重要なポイント
- ライセンス：n8n独自のSustainable Use License（フェアコード）——ソースは公開されセルフホストは無料だが、OSI承認のオープンソースライセンスではない。別途契約なしにn8n自体を有料のマルチテナントホスティングサービスとして運営することを制限する
- GitHub：GitHubの公開APIによると、n8n-io/n8nは2026年9月時点で203,406スターを超えた
- ローカルモデル対応：専用のOllama Chat ModelノードがセルフホストのOllamaインスタンス（デフォルトで
http://localhost:11434）に接続する - クラウドモデル対応：同じノードライブラリ内に別のOpenAI API・Anthropic APIノードが存在する——n8nはローカル専用ではなくハイブリッドである
- セルフホスト（Community）は無料。n8nはホスト型のCloudプランと、有料ライセンスで機能を追加できるEnterprise階層も販売している
- n8n自身のサイトはMicrosoft、Meta、NVIDIA、Dell、メルセデス・ベンツをn8n利用実績のある組織として挙げているが、これはベンダー自身のマーケティング上の主張であり、PromptQuorumはn8n自身の公表以上に独立した検証を行っていない
📍 一文で説明
n8nはn8n独自のソース公開型Sustainable Use Licenseの下で配布されるセルフホスト可能なワークフロー自動化プラットフォームであり、ローカルにホストしたAIモデル向けのネイティブなOllama Chat Modelノードと、別のOpenAI・Anthropic APIノードを備える。
💬 簡潔に説明
単一のAIプロバイダーを呼び出すスクリプトを書く代わりに、n8nはビジュアルなキャンバスを提供する。トリガー（Webhook、スケジュール、フォーム送信）をドラッグしてAIノードに接続し、どのモデルが応答するかを選ぶ——Ollama経由で自分のマシン上で動くものか、OpenAIやAnthropicのクラウド上で動くものか——そして結果を他のアプリへ流し込む。
📌補足: このレビューはLocal LLM Software Directoryにあるn8nのエントリーを深掘りした補足記事である——n8nが他の数十のローカルAIツールと比べてどうかを一目で確認するにはそちらのページを参照してほしい。
n8nとは何か
n8nはワークフロー自動化プラットフォームであり、トリガー、アプリ、API、AIモデルを自動実行されるパイプラインへと接続するビジュアルキャンバスである。 システム間でデータを移動する独立したスクリプトを書く代わりに、キャンバス上にノードをドラッグして線で接続し、それぞれを設定する——ワークフローを開始するWebhook、APIを呼び出すHTTPリクエストノード、テキストを処理するAIノード、そしてどこかに結果を書き込む最終ノードだ。
- コア機能：各連携ごとに完全なアプリを書くことなく、視覚的に複数ステップの自動化ワークフローを構築できる
- AI／LLMノード：n8n自身のノードライブラリにはAI Agent、Basic LLM Chain、そしてOllama、OpenAI、Anthropic、Google Geminiなどの各プロバイダー向けの専用チャットモデル・サブノードがあり、これらはエージェント／チェーンノードが呼び出すモデルとして接続される
- 一般的なアプリやサービス向けの数百件の組み込み連携ノードに加え、専用ノードがないものに使える汎用のHTTP RequestノードとWebhookノード
- セルフホスト可能：Dockerコンテナ、npmパッケージ、または自前のサーバー上で動作する——セルフホストの場合、ワークフローデータは自分が管理するインフラ上にとどまる
- 自分でホスティングを運用したくないチーム向けに、マネージドサービスのn8n Cloudとしても提供されている
n8nのライセンス：「フェアコード」の本当の意味
n8nのソースコードはSustainable Use Licenseの下で配布されており、n8n自身はこれを「フェアコード」と表現している——ソースは公開されセルフホストと内部利用は無料だが、OSI承認のオープンソースライセンスではない。 クライアント案件やその上に構築する製品でn8nを評価する場合、社内自動化目的だけでなく、この区別が重要になる。
- Sustainable Use Licenseの下では、n8nを無料で閲覧、セルフホスト、改変し、商用を含む社内業務目的で利用できる
- このライセンスは、別途商用契約なしにn8n自身のソースコードを使って、n8n自体と競合するホスト型マルチテナント版を提供することを制限している
- 「フェアコード」はこのライセンスカテゴリーに対するn8n独自の呼称であり、Open Source Initiativeによる「オープンソース」のような正式で独立した法的定義を持つ用語ではない
- n8nは同じセルフホスト環境上で、有料ライセンスキーによって追加機能を解放するEnterprise版も提供している
n8nをインストール・セルフホストする方法
