『n8n×Slack×LLM』社内コミュニケーションにAIを取り込む会話型ワークフローをノーコードで構築

はじめに｜n8n×Slack×LLMで実現するAIアシスタント導入のメリットと背景

「Slackで質問したら、すぐにAIが答えてくれたら便利なのに…」

現代のビジネスシーンでは、情報の検索、ナレッジの共有、アイデアのブレインストーミングなど、日々多くのコミュニケーションがSlack上で行われています。しかし、これらの活動には多くの時間と労力が費やされているのが現実です。

本記事では、n8n、Slack、そしてOpenAIのLLM（大規模言語モデル）を組み合わせて、社内に「AIアシスタント」を導入する方法を、初心者の方でも迷わず実装できるよう詳しく解説します。

このシステムが実現する5つの価値

実現される価値	具体的な効果	ビジネスインパクト
即座の情報提供	質問に対して数秒でAIが回答	待ち時間を大幅削減
24時間365日対応	深夜や休日でも即座に応答	サポート体制の強化
ナレッジの活用	過去の知識を活かした回答	情報の再利用率向上
多言語対応	日本語・英語など複数言語で対話	グローバル対応力向上
コスト効率	人的リソースを創造的業務へシフト	人件費の最適化

実際の活用シーン

このAIアシスタントは、以下のような場面で威力を発揮します。

• 技術的な質問への回答：プログラミングやツールの使い方をすぐに教えてくれる
• 文書の要約・翻訳：長文のレポートを簡潔にまとめたり、英語を日本語に翻訳
• アイデアのブレスト：新商品のネーミングやキャッチコピーの提案
• データ分析の支援：数値の解釈や分析手法のアドバイス
• 議事録の作成：会議内容を整理して議事録形式にまとめる

システムの構成要素

構築するシステムの全体像を把握しておきましょう。

Slack、n8n、OpenAIが連携して動作する仕組み

コンポーネント	役割	必要な準備
Slack	ユーザーインターフェース	ワークスペース、Bot作成
n8n	ワークフロー処理エンジン	アカウント作成、ワークフロー設定
OpenAI	AI処理エンジン	APIキー取得、モデル選択

【初心者向け】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AIアシスタントを構築していきましょう。

第1章： 導入準備 AIアシスタント構築に必要なn8n・Slack・OpenAIの環境設定

この章では、AIアシスタント構築に必要な各種ツールの準備と設定を行います。

1-1. ノーコードAIワークフローの全体像と費用対効果（無料〜）

まず、今回構築するシステムに必要なものを確認しましょう。

必要なツールと費用

必要なもの	用途	費用
n8nアカウント	ワークフロー管理	無料～
Slackワークスペース	チャットプラットフォーム	無料～
OpenAI APIキー	AI処理	従量課金
ワークフローテンプレート	事前設定済みの雛形	無料(本記事で提供)

出典：n8n Plans and Pricing – n8n.io、フリープラン | 料金プラン | Slack、料金 | OpenAI、

事前確認チェックリスト

構築を始める前に、以下の項目を確認してください。

• Slackワークスペースの管理者権限がある
• クレジットカード（OpenAI API用）を準備している
• n8nのアカウントを作成済み（または作成可能）
• 作業用のPCでブラウザが利用できる
• 作業時間の余裕を確保している

1-2. n8nワークフローテンプレートの準備

効率的に構築を進めるため、事前に用意されたワークフローテンプレートを使用します。

テンプレートファイルのダウンロード

以下のリンクから「Slack_app.json」ファイルをダウンロードしてください。

[Slack_app.jsonをダウンロード](https://note.com/api/v2/attachments/download/8c4507ef44abe7556a663ed00f2d0ebd)

テンプレートに含まれる内容

• Slackトリガーノード（メンション検知）
• OpenAI Chat Modelノード（AI処理）
• Slackノード（返信送信）
• エラーハンドリング設定

