n8n、Dify、Google Opalを比較：得意分野と選び方を実務向けに解説

n8n、Dify、Google Opalは、いずれも処理の流れを視覚的に組み立てられるツールです。
しかし、n8nは複数のシステムをつなぐ業務自動化、Difyは生成AIを中核にしたアプリ開発、Google Opalは自然言語から作るAIミニアプリを主な出発点にしています。

定型業務を継続して動かすならn8n、社内文書を参照する質問応答などを作るならDify、アイデアを短期間で試して共有するならGoogle Opalが候補になります。
実際の選定では機能数だけを比べず、扱うデータ、失敗時の処理、確認する担当者、ログ、費用の単位まで決める必要があります。

最初に知っておきたい用語

ワークフロー

入力を受け取り、条件分岐や外部サービスへの書き込みを経て、目的の出力へ運ぶ一連の処理です。生成AIを使わない業務自動化も含みます。

LLMアプリ

大規模言語モデル（LLM）による文章の理解や生成を中心に据えたアプリです。チャット画面だけでなく、分類、抽出、要約などの処理も対象になります。

RAG

質問に関連する文書を先に検索し、その内容をLLMへ渡して回答を作る仕組みです。社内規程や製品資料を参照させやすくなりますが、文書の品質や検索結果が悪ければ回答も不安定になるため、正確さを保証する機能ではありません。

AIエージェント

目的に応じてモデルが手順や使用するツールを選びながら処理を進める仕組みです。固定した手順より柔軟な一方、実行してよい操作と人が確認する地点を決める必要があります。

PoC

本格導入の前に、技術や業務上の仮説が成り立つかを小さく確かめる概念実証です。見栄えのよいデモを作ることではなく、判断に必要な証拠を得ることが目的です。

3製品の違いを一覧で比較

この表は排他的な分類ではありません。
3製品とも複数段階の処理を作れますが、設計を始める場所と運用機能の重心が異なります。

n8nは業務とサービスをつなぐ自動化基盤

n8nは、メール、フォーム、データベース、CRMなどをつなぎ、イベントをきっかけに処理を進める用途に適しています。
視覚的なノードに条件分岐やコードを組み合わせられるため、生成AIの判断を途中に入れつつ、前後の処理を明示的なルールで制御できます。

たとえば問い合わせ対応では、「フォーム受信、必須項目の検査、内容の分類、担当者への確認、CRMへの記録、送信失敗時の再処理」を一つの流れとして設計できます。
分類だけをLLMへ任せ、顧客への送信は人が承認する構成にすれば、柔軟な文章処理と業務上の統制を分けられます。

提供形態にはクラウドとセルフホストがあります。
クラウドの費用はワークフロー全体の実行回数を基準にするため、導入前には「1件の処理で何ステップ動くか」だけでなく「月に何回フローが起動するか」を見積もります。
プランと利用上限は変わるため、契約時にn8n公式の料金と実行回数の説明を確認してください。

DifyはRAGや生成AIアプリの設計と評価をまとめる基盤

Difyは、AIワークフロー、RAG、エージェント、モデル管理、観測機能を同じ開発環境で扱うオープンソースのLLMアプリ開発基盤です。
モデルへの指示だけでなく、文書の取り込み、検索、回答、ログ確認までを一つのアプリとして設計したい場合に候補になります。
機能の全体像はDify公式リポジトリで確認できます。

社内規程の質問応答を作るなら、文書を登録して終わりではありません。
更新日や版を管理し、検索された根拠を確認し、答えられない質問を人へ渡し、誤答を評価データとして残す運用が必要です。
Difyはこの流れをまとめやすい一方、回答の正しさは元文書、検索設定、利用モデル、評価方法に左右されます。

Dify Cloudはメッセージクレジットに加え、ワークスペースの人数、アプリ数、知識文書、保存容量、ログなどにプランごとの条件があります。
セルフホストも選べますが、インフラ保守や更新は利用側の仕事です。
比較時は固定額だけでなく、Dify公式の現行プランにある制限項目を実際の利用量へ当てはめます。

Google Opalは自然言語からAIミニアプリを試す環境

Google Opalは、自然言語と視覚編集を使い、プロンプト、モデル、ツールをつないだAIミニアプリを作成、共有するGoogle Labsのツールです。
2025年の公開当初は米国限定でしたが、その後160を超える国へ提供範囲が拡大され、日本も対象になりました。

Opalを「固定した短い処理だけを作るツール」と捉えるのも現在は正確ではありません。
Googleは2026年2月に、目的に応じてツールやモデルを選び、必要なら利用者へ追加質問をするエージェント手順を追加しました。
それでも、短期間の試作がそのまま業務システムになるわけではありません。
機密情報を使わないテストデータで価値を確かめ、共有権限、失敗時の対応、変更管理、利用条件を確認してから対象を広げます。