n8nはセルフホスト可能なフレームワーク／プラットフォームであり、単一のダウンロード可能なアプリではない——OSごとにクリックして進めるインストーラーは存在しない。 Dockerイメージ、npmパッケージから実行できるほか、セルフホストを完全に省いてマネージドのn8n Cloudサービスを使うこともできる。
- 1最も手早いローカル試用：Node.jsがインストール済みなら
npx n8nを実行する——別途インストール手順なしにブラウザで開けるローカルn8nインスタンスが起動する。 - 2Docker（最も一般的なセルフホストのデプロイ方法）：公式イメージをpullして実行し、コンテナ再起動をまたいでワークフローデータが保持されるようボリュームをマウントする——イメージタグやオプションはリリースごとに変わるため、現在の正確なコマンドはn8n公式ドキュメントで確認すること。
- 3npmグローバルインストール：
npm install n8n -gの後、n8n startを実行する——Dockerを使わない永続的なサーバー型デプロイに便利。 - 4標準でローカルAIとバンドル：n8nはSelf-hosted AI Starter Kitを公開している——n8nをOllamaおよびQdrantベクトルデータベースと一緒に起動するDocker Compose構成で、一つのコマンドでローカルLLMワークフロー環境が立ち上がる。
- 5マネージド版の代替：サーバー、データベース、更新作業を自分で運用したくない場合は、セルフホストの代わりにn8n Cloudに登録する。
- 6本番環境へデプロイする前に、最新の要件、環境変数、アップグレード手順について公式セルフホスティングドキュメントを読むこと。
n8nをセルフホストするのに料金はかかるか？
いいえ。Sustainable Use Licenseの下でCommunity版をセルフホストするのは無料で、社内での商用利用も含まれる。有料プランは同じ基盤プラットフォームの上に、マネージドCloudホスティングまたはEnterprise機能を追加するものだ。
Dockerなしでn8nを実行できるか？
できる。n8nは通常のnpmパッケージとしてインストールでき（npm install n8n -g）、n8n startコマンドで実行できる。グローバルインストールなしで直接npx n8nで実行することも可能だが、本番利用についてはn8n自身のドキュメントがDockerを推奨している。
Ollama経由でローカルモデルとn8nを使う
n8nはOllama Chat Modelノードを通じてローカルにホストしたモデルに接続し、デフォルトではOllamaが待ち受ける標準ポートであるhttp://localhost:11434を指す。 これがn8nを単なるクラウドAPI自動化プラットフォームではなく、実用的なローカルAIツールにする具体的な仕組みだ。
- n8nと同じマシン（またはn8nがネットワーク経由で到達できるマシン）でOllamaをインストールして実行し、例えば
ollama pull llama3.2で少なくとも1つのモデルをプルする - n8nのノードパネルでOllama Chat Modelノード（または相当するOllamaサブノード）を追加し、OllamaインスタンスのベースURLを指すOllama認証情報を作成する——両方が同じホストで動いているなら
http://localhost:11434、Ollamaが別の場所で動いているなら到達可能なIP／ホスト名を指定する - ローカルでダウンロード済みのどのモデルを使うか（例えばOllamaに既にダウンロード済みのLlamaやQwenモデル）を選択し、temperature、Top K、Top Pなどのサンプリングパラメータをノード上で直接設定する
- 単純なプロンプトと応答のユースケースにはOllama Chat ModelノードをBasic LLM Chainノードに接続し、ワークフローがモデルに一度応答させるだけでなく他のツール（他のn8nノード）を呼び出させる必要がある場合はAI Agentノードに接続する
- ローカルで実行するのが現実的でないプロバイダー提供のモデルが必要なタスクの場合は、ワークフロー内の同じ位置でローカルのOllamaノードをOpenAI APIまたはAnthropic APIノードに差し替える——ワークフローの残りの部分を変更する必要はない
- ローカルモデルとベクトルデータベースを標準でまとめて動かしたい場合は、n8n、Ollama、Qdrantを1つのDocker Composeファイルでプロビジョニングする公式のSelf-hosted AI Starter Kitを使う
📌補足: モデルを完全にOllama経由で実行するということは、そのノードのプロンプトと応答がOllamaを実行しているマシン上にとどまるということだ。ワークフローが完全にエンドツーエンドでローカルになるのは、その中のすべてのAIノードがクラウドAPIノードではなくOllama（または他のローカルモデルソース）を使う場合に限られる。
n8nの料金はいくらか
n8nのCommunity版をセルフホストするのはSustainable Use Licenseの下で無料である。 n8nは月間のワークフロー実行数に応じて課金されるマネージドCloudサービスと、個別見積もりのEnterprise階層も販売している。