ファイルの保存場所

ダウンロードしたファイルは、後ですぐにアクセスできる場所（デスクトップなど）に保存してください。

1-3. 【従量課金】OpenAI APIキーの取得と料金目安・注意点

AIの処理エンジンとなるOpenAIのAPIキーを取得します。

Step 1：OpenAIアカウントの作成（未登録の場合）

1. OpenAI Platformにアクセス
2. 「Sign up」をクリック
3. メールアドレスまたはGoogleアカウントで登録
4. メール認証を完了

Step 2：APIキーの作成

1. OpenAI Platformにアクセス
2. 「Create new secret key」をクリック

新しいAPIキーを作成

1. キーの名前を入力（例：「Slack AI Assistant」）
2. 「Create secret key」をクリック
3. 表示されたAPIキーを「Copy」でコピー

重要な注意事項

• APIキーは一度しか表示されません
• 必ずコピーして安全な場所に保管してください
• 「Done」をクリックすると二度と表示されません
• APIキーは他人に知られないよう厳重に管理してください

Step 3：利用料金の確認と設定

OpenAI APIは従量課金制です。以下の料金体系を理解しておきましょう。

モデル	入力料金	出力料金	用途
GPT-3.5-turbo	$0.0005/1Kトークン	$0.0015/1Kトークン	コスト重視
GPT-4	$0.03/1Kトークン	$0.06/1Kトークン	品質重視
GPT-4-turbo	$0.01/1Kトークン	$0.03/1Kトークン	バランス型

出典：料金 | OpenAI

料金の目安

• 1回の会話（約500文字）= 約$0.001〜0.005
• 月1000回の利用 = 約$1〜5

※2025年10月時点

1-4. Slack Botの作成手順：API管理画面での権限（Scope）設定

SlackでAIアシスタントとして動作するBotを作成します。

Step 1：Slackアプリの作成

1. Slack API管理画面にアクセス
2. Create New Appをクリック
3. From scratchを選択

新しいSlackアプリを作成

1. 以下の情報を入力。

項目	入力内容	例
App Name	アプリの名前	Test
Pick a workspace	対象ワークスペース	あなたのワークスペース

1. 「Create App」をクリック

Step 2：Bot権限（OAuth Scopes）の設定

作成したアプリに必要な権限を付与します。

1. 左サイドバーから OAuth & Permissions をクリック

1. Scopes セクションまでスクロール

1. Bot Token Scopes で Add an OAuth Scope をクリック

1. 以下の権限を順番に追加

スコープ名	権限の内容	必要な理由
app_mentions:read	メンションを読み取る	Botへの呼びかけを検知
channels:join	パブリックチャンネルに参加	チャンネルへの自動参加
channels:read	チャンネル情報を読み取る	チャンネルリストの取得
chat:write	メッセージを送信	返信の送信
groups:read	プライベートチャンネルの情報を読む	プライベートチャンネル対応

