n8nでワークフローを作っていると、
「2つの処理結果を1つにまとめたい」
「Google SheetsのデータとAIの結果を合わせたい」
「別々に動かした処理を、あとで合流させたい」
という場面が出てきます。
そこで使うのが「Mergeノード」です。
Mergeノードは、複数のデータの流れを1つにまとめるためのノードです。n8n公式ドキュメントでも、複数のデータストリームをまとめるためのノードとして説明されています。:chatgpt-content-reference{index=”0″}
この記事では、n8nのMergeノードとは何か、AppendとCombineの違い、Matching FieldsやPositionの使い方、初心者がつまずきやすいポイントまでやさしく解説します。
n8nのMergeノードとは？
Mergeノードは、別々のルートから流れてきたデータをまとめるためのノードです。
たとえば、
Google Sheetsから記事データを取得
という流れと、
OpenAIでタイトルを生成
という流れがあったとします。
それぞれのデータをあとで1つにまとめたい場合にMergeノードを使えます。
イメージは、
データA
↓
Merge
↑
データB
2つの川が合流して、1つの川になるようなイメージです。
なぜMergeノードが必要なの？
n8nでは、基本的にノードからノードへ順番にデータが流れます。
しかし実際の自動化では、処理を2つ以上に分けることがあります。
たとえば、
元の記事データ
↓
AIでタイトル生成
という処理と、
元の記事データ
↓
AIでカテゴリ判定
という処理を別々に行ったとします。
最後に、
タイトル
カテゴリ
元の記事情報
を一緒に使いたい場合があります。
そんなときにMergeノードを使って、分かれていたデータをまとめられます。
Mergeノードの基本イメージ
たとえばInput 1に、
{
"title": "n8nの使い方"
}
Input 2に、
{
"category": "n8n"
}
というデータが入ってきたとします。
Mergeノードで適切にまとめると、
{
"title": "n8nの使い方",
"category": "n8n"
}
のように、1つのデータとして扱える場合があります。
ただし、Mergeノードには複数のモードがあります。
どのようにまとめたいかによって設定を変える必要があります。
Mergeノードの主なモード
現在のn8nのMergeノードには、代表的に、
- Append
- Combine
- SQL Query
- Choose Branch
などのモードがあります。:chatgpt-content-reference{index=”1″}
初心者なら、まず、
Append
Combine
の2つを理解すると使いやすいです。
Appendとは？
Appendは、複数の入力データを順番につなげて出力する方法です。
たとえばInput 1に、
記事A
記事B
があり、
Input 2に、
記事C
記事D
がある場合、
Merge
↓
記事A
記事B
記事C
記事D
というように出力されます。
n8n公式ドキュメントでも、Appendは各Inputのアイテムを順番に出力するモードとして説明されています。:chatgpt-content-reference{index=”2″}
つまり、
「データの中身を1つに合体させる」
というより、
「複数のデータ一覧を1つの流れにまとめる」
使い方です。
Combineとは？
Combineは、複数の入力にあるデータを組み合わせるためのモードです。
たとえば、
Input 1
名前：ルナ
カテゴリ：n8n
Input 2
タイトル：n8nの使い方
というデータを組み合わせて、
名前：ルナ
カテゴリ：n8n
タイトル：n8nの使い方
のようなデータにできます。
Combineの中でも、さらに、
- Matching Fields
- Position
- All Possible Combinations
などの方法があります。:chatgpt-content-reference{index=”3″}
Matching Fieldsとは？
Matching Fieldsは、
「同じ値を持っているデータ同士をまとめる」
方法です。
たとえばInput 1に、
管理ID：101
タイトル：n8n入門
Input 2に、
管理ID：101
カテゴリ：n8n
というデータがあるとします。
管理IDをMatching Fieldsとして指定すると、
管理ID：101
タイトル：n8n入門
カテゴリ：n8n
という形でまとめられます。
つまり、
「共通する目印を使ってデータを結びつける」
方法です。
ExcelやGoogle Sheetsでいう、IDを使った照合に近い考え方です。
Matching Fieldsは実務で使いやすい
Matching Fieldsは、データ数が増えてきたときに便利です。
たとえば、
Google Sheets
管理ID：001
テーマ：n8n
と、
AI処理結果
管理ID：001
タイトル：n8n初心者向け解説
があった場合です。
管理IDで一致させれば、
同じ記事のデータとしてまとめられます。
記事管理や顧客管理では、
- 管理ID
- メールアドレス
- 商品ID
- 注文番号
などを使って一致させることがあります。
Positionとは？
Positionは、データの並んでいる順番で組み合わせる方法です。
たとえば、
Input 1
1番目：記事A
2番目：記事B
Input 2
1番目：タイトルA
2番目：タイトルB
なら、
記事A ＋ タイトルA
記事B ＋ タイトルB
というように結合されます。
n8nでは、Input 1の0番目とInput 2の0番目、次に1番目同士というように順番で結合します。:chatgpt-content-reference{index=”4″}
Positionを使うときの注意点
Positionは簡単ですが、順番がズレると別のデータ同士がくっつく可能性があります。
たとえば、
Input 1
記事A
記事B
記事C
Input 2
タイトルA
タイトルC
のように数や順番がズレていると、期待した結果にならないことがあります。
そのため、
「同じ順番になることが確実」
な場合に使う方が安全です。
IDなどがある場合は、Matching Fieldsを使う方がわかりやすいこともあります。
All Possible Combinationsとは？
All Possible Combinationsは、すべての組み合わせを作る方法です。
