【2025年調査】Dify・n8n・Power Automate｜ノーコードAI自動化ツールの企業導入実態と選定ポイント

最終更新日：2026年01月12日｜公開日：2026年01月12日

writer：益子竜与志

生成AIをノーコードで業務に組み込みたいが、ツール選定に迷っていませんか？本レポートでは、505名への独自調査から判明したPower Automate（8.5%）、Dify（5.5%）、n8n（3.6%）の利用実態を分析。各ツールの特徴と選定ポイントを、内製化とコスト最適化の観点から解説します。

本レポートの調査対象者

セグメント

Q1. あなたのメインの所属部門を教えてください	〇 1.情報システム部 OR 〇 2.ＤＸ推進室
Q2. サービス・システム導入の決裁権があるか教えてください	〇 1.自分自身に決裁権がある OR 〇 2.自分に決裁権はないが、製品・サービスの選定や起案を行っている OR 〇 3.選定や起案は行わないが、意見出しや情報収集などで関与している

性別

	総数	男性	女性
総数	506	393	113
(%)	100.0%	77.7%	22.3%

年齢

	総数	15歳未満	15歳～19歳	20歳～29歳	30歳～39歳	40歳～49歳	50歳～59歳	60歳以上
総数	506	0	0	31	161	172	130	12
(%)	100.0%	0.0%	0.0%	6.1%	31.8%	34.0%	25.7%	2.4%

都道府県

	総数	北海道	青森県	岩手県	宮城県	秋田県	山形県	福島県	茨城県	栃木県	群馬県	埼玉県	千葉県	東京都	神奈川県	新潟県	富山県	石川県	福井県	山梨県	長野県	岐阜県	静岡県	愛知県	三重県	滋賀県	京都府	大阪府	兵庫県	奈良県	和歌山県	鳥取県	島根県	岡山県	広島県	山口県	徳島県	香川県	愛媛県	高知県	福岡県	佐賀県	長崎県	熊本県	大分県	宮崎県	鹿児島県
総数	506	22	2	2	1	1	3	10	5	5	3	29	26	110	46	6	3	2	2	3	4	5	18	33	5	1	9	58	21	5	1	1	2	4	8	3	5	10	3	2	15	3	2	1	1	1	4
(%)	100.0%	4.3%	0.4%	0.4%	0.2%	0.2%	0.6%	2.0%	1.0%	1.0%	0.6%	5.7%	5.1%	21.7%	9.1%	1.2%	0.6%	0.4%	0.4%	0.6%	0.8%	1.0%	3.6%	6.5%	1.0%	0.2%	1.8%	11.5%	4.2%	1.0%	0.2%	0.2%	0.4%	0.8%	1.6%	0.6%	1.0%	2.0%	0.6%	0.4%	3.0%	0.6%	0.4%	0.2%	0.2%	0.2%	0.8%

地域

	総数	北海道	東北地方	関東地方	中部地方	近畿地方	中国地方	四国地方	九州地方
総数	506	22	19	224	76	100	18	20	27
(%)	100.0%	4.3%	3.8%	44.3%	15.0%	19.8%	3.6%	4.0%	5.3%

職業

	総数	公務員	経営者・役員	会社員(事務系)	会社員(技術系)	会社員(その他)	自営業	自由業	専業主婦(主夫)	パート・アルバイト	学生	その他
総数	506	0	20	208	278	0	0	0	0	0	0	0
(%)	100.0%	0.0%	4.0%	41.1%	54.9%	0.0%	0.0%	0.0%	0.0%	0.0%	0.0%	0.0%

未既婚

	総数	未婚	既婚
総数	506	158	348
(%)	100.0%	31.2%	68.8%

子供の有無

	総数	子供有り	子供無し
総数	506	315	191
(%)	100.0%	62.3%	37.7%

ノーコードAI自動化ツールが変える業務の未来

生成AIを業務に活用したいが、社内にエンジニアがいない。外部に開発を委託するとコストがかかりすぎる——。そんな課題を抱える企業が増えています。

その解決策として注目されているのが、ノーコードAI自動化ツールです。プログラミング不要で生成AIを業務フローに組み込み、ビジネス部門が主体的にAI活用を推進できる環境を実現します。