必要な権限を追加

Step 3：ワークスペースへのインストール

1. ページ上部の「Install to Workspace」ボタンをクリック

1. 権限を確認して「許可する」をクリック

1. インストール完了後、「Bot User OAuth Token」が表示される
2. このトークンをコピーして安全な場所に保管

Bot User OAuth Tokenをコピー

※ブラウザは閉じないでください

後ほどこの画面を使用するので、タブを開いたままにしておいてください。

1-5. Slackアプリのインストールと初期設定

作成したBotをSlackワークスペースで使えるようにします。

Step 1：Slackアプリの確認

1. Slackワークスペースを開く
2. 左サイドバー下部のAppsセクションを確認
3. 作成したアプリ（例：Test）が表示されているか確認

インストールされたアプリを確認

もし表示されていない場合

1. 「＋アプリを追加する」をクリック
2. 作成したアプリを検索して追加

Step 2：チャンネルへの招待

AIアシスタントを使いたいチャンネルに招待します。

1. 対象のチャンネルを開く
2. メッセージ入力欄に @Test（作成したBot名）と入力
3. 「このチャンネルに追加」をクリック

Botをチャンネルに招待

これで準備作業は完了です。次章で実際のワークフローを構築します。

第2章：ワークフロー構築 n8n・Slack・OpenAIを連携させる具体的な実装ステップ

この章では、n8nでワークフローを構築し、SlackとOpenAIを連携させます。

STEP1. n8nワークフローの準備とインポート

事前にダウンロードしたテンプレートを使って、ワークフローを構築します。

ワークフローのインポート

1. n8n.ioにログイン
2. Overview画面で「Create Workflow」をクリック
3. 画面右上の「⋮」（3点リーダー）をクリック
4. 「Import from File…」を選択

テンプレートファイルをインポート

1. 第1章でダウンロードした「Slack_app.json」を選択

1. ワークフローがインポートされ、ノードが表示されることを確認

ワークフローの構成確認

インポートされたワークフローには、以下の4つのノードが含まれています。

ノード名	種類	役割
Slack Trigger	トリガー	Slackのメンションを検知
AI Agent	処理	OpenAIでテキスト生成
OpenAI Chat Model	モデル	GPTモデルの設定
Slack	アクション	Slackに返信を送信

インポートされたワークフローの構成

ワークフロー名の変更

管理しやすいように、わかりやすい名前を設定します。

1. 左上のワークフロー名（「My Workflow」など）をクリック
2. 「LLM bot」などの名前に変更
3. Enterキーで確定

STEP2. Slack/OpenAIとの接続：各ノードでの認証（Credential）設定

各サービスと連携するための認証情報を設定します。

Slack Triggerノードの設定

1. Slack Triggerノードをダブルクリック
2. 設定パネルが開くので「Credential to connect with」→「Create new credential」の順でクリック

1. 認証画面で以下を設定

設定項目	設定内容
Access Token	第1章で取得したBot User OAuth Tokenをペースト

1. 「Save」をクリックして認証情報を保存
2. 「Back to canvas」をクリックしてキャンバスに戻る

Slack Triggerの認証設定

OpenAI Chat Modelノードの設定

1. OpenAI Chat Modelノードをダブルクリック
2. 設定パネルが開くので「Credential to connect with」→「Create new credential」の順でクリック

1. 認証画面で以下を設定

設定項目	設定内容
API Key	第1章で取得したOpenAI APIキーをペースト

1. 「Save」をクリックして保存

1. 設定パネルで以下を設定

設定項目	設定内容
Model	使用するGPTモデルを選択
Temperature	創造性のレベル（0-1）
Max Tokens	最大出力トークン数

1. 「Back to canvas」をクリック

AI Agentノードの設定確認

AI Agentノードには、以下のようなプロンプトが設定されています。

あなたは親切で知識豊富なAIアシスタントです。 ユーザーの質問に対して、簡潔でわかりやすく、 かつ正確な情報を提供してください。 日本語で回答し、必要に応じて例を示してください。

Slackノードの設定確認

1. Slackノードをダブルクリック
2. Credential to connect withが自動的にSlack Triggerと同じものが選択されていることを確認
3. 以下の設定を確認

設定項目	設定内容	説明
Resource	Message	メッセージ送信
Operation	Send	送信操作
Channel	={{ $(‘Slack Trigger’).item.json.channel }}	元のチャンネル
Message Text	={{ $(‘AI Agent’).item.json.output }}	AI の回答
Reply to Thread	true	スレッド返信

