・Webhook・定時実行といったトリガーをn8nが検知し、分類・要約・返信生成のようなAIの判断が必要な工程はDifyのAPIに委譲する。Difyが返した結果を、n8nが再びSlackや記録先へ出力する。こうすると「サービス間の配線・トリガー・分岐」はn8nの得意分野、「AIの判断・生成」はDifyの得意分野に振り分けられ、どちらか一方の苦手を無理に埋める必要がなくなる。

実務上の勘所は、ツールを選ぶ前に「この業務はAIの判断と配線のどちらも必要ではないか」を一度問うことだ。両方が必要なら、1つに絞るより役割分担した併用のほうが素直に収まることが多い。なお具体的な件数や割合といった数値は、出所が定性的なトレンド観察にとどまるため本記事では示さない。

当社試用での使い分け判断（編集部の実運用観察）

ここからは、当社（YDAIコンサルティング AI編集部）が社内16以上の事業でDify・n8nを双方試用した定性的な知見だ。効果を数値化したベンチマークではなく、実運用での使い分け観察として読んでほしい。

当社では、Difyを社内RAGや問い合わせの一次対応に、n8nをメール要約からSlack通知へ流すような定型業務の連携自動化に試用してきた。その経験から固まった使い分けの判断分岐は次のとおりだ。業務がAIの判断・生成を主役とするなら Dify、業務が複数サービス間のデータ受け渡しを主役とするなら n8n、その両方が絡むなら n8n＋Dify の併用、という3分岐である。

中小規模でまず触ってみるなら、単発のAIアプリはDifyの無料枠から、既存業務の自動化はn8nのセルフホストかStarterから入るのが実務目線の入口になりやすい、というのが編集部の実運用観察だ。いずれもベンチマーク数値ではなく当社のユースケース実例に基づく定性的な目安であり、最終的には自社の業務がどちらを主役とするかで判断してほしい。

用途別おすすめとまとめ

最後に用途別のおすすめを再掲する。社内RAGや問い合わせAIなどAIアプリを作るなら Dify が起点、メールやフォーム・SaaS間の定型自動化なら n8n が起点、AI処理を挟む業務フローなら n8n＋Dify の併用が起点だ。

要点をまとめると、Difyとn8nは競合ではなく役割が違い、勝者はなく用途で選ぶ。迷うなら1つに絞る前に併用を検討する。料金は通貨も課金単位も異なるため「安い／高い」ではなく料金体系の考え方で判断し、両者ともセルフホストは無料で試せる。なお、コードでエージェントをスクラッチ実装する場合のフレームワーク選定は本記事とは別問題で「AIエージェント開発フレームワーク比較」へ、内製か外注かの事業判断は「AIエージェントは内製か外注か」へ、そもそもAIエージェントとは何かは「AIエージェントとは」へ委譲する。料金や仕様は変動が速いので、導入前に各社公式で最新を確認してほしい。

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ツール選定の前に、AIで何ができるかを整理したい方へ

Difyもn8nも、まず「AIエージェントで何を自動化したいか」が定まると選定が速くなります。前提整理には「AIエージェントとは」、内製か外注かで迷う方は「AIエージェントは内製か外注か」も参考にしてください。