n8nとOllama連携！ローカルLLMで機密情報を守りながらAI自動化を実現

AIによる業務自動化が急速に普及する一方で、多くの企業が頭を悩ませているのがセキュリティの問題です。

「社内の機密情報を外部のAIサービスに渡すのはリスクが高い…」

「かといって、AIの恩恵を受けないままでは競争に取り残されてしまう…」

このようなジレンマを抱えていませんか。

この記事では、その完璧な解決策となり得る「n8n」と「Ollama」の連携について、具体的な設定方法から実践的な活用シナリオまでを徹底的に解説します。

ローカル環境で動作するLLM（大規模言語モデル）を活用することで、機密情報を一切外部に出すことなく、高度なAI自動化を実現できます。

この記事を読み終える頃には、あなたもセキュアなAI自動化環境を構築し、業務効率を飛躍的に向上させる第一歩を踏み出せるはずです。

なぜ今「ローカルLLM」なのか？Ollamaで実現するセキュアなAI環境

2026年1月現在、AI、特に生成AIの活用はビジネスにおいて不可欠な要素となりつつあります。しかし、ChatGPTのようなクラウドベースのAIサービスを利用する際には、常に情報漏洩のリスクがつきまといます。入力したデータがAIの学習に使われたり、万が一のサイバー攻撃で外部に流出したりする可能性はゼロではありません。特に、顧客情報や財務データ、未公開の研究開発情報といった機密性の高い情報を扱う場合、これは致命的な問題になり得ます。

そこで注目されているのが「ローカルLLM」です。これは、自社のサーバーや個人のPCなど、完全にコントロール下にあるローカル環境で大規模言語モデルを動作させるアプローチを指します。最大のメリットは、なんといってもその高いセキュリティです。データがインターネットを介して外部に送信されることが一切ないため、情報漏洩のリスクを根本から遮断できます。これにより、これまでセキュリティの観点からAI活用をためらっていた業務領域にも、安心してAIを導入することが可能になります。

このローカルLLMを手軽に実現するための強力なツールが「Ollama（オーラマ）」です。Ollamaは、Llama 3やMistral、GoogleのGemmaといった様々なオープンソースのLLMを、簡単なコマンド一つで自身のコンピューターにインストールし、利用できるようにするフレームワークです。従来、ローカルLLMの環境構築は専門的な知識を要する複雑な作業でしたが、Ollamaの登場によりそのハードルは劇的に下がりました。開発者でなくても、少しの学習で自分だけのAI環境を構築できるようになったのです。これにより、セキュリティを確保しながら、API利用料を気にすることなく、心ゆくまでAIモデルのチューニングやプロンプトの試行錯誤を行える自由も手に入ります。

クラウドLLMとローカルLLMの比較

ここで、両者の違いを明確にしておきましょう。

クラウドLLM（例: OpenAI API, Google AI Platform）
- メリット: 常に最新・最高の性能を持つモデルを利用できる、自前でサーバーを用意する必要がない、導入が手軽。
- デメリット: データが外部に送信されるためセキュリティリスクがある、利用量に応じたコストが発生する、オフラインでは利用できない。
ローカルLLM（Ollamaを使用）
- メリット: セキュリティが非常に高い（データが外部に出ない）、ランニングコストが電気代程度で済む、オフラインでも利用可能、モデルを自由にカスタマイズできる。
- デメリット: 高性能なPCやサーバー（特にGPU）が必要になる場合がある、導入やメンテナンスに多少の手間がかかる、利用できるモデルの性能はハードウェアに依存する。

このように、どちらにも一長一短がありますが、「セキュリティ」が最優先事項であるならば、ローカルLLMが最適な選択肢となります。そして、そのローカルLLMを業務自動化ツール「n8n」と組み合わせることで、その真価が最大限に発揮されるのです。

n8nとOllamaを連携させる具体的なステップ

ここからは、いよいよ本題であるn8nとOllamaの連携方法を具体的に解説していきます。n8nは、様々なWebサービスやアプリケーションを視覚的なインターフェースで繋ぎ合わせ、コーディング不要で複雑なワークフローを構築できる強力な自動化ツールです。このn8nの「HTTP Request」ノードを使うことで、ローカルで稼働しているOllamaのAPIを簡単に呼び出すことができます。

前提条件

まず、以下の準備が整っていることを確認してください。

Ollamaのインストールと設定: お使いのPC（Windows, macOS, Linux）にOllamaがインストールされ、利用したいLLM（例: `llama3`）がダウンロードされている状態にしておきます。（`ollama run llama3` などのコマンドでモデルを一度起動しておけばOKです）
n8nの環境: n8nの環境を用意します。手軽に試したい方はクラウド版、よりセキュアな環境を求めるならセルフホスト版がおすすめです。ローカルのOllamaにアクセスするため、n8nも同じローカルマシン上で実行するか、同じネットワーク内からアクセスできるように設定する必要があります。