本レポートでは、Ragate株式会社が2025年12月に実施した505名への独自調査から、ノーコードAI自動化ツールの利用実態とツール選定のポイントを詳しく解説します。

調査概要

本調査は以下の条件で実施しました。

調査期間：2025年12月11日〜
調査方法：インターネットリサーチ
有効回答数：505名
調査対象：日本国内のビジネスパーソン（情報システム部門・DX推進室所属者）

ノーコードAI自動化ツールの利用実態

主要ツールの利用率

調査結果から、ノーコードAI自動化ツールの利用状況は以下のように分布しています。

ツール名	利用率	主な特徴
Power Automate	8.5%	Microsoft 365連携
Dify	5.5%	LLMアプリ構築特化
n8n	3.6%	オープンソース

Power Automateが8.5%でトップを獲得し、Dify（5.5%）、n8n（3.6%）が続きます。Microsoft 365との連携を強みとするPower Automateが、既存のMicrosoft環境を持つ企業を中心に浸透していることがうかがえます。

ツールカテゴリ別の位置づけ

調査データをカテゴリ別に整理すると、自動化ツールの市場における位置づけが明確になります。

ツールカテゴリ	代表選択率
汎用チャットAI（ChatGPT/Gemini/Claude）	46.3%
エンタープライズ向け（Copilot M365/Azure OpenAI）	39.2%
開発者向け（GitHub Copilot/Cursor/Kiro）	11.1%
自動化ツール（Power Automate/n8n）	8.5%
AIプラットフォーム（Bedrock/Dify/Vertex AI）	6.7%