- セルフホストのCommunity版：Sustainable Use Licenseの下でライセンス料なしの無料
- n8n Cloud Starter：月額課金（年間契約割引あり）で、月間ワークフロー実行数に上限がある
- n8n Cloud Pro：Starterより高い月間実行数上限で、課金モデルは実行数単位のまま
- n8n Cloud Business：さらに高い実行数上限で、自動化量が多いチーム向け
- Enterprise：個別見積もり——見積もりにはn8nの営業チームに連絡する。ガバナンス、SSO、有料ライセンス制のセルフホスト機能が追加される
- n8nはCloud階層を、ノードやステップ数に関わらずワークフロー全体を1回実行することを表す「ワークフロー実行数」で課金し、個々のAPI呼び出しやステップ単位では課金しない
階層 | ホスティング | 課金基準 |
|---|---|---|
| Community | セルフホスト | 無料 |
| Cloud Starter | n8n管理 | 月額、実行数に上限あり |
| Cloud Pro | n8n管理 | 月額、より高い上限 |
| Cloud Business | n8n管理 | 月額、最大の上限 |
| Enterprise | セルフホストまたは管理 | 個別見積もり（営業に連絡） |
予算を組む前に、現在の正確な価格と実行数上限はn8n公式の料金ページで確認すること——公開されているSaaS階層と上限はあまり予告なく変更されるため、このテーブルはあえて古くなり得る具体的な数値を省いている。
n8nはどんな人に向いているか
n8nは複数のアプリにまたがる多段階のプロセスを自動化する必要があり、そのステップの少なくとも一部でローカルにホストしたAIモデルを選択したいチームに向いている。 単に一つのチャットアプリが欲しいだけの人にはあまり向かない。
n8nを使うべきでないのはどんな場合か
目的が単一のチャットインターフェースである場合、あるいは商用契約なしにn8n自体をホスト型製品として再販するつもりがある場合は、n8nを避けるべきだ。 別のツールや別のライセンス形態のほうが合う具体的な状況をいくつか挙げる。
- 多段階の自動化を伴わない単一目的のチャットボット——専用のチャットアプリや直接のAPI呼び出しのほうが、ワークフロープラットフォームを構築するよりオーバーヘッドが少ない
- 他の顧客向けにn8nをマルチテナントSaaSとしてホストする製品計画——Sustainable Use Licenseはn8nとの別途契約なしにそれを制限している
- 調達上の理由からすべての依存関係にOSI承認のオープンソースライセンスを要求するチーム——n8nのフェアコードライセンスはソース公開であってOSI承認ではない
- ビジュアルなノードキャンバスではなく、コードベースのフレームワークレベルのエージェントライブラリが必要なワークロード——LangChainやCrewAIのほうがこのパターンにより直接的に合う
- 実際の仕事が複数のアプリ、API、そして必要に応じてローカルまたはクラウドのAIモデルを、繰り返し使えるビジュアルなパイプラインへとオーケストレーションすることである場合は、代わりにn8nを使うこと
n8nと他のワークフロー・エージェントツールの比較
n8nは他のビジュアルワークフロービルダーやコードファーストのエージェントフレームワークと同じセグメントに位置する。ビジュアルなキャンバスと記述するコードのどちらを好むか、ローカルモデル対応とライセンスをどれだけ重視するかによって、正しい選択は変わる。
ツール | インターフェース | ライセンス | ローカルモデル |
|---|---|---|---|
| n8n | ビジュアルノードキャンバス | Sustainable Use（フェアコード） | Ollamaノード、ハイブリッド |
| Flowise | ビジュアルノードキャンバス | Apache 2.0 | Ollama対応、ハイブリッド |
| Dify | ビジュアル＋RAGビルダー | 改変Apache 2.0 | Ollama対応、ハイブリッド |
| LangChain | Python／JSコード | MIT | Ollama連携、ハイブリッド |
| CrewAI | Pythonコード | MIT | Ollama／ローカル対応、ハイブリッド |
この要約の背後にある詳細は、以下の各セクションとリンク先の各レビューを参照してほしい——列の値は比較のために簡略化しており、完全なレビューで扱われている個別の例外は省略している場合がある。
n8nの競合とその代替ツール
n8nに最も近い競合は、Ollamaなどを通じてローカルにホストしたモデルにも対応する、他のビジュアルなワークフロー／オーケストレーションツールや、コードファーストのエージェントフレームワークだ。以下は、同じワークフロー／エージェントオーケストレーションのセグメントで、すでにPromptQuorumがレビュー済みの最も関連性の高い代替ツールである。
- Flowise — LLMのチェーンとエージェント向けのもう一つのビジュアルなドラッグ＆ドロップワークフロービルダーで、Apache 2.0ライセンス、Ollama対応。以下のコードファーストの選択肢よりインターフェーススタイルがn8nに近い