画面や基本操作を詳しく知りたい場合は、関連記事「Google Opalとは？使い方、できること、注意点」も参照できます。

用途別の選び方

問い合わせを複数の業務システムへつなぐ

入力の検査、担当振り分け、承認、CRM更新、通知、失敗時の再処理まで含むなら、n8nを中心に考えます。
生成AIは分類や要約など、曖昧さを扱う部分に限定すると、どこで誤りが起きたかを追いやすくなります。

社内文書を参照する質問応答を作る

文書の取り込み、RAG、回答ログ、モデル切り替えを一つのアプリとして管理するならDifyが候補です。
画像や帳票を扱う流れは、関連記事「DifyでOCRを活用する方法」で具体的に確認できます。

新しい業務アイデアを短期間で見せる

関係者が操作できる形にして、必要性や入力項目を確かめたいならGoogle Opalから始められます。
試作で確かめるのは「作れるか」だけではありません。
利用頻度、期待する出力、許容できない誤り、人が直す手間を記録すると、本番化の判断材料になります。

画面と業務データを持つWebアプリを作る

Difyだけで一般的なWebアプリの画面、データ管理、業務ロジックをすべて置き換えられるとは限りません。
生成AIが中心の処理と通常のアプリ機能を分けて考える場合は、「DifyとBubbleの比較」も判断の助けになります。

30分で候補を絞る5つの手順

1. 仕事を一文で定義する
   「何を受け取り、誰が確認し、どこへ何を出すか」を書きます。製品名から考え始めると、不要な機能まで評価対象になります。
2. データの境界を決める
   個人情報、契約情報、未公開情報など、入力してよいデータと禁止するデータを分けます。
3. 失敗時の流れを描く
   外部APIの停止、誤分類、検索失敗、モデルの無回答が起きたとき、止めるのか、再実行するのか、人へ渡すのかを決めます。
4. 評価方法を先に決める
   処理時間だけでなく、正確さ、修正件数、根拠確認のしやすさ、担当者の作業時間を測ります。
5. 実際の利用量で費用を試算する
   n8nの実行回数、Difyのメッセージや知識関連の上限、接続するモデルや外部サービスの料金を分けて見積もります。

セキュリティと運用で確認する項目

• 入力してよい情報と禁止する情報が文書化されているか
• データがどのサービスやモデルへ送信されるかを把握しているか
• 接続先の認証情報に必要最小限の権限を設定しているか
• 外部への送信、更新、削除の前に人の承認が必要か
• 実行ログ、生成結果、参照文書を誰がどの期間保管するか
• 誤作動時に停止、再実行、差し戻しができるか

セルフホストを選ぶだけで、すべてのデータが組織内に留まるわけではありません。
外部のモデルやSaaSを呼び出せば、その接続先へデータが送られます。
サーバーの場所だけで判断せず、処理全体のデータの流れを確認してください。

運用ルールの作り方は「生成AIを業務に入れる前に決めるべきこと」でも整理しています。

3製品は組み合わせてもよい

製品を一つに統一する必要はありません。
Google Opalで利用者の反応と必要な入力を確かめ、DifyでRAGを含む生成AI機能を構築し、n8nでCRMや通知など周辺業務とつなぐ構成も考えられます。

ただし、試作から本番へ移すたびに製品を増やすと、認証、ログ、障害対応の境界も増えます。
併用する場合は、各製品が受け持つ処理と責任者を明記し、同じデータを重複して保存しない構成にします。

よくある質問

n8nとDifyはどちらが高機能ですか

機能の多さだけでは決められません。
業務システム間の処理を制御するならn8n、知識検索やモデル評価を含む生成AIアプリをまとめるならDifyが設計しやすい傾向があります。

Google Opalは本番運用に使えますか

複雑な処理を作れることと、本番運用に必要な条件がそろうことは別です。
利用条件、共有権限、ログ、変更管理、サポート、許容する停止時間を確認し、要件を満たす範囲に限定して判断します。

自前で動かせる製品なら安全ですか

自前運用はデータや構成を管理しやすくしますが、設定不備、更新遅れ、認証情報の漏えいまで防ぐものではありません。
接続するモデルを含むデータの流れと、保守を担う人員を合わせて評価します。

料金はどのように比較すればよいですか

表示価格だけでなく、起動回数、メッセージ数、保存容量、利用者数、外部モデル、保守工数を同じ期間で見積もります。
料金と上限は更新されるため、最終判断では各公式ページを確認してください。

確認した公式情報

• n8n公式のAIワークフロー機能
• n8n公式の料金と提供形態
• Dify公式リポジトリの機能概要とライセンス
• Dify公式の料金と提供形態
• GoogleによるOpalの提供地域拡大
• GoogleによるOpalのエージェント手順の説明

各公式情報は2026年8月27日に確認しました。機能、料金、提供地域、利用条件は変更される場合があります。