Module 7 : n8n 自動化

7.1 n8n とは？— 自動化ツールの決定版

n8n（エヌ・エイト・エヌ）は、コードを書かずに異なるサービスを繋いで自動化できるノーコードワークフローツール。2026年現在、400以上の連携・70以上のAIノードを備え、個人でも中堅企業でも使える万能選手として急成長しています。

n8n で自動化できる業務の例

競合ツール比較（2026年版）

n8n を選ぶ3つの理由

7.2 環境構築 — Docker で10分で起動

起動方法3パターンの比較

Claude Code で Docker 起動を一括依頼

この Mac に n8n を Docker で起動してください。

要件:
- データは永続化（再起動しても消えない）
- ポート 5678 で起動
- ブラウザで http://localhost:5678 でアクセスしたい
- BASIC認証でIDとパスワードを設定

Docker Desktop が未インストールなら、
まずそれのセットアップから案内してください。

動作確認できたら、「管理画面の初期設定の流れ」も教えて。

手動でやる場合のコマンド

# Docker Desktop for Mac をインストール後
docker volume create n8n_data

docker run -it --rm \
  --name n8n \
  -p 5678:5678 \
  -v n8n_data:/home/node/.n8n \
  -e N8N_BASIC_AUTH_ACTIVE=true \
  -e N8N_BASIC_AUTH_USER=admin \
  -e N8N_BASIC_AUTH_PASSWORD=your-strong-password \
  docker.n8n.io/n8nio/n8n

# → http://localhost:5678 でアクセス

初回アクセス後のセットアップ

1. 管理者アカウントを作成（メール + パスワード）
2. ワークスペースの名前を設定
3. Credentials（認証情報）はあとで追加するのでスキップOK
4. ダッシュボードに到達したら完了

7.3 基本概念と UI — n8n の構造を理解する

4つの基本概念

データの流れ = 前のノードから次へ

ノード同士を線で繋ぐと、前のノードの出力データが後のノードに渡ります。

[Webhook] → [Gmail Send] → [Slack Notify] → [Google Sheets Append]
    ↓             ↓              ↓                   ↓
  受信データ   送信成功     通知成功         記録完了

管理画面の基本UI

• 左サイドバー: Workflows / Credentials / Executions（実行履歴）
• 中央キャンバス: ノードを配置して線で繋ぐエリア
• 右パネル: ノード追加、設定、AI による支援
• 上部: 保存、実行、アクティブON/OFF

ワークフロー設計の思考の型

1. トリガーは何か？（何が起きたら走るのか）
2. 最終アウトプットは何か？（どこに何が残ればOK?）
3. 途中で分岐はあるか？（条件によって処理を変える）
4. エラー時の挙動は？（失敗したら誰に通知？）
5. 人間の承認は必要か？（危険な処理の前に確認）

7.4 はじめてのワークフロー — まずは動かしてみる

最初のワークフローとして 「手動実行 → 現在時刻取得 → Slack または Gmail に通知」を作ります。

STEP 1: 新規 Workflow を作成

1. 左サイドバー「Workflows」→「Add workflow」
2. 空のキャンバスが開く
3. 右上でワークフロー名を「Hello Notification」に

STEP 2: Manual Trigger を追加

1. 中央の「+」アイコンをクリック
2. 「On clicking Execute workflow」を選択
3. 起点が設定される

STEP 3: DateTime ノードを追加

1. Manual Trigger の右の「+」→「Action in an app」
2. 「Date & Time」で検索 → 「Get Current Date」
3. Format を「yyyy-MM-dd HH:mm」などに

STEP 4: Slack（または Gmail）通知

Slack の場合:

1. 「+」→「Slack」→「Send a message」
2. Credential を新規作成: Slack のトークンを貼り付けて認証
3. Channel: #general など
4. Text: 現在時刻は {{ $node["Date & Time"].json.result }} です

Gmail の場合:

1. 「+」→「Gmail」→「Send a message」
2. OAuth 認証で Google アカウント接続
3. To: 自分のメール / Subject: 「n8n テスト」 / Message: 時刻を入れる

STEP 5: テスト実行

1. 上部の「Execute Workflow」ボタンをクリック
2. 各ノードが順に緑のチェックマークになれば成功
3. Slack または Gmail を確認、時刻が届いていれば完成

トラブル時の確認ポイント

• ノードが赤色 → エラー。ノードをクリックして詳細を見る
• 「Executions」タブで全実行履歴を見られる
• Credential エラーなら、接続情報が間違っている（トークン有効期限切れなど）

