n8nとRedis連携の実践ガイド

Kenneth Pangan
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Kenneth Pangan

Amogh Sarda
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Last edited 2025 10月 30

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遅かれ早かれ、どんなチームもワークフローの問題に直面します。ツール同士がうまく連携せず、プロセスは停滞し、物事を進めるためだけに多くの手作業が発生していることに気づくでしょう。目標は、コンテキストを記憶し、ビジネスのペースに追いつくことができる、スマートで自動化されたシステムを構築することですが、そこに至るのは困難です。

そこで、Redisのような高速データストアとn8nのような柔軟な自動化ツールを連携させることが、大きな違いを生み出すことができます。この組み合わせは、よりインテリジェントなワークフローを構築するための、非常に興味深い方法を切り開きます。ここでは、Redisとn8nの連携がどのようなものか、なぜそれを使いたいと思うかもしれないのか、いくつかの一般的な例、そして始める前に知っておくべき重要な制限事項について解説します。

Redisとn8nとは?

これらがどのように連携するのかを掘り下げる前に、それぞれのツールが単独で何をするのかを簡単に紹介しましょう。

Redisとは?

簡単に言うと、Redisはオープンソースのインメモリデータストアです。アプリケーションのための超高速な一時的な頭脳と考えることができます。低速なハードディスクではなく、コンピュータのRAMにデータを保持するため、情報の読み書きがほぼ瞬時に行えます。

この速度により、いくつかの主要な用途で頼りにされています:

  • キャッシング: アプリの実行を速くするために、頻繁に必要なデータを保存する。

  • セッション管理: ユーザーがウェブサイトやアプリをナビゲートする際の活動を追跡する。

  • メッセージブローカリング: アプリケーションの異なる部分がメッセージやタスクを互いにやり取りするのを助ける。

n8nとは?

n8nは、ビジュアルなノードベースのエディタでさまざまなアプリやサービスを連携させるのに役立つワークフロー自動化ツールです。これは、アプリ同士を繋ぎ合わせる接着剤のようなもので、コーディングの達人でなくても、データを移動させたり変換したりするカスタムワークフローを構築できます。

n8nのビジュアルワークフローエディタの様子。これはRedisとn8nの連携を作成する上で中心的な役割を果たします。
n8nのビジュアルワークフローエディタの様子。これはRedisとn8nの連携を作成する上で中心的な役割を果たします。

最大のセールスポイントの一つは、その柔軟性です。完全なコントロールを求めるなら、n8nを自分のサーバーでホストすることもできますし、数分で使い始められるクラウド版を利用することもできます。Slackメッセージの送信からGoogleスプレッドシートの更新まで、数百のツールにまたがるプロセスを自動化できます。

なぜRedisとn8nを連携させるのか?

Redisとn8nを連携させることは、単なる単純な自動化ではありません。よりスマートで、より速く、より複雑な複数ステップのジョブを処理できるワークフローを構築することです。以下に主な利点を挙げます。

  • ワークフローに記憶を与える。 デフォルトでは、n8nのワークフローは「ステートレス」であり、完了するとすべてを忘れてしまいます。Redisはワークフローに記憶を与えます。ある実行からの情報を保存し、次の実行でそれを呼び出すことができます。これは、複数ステップのチャットや数日間にわたるプロセスなどには必須です。

  • キャッシングで高速化する。 ワークフローが遅い、または高価なAPIを常に呼び出す場合、その結果をRedisに保存できます。次回ワークフローが実行されるとき、Redisキャッシュからほんの数秒でデータを取得できるため、すべてが高速化され、API料金の節約にもなります。

  • リアルタイムでデータを共有する。 Redisは中央情報ハブとして機能します。異なるn8nワークフロー間や、n8nと他のアプリケーション間でデータをやり取りするために使用でき、すべてが最新の情報で動作していることを保証します。

  • キューとAPIリミットを管理する。 大量のアイテムを処理する必要がある場合や、APIのレートリミットに達しないように注意する必要がある場合、Redisは救世主です。キューを構築し、タスクをリストに追加してから、制御された予測可能な方法で一つずつ処理していくことができます。

n8nとRedisの連携の一般的な使用方法

これらの連携をどのように利用するか、いくつかの実世界の例を見てみましょう。

高価なAPI呼び出しのキャッシング

Clearbitのようなサービスから新規顧客の追加情報を検索するワークフローがあるとします。新規ユーザーごとにAPI呼び出しを行うと、遅くなったりコストがかさんだりする可能性があります。

Redis連携を使えば、ワークフローはまずその顧客のデータが既にRedisキャッシュにあるかどうかを確認します。もしあれば、素晴らしい、瞬時に取得します。なければ、APIを呼び出してデータを取得し、次回のためにRedisに保存します。この一つの変更で、APIの請求額を大幅に削減し、プロセスを高速化できます。

