n8n ワークフロー
課題2 解決策
「何を出せばいいかわからない」を
n8nワークフローで完全自動化
お客様から「工場床用の洗剤20L欲しい」と言われたとき、新人はどのメーカーの何を出すべきか判断できない。先輩の頭の中にしかない「この用途ならA社」「このお客様は前回B社を買った」という暗黙知を、n8nワークフローで自動レコメンドします。
Before
先輩に聞く → 15分
After
n8nが自動提案 → 3秒
精度
先輩採用率 92%
💬 実際の問い合わせ例
「工場のコンクリ床のオイル汚れがひどくてさ、強力に落ちる洗剤を20Lぐらいで欲しいんだよね。あと床を傷めないやつがいいな。」
〇〇自動車整備㈱ 佐藤様 / 電話メモ
n8n
商品選定レコメンド ワークフロー
● Active
7 nodes
Webhook Trigger
問い合わせ受信
問い合わせ受信
電話メモ / チャット入力
「床洗剤20L欲しい」
→ ワークフロー起動
「床洗剤20L欲しい」
→ ワークフロー起動
AI 要件抽出
Gemini 2.0
Gemini 2.0
自然言語から抽出:
用途: オイル汚れ除去
容量: 20L
素材: コンクリート
強度: 強力脱脂
用途: オイル汚れ除去
容量: 20L
素材: コンクリート
強度: 強力脱脂
パーツマン検索
販売履歴
販売履歴
過去販売実績を検索
佐藤様の購入履歴
全社の売れ筋TOP10
→ 142回販売のS-500ヒット
佐藤様の購入履歴
全社の売れ筋TOP10
→ 142回販売のS-500ヒット
仕入先カタログ
12社横断
12社横断
横浜油脂/イチネンCM
KYK/スリーエム/花王
条件マッチ商品を抽出
→ 12商品ヒット
KYK/スリーエム/花王
条件マッチ商品を抽出
→ 12商品ヒット
NotebookLM
先輩ノウハウ
先輩ノウハウ
會田メモ/先輩選定基準
「床洗剤は横浜油脂が鉄板」
「KYKは2度洗い必要」
→ 暗黙知3件ヒット
「床洗剤は横浜油脂が鉄板」
「KYKは2度洗い必要」
→ 暗黙知3件ヒット
Merge
データ統合
データ統合
3ソースの結果を統合
重複排除・情報付与
→ 候補8商品に絞込
重複排除・情報付与
→ 候補8商品に絞込
AI ランキング生成
Gemini 2.0
Gemini 2.0
8候補をスコアリング:
先輩採用率 × 条件適合 ×
顧客履歴 × 在庫 × 価格
→ TOP3をランク付け
先輩採用率 × 条件適合 ×
顧客履歴 × 在庫 × 価格
→ TOP3をランク付け
レコメンド出力
新人画面表示
新人画面表示
TOP3商品をカード表示
価格/在庫/先輩コメント付
適合度スコア + 理由
→ 新人がそのまま回答可能
価格/在庫/先輩コメント付
適合度スコア + 理由
→ 新人がそのまま回答可能
学習ログ
実績記録
実績記録
選定結果を蓄積
次回の精度向上に
フィードバック
次回の精度向上に
フィードバック
問い合わせ
テキスト
テキスト
要件JSON
検索クエリ
キーワード
履歴データ
ノウハウ
統合データ
TOP3
0.1秒
Trigger
0.4秒
AI要件抽出
1.2秒
3並列検索
0.2秒
Merge
0.8秒
AIランキング
0.3秒
Output
合計 3.0秒
end-to-end
📞
0.1秒
Webhook Trigger｜問い合わせ受信
トリガー条件
新人が問い合わせ内容をチャットまたはフォームに入力した瞬間に起動
入力データ
{
"customer": "佐藤自動車整備",
"query": "工場床のオイル汚れ洗剤 20L",
"channel": "phone",
"staff_id": "tanaka_t"
}
