n8nでワークフローを構築する際、多くの人が一度は直面するのが「複数のデータをどう効率的に扱うか」という課題です。
APIから取得した大量のリスト、データベースから抽出した顧客情報など、n8nではこれらのデータは「アイテムのリスト」、つまり「配列」として扱われます。
この配列データを自由自在に操れるかどうかが、ワークフローの可能性を大きく左右すると言っても過言ではありません。
「大量のデータを小分けにして処理したい」
「特定の条件でデータをグループ分けしたい」
「複数のデータソースを一つにまとめたい」
もしあなたがこのような課題を感じているなら、この記事はまさにうってつけです。
今回は、n8nにおけるデータ操作の心臓部ともいえる「Item Lists」ノードに焦点を当て、その多彩な機能を初心者にも分かりやすく、具体例を交えながら徹底的に解説していきます。
この記事を読み終える頃には、あなたは配列データを自在に分割・結合・ソートし、より高度で実践的なワークフローを構築できるようになっているはずです。
n8nにおけるデータ操作の要！Item Listsノードとは？
Item Listsノードは、その名の通り、複数のアイテム（データ）のリスト（配列）を操作するための専門ノードです。n8nのワークフローでは、前のノードから渡されたデータは基本的に配列の形で流れていきます。Item Listsノードは、このデータの流れをコントロールし、後続の処理がしやすいようにデータを整形する、いわば「データの名シェフ」のような存在です。
なぜ配列データの操作が重要なのか？
例えば、以下のようなケースを考えてみてください。
- API連携: ECサイトのAPIから1000件の商品リストを取得したが、一度に処理できるのは100件ずつ。
- データ集計: 部署ごとに分かれた経費データをGoogleスプレッドシートから読み込み、部署別に合計金額を算出したい。
- データ整理: 複数のキャンペーンで集めた顧客リストを一つに統合し、重複を削除した上で登録日順に並び替えたい。
これらはすべて、Item Listsノードが得意とする配列操作によって解決できます。もしこのノードがなければ、複雑なFunctionノードでJavaScriptコードを書く必要があり、ハードルが一気に上がってしまいます。Item Listsノードを使いこなすことは、ノーコード・ローコードで実現できることの幅を大きく広げる第一歩なのです。
Item Listsノードでできること一覧
Item Listsノードは、一つのノードの中に多種多様な機能（オペレーション）を持っています。2026年1月時点の主要なオペレーションは以下の通りです。
- Split: 1つの大きな配列を、条件に応じて小さな配列に分割します。
- Join: 分割した配列や、複数の入力元からの配列を1つに結合します。
- Sort: 指定したキー（フィールド）の値を基準に、アイテムを昇順または降順に並び替えます。
- Aggregate: 配列内の数値データを合計、平均、カウントなどで集計します。
- Limit: 配列の先頭または末尾から、指定した数のアイテムのみを抽出します。
- Remove Duplicates: 指定したキーの値が重複しているアイテムを削除します。
この記事では、特に利用頻度の高い「Split」「Join」「Sort」を中心に、その実践的な使い方を深掘りしていきます。
【実践】配列を自由自在に分割する「Split」オペレーション
データ操作の第一歩は、多くの場合「分割」から始まります。Item Listsノードの「Split」オペレーションは、巨大なデータ群を扱いやすい小さな塊に分けるための強力なツールです。ここでは、特によく使われる2つの分割方法について解説します。
Split In Batches: 大量データを効率的に処理する
APIから一度に大量のデータを取得した際、後続の処理（例えば、別のAPIへの登録やデータベースへの書き込み）に一度にリクエストできる件数（レートリミット）が定められていることがよくあります。そんな時に活躍するのが「Split In Batches」です。
このオペレーションは、指定した数（Batch Size）でアイテムを機械的に分割します。例えば、1000件のアイテムがあり、Batch Sizeを100に設定すると、100件のアイテムを持つ10個の新しい配列が生成されます。これにより、後続のノードでループ処理を行う際に、APIの制限を超えずに安全にデータを処理できるのです。
私の視点: Split In Batchesは、単純なループ処理（Loop Over Items）との使い分けが重要です。1件ずつ処理するだけで良いならループ処理で十分ですが、APIのレートリミット対策や、ある程度のまとまりで処理した方が効率的な場合には、Split In Batchesが最適解となります。パフォーマンスを意識したワークフロー設計には必須の知識です。
Split By Field: 条件に応じたデータ分類
次に紹介する「Split By Field」は、アイテムが持つ特定のフィールド（キー）の値を基準に、データをグループ分けする機能です。
例えば、以下のような経費データの配列があるとします。
[ { "department": "営業部", "amount": 15000 }, { "department": "開発部", "amount": 30000 }, { "department": "営業部", "amount": 8000 }
