『n8n×RAG』知識検索と応答生成を自動化 n8nを活用したノーコードチャットボット作成方法【DX推進の実践ガイド】

はじめに｜RAGとは？ノーコードで実現する次世代の知識管理システム

「社内の膨大な資料から、必要な情報を瞬時に引き出せたら…」

現代のビジネスでは、マニュアル、規定書、技術文書、FAQ、議事録など、膨大な文書が日々生成されています。しかし、これらの情報は散在し、必要な時に素早くアクセスすることが困難です。

本記事では、RAG(Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成)技術を活用し、n8nで社内ナレッジを活用したAIチャットボットを構築する方法を、初心者でも実装できるよう詳しく解説します。

出典:RAG技術解説

RAGチャットボットが解決する5つの課題

RAGチャットボットは、従来の情報管理やカスタマーサポートにおける多くの課題を解決し、ビジネスに大きな効果をもたらします。

従来の課題	RAGによる解決	ビジネス効果
情報の散在	一元的な知識ベースから即座に検索	検索時間を大幅削減
古い情報の参照	常に最新のドキュメントを参照	情報の正確性向上
専門知識の属人化	組織の知識を全員が活用可能	ナレッジの民主化
回答の一貫性欠如	同じ情報源から一貫した回答	品質の標準化
24時間対応の限界	いつでも即座に正確な回答	顧客満足度向上

通常のAIチャットボットとRAGの違い

通常のAIチャットボットが学習済みの一般知識のみに基づいて一般的な回答をするのに対し、RAGチャットボットは自社の最新ドキュメントを参照し、組織固有の正確な回答を生成できます。

比較項目	通常のAIチャットボット	RAGチャットボット
情報源	学習済みの一般知識のみ	自社の最新ドキュメント
回答の正確性	一般的な回答	組織固有の正確な回答
更新頻度	AIモデルの更新時のみ	リアルタイムで更新可能
カスタマイズ性	限定的	完全にカスタマイズ可能
運用コスト	低〜中	低（ノーコードで構築）

このシステムで実現できること

実際の活用シーンを具体的に見てみましょう。

• 社内規定の即座確認：「有給休暇の申請方法は？」→ 就業規則から正確に回答
• 技術サポート：「このエラーの対処法は？」→ 技術文書から解決策を提示
• 製品情報の提供：「製品Aの仕様は？」→ 最新のカタログから情報を抽出
• FAQ対応の自動化：よくある質問に24時間365日対応
• 新人研修の支援：社内ルールや手順を即座に教える

今回構築するシステムの全体像

完成するRAGチャットボットのワークフロー

このワークフローは大きく2つの部分から構成されます。

1. 知識ベース構築部分(左側)：PDFなどのドキュメントをアップロードし、検索可能な形で保存
2. チャット応答部分(右側)：ユーザーの質問を受けて、知識ベースから適切な回答を生成

【重要】n8nクラウド版とセルフホスト版の比較と本記事の前提

n8nには2つの利用方法がありますが、本記事では初心者の方でもすぐに始められるクラウド版を使用します。

利用方法	特徴	おすすめ度	月額費用
クラウド版	• ブラウザからすぐに利用可能• インストール不要• サーバー管理不要• 自動バックアップ	★★★（初心者向け）	無料〜（5ワークフローまで）
セルフホスト版※	• 自分のPCやサーバーで運用• 完全無料で利用可能• 高度なカスタマイズが可能• 技術知識が必要	★★☆（上級者向け）	無料（サーバー代は別途）

※セルフホスト版：クラウドサービスを利用するのではなく、自分でサーバーやインフラを用意し、ソフトウェアやサービスを設置・運用すること。

それでは、実際にシステムを構築していきましょう。

第1章｜導入準備：n8n・Gemini APIなどRAGチャットボット構築に必要なツールと基礎知識

この章では、RAGチャットボット構築に必要な基礎知識と、必要なツールの準備を行います。

1-1. RAG（検索拡張生成）の仕組みと3つの動作原理、導入メリットを徹底解説

まず、RAGがどのように動作するか、簡単に理解しておきましょう。

RAGの動作原理

RAGは以下の3つのステップで動作します。

ステップ	処理内容	具体例
1. 検索（Retrieval）	質問に関連する情報を知識ベースから検索	「有給休暇」→ 就業規則の該当部分を検索
2. 拡張（Augmented）	検索結果を質問と組み合わせてコンテキスト作成	質問＋検索結果を組み合わせ
3. 生成（Generation）	AIが拡張されたコンテキストから回答を生成	自然な文章で回答を作成