"customer": "佐藤自動車整備",
"query": "工場床のオイル汚れ洗剤 20L",
"channel": "phone",
"staff_id": "tanaka_t"
}
n8nの強み：電話メモ・チャット・メール・FAX、どの経路からでも同じワークフローに合流可能
🧠
0.4秒
AI 要件抽出｜Gemini 2.0
処理内容
曖昧な日本語から構造化データを抽出。「強力に落ちる」→ 強力脱脂、「傷めない」→ コンクリ非侵食
出力JSON
{
"purpose": "工場床オイル汚れ除去",
"volume": "20L",
"material": "コンクリート",
"strength": "強力脱脂",
"constraint": "素材非侵食"
}
"purpose": "工場床オイル汚れ除去",
"volume": "20L",
"material": "コンクリート",
"strength": "強力脱脂",
"constraint": "素材非侵食"
}
ポイント：お客様の"ふわっとした言葉"をAIが自動で検索可能なクエリに変換
🔲
並列 1.2秒
パーツマン検索｜販売履歴
検索対象
ブロードリーフ パーツマンの販売履歴DB（180万件）から条件マッチ商品を抽出
抽出情報
- 佐藤様の過去購入: 横浜油脂 S-500 × 7回
- 全社の同カテゴリ売れ筋TOP: S-500（142回/年）
- 拠点別在庫: 札幌32本 / 旭川8本
- 過去クレーム: KYK製品で1件（強度不足）
日次バッチ同期：パーツマンの販売データは毎日10時にn8nが自動取得・インデックス更新
📦
並列 1.2秒
仕入先カタログ横断検索｜12社
検索対象
横浜油脂/イチネンケミカルズ/KYK/スリーエム/花王プロフェッショナル…12社のカタログDB
マッチング条件
用途: 床洗浄
容量: 18-20L
コンクリ対応
脱脂系
→ 3社12商品がヒット
n8nの強み：仕入先が増減しても、ノードを追加/削除するだけで対応可能。コード変更不要
📓
並列 1.2秒
NotebookLM｜先輩の暗黙知
検索対象
先輩社員が蓄積したノウハウ文書・選定メモ・クレーム記録（Gemini+NotebookLMに蓄積済み）
ヒットしたナレッジ
會田メモ 2024-06
「床洗剤は横浜油脂S-500が鉄板。迷ったらこれ。整備工場の8割はこれでOK」
佐々木メモ 2025-01
「KYKの安い洗剤は2度洗い必要。クレーム1件あり。素材には優しいが…」
鈴木メモ 2025-03
「イチネンは中性で塗装面にも使える。値段は張るが苦情ゼロ」
最大の価値：先輩が退職・異動しても、この暗黙知はn8nワークフロー経由で新人に永続的に伝承される
🏆
0.8秒
AI ランキング生成｜スコアリング
スコアリング軸（重み付け）
先輩採用率（ノウハウ合致）35%
条件適合度25%
顧客購入履歴20%
在庫・納期10%
価格競争力10%
先輩の"感覚"を数値化：「迷ったら横浜油脂」という暗黙ルールが、先輩採用率35%の重みとしてスコアに反映される
n8n
成功 3.0秒
実行ログ #24,891
00:00.0
📞
Webhook Trigger
✓
00:00.1
🧠
AI 要件抽出
→ 5項目抽出
✓
00:00.5
🔀
並列検索開始（3ノード同時）
├🔲 パーツマン → 4商品 + 履歴7件✓
├📦 仕入先12社 → 12商品マッチ✓
└📓 NotebookLM → 3ノウハウヒット✓
00:01.7
🔀
Merge
→ 8候補に統合
✓
00:01.9
🏆
AI ランキング生成
→ TOP3確定
✓
00:02.7
📤
レコメンド出力
✓ 完了
00:03.0
📊
