Difyやn8nを士業事務所に持ち込む前に確認しておくこと

Difyを使った顧問先向け問い合わせチャットボットを試作する、という場面を考えてみます。デモは数日で動き出して、所内向けFAQから始めて、次は顧問先の経営情報を読み込ませた仕訳サジェストへ、という流れになりやすいところです。本格運用を目前にすると、所内の議論が止まることがあります。「このトークンは個人のOpenAIアカウントから取ったままで大丈夫か」「顧問先データはDify Cloudのどこに保管されるのか」「ワークフロー定義をGitに置いたが、APIキーは消えているのか」という、技術ではなく契約と運用に関わる問いが続けて出てくるためです。

Difyとn8nは、ノーコードでAIを組み込んだワークフローを組める道具です。動くものを作るのは速いのですが、士業の業務に持ち込むと、ライセンス・データ越境・鍵管理・連携先規約という論点が、技術検証とは別の場面で出てきます。本稿は、これらの論点を業務の流れに沿って見ていきます。

Difyとn8nの出発点が違います

両者は「ノーコードでAIを組める」点で並べて語られやすいのですが、設計思想と得意領域は違っています。

Difyは、LLMアプリケーションの開発に特化したオープンソースプラットフォームと案内されています。公開情報の確認時点では、ビジュアルキャンバス上でのワークフロー構築、RAGパイプライン、エージェント機能（50以上の組み込みツールが案内されています）、LLMOps（プロンプト管理・運用監視）、Backend-as-a-Service APIを一体で提供する構成と説明されています。OpenAI互換APIやローカルLLM（Ollama等）を含む幅広いモデルに接続できるとされています。

n8nは、「ビジュアル × コード」を両立させるワークフロー自動化プラットフォームで、公開情報の確認時点では、公式サイトのトップページでは500以上の連携ノードと案内されており、GitHubリポジトリのREADMEや連携一覧ページではさらに多い件数（1,500件超）が案内されています。JavaScript / Pythonによるカスタムロジックの埋め込みにも対応していると説明されています。AIネイティブ機能としては、LangChainベースのエージェント構築、人間承認（Human-in-the-Loop）、構造化入出力、MCP（Model Context Protocol）サポートが言及されています。

ざっくりと整理すると、Difyは「AIアプリケーションそのものを作る」、n8nは「業務システムを繋ぐ中でAIを組み込む」が出発点と捉えると、選定の足がかりになりやすいです。ただしどちらも機能が拡張され続けていて、領域は重なってきています。本稿は優劣を断ずるものではなく、士業の業務に持ち込む場面で確認しておきたい論点を見ていきます。

同じツールでも提供形態で論点が変わります

両者とも複数の提供形態があって、士業事務所が選ぶ場面の論点は形態によって変わってきます。以下のライセンス・プランの整理は公開情報の確認時点でのもので、対象プラン・提供形態によって条件が異なる場合や、個別契約・将来の改定で変更される可能性があります。実際の契約・導入判断にあたっては、確認日と対象プランを明示したうえで、公式の最新情報および必要に応じてベンダー・法務への直接照会で確定する手順を業務の流れに置いておきます。

Difyの提供形態は次のように案内されています。

• Dify Cloud（SaaS版）: cloud.dify.aiでホストされる形で、設定だけで使い始められる
• Community Edition（OSS版）: GitHubで公開されていて、Apache 2.0ベースの独自ライセンス（追加条件あり）と説明されている
• セルフホスト: Docker Composeが推奨で、Kubernetes / Terraform / AWS CDK / Alibaba Cloudなどのデプロイ手段も案内されている

n8nの提供形態は次のように案内されています。

• n8n Cloud（SaaS版）: 公式ホスティング
• OSS版 / セルフホスト: GitHub公開で、npx n8n やDockerでの起動が案内されている
• Enterprise版: SSO（SAML / LDAP）・プロジェクト単位の権限制御・監査ログ等を含むと説明されている

n8nのライセンスは公開情報の確認時点でSustainable Use License（fair-code）とされていて、ソース公開かつ自社運用は可能ですが、商用での無制限利用には別途Enterpriseライセンスが必要、という設計と説明されています。「OSS」という言葉だけで「無料で何をしても良い」と読んでしまうと、商用提供の場面で契約面の確認が後追いになることがあります。