ベクターデータベースの役割

RAGの核心は「ベクターデータベース」にあります。

ベクター化の意味

ベクトル化とは、人間の言葉をAIが理解できる数値表現に変換することです。この数値表現では、似た意味の文章ほど近い数値として扱われます。これにより、従来のキーワード検索ではなく、意味的な検索が可能になります。

簡単な例

例えば、「休暇を取りたい」と「有給申請方法」は、使われている文字は違っても意味が近い質問です。これらをベクトル化すると、近い数値となり、システムは関連性が高いと判断して適切な情報を検索できるようになります。

1-2. システム構成と必要なものの確認

必要なツールと費用

このRAGチャットボットのシステムは、主に以下のツールで構成されます。

必要なもの	用途	費用
n8nアカウント	ワークフロー管理プラットフォーム	無料〜
Gemini API	AI処理とベクター化	無料枠あり（従量課金）
PDFサンプル	テスト用ドキュメント	無料（本記事内で提供）
ブラウザ	作業環境	無料

出典：n8n Plans and Pricing – n8n.io、Gemini Developer API の料金

システムアーキテクチャ

構築するシステムの技術構成を理解しておきましょう。

コンポーネント	ノード名	役割
データ入力	n8n Form	ファイルアップロード
データ処理	Default Data Loader	PDFからテキスト抽出
ベクター化	Embeddings Google Gemini	テキストを数値化
データ保存	Simple Vector Store（保存用）	ベクターDB
チャット	Chat Trigger	ユーザーインターフェース
AI処理	AI Agent + Gemini Chat Model	回答生成
検索	Simple Vector Store（検索用）	知識ベース検索

出典:Node types | n8n Docs

事前確認チェックリスト

作業を始める前に、以下を確認してください。

• n8nのアカウントを作成済み（または作成可能）
• Googleアカウントを持っている（Gemini API用）
• 作業用PCでブラウザが使える
• 作業時間を確保している
• テスト用のPDFファイルを用意（または本記事のサンプルを使用）

1-3. 【手順解説】Google Gemini APIキーの取得方法とn8nへの安全な設定

AIエンジンとして使用するGoogle Geminiの APIキーを取得します。

1. Google AI Studioへのアクセス
2. Google AI Studioにアクセス
3. Googleアカウントでログイン（未ログインの場合）
4. APIキーの作成
5. 「APIキーを作成」ボタンをクリック
6. プロジェクトを選択（新規作成または既存を選択）
7. APIキーが生成される

セキュリティ上の注意

• APIキーはパスワードと同様に重要
• 他人に知られないよう厳重に管理
• GitHubなどに誤ってアップロードしない
• 安全な場所（パスワードマネージャー等）に保管

1-4.サンプルデータの準備

テスト用として、架空の就業規則PDFを用意しました。

[ サンプル就業規則PDFをダウンロード]

サンプルに含まれる内容

• 勤務時間・休暇制度
• 給与・賞与規定
• 福利厚生
• 各種申請手続き

これで準備は完了です。

次章で実際のシステムを構築していきます。

第2章｜実践編：n8nでRAGチャットボットをノーコードで構築する全ステップ(ワークフロー実装)

この章では、実際にn8nでRAGチャットボットのワークフローを構築します。

9つのステップで完成させます。

初期設定：n8nワークスペースの準備

1. n8n.ioにログイン
2. Overview画面で「Create Workflow」をクリック
3. ワークフロー名を「RAG Chat Bot」等の分かりやすい名称に変更