学習ログ保存（非同期）
記録
商品選定AI
n8n powered
応答 3.0秒
佐藤自動車整備さんから電話。工場のコンクリ床のオイル汚れがひどいので、強力に落ちる洗剤を20Lくらいで欲しいそうです。床を傷めないやつがいいとのこと。
AI
🎯 AIが抽出した要件
用途: 工場床オイル汚れ除去
容量: 20L前後
素材: コンクリート対応
強度: 強力脱脂系
制約: 素材非侵食
🏆 おすすめ TOP3（先輩採用率順）
1
横浜油脂工業 / アルカリ脱脂剤 S-500 20L
¥8,400
直近1年で142回販売。整備工場向け床用の定番。
在庫 札幌32本
コンクリ適合
強力脱脂
AI適合度 92%
2
イチネンケミカルズ / オイルクリーナー業務用 18L
¥9,200
中性タイプで素材に優しい。苦情ゼロ実績。
在庫 旭川8本
納期3日
中性
AI適合度 78%
3
KYK / 工場床用クリーナーEX 20L
¥6,800
最安価。ただし頑固なオイル汚れには2度洗い推奨。
在庫切れ 発注3日
強度やや弱
AI適合度 64%
💬 先輩ノウハウ：佐藤様は過去3年で横浜油脂S-500を7回ご購入。リピート傾向 + 強度要求 + 即納可能から ①S-500が最有力。②は素材保護を特に重視される場合の代替案。
n8n #24,891
パーツマン
NotebookLM
Gemini 2.0
じゃあ①のS-500でお客様に回答します。ありがとう。
AI
👍 S-500で回答ですね！
✅ この選定結果を学習DBに記録しました
✅ 佐藤様の購入傾向に「S-500リピート」として蓄積
✅ 次回、同様の問い合わせ時は精度がさらに向上します
✅ 佐藤様の購入傾向に「S-500リピート」として蓄積
✅ 次回、同様の問い合わせ時は精度がさらに向上します
❌ Before（現状：先輩に聞くしかない）
1
お客様「床洗剤20L欲しい」
0分
2
新人「…どれがいいかわからない」→ 先輩を探す
+3分
3
先輩が手を止めて対応「あぁ、それなら横浜油脂のやつだよ」
+5分
4
新人「品番は？在庫は？」→ 先輩がパーツマンで調べる
+5分
5
お客様に折り返し電話
+2分
合計所要時間
約15分
× 先輩の作業が中断される × 先輩不在だと対応不能 × 品質が人依存
✅ After（n8nワークフロー導入後）
1
お客様「床洗剤20L欲しい」
0秒
2
新人がそのままAIに入力 → n8nワークフロー自動起動
+10秒
3
AI横断検索（3ソース並列）→ TOP3レコメンド表示
+3秒
4
新人がそのまま「S-500、¥8,400、在庫32本、即納です」と回答
+30秒
5
（先輩への確認不要 → 作業中断ゼロ）
合計所要時間
約45秒
✓ 先輩の中断ゼロ ✓ 24時間対応可能 ✓ 品質が均一化 ✓ 履歴が蓄積
n8n
なぜ n8n なのか？（DX部門との共存メリット）
🔧
ノーコードで柔軟に変更
仕入先が増えた？ → ノードを1つ追加するだけ。スコアリング基準を変えたい？ → AI Rankノードのプロンプトを修正するだけ。DX部門に依頼不要で商品部が直接調整可能。
🔌
既存システムと非侵襲で接続
パーツマン・NotebookLM・メーカーDB…既存のシステムを一切改修せずにn8nが外部から接続。DX部門が構築した仕組みを壊さない。
📈
使うほど精度が上がる
選定結果が学習DBに蓄積 → 「佐藤様にはS-500」「中古車販売にはKYK」のように顧客別・用途別の精度が日々向上。先輩の暗黙知がデジタル資産に変わる。
年間効果（非定番商品対応のみ）
-85%
先輩確認工数
¥1,440,000
先輩の時間創出/年
92%
AI選定の先輩一致率
3秒
回答リードタイム