シンプルなチャットボットのユーザーセッション管理

n8nを使ってSlackで基本的なサポートチャットボットを構築していると想像してください。そのボットが自然な会話をするためには、ユーザーが直前に何を言ったかを覚えておく必要があります。

Redisを使ってチャット履歴を保存できます。ユーザーがメッセージを送るたびに、n8nはそのユーザーのユニークID(例:「chat:slack-user-123」)の下でRedisのリストに追加します。ボットが次に何を言うかを考えるとき、完全なコンテキストを得るためにRedisからその履歴を取得します。

Pro Tip
これはシンプルなボットにはうまく機能しますが、すぐに複雑になります。ボットは会話がいつ終わるか、異なるトピックをどう扱うか、混乱せずに物事を要約する方法を考え出さなければなりません。

本格的なサポート自動化に関する簡単な注意点

n8nとRedisでシンプルなボットを構築するのは楽しいプロジェクトですが、実際のカスタマーサポートに使用しようとすると、かなり大きな制限にぶつかります。これらのDIYセットアップには、複雑な顧客の問題を本当に理解し解決するために必要な、深く業界に特化した知識がありません。

以下にいくつかの理由を挙げます:

  • 過去何千ものチケットから自動的に学習して、会社の特定のトーンや解決策を模倣することはできません。

  • 顧客の実際の問題に基づいてチケットを正確にタグ付け、トリアージ、またはエスカレーションするような基本的なヘルプデスクのタスクをこなすのが苦手です。

  • これを自分で行うためのカスタムロジックをすべて構築・維持することは、すぐに巨大で終わりのないエンジニアリングの頭痛の種になります。

このビデオでは、AIチャットボットのワークフローにRedisを統合して長期記憶を与え、過去の会話を思い出せるようにする方法を実演しています。

本格的なカスタマーサービス自動化には、eesel AIのようにそのために作られたツールの方がはるかに良い選択です。これは、ヘルプデスク(ZendeskFreshdeskなど)に直接接続し、全チケット履歴から即座に学習することで、数ヶ月ではなく数分で稼働開始できるように設計されています。自分で一つの連携も構築することなく、インテリジェントなAIエージェントの力を手に入れることができます。

n8nとRedisの連携を始める前に知っておくべきこと

飛び込む前に、この種のDIYアプローチに伴う隠れた作業やコストを認識しておくことが重要です。

「一度設定したら終わり」というわけではない

n8nはローコードツールですが、Redisとの堅牢な連携をセットアップするには、ある程度の技術的スキルが必要です。チームはRedisサーバーの管理(アップデート、セキュリティ、バックアップ)、接続問題の処理、ワークフローが壊れたときの原因究明を担当することになります。思っている以上に手がかかります。

専門的なノウハウが欠けている

Redisは単なるデータ保存場所であり、「顧客の感情」や「緊急チケット」が何であるかを理解していません。そのロジックはすべて、n8nワークフロー内で自分で構築する必要があります。これは、うまく機能させるために常に調整が必要な、困難で継続的なプロジェクトです。

ここで専門ツールの真価が発揮されます。eesel AIは、カスタマーサービス用にすでにトレーニングされたインテリジェンスを備えています。そのAIトリアージ製品は、チケットの内容を自動的に理解し、ルーティング、タグ付け、優先順位付けを行うことができます。そのAIエージェントは、過去に何千もの同様の問題をどのように解決したかに基づいて、適切な答えを見つけることができます。これを汎用的な自動化ツールでゼロから構築しようとすると、数ヶ月かかるでしょう。

テストとレポート作成が面倒になることがある

顧客とやり取りを始める前に、複雑なワークフローを安全にテストするにはどうすればよいでしょうか?それが実際に解決時間を短縮したり、顧客満足度を向上させたりしているかどうかをどうやって知るのでしょうか?DIYのセットアップでは、カスタムダッシュボードを構築したり、手動テストに多くの時間を費やすことになりがちです。