新しいワークフローを作成

STEP1｜データアップロードフォームの設定

最初に、PDFなどのドキュメントをアップロードするためのフォームを作成します。

フォームノードの追加

1. Add first step をクリック
2. 検索窓に n8n Form と入力
3. On n8n Form submission を選択

n8n Formノードを追加

フォームの詳細設定

設定項目	設定値	説明
Form Title	保存したいファイルをアップロード	フォームのタイトル

フォーム要素の追加

1. Add Form Element をクリック
2. 以下の設定を行う

設定項目	設定値
Field Name	アップロードする情報を指定
Element Type	File

1. Back to canvas でキャンバスに戻る
2. Execute workflowをクリックし、アップロード用フォームが表示されることを確認
3. キャンバスに戻り、Save をクリックして保存

STEP2｜Simple Vector Storeで知識ベースとなるデータ保存庫（ベクターストア）を構築

アップロードされたデータを保存する「知識ベース」を構築します。

Simple Vector Storeノードの追加

1. n8n Formノードの右側の「＋」をクリック
2. 「Simple Vector Store」を検索
3. 「Add documents to vector store」を選択

データ保存用のベクターストアを追加

ベクターストアの設定

設定項目	設定値	説明
Operation Mode	Insert Documents	データ保存モード
Clear Store	OFF（通常時）	既存データを保持

Clear Storeについて

• ONにすると既存データをすべて削除
• データをリセットしたい時のみONに
• 通常はOFFで運用

STEP3｜ファイルからのテキスト抽出設定

PDFなどのファイルから、AIが読めるテキストを抽出します。

Default Data Loaderの追加

1. Simple Vector Storeノードの「Document」部分をクリック
2. 「Default Data Loader」を選択

ファイル処理用のローダーを追加

データローダーの設定

設定項目	設定値	説明
Type of Data	Binary	バイナリファイル処理

設定できたらBack to canvas でキャンバスに戻りましょう。

STEP4｜Embeddings Google Geminiで抽出テキストをAIが理解できるベクター形式に変換

抽出したテキストをAIが理解できるベクター形式に変換します。

Embeddings Google Geminiの追加

1. Simple Vector Storeノードの「Embedding」部分をクリック
2. 「Embeddings Google Gemini」を選択

Gemini認証設定

1. 「Credential to connect with」で「Create new credential」をクリック

1. 第1章で取得したAPIキーをペースト
2. 「Save」をクリックして保存

1. 「Back to canvas」でキャンバスに戻る

STEP5｜サンプルデータのアップロード

ここで一度、実際にデータをアップロードしてテストします。

データのアップロード手順

1. Saveでワークフローを保存
2. Execute workflowをクリック
3. 表示されるフォームでPDFファイルを選択
4. Submitをクリック

サンプルPDFをアップロード

処理の流れ

アップロード後、以下の処理が自動実行されます。

1. PDFの受信: フォームでファイルを受け取る
2. テキスト抽出: Default Data LoaderでPDFからテキストを抽出
3. ベクター化: Geminiでテキストをベクターに変換
4. 保存: Simple Vector Storeに保存

成功の確認

• 各ノードが緑色になる
• エラーメッセージが表示されない
• 画面右下に「Execution successful」と表示される

STEP6｜チャットインターフェースとAIエージェントの設定

ユーザーが質問を入力するチャット部分を構築します。

Chat Triggerの追加

1. キャンバスの右側にある「＋」をクリック

1. 「Chat Trigger」を検索して追加

AI Agentの追加

1. Chat Triggerノードの右側の「＋」をクリック
2. 「AI Agent」を検索して追加

Google Gemini Chat Modelの追加

1. AI Agentノードから分岐する「Chat Model」の「＋」をクリック
2. 「Google Gemini Chat Model」を追加

キャンバスに戻ったらSaveしましょう

STEP7｜検索用ベクターストアの追加

知識ベースから情報を検索するための設定を行います。

検索用Simple Vector Storeの追加

1. AI Agentノードから分岐する「Tool」の「＋」をクリック
2. 「Simple Vector Store」を検索し、選択

検索用ストアの設定

設定項目	設定値	説明
Operation Mode	Retrieve Documents （As Tool for AI Agent）	検索モード
Description	保存されているナレッジを使用して、ユーザーからの質問に回答してください。	AI向けの説明