自動化ツールは8.5%と、まだ市場浸透の初期段階にあります。しかし、内製化志向の高まりとともに、今後の成長が期待される領域です。

Power Automate（8.5%）：Microsoft環境の自動化の定番

Power Automateの特徴

約12社に1社がPower Automateを業務で利用しており、Microsoft環境を持つ企業の自動化ツールとして定着しています。

強み

Microsoft 365との完全統合

Outlook、Teams、SharePoint、Excel等との連携が容易
既存のMicrosoftアカウントで利用開始可能

AIビルダー機能

画像認識、文書処理、テキスト分析などのAI機能を搭載
Azure OpenAI Serviceとの連携でLLM活用も可能

豊富なテンプレート

数百種類の定型ワークフローテンプレートを提供
低学習コストで導入可能

適している企業

Microsoft 365をメインで利用している企業
既存の業務フローを自動化したい企業
IT部門のサポートを最小限にしたい企業

活用例

承認ワークフローの自動化
Teamsへの通知自動送信
SharePointへのファイル自動保存
Excelデータの自動処理

Dify（5.5%）：LLMアプリケーション構築の新星

Difyの特徴

Difyは利用率5.5%ながら、LLMアプリケーション構築に特化したツールとして急速に注目を集めています。

強み

1. LLM特化の開発環境

RAG（検索拡張生成）環境の構築が容易
複数LLMモデル（Claude、GPT、Gemini等）の切り替えが可能
プロンプトエンジニアリングのGUI管理

2. オープンソース/セルフホスト対応

自社環境でのホスティングが可能
データを外部に出さないセキュアな運用
ベンダーロックインの回避

3. Amazon Bedrockとの連携

AWS上でセキュアに運用可能
従量課金によるコスト最適化

適している企業

セキュリティ要件が厳しいエンタープライズ企業
AI開発の内製化を目指す企業
独自のLLMアプリケーションを構築したい企業

活用例

社内ナレッジ検索チャットボット
契約書・仕様書のAI要約システム
カスタマーサポート自動応答
社内規程FAQシステム

n8n（3.6%）：オープンソースの自動化プラットフォーム

n8nの特徴

n8nは利用率3.6%と、まだ普及の初期段階ですが、オープンソースの柔軟性を求める企業に選ばれています。

強み

1. 完全オープンソース

ソースコードが公開されており、カスタマイズが自由
コミュニティによる継続的な機能追加
セルフホストによるコスト削減

2. 400以上の連携サービス

主要SaaSとの豊富なインテグレーション
AIサービス（OpenAI、Anthropic等）との連携
カスタムノードの作成が可能

3. ビジュアルワークフロービルダー

ドラッグ&ドロップで直感的なワークフロー作成
分岐・ループ・エラーハンドリングに対応

適している企業

開発リソースがあり、カスタマイズしたい企業
ベンダーロックインを避けたい企業
複数のSaaSを連携させた複雑な自動化が必要な企業

活用例

Slack/Teamsへの多段階通知フロー
CRMとメール配信の連携
データ収集・加工の自動パイプライン
AIを組み込んだ承認ワークフロー

3ツールの比較：選定のポイント

観点別比較表

観点	Power Automate	Dify	n8n
導入しやすさ	◎	○	△
LLM連携	○	◎	○
セルフホスト	×	◎	◎
Microsoft連携	◎	△	○
カスタマイズ性	△	○	◎
コスト（初期）	○	◎	◎
コスト（運用）	△	○	○
セキュリティ	○	◎	◎

選定フローチャート

Microsoft環境が中心の場合

→ Power Automateを第一候補に

LLMアプリ構築が目的の場合

→ Difyを第一候補に

複雑な連携・カスタマイズが必要な場合

→ n8nを第一候補に

セキュリティ要件が厳しい場合

→ Dify（セルフホスト） または n8n（セルフホスト）

導入課題とその対策

課題①：社内スキルの不足

調査では24.9%が「従業員のリテラシー・スキル不足」を課題として認識しています。ノーコードツールといっても、効果的な活用には一定の学習が必要です。

対策

ツールベンダーの公式トレーニングを活用
小さなユースケースから始めて成功体験を積む
社内のチャンピオン（推進者）を育成

課題②：既存システムとの連携

14.3%が「既存システムとの連携が技術的に困難」と回答しています。

対策

API連携が可能なツールを選定
段階的に連携範囲を拡大
必要に応じて専門パートナーの支援を受ける

課題③：セキュリティへの懸念

42.2%が「情報漏洩・セキュリティリスク」を課題として認識しています。

対策

DifyやN8Nのセルフホスト版を活用
AWS/Azure上のプライベート環境で運用
利用ガイドラインを整備

今後の展望：内製化へのシフト

投資拡大の動き

調査では約30.5%の企業が生成AI関連投資を拡大予定と回答しています。この流れの中で、外部委託から内製化へのシフトが進むと予測されます。

ノーコードAI自動化ツールは、この内製化を実現する重要な手段です。

推奨アクション

1. 現状把握：自社の業務フローを洗い出し、自動化候補を特定
2. PoC実施：小規模なユースケースでツールを試験導入
3. 効果測定：工数削減効果を定量化
4. 横展開：成功事例を他部門に拡大

まとめ

本調査により、以下の点が明らかになりました。

1. Power Automate（8.5%）がトップで、Microsoft環境を持つ企業に浸透
2. Dify（5.5%）はLLMアプリ構築特化で、内製化志向の企業に選ばれている
3. n8n（3.6%）はオープンソースの柔軟性を求める企業向け
4. 選定はMicrosoft環境の有無、LLM活用の目的、セキュリティ要件で判断

ノーコードAI自動化ツールは、AI活用の民主化を実現する重要な手段です。自社の要件に合ったツールを選定し、内製化への第一歩を踏み出してください。

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この記事を書いた人

ソリューションアーキテクト益子竜与志

複数のITベンチャーで技術責任者／経営企画を歴任し、事業戦略とプロダクト成長を主導。2017年にRagate株式会社を創業し、サーバーレス技術の黎明期よりAWS・サーバーレス開発プロジェクトを牽引し、AWS Top Engineers 2024 ( Service ) ・AWS Rising Star Partners of the Year – Japan賞を受賞。経営課題/戦略を起点としたDX戦略策定とクラウドシステムデリバリを強みに、SMB市場を中心に数多くの企業変革を支援。GLOBIS経営大学院MBAで培った経営戦略・マーケティングミックスの知見と、AWS／先端技術の深い専門性を掛け合わせ、価値創出を加速させている。

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