提供形態を選ぶ場面で見ておきたい観点としては、次のあたりが出てきます。

• 顧問先データを扱うか、事務所内データだけか
• データの保管場所（リージョン）に制約があるか
• 自社で運用人員を確保できるか
• 障害時の責任所在を誰に置くか

「とりあえずCloudで試して、本格運用時にセルフホストへ」というアプローチは、理屈としては成立しますが、移行の場面でデータ移送・再設定のコストが想像以上に大きい場面も出てきます。最初の段階で目的を切り分けておくと、後工程が楽になることが多いです。

データが事業者側を経由する場面を整理する

SaaS版のDify Cloud / n8n Cloudを使う場合、データが事業者側サーバを経由します。公式サイトの公開情報からはリージョンの自由選択肢が明示的に確認できない場面もあるため、契約・利用規約・サポートへの照会で確定させる手順を業務の流れに置いておきます。

個人情報保護委員会は2023年6月2日付で「生成AIサービスの利用に関する注意喚起等について」を公表していて、生成AIサービスに個人情報を含むプロンプトを入力する行為について、個人情報保護法上の論点を整理しています。AIワークフローを通じて顧客データがSaaS経由で外部に渡る経路がある場合、この注意喚起の射程に入る可能性が高いと読めます。

ホスティングの選択肢としては、業務上の制約に応じて次のような形で位置付けている事務所もあります。

• 公式SaaS（Dify Cloud / n8n Cloud）: 立ち上げが最速で、データは事業者側に保管される
• 自社VPC / クラウド上にセルフホスト: データ保管場所を自社で制御できる。運用人員が必要になる
• オンプレ / 自社ネットワーク内での隔離運用: 最も統制が利く形になる。コスト・運用負荷は最大になる

「顧問先の個人情報を含むデータを処理するワークフロー」と「事務所内の議事録整形ワークフロー」を同じ環境で運用するかどうかは、設計の初期段階で分けて考えておく場面の一つです。

APIキー・シークレットの扱いで起きやすい場面

Difyもn8nも、外部LLM（OpenAI / Anthropic / Google等）や外部SaaS（freee / Slack / Gmail等）と連携するため、多くのAPIキーやOAuthトークンを扱います。運用ルールが未整備な状態で起きやすい場面としては、現場で次のようなものを耳にします。

• 個人のOpenAIアカウントのAPIキーで事務所の本番ワークフローを組んでいて、退職の場面で止まる
• APIキーをNotion / Slack / Excelに平文で保存していて、共有設定の変更で外部から見える経路ができる
• ワークフロー定義（JSONエクスポート）の中にシークレットが埋め込まれたまま、Gitにpushされる
• スコープを絞らない管理者権限トークンで連携している

Dify / n8nのどちらも、環境変数やCredentialストアでシークレットを管理する機構を備えています。ただ、運用ルール側で「誰が」「どこに」「どう保管するか」を決めていないと、ツールの機構だけでは追いつきにくくなります。事務所として最低限、次のあたりを文書化している例があります。

• APIキーは「個人」ではなく「事務所の連携用アカウント」で発行する
• ワークフローのエクスポート / バックアップの場面で、シークレットがどう扱われるかを把握しておく
• 退職・委託終了の場面で、トークン棚卸の手順を明文化しておく
• 漏洩の場面に備えて、キー再発行・差し替えの手順を決めておく

Dify / n8nは連携のハブで、責任は連携先ごとに発生します

Dify / n8nが便利なのは、外部SaaSと組み合わせるからです。ただし、その外部SaaS側に「自動化経由のアクセスを認めるか」「データを学習に利用するか」といった条件が紐づいています。

特に確認しておきたい論点としては、次のようなものが出てきます。

• 連携先SaaSの規約: API経由の自動操作を認めているか、レート制限の範囲、商用利用条件
• LLMプロバイダの規約: 入力データの学習利用ポリシー（オプトアウトの可否）、データ保管期間、ログ取得範囲
• DPA（データ処理同意書）: 顧問先データを取り扱う以上、ベンダーとの委託契約・DPAの整備が前提として出てくる