ワークフローの構築手順

n8nでOllamaを呼び出す基本的なワークフローは非常にシンプルです。

トリガーノードを設置: ワークフローを開始するきっかけとなるノードを設置します。手動で実行するなら「Manual」ノード、特定のメール受信をトリガーにするなら「IMAP」ノードなど、目的に応じて選びます。
HTTP Requestノードを追加: 「+」ボタンから「HTTP Request」ノードを検索して追加します。このノードがOllamaと通信する心臓部です。
HTTP Requestノードの設定:
- Method: `POST` を選択します。
- URL: OllamaのAPIエンドポイント `http://localhost:11434/api/generate` を入力します。（もしOllamaを別のサーバーで動かしている場合は、そのサーバーのIPアドレスとポートに変更してください）
- Body Content Type: `JSON` を選択します。
- Body: ここにOllamaへ送るリクエスト内容をJSON形式で記述します。重要なのは `model` と `prompt` です。
  以下は設定例です。
```
{ "model": "llama3", "prompt": "こんにちは！自己紹介してください。", "stream": false
}
```
  "prompt" の値は、前のノードから受け取ったデータを動的に埋め込むことも可能です。例えば、メールの件名を要約したい場合は、`{{ $json.subject }}` のように式を使って指定します。
  "stream": false とすることで、AIの応答がすべて完了してから一括で結果を受け取ることができます。n8nで扱う場合はこちらが便利です。
後続ノードを追加: Ollamaからの応答を処理するノードを追加します。応答はJSON形式で返ってくるため、「Code」ノードで必要な部分（`response`キーの値）だけを抽出したり、その結果を「Slack」ノードで通知したり、「Google Sheets」ノードでスプレッドシートに記録したりします。

たったこれだけです。プログラミングの知識がなくても、ノードを繋いで設定を埋めていくだけで、ローカルLLMを組み込んだ自動化ワークフローが完成します。n8nの柔軟性のおかげで、アイデア次第でどんな自動化も実現できるのが大きな魅力です。

実践！n8n x Ollama セキュアなAI自動化シナリオ3選

理論や設定方法がわかったところで、次は具体的な活用イメージを膨らませていきましょう。ここでは、n8nとOllamaを組み合わせることで実現できる、特にビジネスインパクトの大きい3つの実践的なシナリオをご紹介します。これらはすべて、機密情報を外部に出すことなく実現可能です。

シナリオ1: 社内ドキュメントの自動要約とナレッジベース化

課題: 日々作成される議事録や報告書、仕様書などがファイルサーバーの奥深くに眠っており、後から必要な情報を探し出すのが困難になっている。
解決ワークフロー:
1. トリガー: 指定されたフォルダ（例: Google Drive, Dropbox）に新しいドキュメントが追加される。
2. アクション1: n8nがドキュメントのテキスト内容を抽出する。
3. アクション2: 抽出したテキストをOllamaに送信し、「この内容を300字で要約し、重要なキーワードを5つ抽出してください」といったプロンプトで要約とタグを生成させる。
4. アクション3: 生成された要約、キーワード、ドキュメントへのリンクを、n8nが社内のナレッジベース（例: Notion, Confluence）に新しいページとして自動で登録する。
効果: このワークフローにより、すべてのドキュメントが自動で整理・要約され、検索性の高いナレッジベースが勝手に出来上がっていきます。チームメンバーは必要な情報をすぐに見つけられるようになり、情報共有の効率が劇的に向上します。

シナリオ2: 顧客からの問い合わせメールの一次分析と担当者割り振り

課題: カスタマーサポートの受信箱には、毎日大量の問い合わせメールが殺到する。その内容を手作業で確認し、適切な担当部署や担当者に割り振る作業に多くの時間が割かれている。
解決ワークフロー:
1. トリガー: サポート用のメールアドレスに新しいメールが届く。
2. アクション1: n8nがメールの本文を取得する。
3. アクション2: メールの本文をOllamaに送信。「この問い合わせ内容を分析し、『製品に関する質問』『契約に関する相談』『技術的な不具合報告』『その他』のいずれかに分類し、緊急度を『高』『中』『低』で判定してください」と指示する。
4. アクション3: Ollamaの分析結果に基づき、n8nが条件分岐（Switchノード）を行う。例えば、「技術的な不具合報告」かつ「緊急度: 高」であれば、開発チームのSlackチャンネルに通知し、TrelloやAsanaに緊急タスクとして起票する。
効果: 問い合わせ対応の初動が完全に自動化・高速化されます。緊急性の高い問題に即座に対応できるだけでなく、担当者の割り振りミスも防げるため、顧客満足度の向上に直結します。