7.5 LPフォームを n8n に繋ぐ

目指すフロー

[LPフォーム送信]
     ↓ HTTP POST
[Webhook トリガー]
     ├─→ [Gmail] お客様に自動返信
     ├─→ [Gmail] 自分宛に新規問い合わせ通知
     ├─→ [Slack] #contact チャネルに投稿
     └─→ [Google Sheets] 顧客情報を追記

STEP 1: Webhook トリガーを作る

1. 新規 Workflow →「Webhook」トリガーを追加
2. HTTP Method: POST
3. Path: contact-form（任意の名前）
4. 「Listen for Test Event」を開始
5. 生成された URL をコピー（例: https://n8n.example.com/webhook/contact-form）

STEP 2: LPのフォームを修正（Claude Code 依頼）

Module 4 で作った LP のフォームを修正して、
以下のURLにPOSTするようにしてください。

URL: https://n8n.example.com/webhook/contact-form

フィールド: name / email / message
送信後は「お問い合わせありがとうございました」
のメッセージを表示。
バリデーション（必須チェック、email形式）も追加。
JavaScript の fetch API で非同期送信にして、
ページ遷移なしで完結させてください。

STEP 3: LPからテスト送信

実際にフォームを送信 → n8n で Webhook がキャッチできたか確認:

• n8n のトリガーノードに送信データが記録される
• name / email / message がきちんと入っていればOK

STEP 4: Gmail ノードで自動返信

1. Webhook の右に「+」→「Gmail」→「Send a message」
2. To: {{ $json.body.email }}
3. Subject: 「お問い合わせありがとうございます」
4. Body:
   

   {{ $json.body.name }} 様
   
   この度はお問い合わせいただき、
   誠にありがとうございます。
   担当者より1営業日以内に
   ご連絡させていただきます。
   
   --
   モカの木

STEP 5: 自分宛の通知

もう1つ Gmail ノードを追加:

• To: 自分のメール
• Subject: 「【新規問合せ】{{ $json.body.name }} 様より」
• Body: 全フィールドを列挙

STEP 6: Slack と Google Sheets を並列で

Webhook ノードから複数ノードに分岐できます（矢印を複数引く）:

• Slack: Send message to channel で #contact に投稿
• Google Sheets: Append Row で顧客リストに追加

STEP 7: ワークフロー公開 (Activate)

右上のトグルを「Active」にすると、LP からのPOSTで自動実行されるようになります。

7.6 AIノードで賢い自動化

n8n 2026 年版の最大の武器は、70以上の AI ノードと LangChain 統合。データを AI に通してから次のノードに渡すことで、「ただのデータ転送」を「賢い判断」へ進化させられます。

代表的なAIノード

例: 問い合わせ自動分類

[Webhook: 問い合わせ受信]
      ↓
[Anthropic ノード]
  プロンプト: 「この問い合わせを
   pricing / technical / complaint / other
   から1つ選んで、英単語だけで返して」
  入力: {{ $json.body.message }}
      ↓
[IF ノード: カテゴリで分岐]
      ├ pricing   → [Slack #sales に通知]
      ├ technical → [Slack #cs に通知]
      ├ complaint → [緊急: 代表にSMS通知]
      └ other     → [通常返信フロー]

プロンプトの書き方（n8n 版）

n8n の AI ノードでは、テンプレート変数 {{ }} を使って前ノードの値を埋め込めます:

System Prompt:
あなたは問い合わせ分類の専門家です。
以下のカテゴリから最適なものを1つだけ、
英単語だけで返してください（前後の説明不要）:
- pricing (料金)
- technical (技術)
- complaint (クレーム)
- other (その他)

User Prompt:
{{ $json.body.message }}

AI Agent ノード — 自律エージェント化

2026年の目玉機能。LLM + 複数ツールを組み合わせ、AI が自分で判断して処理します:

AI Agent の設定例:
- LLM: Claude Sonnet
- ツール:
  - Google Sheets（過去の顧客データ検索）
  - HTTP Request（外部APIで在庫確認）
  - Calculator（見積計算）
- プロンプト: 「顧客の問い合わせから、
  必要なツールを使って見積を作成して」

AI活用のコスト感

Human-in-the-Loop（人間承認）

AI が危険な判断をしそうな処理の前に、人間の承認を挟めます:

[Webhook]
   ↓
[AI: メール下書き生成]
   ↓
[Send and Wait for Approval]
   → Slack にボタン付きメッセージ
   → 人間が Approve をクリック
   ↓
[Gmail Send]

7.7 運用・エラーハンドリング・モニタリング

Executions（実行履歴）— 問題特定の第一歩

左サイドバーの「Executions」で全実行履歴を確認できます:

• 成功 / 失敗をアイコンで識別
• クリックすると、そのときの各ノードの入出力が見える
• 「ここで何が起きたのか」をデバッグできる
• 失敗したワークフローを「Retry」できる

エラーハンドリングの4パターン

モニタリングの仕組み

• 通知設定: エラー発生時に Slack / Email に即通知
• 週次レポート: ワークフローの実行回数・成功率を定期集計
• 外部ログ連携: Datadog / Sentry に流せる（本格運用時）

版管理とテスト環境

• ワークフローのコピー: 本番を壊さず、コピーで実験
• 環境変数: 開発・本番で URL やトークンを切り替え
• Git連携（Enterprise）: ワークフロー定義を git で版管理

7.8 実践 — LP と自動化を統合して提案する

完成イメージ

[LPフォーム送信]
   ↓ Webhook
[n8n ワークフロー]
   ├─ [Anthropic: 問い合わせ分類]
   │    → 緊急度（高/中/低）を判定
   │
   ├─ [IF: 分岐]
   │   ├ 緊急: [代表のSMS通知]
   │   ├ 通常: [標準フロー]
   │
   ├─ [Anthropic: AIが返信文面を生成]
   │
   ├─ [Send and Wait for Approval]
   │   → Slack でボタン付き承認依頼
   │   → 担当が確認して Approve
   │
   ├─ [Gmail: お客様に返信送信]
   ├─ [Google Sheets: 顧客データ記録]
   └─ [Notion CRM: 新規カード作成]

STEP 1: 設計書を書く

Claude Code に提案書を作らせる:

以下の業務要件で、n8n ワークフロー設計書を
作成してください。提案書として使えるレベルで。

クライアント: 個人経営の歯科医院
業務要件:
- LPからの問い合わせを受けたら
- AIで痛み・緊急度を判定
- 緊急なら院長の携帯に SMS
- 通常なら24時間以内に返信する旨の自動メール
- 患者情報を Google Sheets に追加
- 週次で問い合わせサマリを院長に配信

納品物:
1. ワークフロー図（テキスト）
2. 各ノードの詳細と設定値
3. 必要な外部連携サービスと費用
4. 運用ルール・注意点
5. KPI（何をどう測るか）

STEP 2: n8n上で実装

設計書を基に、ワークフローを組み立て。詰まったら Claude に相談:

n8nでSMSを送信したいのですが、
日本で使えるおすすめの連携サービスと、
具体的なノード設定を教えてください。
（Twilio / KDDI Message Cast など）

STEP 3: テスト送信 → 本番化

1. 自分でLPからフォーム送信
2. 全ノードが緑色で完了するか
3. 自動返信メールが届くか
4. Slack 承認フローが機能するか
5. Google Sheets にデータが入るか
6. 問題なければ Active に切替、本番運用開始

案件提案のテンプレート

🎓 モジュール5 修了チェック

• n8n の基本操作（ノード追加・接続・実行）ができる
• Webhook で外部からデータを受け取れる
• LP のフォームと n8n を連携できた
• AIノードで分類・生成・要約が組み込める
• Human-in-the-Loop（人間承認）を組み込める
• エラー時の挙動とモニタリングができる
• クライアント向け設計書・提案書を書ける

① 問合せ振り分け（営業 / サポート / その他）

あなたは問合せ振り分けAIです。
以下の問合せを「営業」「サポート」「その他」のいずれかに分類し、
JSON形式で返してください。

## 出力形式
{
  "category": "営業 | サポート | その他",
  "priority": "高 | 中 | 低",
  "summary": "30字以内の要約",
  "next_action": "推奨アクション"
}

## 問合せ内容
{{$json.body}}

② 議事録要約 → Slack投稿

以下の議事録を読み、Slack投稿用に整形してください。

## 出力形式
:memo: *会議名:* [タイトル]
:date: *日時:* [日付]
:bust_in_silhouette: *参加者:* [参加者]

*【決定事項】*
- (3つまで)

*【ToDo】*
- 担当者:期限:タスク (3つまで)

*【次回までに】*
- (1〜2つ)

## 議事録
{{$json.transcript}}

③ 営業日報 → CRM入力データ変換

以下の営業日報を構造化し、CRMに登録できるJSONを返してください。

## 抽出フィールド
- company: 訪問先企業名
- contact: 担当者名
- stage: 商談フェーズ（初回/提案/見積/受注/失注）
- amount: 想定金額（数値、不明はnull）
- next_step: 次のアクション
- next_date: 次回予定日（YYYY-MM-DD、不明はnull）
- summary: 80字以内の要約

