【番外編】Make学習中だけど、我慢できずにn8nを自鯖で回してみた。“無限に自動化できる世界”を知って震えた。

こんにちは、トトキチです。 普段はMakeの学習ログを書いていますが、今日はちょっと「浮気」の話をします。

Makeを触れば触るほど、「自動化って面白い！もっといろいろ試したい！」という気持ちが溢れてきます。 しかし同時に、頭の片隅で常に気になってしまうのが、「実行回数（クレジット）の制限」です。

「これを試したいけど、失敗してクレジットを浪費したら嫌だな…」

Makeの使い勝手の良さは最高ですが、この「クレジットの壁」こそが、初心者の学習を止める一番の要因ではないかと感じ始めました。

そこで、Makeの学習中にも関わらず、我慢できずに「n8n（エヌエイトエヌ）」に手を出してしまいました。 しかも、クラウド版ではなく、自分のPCにインストールする「デスクトップ版」です。

味見のつもりだったのですが、そこで「エンジニアの思考」に触れてしまい、衝撃を受けたので共有します。

なぜ、わざわざ「自前（デスクトップ版）」なのか？

クラウド版（Webですぐ使えるやつ）もあるのに、なぜ面倒なインストール作業が必要なデスクトップ版を選んだのか。 理由はシンプルです。

「PCが動いている限り、無限に回せる環境」を最初に作っておきたかったからです。

Makeで「自動化の面白さ」に目覚めた瞬間、逆に「自動化の限界（コスト）」も見えてしまいました。 だからこそ、Makeの無料枠（1,000回）を気にしながらケチケチ動かすのではなく、失敗し放題の実験場が欲しかったのです。

（接続テストの認証周りで少し詰みましたが…なんとか突破しました）

衝撃①：AIを使わない「Codeノード」の爆速感

n8nで試したのは、「顧客リストから文字数でフィルタリングして保存する」という処理です。

Makeの時の私なら、迷わずChatGPTに「これ選別して」と投げていたでしょう。 しかし、n8nの講義で「単純なデータ加工はコードを書いた方が速い」と教わり、見よう見まねでJavaScript（Codeノード）を書いてみました。

結果は、衝撃的でした。 「一瞬」です。

AIに投げると「考えて…書いて…戻ってくる」という待ち時間がありますが、コードなら0.1秒もかかりません。

「ルールが明確で、変動しないものは、わざわざAIに判断させる必要はない」

n8nは、「AIが不要な領域」を圧倒的に高速化してくれるツールだと気づきました。 この当たり前のことに、手を動かして初めて気づけたのが最大の収穫です。

衝撃②：「黄色い三角（△）」はエラーじゃない

もう一つ、Makeとの文化の違いを感じたのが「黄色い三角マーク」です。

設定を少し変えたり、出力先のスプレッドシートを変更したりして保存すると、緑のチェックマーク（✅）が「黄色い△」に変わるのです。 最初は「うわ、エラーか！？」と焦りました。

しかし、よく調べるとこれはエラーではなく、「設定が変わったから、前の実行結果とは違うかもよ？」という警告（Notice）でした。

• Make： 結果オーライならOK（実行結果ベース）

• n8n： プロセスが変わったら通知する（変更管理ベース）

この文化の違いを知ってからは、むしろ「変化を管理してくれている安心感」に変わりました。

■ ちなみに、このNoteのロードマップは…

この記事は「Make → n8n」と手を伸ばしていく中で気づいたことを、そのまま“学習ログ”として記録しているシリーズのひとつです。

今後は、

• Makeで実際に役に立った実用フロー（Gmail添付ファイルの自動保存など）

• 今回触れた n8n を 「どう導入したのか？」の完全手順書

• AIと自動化ツールをどう組み合わせていくのか（運用編）

…といった内容も、少しずつ公開していく予定です。 「40代非エンジニアが、どうやって自動化の世界を歩いていくのか？」 その過程ごと楽しんでもらえれば嬉しいです。

結論：Makeは「カーナビ」、n8nは「整備工場」

両方触ってみて、それぞれの役割がハッキリしました。

Makeは「自動化のカーナビ」です。 目的地（やりたいこと）を設定すれば、誰でも迷わず最短ルートで連れて行ってくれます。とにかく完成までが速く、デバッグも分かりやすい。 だから私も、「入り口としてのMake」は今後もガンガン使うつもりです。

一方で、n8nは「自動化の整備工場」です。 エンジン（データ構造）まで開けて、自分が理想とする動作にチューニングできます。少し知識は要りますが、その分自由度は無限大です。

どちらが優れているという話ではなく、

• サクッと”動くもの”を作るなら Make

• 大量処理・拡張性・カスタムなら n8n

まずはMakeで全体像をつかんで、細かい部分はn8nで整備する──そんな分業がしっくり来ています。

私自身はこの二刀流で、単に「AIを使うだけの人」から、「仕組みそのものを作れる人」へ進化する道が見えた気がします。 これからも（Makeに戻りつつ）実験を続けていきます！

📎 前回までの記事はこちら

Vol.1：AI×自動化を始めた理由（自己紹介）
https://note.com/toto_automake/n/n26f026045328

Vol.2：Make初心者が最初に踏み抜いた落とし穴3つ
https://note.com/toto_automake/n/nbe2acd17ddd5

📎 次の記事はこちら

Vol.4：AIが“MEIKU”を生み出した日（読み間違い事件簿）
https://note.com/toto_automake/n/nb8e09f3d01c2

📎 リアルタイムの学習ログはこちら

裏側の“失敗ログ”や、記事に書けなかった細かい気づきはXで流しています。
興味ある方はこちらも覗いてみてください。

https://x.com/toto_automake