1. 「Back to canvas」をクリック

ここで一度ワークフローを「Save」しましょう。

STEP3. Webhook URLの取得とSlackアプリへの連携設定（Event Subscriptions）

n8nとSlackアプリを接続するためのWebhook設定を行います。

Webhook URLの取得

1. Slack Triggerノードをダブルクリック
2. パラメータ上部の「Webhook URLs」をクリックして展開
3. 「Test URL」をコピー

Test URLをコピー

1. 「Back to canvas」をクリックしてキャンバスに戻る

テストモードの開始

1. ワークフロー下部の「Test workflow」ボタンをクリック
2. ボタンが「Waiting for trigger event」に変わることを確認

Slackからの入力を待機中

Slackアプリ側の設定

1. 第1章で開いたままのSlackアプリ設定画面に戻る
2. 左サイドバーから「Event Subscriptions」をクリック
3. 以下の設定を行う

設定項目	設定内容
Enable Events	ONに切り替え
Request URL	n8nでコピーしたTest URLをペースト

1. URLの横に「Verified」と表示されることを確認
2. Subscribe to bot eventsセクションでAdd Bot User Eventをクリック
3. app_mentionを追加
4. Save Changesをクリックして保存

URLが検証され、接続が確立

STEP4. ワークフローのテスト実行

実際にSlackからメッセージを送信して、動作を確認します。

テストメッセージの送信

1. n8nが「Waiting for trigger event」状態であることを確認
2. Slackで設定したチャンネルを開く
3. 以下のようなメッセージを送信

@Test こんにちは。



動作確認のチェックポイント

• n8nでトリガーが検知される
• 各ノードが順番に実行される（緑色になる）
• SlackにAIからの返信が届く
• 返信がスレッド内に表示される

AIアシスタントからの返信が届く

テスト例

以下のような質問を試してみましょう。

テスト質問	期待される動作
「Pythonでリストをソートする方法は？」	コード例を含む技術的な回答
「明日の会議の議題を3つ提案して」	創造的な提案リスト
「この英文を日本語に翻訳して: Hello World」	翻訳結果
「100の平方根は？」	数学的な計算結果

第3章：システム運用 構築したAIワークフローの本番環境へのデプロイと常時稼働

テストが成功したら、本番環境にデプロイして常時稼働させます。

3-1. 本番環境への切り替え

ワークフローの有効化

1. n8nのワークフロー画面を開く
2. 右上の「Inactive」スイッチをクリック

1. 確認ポップアップで「Got it」をクリック

1. スイッチが「Active」に変わることを確認

ワークフローを本番モードに切り替え

Production URLの取得

1. Slack Triggerノードをダブルクリック
2. 「Webhook URLs」セクションを展開
3. 「Production URL」をコピー

本番用のWebhook URLをコピー

Slack側の設定更新

1. Slackアプリ設定画面の「Event Subscriptions」を開く
2. Request URL欄の「Change」をクリック

1. 以下の手順で更新

手順	操作
新URLをペースト	Production URLを貼り付け
検証を確認	「Verified」表示を確認
保存	「Save Changes」をクリック

3-2. 本番環境での最終動作確認と継続的な運用チェックリスト

本番環境での動作確認

1. Slackで再度AIアシスタントにメンションしてメッセージを送信
2. 正常に返信が来ることを確認

1. n8nの「Executions」タブで実行履歴を確認

正常に実行されていることを確認

運用上の確認事項

確認項目	チェック内容	対応
応答速度	5秒以内に返信があるか	遅い場合はモデルを変更
エラー率	エラーが頻発していないか	ログを確認して原因究明
コスト	API使用量が予算内か	OpenAIダッシュボードで確認
利用状況	どのチャンネルで使われているか	必要に応じて制限

応用編：ナレッジベース連携や承認フローなど高度な活用方法

基本的なAIアシスタントが完成したら、業務に合わせてカスタマイズしていきましょう。

4-1. AIの応答精度を向上させるプロンプトの設計とカスタマイズ例

AIの振る舞いを調整して、より業務に適した回答を得られるようにします。

基本プロンプトの構造

AI Agentノードのプロンプトを以下のように構成します。

# 役割設定 あなたは[会社名]の優秀なAIアシスタントです。 # 基本的な振る舞い – 丁寧で親しみやすい口調で回答する – 専門用語は避け、わかりやすく説明する – 不明な点は推測せず、正直に「わからない」と答える # 専門知識 以下の分野について詳しい知識を持っています。 – [専門分野1] – [専門分野2] – [専門分野3] # 回答形式 – 箇条書きを活用して見やすくする – 必要に応じてコード例を示す – 長い回答は要約を最初に提示する