## 営業日報
{{$json.report}}

④ メール文面 自動生成（顧客返信）

あなたは丁寧で温かみのあるカスタマーサポート担当者です。
以下の問合せに対する返信メールを作成してください。

## 制約
- 敬語、ビジネスメール体裁
- 250〜400字
- 解決できない場合は「担当者から24時間以内に連絡」と明記
- 最後に署名（{{会社名}} カスタマーサポート）

## 問合せ
{{$json.inquiry}}

## 過去の対応履歴
{{$json.history}}

⑤ レビュー・口コミ分析

以下のレビューを分析し、JSONで返してください。

## 出力フィールド
- sentiment: ポジティブ | ニュートラル | ネガティブ
- score: 1-5
- keywords: 主要キーワード（最大5個、配列）
- improvement_point: 改善示唆（1文、なければnull）
- response_priority: 高 | 中 | 低（高=要謝罪/即対応）

## レビュー
{{$json.review}}

⑥ ブログ記事のSEOタイトル候補生成

以下の記事本文を読み、SEOに強いタイトル候補を5つ提案してください。

## 制約
- 28〜32文字
- 検索キーワードを左寄せ
- 数字 or 強調語を1つ含める
- クリックされやすい表現

## 本文
{{$json.body}}

⑦ 商品説明文 → ECサイト用HTML生成

以下の商品情報からECサイト掲載用のHTML（h2/h3/p/ul/li のみ使用）を生成してください。

## 構成
1. 商品名（h2）
2. キャッチコピー（p、太字）
3. 3つの特徴（h3 + p）
4. 仕様一覧（ul）
5. 使用シーン（h3 + p）

## 商品情報
{{$json.product_info}}

⑧ 求人原稿の差別化リライト

以下の求人原稿を、より魅力的にリライトしてください。

## 強化ポイント
- 仕事のやりがい（具体的な成長機会）
- カルチャー（働く環境の温度感）
- 数字（社員数、平均年齢、リモート率など）
- 求める人物像（スキルではなく姿勢）

## 元原稿
{{$json.original}}

⑨ 競合比較表 自動生成

以下のサービス情報を、比較表（Markdown）に整形してください。

| 項目 | A社 | B社 | C社 |
|------|-----|-----|-----|

## 比較項目（必ず含める）
価格、初期費用、無料プラン、サポート、API、日本語対応

## 元データ
{{$json.services}}

⑩ 文字起こしの話者分離 整形

以下の文字起こしを、話者ごとに整形してください。
話者は文脈から推測してください（営業 / 顧客 など）。

## 出力形式
[話者] 発言内容
[話者] 発言内容

## 元テキスト
{{$json.raw_text}}

⑪ X（Twitter）投稿文 自動生成

以下のブログ記事のX投稿文を3パターン作成してください。

## 制約
- 各140字以内
- 1パターン目：問題提起型
- 2パターン目：数字・実績型
- 3パターン目：質問・共感型
- ハッシュタグは2個まで

## 記事
{{$json.article}}

⑫ 採用候補者のスクリーニング

以下の応募者の経歴を読み、JSONで返してください。

## 出力フィールド
- match_score: 1-10（求人要件との適合度）
- strengths: 強み3点（配列）
- concerns: 懸念点（配列、なければ[])
- recommended_action: "面接推奨" | "保留" | "不採用推奨"
- interview_questions: 確認すべき質問3つ

## 求人要件
{{$json.job_requirements}}

## 応募者経歴
{{$json.resume}}

⑬ 業務マニュアルのFAQ抽出

以下のマニュアルから、想定されるFAQを10個抽出してください。

## 出力形式
[
  {"q": "質問", "a": "回答（マニュアルから引用、150字以内）"},
  ...
]

## マニュアル
{{$json.manual}}

⑭ Excelデータの異常値検知

以下のCSVデータを分析し、異常値・外れ値・入力ミスらしき箇所を指摘してください。

## チェック項目
- 数値範囲の妥当性
- 日付の整合性
- 必須フィールドの欠損
- 重複レコード

## 出力形式
[
  {"row": 行番号, "field": "フィールド名", "issue": "問題", "suggestion": "修正案"}
]

## データ
{{$json.csv}}

⑮ 多言語翻訳（業界用語保持）

以下の日本語テキストを{{言語}}に翻訳してください。

## 注意
- 業界用語（{{業界名}}）は適切な専門用語を使用
- 固有名詞・サービス名は原文のまま
- ビジネス文書のトーンを維持
- 数字・URL・コード部分は変更しない

## 原文
{{$json.text}}