- Dify — ビジュアルなワークフロービルダーにRAGパイプラインとエージェントフレームワークを1つのプラットフォームにまとめたもので、独自のSaaS再販制限を伴う改変Apache 2.0ライセンスを採用しており、n8nのフェアコード条項と精神的に似ている
- LangChain — チェーン、RAG、エージェント向けのコードファースト（Python／JavaScript）フレームワークでMITライセンス。オーケストレーションロジックをビジュアルに構築するのではなく直接コードで書きたいチーム向け
- CrewAI — コードファーストでロールベースのマルチエージェントフレームワークでMITライセンス。単一の線形ワークフローではなく、専門化したエージェント間でタスクを分担する「クルー」を構築するチーム向け
n8nを評価する際によくある誤解
これらの誤解は、n8nのライセンスをオープンソースと混同すること、あるいはワークフロー内のすべてのAIノードがデフォルトでローカル実行されると思い込むことから生じる。
よくある質問
n8nはオープンソースか？
n8nのソースコードはGitHub上でn8n独自のSustainable Use Licenseの下に公開されており、n8n自身はこれを「フェアコード」と呼んでいる。セルフホストと内部利用は無料だが、別途契約なしにn8nを競合するマルチテナントのホスト型サービスとして運営することを制限しているため、OSI承認のオープンソースライセンスではない。
n8nはOllamaのようなローカルAIモデルで動作できるか？
できる。n8nには専用のOllama Chat Modelノードがあり、セルフホストしたOllamaインスタンス（デフォルトでhttp://localhost:11434）に接続する。このノードはBasic LLM ChainまたはAI Agentノードに組み込むことができ、そのステップではクラウドAPIの代わりにローカルにホストしたモデルをワークフローで使用できる。
n8nはローカルモデルだけで動くのか、それともクラウドAIも使えるのか？
n8nはハイブリッドだ。Ollama Chat Modelノードに加えて、OpenAI APIおよびAnthropic API（および他のクラウドプロバイダー）用の別ノードが用意されており、一つのワークフロー内でローカルホストとクラウドホストのモデルを混在させたり、どちらか一方だけを使ったりできる。
n8nは無料で使えるか？
Sustainable Use Licenseの下でCommunity版をセルフホストするのは無料で、社内商用利用も含まれる。n8nは月間のワークフロー実行数に応じて課金されるマネージドCloudサービスと、追加のガバナンス機能を備えた個別見積もりのEnterprise階層も販売している。
n8nはどうやってインストールするか？
最も手早く試すには、Node.jsがインストールされた状態でnpx n8nを実行する。永続的なセルフホスト環境を構築するには、npm install n8n -gでグローバルインストールしてn8n startを実行するか、公式のDockerイメージを使う——現在の正確なコマンドと要件はn8nのホスティングドキュメントを参照すること。
n8nのGitHubスター数はいくつか？
GitHubの公開APIによると、リポジトリn8n-io/n8nは2026年9月時点で203,406スターを超えている。
Self-hosted AI Starter Kitとは何か？
n8nがGitHub上で公開している公式のDocker Compose構成で、n8nをOllama（ローカルモデル用）とQdrantベクトルデータベースと共に1つのコマンドで起動するものだ。各コンポーネントを個別に設定することなく、動作するローカルAIワークフロー環境を求めるチーム向けである。
大企業は実際にn8nを使っているのか？
n8n自身のサイトは、n8nを利用したことがある組織としてMicrosoft、Meta、NVIDIA、Dell、メルセデス・ベンツを挙げている。これはn8n自身が自らについて公表している主張であり、PromptQuorumはn8n自身の公表以上に独立した検証を行っていない。
自分の顧客向けにn8nのホスト版を販売できるか？
n8nとの別途商用契約なしにはできない。Sustainable Use Licenseはセルフホストと内部利用を無料で許可しているが、n8n自身のソースコードを使ってn8n自体と競合するホスト型マルチテナント版を運営することは制限している——それが意図する用途であれば、n8nの営業チームに連絡すること。
n8nとFlowiseやDifyの違いは何か？
3つともローカルモデル（Ollama）に対応したビジュアルワークフロービルダーだ。FlowiseはApache 2.0ライセンスで、LLMのチェーンとエージェントに特化している。Difyは改変Apache 2.0ライセンスの下、ワークフロービルダーに加えてRAGパイプラインとエージェントフレームワークをまとめている。n8nは独自のSustainable Use Licenseの下で運営される、より汎用的な（LLM専用ではない）自動化プラットフォームで、AI以外のアプリ連携ライブラリがはるかに大きい。