用途別プロンプト例

技術サポート用

あなたは社内の技術サポートAIです。 プログラミング、ツールの使い方、トラブルシューティングに ついて、具体例とコードを交えて説明してください。 初心者にもわかるよう、専門用語は避けて説明してください。

営業支援用

あなたは営業チームを支援するAIアシスタントです。 提案書の作成、メールの文面、商談のアドバイスなど、 営業活動全般をサポートします。 ビジネスマナーを守り、プロフェッショナルな対応を心がけてください。

人事・総務用

あなたは人事・総務部門のAIアシスタントです。 社内規定、福利厚生、各種申請手続きについて案内します。 機密情報には触れず、一般的な情報提供に留めてください。 詳細は担当部署への問い合わせを促してください。

4-2. Google Sheets/Notion連携や承認ワークフロー統合の実践例

基本システムを拡張した、より高度な活用方法を紹介します。

応用例1：ナレッジベース連携

社内のドキュメントやFAQと連携させる拡張

追加ノード	機能	効果
Google Sheets	FAQ データベース参照	よくある質問に即答
Notion	社内Wiki連携	最新の社内情報を反映
MySQL	顧客データベース参照	顧客情報を考慮した回答

実装のポイント

1. 質問を受けたら、まずデータベースを検索
2. 該当する情報があれば優先的に使用
3. なければAIで生成

応用例2：承認ワークフロー統合

重要な操作には承認プロセスを組み込む

ステップ	処理内容
質問を分析	承認が必要な内容か判定
承認者に通知	Slackで承認者にメンション
承認待ち	承認/却下を待機
処理実行	承認されたら実行

4-3. AIアシスタントが応答しない/エラー時の原因と対処法(トラブルシューティング)

よく発生する問題とその解決方法は次の通りです。エラーが発生した際は参考にしてみてください。

よくあるエラーと対処法

エラー内容	原因	解決方法
Botが応答しない	メンションが認識されていない	@マークとBot名の間にスペースがないか確認
「Verified」にならない	URLが間違っている	n8nが「Waiting」状態か確認
返信が途中で切れる	トークン数制限	Max Tokensを増やす
応答が遅い	モデルが重い	GPT-3.5-turboに変更
文字化け	エンコーディング問題	UTF-8設定を確認
権限エラー	Scopeが不足	OAuth Scopesを再確認

おわりに｜ノーコードAIアシスタント導入がもたらすDX推進の未来

本記事では、n8n、Slack、OpenAIを組み合わせた社内AIアシスタントの構築方法を詳しく解説しました。

導入効果の振り返り

このシステムを導入することで、以下の効果が期待できます。

効果	具体的な数値	ビジネスインパクト
時間削減	質問対応時間を大幅削減	時間的余裕の創出
24時間対応	深夜・休日も即座に回答	顧客満足度向上
知識の標準化	全員が同じレベルの情報にアクセス	品質の均一化
コスト削減	サポート人員の最適配置	人件費削減

AIアシスタントは、単なる自動応答システムではありません。チームの生産性を向上させ、創造的な業務に集中できる環境を作り出すことが、デジタル変革の第一歩です。

このシステムを基盤として、さらに高度な自動化、データ分析、意思決定支援へと発展させることで、組織全体のDXを推進することができます。

是非このAIアシスタントを活用して、より効率的で創造的な職場環境を実現してください。

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参考リソース

1. n8n公式ドキュメント
2. Slack API ドキュメント
3. OpenAI API リファレンス
4. n8nコミュニティフォーラム

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本記事が皆様の業務効率化のお役に立てれば幸いです。

今後は、AIやクラウド技術を活用した革新的な方法で業務を効率化し、業績を向上させる企業が生き残るでしょう。