STEP8｜クエリのベクター化設定

ユーザーの質問をベクター化して、知識ベースと照合できるようにします。

Embeddingの接続

1. 検索用Simple Vector Storeと既存のEmbeddings Google Geminiを接続(ドラッグ&ドロップで線を引く)

ベクター化ノードを検索処理に接続

接続の意味

• ユーザーの質問文 → ベクター化 → 知識ベースと照合
• 同じベクター化方式を使うことで精度向上

STEP9｜完成したRAGチャットボットをテストし、アップロード情報に基づいた正確な回答を確認

完成したRAGチャットボットをテストします。

チャットの起動

1. Saveでワークフローを保存
2. Execute workflow横のOpen chatをクリック

1. 画面下部にチャットウィンドウが表示される

チャットインターフェースが起動

テスト質問の例

アップロードしたドキュメントに基づいて質問してみましょう。

質問例	期待される回答
「就業時間は何時から何時までですか？」	就業規則から勤務時間を回答
「有給休暇は何日ありますか？」	有給休暇の日数と取得条件
「残業手当の計算方法を教えてください」	給与規定から残業手当を説明
「リモートワークは可能ですか？」	リモートワーク規定を回答

動作確認チェックリスト

• 質問を入力すると回答が返ってくる
• 回答がアップロードしたドキュメントに基づいている
• 関係ない質問には「情報がない」と回答する
• 回答が自然な日本語になっている
• 応答速度が5秒以内

第3章｜RAGチャットボットの実践的な活用事例とパフォーマンス最適化・カスタマイズ方法

基本的なRAGチャットボットが完成したら、実際の業務に合わせてカスタマイズしていきましょう。

3-1. よくあるトラブルと解決方法

システム運用時に発生しやすい問題と対処法をまとめました。

エラー対処表

問題	原因	解決方法	予防策
ファイルがアップロードできない	ファイル形式の問題	PDFに変換して再試行	対応形式を明記
回答が的外れ	ベクター化の不一致	Clean StoreをONにして再登録	定期的なメンテナンス
「情報がありません」ばかり	検索精度が低い	Top Kを5に増やす	チャンクサイズ調整
処理が遅い	データ量が多すぎる	不要なデータを削除	データの定期整理
文字化けする	エンコーディング問題	UTF-8で保存し直す	ファイル形式統一
同じ回答の繰り返し	キャッシュの問題	ワークフローを再起動	定期的な再起動

3-2. 実践的な活用例

実際の業務での活用パターンを紹介します。

活用例1：多部門対応ナレッジベース

複数部門の情報を統合管理する拡張

部門	アップロードする文書	想定される質問
人事部	就業規則、評価制度、福利厚生	休暇申請、昇進条件
経理部	経費規定、予算管理、請求書処理	経費精算方法、締日
IT部	システムマニュアル、セキュリティポリシー	パスワード変更、VPN設定
営業部	商品カタログ、価格表、提案書テンプレート	製品仕様、価格確認

実装のポイント

• 部門ごとにフォルダ分けしてアップロード
• プロンプトに部門情報を追加
• 回答に出典部門を明記

活用例2：カスタマーサポートボット

外部向けサポートシステムへの応用

追加設定

設定項目	内容	効果
回答トーン	丁寧でフレンドリー	顧客満足度向上
エスカレーション	回答不可時は人間へ転送	確実なサポート
ログ記録	全質問を記録・分析	サービス改善
営業時間判定	時間外は自動応答	24時間対応

活用例3：教育・研修システム

新人研修や社内教育への活用

構成例

1. 研修資料アップロード

• オリエンテーション資料
• 業務マニュアル
• よくある質問集

1. インタラクティブ学習

• 質問に即座に回答
• 関連資料の提示
• 理解度チェック

1. 進捗管理

• 質問履歴の記録
• 学習範囲の把握
• フィードバック収集

第4章｜RAGチャットボット導入成功のための3つの要諦（継続改善・組織活用・セキュリティ）

RAGチャットボットの導入を成功させるには、「継続的な改善」「組織的な活用」「セキュリティとガバナンス」という3つの要諦が不可欠です 。

RAG応答精度を最大化する「継続的改善サイクル」とデータガバナンス

まず、継続的な改善においては、導入後のPDCAサイクルを確立することが求められます。

具体的には、単なるユーザーフィードバックの収集に留まらず、利用ログや応答精度（ホールセネーション率など）を分析するパフォーマンスモニタリングを通じて、システムの課題を定量的に特定します。

