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n8n 用語集

用語集

AI エージェント（AI agent）​

AI エージェントは、リクエストに応答し、意思決定を行い、ユーザーに代わって現実世界のタスクを実行できる人工知能システムです。大規模言語モデル（LLM）を活用してユーザーの入力を理解し、既存の情報やリソースをどのように活用すればリクエストを最適に処理できるかを判断します。

AI チェーン（AI chain）​

AI チェーンは、コンポーネントを順番に呼び出すことで、大規模言語モデル（LLM）やその他のリソースと連携・やり取りする仕組みです。n8n の AI チェーンは永続的なメモリを持たないため、過去の会話の文脈を参照できません（文脈を参照する必要がある場合は、AI エージェントをご利用ください）。

AI 補完（AI completion）​

補完（completion）とは、GPT などのモデルが生成するテキスト応答のことです。

AI エンベディング（AI embedding）​

エンベディング（Embedding）は、データをベクトルとして数値化した表現です。AI はこの値を多次元空間にマッピングすることで、複雑なデータや関係性を解釈します。ベクトルデータベース（Vector store）は、このようなエンベディングベクトルを効率的に保存・検索するために設計されたデータベースです。

AI 根拠性（AI groundedness）​

AI 分野、特に検索拡張生成（RAG）の文脈において、「根拠性（groundedness）」と「非根拠性」は、モデルの応答が元の情報にどの程度正確に根ざしているかを示す指標です。モデルはソースドキュメントに基づいて裏付けのある根拠性のある応答を生成しますが、非根拠性の応答は、ソースドキュメントに裏付けのない推測や幻覚（hallucination）を含むことがあります。

AI ハルシネーション（AI hallucination）​

AI ハルシネーション（＝AIが虚偽の情報を生成する現象）とは、大規模言語モデル（LLM）が実際には存在しないパターンやオブジェクトを誤って認識してしまう現象です。

AI リランキング（AI reranking）​

リランキング（Reranking）は、候補ドキュメントの順位を最適化し、検索結果の関連性を高める技術です。検索拡張生成（RAG）などのアプリケーションでは、回答生成や下流タスクのために最も関連性の高い情報を優先的に提示するためにリランキング技術が活用されます。

AI メモリ（AI memory）​

AI メモリとは、AI エージェントが会話中に過去のやり取りを記憶・参照できるようにすることで、会話の一貫性を維持する機能です。

AI 検索拡張生成（AI retrieval-augmented generation, RAG）​

検索拡張生成（RAG）は、LLM が外部ソースから新しい情報を取得することで、AI の応答品質を向上させる技術です。RAG システムは関連ドキュメントを検索し、応答を最新の、特定分野の、または独自の知識に紐づけることで、元の学習データを補完します。通常、RAG システムはこれらの外部データを効率的に管理・検索するためにベクトルデータベースを活用します。

AI ツール（AI tool）​

AI の文脈において、ツールとは、AI がリクエストに応じて呼び出せる追加リソースであり、特定の情報を取得したり、特定の機能を実行したりするために使用されます。AI モデルはツールを通じて外部システムと連携したり、特定の専門タスクを実行したりできます。

AI ベクトルデータベース（AI vector store）​

ベクトルデータベース（Vector store）は、情報の数学的表現（ベクトル）を格納するデータベースです。エンベディング（Embeddings）やリトリーバー（Retrievers）と組み合わせることで、AI が質問に回答する際に参照可能なナレッジベースを構築できます。

API​

API（Application Programming Interface：アプリケーションプログラミングインターフェース）は、サービスのデータや機能にプログラムからアクセスする手段を提供します。API を使うことで、ソフトウェアは外部システムとの連携を容易に実現でき、従来のブラウザや UI を介した手動操作の代替手段として広く利用されています。

キャンバス（canvas, n8n）​

キャンバスは、n8n エディタ画面でワークフローを構築するための主要領域です。キャンバス上にノードを配置し、それらを接続することで、ワークフローを組み立てます。

クラスターノード（cluster node, n8n）​

n8n におけるクラスターノードとは、ワークフロー内で特定の機能を提供するために協調して動作するノードのグループです。クラスターノードは、1 つのルートノードと、1 つ以上のサブノードで構成され、サブノードがルートノードの機能を拡張します。