]この配列に対し、「department」フィールドを基準にSplit By Fieldを適用すると、「営業部」のアイテムを持つ配列と「開発部」のアイテムを持つ配列の2つが生成されます。これにより、「部署ごとに経費を合計する」といった、よりビジネスロジックに沿ったデータ処理が簡単になります。
散らばったデータを一つに！「Join」と「Sort」オペレーション
データを分割した後は、それらを処理し、最終的にまた一つにまとめたり、見やすく並び替えたりする工程が必要です。ここでは「Join」と「Sort」オペレーションを見ていきましょう。
Join: 配列を結合して一つのリストに
「Join」オペレーションは、その名の通り、複数の配列を一つに結合します。Split In Batchesで分割したデータを処理した後に、再び一つの配列に戻すのが典型的な使い方です。
また、このオペレーションは、複数の入力を持つことができるという特徴があります。例えば、入力1に「東京の顧客リスト」、入力2に「大阪の顧客リスト」を接続し、Joinオペレーションを実行すれば、それらが統合された「全国の顧客リスト」を生成できます。データソースが複数に分かれている場合に非常に便利な機能です。
Sort: データを指定の順序に並び替える
「Sort」オペレーションは、ワークフローの最終段階でレポートを作成したり、表示順を整えたりする際に重宝します。
指定したフィールドの値を基準に、アイテムを昇順（Ascending）または降順（Descending）に並び替えることができます。例えば、「登録日（createdAt）」フィールドをキーにして降順ソートすれば、最新の登録者から順にリストアップできますし、「売上（sales）」フィールドで降順ソートすれば、売上ランキングが簡単に作成できます。
【実践例】
1. Googleスプレッドシートの複数シートから月別の売上データをそれぞれ読み込む。
2. Item Listsノードに各シートからのデータを入力し、「Join」オペレーションで一つの売上リストに統合する。
3. さらに「Sort」オペレーションを追加し、「売上日」フィールドをキーに昇順で並び替える。
このように組み合わせることで、バラバラだったデータが時系列に整理された見やすいレポートの元データとなります。
データ集計から重複削除まで！その他の便利オペレーション
Item Listsノードには、ここまで紹介した以外にも業務を効率化する便利なオペレーションが備わっています。いくつかピックアップしてご紹介します。
Aggregate: データを集計してインサイトを得る
「Aggregate」は、配列内の数値データを集計するための機能です。Split By Fieldで部署ごとに分けた経費データを、このAggregateを使って合計（Sum）することができます。
合計以外にも、平均（Average）、件数（Count）、最大値（Max）、最小値（Min）など、様々な集計が可能です。これにより、ワークフロー内で簡単なデータ分析まで完結させることができます。
私の視点: 単純な集計であればAggregateが手軽で強力ですが、より複雑な計算、例えば「特定の条件を満たすアイテムだけの合計を出す」といった処理が必要な場合は、FunctionノードでJavaScriptを使って計算する方が柔軟に対応できます。どちらを使うべきか、要件に応じて見極めるのがポイントです。
Remove Duplicates: データクレンジングの必需品
複数のリストを結合した際などによく発生するのが「データの重複」です。「Remove Duplicates」オペレーションを使えば、「メールアドレス」や「顧客ID」などのフィールドをキーとして指定し、重複しているアイテムを簡単に取り除くことができます。これにより、常にクリーンなデータリストを維持することが可能です。
Limit: 必要な分だけデータを絞り込む
「Limit」オペレーションは、大量のデータの中から「最初の10件だけ」や「最新の5件だけ」といった形で、必要な数のアイテムを抽出する機能です。Sortと組み合わせることで、「売上トップ5のリストを作成する」といった使い方ができます。処理対象のデータを絞り込むことで、ワークフロー全体のパフォーマンス向上にも繋がります。
まとめ: Item Listsノードを制してn8nをマスターしよう
今回は、n8nのデータ操作における最重要ノードの一つである「Item Lists」について、その主要な機能と実践的な使い方を解説しました。
- Split: 大量データを分割し、処理しやすいサイズにしたり、条件で分類したりする。
- Join: 分かれたデータを一つにまとめ、次のステップに渡す。
- Sort: データを特定の順序に並び替え、見やすく整形する。
これらの基本操作をマスターするだけで、あなたのn8nワークフローはより洗練され、複雑な業務要件にも対応できるようになります。最初は難しく感じるかもしれませんが、実際にノードを触りながら色々なデータを操作してみることが上達への一番の近道です。
n8nの全体像や基本的な概念からしっかり学びたいという方は、導入から実践的な使い方までを網羅したn8n完全ガイド記事もぜひご覧ください。あなたの自動化への旅を力強くサポートします。
Item Listsノードを使いこなし、あなたの定型業務をどんどん自動化していきましょう。n8nは無料で始められるプランもありますので、まずは公式サイトからサインアップして、その強力な機能を体験してみることを強くお勧めします。