この結果に基づき、情報鮮度と関連性を維持するためのデータガバナンスプロセスを策定し、ナレッジベースの定期的な更新を確実に行う必要があります。

DXを加速させる全社展開戦略：ユーザートレーニングと成功事例の横展開

次に、システムを組織文化として定着させる組織的な活用が鍵となります。

全社展開にあたっては、単にツールを配布するのではなく、部門別・職種別の体系的なユーザートレーニングとチェンジマネジメントを徹底します。

また、利用を推進する社内チャンピオンを育成し、チャットボットによる業務効率化や意思決定支援といった定量的な成功事例を組織内で積極的に共有・横展開することで、全従業員の利活用を促進します。

機密情報を守るためのセキュリティ対策とロールベースのアクセス制御(RBAC)

最後に、システムの信頼性の根幹となるセキュリティとガバナンスです。

情報漏洩リスクを最小限に抑えるため、ロールベースのアクセス制御（RBAC）を適用し、ユーザーの権限に応じてアクセス可能な情報源を厳格に管理します。

RAGシステムが扱う機密情報に対しては、保存時・利用時の暗号化はもちろん、データマスキングなどの手法を導入します。さらに、内部および外部規制（例：個人情報保護法、GDPRなど）に準拠するための定期的なコンプライアンス監査を実施し、システムの透明性と信頼性を維持することが不可欠です。

第5章｜RAGシステムが切り拓く未来：高度化・AI統合へのロードマップ

RAGシステムは、単なる情報検索ツールから、企業の知的な業務アシスタントへと進化を遂げます。

その発展は、以下の3つのフェーズで計画的に進められます。

RAGシステムの第一歩：社内文書検索とFAQ対応による初期効果

現在の導入フェーズでは、社内文書の検索・回答、および基本的なFAQ対応が主な機能です。既存のナレッジベース（ドキュメント、マニュアルなど）をインデックス化し、従業員からの定型的な問い合わせに対して、迅速かつ正確な一次回答を提供することで、サポート部門や事務作業の負荷軽減を実現しています。

この段階では、安定的な動作と初期データの精度向上に焦点を当てています。

外部データベース連携とマルチモーダル対応で業務適用範囲を拡大

次の高度化フェーズでは、RAGシステムの対応範囲と深度を大幅に広げます。

具体的には、社内データだけでなく、CRMやERPなどの外部データベースとのAPI連携を実装し、より実践的な業務情報に基づいた回答を可能にします。

さらに、ユーザーの利用パターンやフィードバックからシステムが自律的に精度を調整する自動学習機能を追加することも可能です。

加えて、テキスト情報だけでなく、設計図や製品動画などに対応するマルチモーダル対応を導入し、多様な情報源からのインサイト抽出を実現します。

予測・提案を実現するAIの完全統合：パーソナライズと自律的文章生成

最終的なAI統合フェーズでは、RAGシステムは企業のインテリジェンスハブとしての役割を担います。単に過去の情報を参照するだけでなく、市場データや顧客動向を分析し、予測的な情報提供や次にとるべきアクションの提案が可能になります。個々のユーザーの職務、過去の問い合わせ履歴、スキルレベルに基づいて最適化されたパーソナライズド回答を実現できます。

さらに、複雑なビジネスレポートや提案書などの自動文章生成機能を組み込むことで、クリエイティブな業務や高度な意思決定支援に貢献し、組織全体の生産性を飛躍的に向上させます。

おわりに

RAGチャットボットは、単なる検索ツールではありません。組織の知識を最大限に活用し、情報のサイロ化を解消する強力なツールです。

このシステムを基盤として、さらに高度な知識管理システムへと発展させることで、組織全体の生産性向上と競争力強化を実現できます。

ぜひ、このRAGチャットボットを活用して、あなたの組織の知識管理を次のレベルへ引き上げてください。

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参考リソース

• n8n公式ドキュメント – Vector Store
• Google AI Studio
• RAG技術解説
• n8nコミュニティフォーラム

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