クレデンシャル（credential, n8n）​

n8n では、クレデンシャルを使って特定のアプリケーションやサービスに接続するための認証情報を保存します。クレデンシャルを作成し、必要な認証情報（ユーザー名/パスワード、API キー、OAuth キーなど）を入力することで、対応するアプリノード経由でそのサービスと連携できるようになります。

データ固定（data pinning, n8n）​

データ固定機能を使うと、ワークフロー開発中に一時的に特定ノードの出力データを「固定」できます（※本番環境では無視されます）。これにより、外部サービスに繰り返しリクエストを送らずとも、予測可能なデータを使って開発を進められます。本番環境では固定されたデータは無視され、毎回新しいデータが取得されます。

エディタ（editor, n8n）​

n8n エディタは、ワークフローの作成・管理を行うためのインターフェースです。主な操作領域はキャンバスで、ここにノードを追加・設定・接続してワークフローを構築します。サイドバーおよび上部パネルからは、クレデンシャル、テンプレート、変数、実行履歴などの他の機能にアクセスできます。

エンタイトルメント（entitlement, n8n）​

n8n において、エンタイトルメント（Entitlement）とは、特定の n8n インスタンスが一定期間、プランで制限された機能にアクセスできる権利を指します。

フローティングエンタイトルメントは、複数の n8n インスタンス間で割り当て可能なエンタイトルメントのプールです。フローティングエンタイトルメントを再割り当てすることで、異なる n8n インスタンスにアクセス権を移動できます。

ワークフロー評価（evaluation, n8n）​

n8n のワークフロー評価機能を使うと、過去の実行履歴に注釈を付与・整理し、新しい実行結果と比較できます。これにより、ワークフローを反復的に改良する過程でそのパフォーマンスがどのように変化しているかを把握できます。特に AI を中心としたワークフローの開発において有用です。

エクスプレッション（expression, n8n）​

n8n では、エクスプレッション（expression）を使って JavaScript コードを実行し、ノードのパラメータを動的に設定できます。静的な値を直接入力する代わりに、n8n の式構文を使ってパラメータ値を定義できます。エクスプレッションは、前のノードからのデータ、他のワークフロー、または n8n 環境の情報を参照可能です。

LangChain​

LangChain は、大規模言語モデル（LLM）を扱うための AI 開発フレームワークです。さまざまなモデルやリソースと連携し、複数のコンポーネントを組み合わせて複雑な AI アプリケーションを構築するための標準化された仕組みを提供します。

大規模言語モデル（Large language model, LLM）​

大規模言語モデル（LLM）は、自然言語処理（NLP）タスク向けに設計された AI 機械学習モデルです。大量のデータで学習することで、言語やその他のデータに関する確率的なモデルを構築します。

ノード（node, n8n）​

n8n におけるノードは、ワークフローを構成する独立したコンポーネントです。ノードは、ワークフローのトリガー条件、データの取得・送信・処理、フロー制御ロジックの定義、外部サービスとの連携などを担います。

プロジェクト（project, n8n）​

n8n のプロジェクト機能を使うと、ワークフロー、変数、クレデンシャルを独立したグループに分けて管理できます。これにより、チームが関連リソースを共有・隔離しながら、より簡単に協働できるようになります。

ルートノード（root node, n8n）​

各 n8n クラスターノードには、クラスターの主要機能を定義するルートノードが含まれます。1 つ以上のサブノードがこのルートノードに接続され、機能を拡張します。

サブノード（sub node, n8n）​

n8n のクラスターノードは、1 つ以上のサブノードがルートノードに接続されて構成されます。サブノードはルートノードの機能を拡張し、特定のサービスやリソースへのアクセスを提供したり、特定の専門処理（例：計算機能）を実現したりします。

テンプレート（template, n8n）​

n8n テンプレートは、n8n チームおよびコミュニティメンバーが設計したあらかじめ作成されたワークフローで、自分の n8n インスタンスにインポートして利用できます。テンプレートを使用する際には、クレデンシャルの設定や、自身の要件に合わせた設定調整が必要になる場合があります。

トリガーノード（trigger node, n8n）​

トリガーノードは、特定の条件が満たされたときにワークフローの実行を開始する特殊なノードです。すべての本番ワークフローには、実行タイミングを決定する少なくとも 1 つのトリガーが必要です。

ワークフロー（workflow, n8n）​

n8n ワークフローは、特定のプロセスを自動化するためのノードの集合体です。トリガー条件が満たされると実行が開始され、複雑なタスクを順次処理して完了します。