Difyやn8n単体ではハブの位置付けで、責任は連携先ごとに発生します。ワークフロー一本に登場するSaaS・LLM・連携先について、それぞれ規約を読み解いていく場面が出てきます。

機密度の低い場面から段階的に広げていく

実務で組まれやすいパターンを、データの機密性の低い順に並べてみると、現場では次のような形で進めている事務所もあります。

1.社内FAQチャットボット（事務所内データのみ）: 就業規則・社内マニュアル等、外部秘匿性の低いデータをDifyのRAGに入れて、職員向けに公開する形です。 2.議事録整形・要約パイプライン（n8n）: 録音から文字起こし、要約、共有ストレージへの保管という流れです。顧問先固有の情報を含む場面は別途設計を要します。 3.問い合わせメール一次分類（n8n + LLM）: 受信メールをカテゴリ分けして、担当者に振り分ける形です。本文の外部送信が発生する点を確認する場面が出てきます。 4.顧問先向け問い合わせボット（Dify）: 顧問先データを参照する必要があるか、参照する場合の認可設計が論点になります。 5.会計データ × LLMの自動レポート（n8n + freee等）: 顧問先の決算情報が経路に乗るため、最も慎重な設計が必要になる形です。

1から5の順番で、データの機密性と設計負荷が上がっていきます。最初から5に挑むよりも、1から2で運用の知見を貯めてから難度を上げていくほうが、修正コストの大きい再設計を避けやすいです。

セキュリティ設計で見ておきたい場面

ノーコードでも、踏んでおきたいセキュリティの論点は通常のシステム開発と同じです。最低限、次の観点で設計を見直している事務所もあります。

• 認証 / 認可: 誰がワークフローを編集・実行できるか。SaaS版 / OSS版で利用できる権限制御の粒度が異なります
• データの境界: ワークフロー内でどのデータがどこに送信されるかを、図に書き起こして関係者で見直しておきます
• 監査ログ: 誰が・いつ・どのワークフローを実行したかを、後から追える形にしておきます
• 障害検知: 連携が止まった場面・誤動作の場面に、誰がどう気づくかを決めておきます
• 業務継続: ワークフローが止まった場面で、業務を止めずに手動運用に戻せる経路を残しておきます

士業の守秘義務は職業倫理の根幹に置かれていて、「ノーコードツールの障害だったから」という説明では顧問先への説明にはなりにくい場面です。導入前に「最悪のケースを誰が引き受けるか」を明文化しておく事務所もあります。

士業事務所が導入前に自問しておきたい場面

Dify / n8nを業務に持ち込む前に、自問してみたい場面をいくつか並べておきます。

• 利用形態（SaaS / セルフホスト / Enterprise）を選んだ理由を一行で説明できるか
• ワークフローで流れるデータの種類・件数・頻度を、一枚の図で説明できるか
• 接続するLLM / SaaSのそれぞれについて、データの学習利用条件を確認したか
• APIキー・トークンの保管場所と発行ルール（個人ではなく事務所アカウント）を決めたか
• OSS / fair-codeライセンスの商用利用条件を読み解いたか
• ワークフロー定義のバックアップ・エクスポートにシークレットが含まれないか確認したか
• 障害・誤動作の検知経路（通知先・対応フロー）があるか
• 退職・委託終了の場面で、トークン棚卸の手順を文書化したか
• 顧問先への説明資料（データ取扱の説明）を用意できるか

このうち半分以上が「No」「未整備」となる場面では、第三者のレビューを間に挟む選択肢が出てきます。

最初の一本目は事務所内データのみで小さく始めて、顧問先データを扱うワークフローは設計段階から別レビューを挟む、という順序を取っている事務所もあります。結果的に最短ルートになることが多いようです。

参考

• Dify公式サイト: https://dify.ai/
• Dify GitHubリポジトリ（langgenius/dify）: https://github.com/langgenius/dify
• n8n公式サイト: https://n8n.io/
• n8n GitHubリポジトリ（n8n-io/n8n）: https://github.com/n8n-io/n8n
• 個人情報保護委員会「生成AIサービスの利用に関する注意喚起等について」（2023年6月2日）: https://www.ppc.go.jp/news/careful_information/230602_AI_utilize_alert/