シナリオ3: Web会議の文字起こしデータからのタスク自動抽出

課題: ZoomやTeamsの自動文字起こし機能は便利だが、生成された長文テキストの中から、自分が担当すべき「ToDoリスト」を拾い出すのが面倒。
解決ワークフロー:
1. トリガー: 文字起こしテキストファイルが特定の場所に保存されるか、手動でテキストをn8nに貼り付ける。
2. アクション1: n8nが文字起こしテキストをOllamaに渡す。プロンプトは「以下の議事録から、担当者、タスク内容、期限を抽出し、JSON形式でリストアップしてください」のように指定する。
3. アクション2: Ollamaが抽出したタスクリスト（JSON）をn8nが受け取る。
4. アクション3: n8nがリストをループ処理し、各担当者個人のタスク管理ツール（例: Microsoft To Do, Todoist）にタスクを自動で追加する。
効果: 会議後の面倒な議事録確認作業から解放されます。会議で決まった自分のタスクが自動でタスクリストに追加されるため、対応漏れを防ぎ、すぐに次のアクションに取り掛かることができます。

ローカルLLM自動化を成功させるための注意点と今後の展望

n8nとOllamaによるセキュアなAI自動化は非常に強力ですが、導入を成功させ、最大限に活用するためにはいくつかの注意点と、今後の技術動向を理解しておくことが重要です。ここでは、私の経験から得た独自の視点を交えて解説します。

成功のための4つの注意点

ハードウェア性能の確保: ローカルLLMは、その名の通りローカルマシンの計算資源を消費します。特に、高性能なモデルや長い文章を処理する場合、CPUだけでは力不足になりがちです。快適な応答速度を求めるなら、NVIDIA製のGPU（VRAMが8GB以上、できれば16GB以上あると安心）への投資を検討すべきです。これが最も重要な成功要因と言っても過言ではありません。
プロンプトエンジニアリングの深化: ローカルで動作するモデルは、最先端のクラウドLLMと比較すると、若干指示の理解力や追従性が低い場合があります。期待通りの結果を得るためには、より明確で、具体的、かつ丁寧なプロンプトを作成する「プロンプトエンジニアリング」の技術が重要になります。試行錯誤を重ね、自分のタスクに最適な「お決まりのプロンプト」を見つけ出すことが、安定した自動化の鍵です。
タスクに適したモデルの選定: Ollamaでは多種多様なモデルを利用できますが、それぞれに得意・不得意があります。要約が得意なモデル、コーディングに強いモデル、対話が自然なモデルなど、特性は様々です。巨大で高性能なモデルが常に最良とは限りません。むしろ、特定のタスクに特化した軽量なモデルの方が、高速かつ安定した結果をもたらすことも多いです。自動化したいタスクの内容に合わせて、複数のモデルを試してみることをお勧めします。
「ローカル＝安全」ではないセキュリティ意識: データが外部に出ないからといって、セキュリティを完全に無視して良いわけではありません。Ollamaを動作させるPCやサーバーがマルウェアに感染すれば、元も子もありません。OSのセキュリティアップデートを怠らない、不要なポートは開けないなど、基本的なインフラのセキュリティ対策は必ず実施しましょう。「ローカル環境の安全性は、自分自身で守る」という意識が不可欠です。

2026年、AI自動化の未来予測

2026年1月時点で見ると、この分野の進化はとどまることを知りません。今後は、さらに高性能でありながら、より少ない計算資源で動作する軽量なLLMが次々と登場するでしょう。これにより、高価なGPUがなくても、多くの人が手軽に高性能なローカルLLMを扱える時代が来ると予測されます。また、n8nやOllama自体の進化も見逃せません。将来的には、n8nにOllama専用の公式連携ノードが登場し、本記事で紹介したHTTP Requestノードの設定すら不要になるかもしれません。そうなれば、AI自動化のハードルはさらに下がり、誰もが当たり前のようにAIを業務に取り入れる世界が訪れるでしょう。

まとめ: セキュアなAI自動化で一歩先の業務改善へ

本記事では、自動化ツール「n8n」とローカルLLM実行環境「Ollama」を連携させ、機密情報を守りながら高度なAI自動化を実現する方法を解説しました。

重要なポイントを振り返りましょう。

セキュリティの確保: Ollamaを使えば、データを外部に送信することなく、安全な環境でAIを活用できます。
導入の手軽さ: n8nの視覚的なインターフェースとOllamaのシンプルな設計により、専門家でなくてもAI自動化を構築できます。
無限の可能性: 社内ナレッジの整理から顧客対応の自動化まで、アイデア次第で様々な業務を効率化できます。

AIの力を借りて業務を効率化したい、しかしセキュリティが心配で踏み出せない…そんな悩みは、このn8nとOllamaの組み合わせが解決してくれます。このパワフルなツールを使えば、競合他社の一歩先を行く、セキュアでインテリジェントな業務環境を構築できるはずです。

まずは、その第一歩として、n8nを実際に触ってみることから始めてみてはいかがでしょうか。以下のリンクからn8nの利用を開始し、あなた自身の自動化ワークフロー構築を体験してみてください。

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また、n8nの基本的な使い方や、他のサービスとの連携事例についてさらに詳しく知りたい方は、ぜひ当サイトのn8n完全ガイド記事も合わせてご覧ください。あなたの自動化の旅を力強くサポートします。