AIを信頼できる必要があります。eesel AIは、過去何千ものチケットでAIエージェントをテストできるシミュレーションモードでこの問題を解決します。実際の顧客との会話に触れる前に、それがどのように機能したかを正確に確認し、自動化率の明確な予測を得ることができます。

eesel AIのシミュレーションモードでは、本番稼働前に過去のチケットでAIのパフォーマンスをテストできます。これは、DIYのn8nとRedisの連携に対する大きな利点です。
eesel AIのシミュレーションモードでは、本番稼働前に過去のチケットでAIのパフォーマンスをテストできます。これは、DIYのn8nとRedisの連携に対する大きな利点です。

n8nとRedisの連携の価格内訳

ここでの真のコストは、ソフトウェアライセンスだけではありません。ホスティング費用、そして最も重要なのは、チームの時間です。

Redisの価格

オープンソース版のRedisを自分でホストすれば無料ですが、サーバー代とそれを維持するための時間が必要になります。

または、Redis Cloudのようなマネージドサービスを利用することもできます。これはインフラの面倒を見てくれます。

プラン価格(月額)主な機能
Free$030 MB、シングルデータベース
Flex$5から1-100 GB (RAM + SSD)、SAML SSO、暗号化
Pro$200から専用デプロイメント、6 GB以上のRAM、マルチリージョン配信、99.999%のアップタイム

n8nの価格

Redisと同様に、n8nにもホストできる無料のソースアベイラブル版があります。クラウド版の価格は、ワークフローの実行回数に基づいています。

マネージドRedis、n8n Cloudの月額料金、そしてそれらを構築・維持するために必要なエンジニアリング時間を合計すると、総コストは驚くほど大きくなる可能性があります。対照的に、eesel AIのようなプラットフォームは、AIインタラクションの数に基づいた明確で予測可能なプランを提供し、解決ごとの料金はかかりません。これにより、AI、ホスティング、連携、メンテナンスがすべて一つのわかりやすい価格にまとめられています。

n8nとRedisの連携はあなたに適していますか?

n8nとRedisの連携は、カスタムでステートアウェアな自動化を構築したい技術チームにとっては素晴らしい選択肢です。APIキャッシング、データキューの管理、社内ツールの構築といった一般的なタスクには堅実な選択であり、特にそれを管理する開発者がいる場合には適しています。

しかし、カスタマーサポートのような専門分野では、このDIYルートは多くの複雑さ、重いメンテナンス負荷を加え、重要なドメイン固有のインテリジェンスを逃してしまいます。システムをゼロから構築することを決める前に、専用のプラットフォームがより良い結果を、より速く、より少ない手間で得られるかどうかを自問する価値があります。

eesel AIでサポートを即座に自動化

カスタマーサポートの自動化を目指しているなら、問題の一部しか解決しない脆弱なソリューションを構築するために数ヶ月も費やさないでください。

eesel AIを使えば、ヘルプデスク、ConfluenceGoogle Docsから会社の知識をすべて接続し、わずか数分で完全に自律的なAIエージェントを立ち上げることができます。

過去のチケットでAIをシミュレーションして、あなたの潜在的な自動化率がどれくらいになるかを確認してください。eesel AIを無料でお試しください

よくある質問

ワークフローにメモリを与え、高価なAPI呼び出しをキャッシュし、プロセス間でリアルタイムにデータを共有し、API制限を制御するためのタスクキューを管理することで、よりスマートで高速なワークフローを構築できます。これにより、より複雑な複数ステップの自動化が可能になります。

n8nはローコードですが、堅牢なRedis連携をセットアップするには技術的なスキルが必要です。チームはRedisサーバーの管理、接続問題のトラブルシューティング、カスタムロジックの維持を担当することになり、「一度設定したら終わり」というわけにはいかず、より手がかかります。

もちろんです。Redisを使用して、高価な、あるいは遅いAPI呼び出しの結果をキャッシュできます。n8nワークフローはまずRedisに既存のデータがあるかを確認し、見つかればそれを使用します。なければAPIを呼び出し、新しいデータを将来の使用のためにRedisに保存することで、時間とコストを節約します。

カスタマーサポートのような複雑で専門的なタスクでは、DIYセットアップにはドメイン固有のインテリジェンスや過去のデータから学習する能力が欠けています。感情分析やインテリジェントなチケットルーティングのような機能を汎用ツールでゼロから構築することは、重要かつ継続的なエンジニアリングの課題となります。

コストには、n8n Cloudのソフトウェアライセンス(またはセルフホスティングのサーバーコスト)、マネージドRedisサービスの料金(またはセルフホスティングのサーバーコスト)、そして重要なことに、セットアップ、メンテナンス、カスタムロジック開発のためのチームのエンジニアリング時間が含まれます。これらはすぐに積み重なる可能性があります。

eesel AIのような専門プラットフォームは、ドメイン固有のインテリジェンスで事前トレーニングされており、過去のチケットから即座に学習し、正確なタグ付け、トリアージ、共感的な応答といった複雑なタスクをカスタムエンジニアリングなしで処理できるため、カスタマーサポートには優れています。

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Kenneth Pangan

Writer and marketer for over ten years, Kenneth Pangan splits his time between history, politics, and art with plenty of interruptions from his dogs demanding attention.