n8n × ChatGPT API連携｜AIチャットボットを30分で構築する方法

n8n × ChatGPT - AIチャットボットを30分で構築AIエージェント活用

「AIチャットボットを作ってみたい」「ChatGPTを自分の業務フローに組み込みたい」そんな方にピッタリなのが、n8nとChatGPT（OpenAI API）の連携です。

この記事では、プログラミング不要で約30分でAIチャットボットを構築する方法を解説します。

筆者がこのワークフローを初めて作った時、APIキーの取得から完成まで実際に25分で終わりました。正直「え、もう動くの？」と拍子抜けするほどあっけなくて、思わず椅子の上でガッツポーズしてしまいました。「AIを業務に組み込む」なんて大企業のエンジニアがやることだと思い込んでいた自分が、ノーコードで同じことを実現できた——あの瞬間の興奮と自信は、今の自動化ライフの原点です。

完成イメージ

今回作るのは以下のワークフローです。

Webhook（チャットUI）→ OpenAI（ChatGPT）→ レスポンス返却

ユーザーがメッセージを送ると、ChatGPTが回答を生成し、リアルタイムで応答するチャットボットです。さらに応用として、会話履歴の保持や社内FAQデータの参照も実装します。

ChatGPTチャットボット構成図

事前準備

必要なもの

  • n8n（セルフホスト版 or クラウド版）
  • OpenAI APIキー（platform.openai.com で取得）
  • APIキーの利用料金：1回のやり取りで約0.1〜0.5円（GPT-4o-miniの場合）

OpenAI APIキーの取得方法

  1. OpenAIの開発者プラットフォームにアクセス
  2. アカウント作成またはログイン
  3. 左メニュー「API keys」→「Create new secret key」をクリック
  4. 生成されたキーを安全な場所にコピー（一度しか表示されません）
  5. 「Billing」で支払い方法を設定（前払い制、最低$5〜）

API設定画面

Step 1：Webhookトリガーの設定

チャットボットへの入力を受け取るWebhookを設定します。

  1. n8nで新しいワークフローを作成
  2. Webhookノードを追加
  3. HTTP Methodを「POST」に設定
  4. 「Respond」を「Using Respond to Webhook Node」に変更
  5. Webhook URLをコピーしておく

Webhook設定

Step 2：OpenAIノードの設定

ChatGPTとの通信を行うOpenAIノードを設定します。

  1. OpenAIノード（Chat Modelタイプ）を追加
  2. Resource: Message a Model
  3. Model: gpt-4o-mini（コスパ重視）または gpt-4o（高品質）
  4. System Message: 「あなたは親切で丁寧な日本語のアシスタントです。簡潔かつ正確に回答してください。」
  5. User Message: Webhookから受け取ったメッセージを設定

APIキーの登録

OpenAIノードの「Credential」セクションで新しい認証情報を追加します。取得したAPIキーを入力し、名前をつけて保存します。

ノード設定

Step 3：レスポンスの返却

  1. Respond to Webhookノードを追加
  2. Response BodyにJSON形式で回答を設定
  3. Content-Typeを「application/json」に設定

これで基本的なチャットボットのバックエンドは完成です。

Step 4：動作テスト

ワークフローを有効化（Active: ON）にしたら、curlコマンドで動作テストしてみましょう。

curl -X POST -H "Content-Type: application/json" -d '{"message": "n8nとは何ですか？"}' https://your-n8n-url/webhook/chatbot

ChatGPTからの回答がJSON形式で返ってくれば成功です！

応用①：会話履歴を保持する

基本版では毎回リセットされますが、会話の文脈を維持したい場合は、n8nの「Code」ノードやデータベースを使って会話履歴を管理します。Webhook受信時にセッションIDを取得し、過去のやり取りをデータベース（Supabase、PostgreSQL等）から読み出して、OpenAIノードのmessages配列に追加します。これにより「前の質問を覚えている」自然な会話が可能になります。

応用②：社内FAQデータを参照させる（RAG）

社内のFAQドキュメントやマニュアルをベクトルデータベース（Pinecone、Qdrant等）に格納し、ユーザーの質問に関連する情報を検索してからChatGPTに渡すRAG（Retrieval-Augmented Generation）パターンも構築できます。n8nにはVector Storeノードが用意されているため、RAGパイプラインもノーコードで構築可能です。

コスト試算

モデル入力コスト出力コスト1回の目安
gpt-4o-mini$0.15/100万トークン$0.60/100万トークン約0.1円
gpt-4o$2.50/100万トークン$10.00/100万トークン約1.5円

個人利用やスモールビジネスなら、gpt-4o-miniで月数百円程度で運用可能です。

まとめ

n8nとChatGPT APIの連携で、プログラミング不要のAIチャットボットが30分で構築できました。Webhookでリクエストを受け取り、OpenAIで回答を生成し、レスポンスを返す。この3ステップの基本パターンは、あらゆるAI活用に応用できます。

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