たとえばInput 1に、
A
B
Input 2に、
1
2
がある場合、
A＋1
A＋2
B＋1
B＋2
のように、すべての組み合わせを作ります。
n8n公式ドキュメントでも、両方のInputの全組み合わせを出力するモードとして説明されています。:chatgpt-content-reference{index=”5″}
普段のブログ自動化では出番は少ないですが、商品と条件の組み合わせなどを作りたい場合に使えます。
Mergeノードは入力が揃うまで待つ
Mergeノードの特徴として、
必要な入力データが揃ってから処理する
という点があります。
たとえば、
ルートA
↓
OpenAI処理
ルートB
↓
Google Sheets処理
の両方をMergeへ接続した場合、Mergeは接続された入力の処理を待ってからデータをまとめます。:chatgpt-content-reference{index=”6″}
これによって、別々に動いていた処理を合流させやすくなります。
実例：Google SheetsとAI結果をまとめる
たとえばブログ記事の自動化を考えます。
Google Sheetsから、
- テーマ
- カテゴリ
- 完成本文
- 管理ID
を取得します。
その一部をOpenAIへ送り、
タイトル
を生成します。
そのあと、
元のGoogle Sheetsデータ
＋
AIが作ったタイトル
をまとめたい場合があります。
イメージは、
Google Sheets
↓
分岐
↓ ↓
元データ OpenAI
↓ ↓
Merge
↓
WordPress
です。
Mergeでまとめたあと、WordPressへデータを渡せます。
実例：2種類のAI処理をまとめる
AI処理を分ける場合にも使えます。
たとえば、
記事本文
↓
分岐
1つ目
↓
タイトル生成
2つ目
↓
メタディスクリプション生成
最後にMergeでまとめます。
すると、
タイトル
メタディスクリプション
を次の処理で一緒に使いやすくなります。
複数のAI処理を並列で行うワークフローでは、Mergeノードが便利です。
実例：商品データと在庫データをまとめる
Mergeはブログ以外の業務自動化でも使えます。
たとえば、
商品データ
商品ID：001
商品名：バッグ
と、
在庫データ
商品ID：001
在庫数：5
がある場合です。
商品IDをMatching Fieldsに指定すると、
商品ID：001
商品名：バッグ
在庫数：5
というようにまとめられます。
このあと、
在庫が少なければ通知
というIFノードへつなぐこともできます。
MergeとIFは役割が違う
IFノードとMergeノードは、名前だけ見ると少し混乱することがあります。
役割は違います。
IF
＝条件によって流れを分ける
Merge
＝分かれたデータや複数データをまとめる
という違いです。
たとえば、
データ
↓
IF
↓ ↓
A処理 B処理
というように分岐したあと、設計によっては別の処理結果をMergeで扱うことがあります。
ただし、IFで分岐した片方しか実行されないケースもあるため、Mergeに必ず両方のデータが届くとは限りません。
ワークフロー全体の流れを確認しながら使うことが大切です。
同じ項目名がある場合は注意
2つの入力に同じ項目名がある場合があります。
たとえば、
Input 1
title：元タイトル
Input 2
title：AIタイトル
という状態です。
この場合、どちらの値を残すかを考える必要があります。
n8nのMergeノードには、フィールド名が重なった場合の扱いを設定するClash Handlingがあります。
標準では、同じフィールド名がぶつかった場合にInput 2側が優先されるケースがあります。:chatgpt-content-reference{index=”7″}
重要なデータなら、
original_title
ai_title
のように最初から名前を分けておくと管理しやすくなります。
データ数が違う場合にも注意
Input 1とInput 2でデータ数が違う場合、設定によっては一部のデータが出力されないことがあります。
特にPositionで結合する場合は注意が必要です。
たとえば、
Input 1
3件
Input 2
2件
なら、3件目に対応するデータがありません。
必要に応じて、未対応のアイテムも保持する設定を使えます。:chatgpt-content-reference{index=”8″}
Mergeが必要ない場合もある
n8nでは、何でもMergeすればいいわけではありません。
たとえば前のノードのデータをExpressionで直接取得できる場合があります。
例として、
{{ $('自動入稿記事取得').first().json['完成本文'] }}
のように別ノードの値を直接参照できます。
そのため、
「別ノードの値を1個使いたい」
だけなら、Mergeを使わなくてもExpressionで済む場合があります。
Mergeが向いているのは、
- 複数のデータセットを1つの流れとして扱いたい
- 複数件のデータを照合したい
- 分かれた処理結果をまとめたい
といった場面です。
初心者はAppendとCombineから覚える
Mergeノードには複数の設定がありますが、最初から全部覚える必要はありません。
まずは、
Append
＝データを順番につなげる
Combine
＝データ同士を組み合わせる
と覚えましょう。
さらにCombineでは、
Matching Fields
＝同じIDなどで結合
Position
＝同じ順番で結合
という違いを理解すると、多くの場面に対応できます。
Mergeノードでよくある失敗
Input 1とInput 2を逆にしている
Mergeでは、どちらの入力にデータを入れたかが重要になる設定があります。
結果がおかしい場合は、Input 1とInput 2を確認しましょう。
項目名が一致していない
Matching Fieldsを使う場合、
管理ID
と、
ID
では別の項目です。
どのフィールドを一致させるのか正しく指定する必要があります。
データの型が違う
たとえば、
Input 1
管理ID：123
Input 2
管理ID：”123″
のように、数字と文字列で違う場合があります。
MergeのCombineには型の違いを許容するFuzzy Compareという設定もありますが、まずは元データの形式を揃える方がわかりやすいです。:chatgpt-content-reference{index=”9″}
OUTPUTを必ず確認する
Mergeノードを使ったら、実行後のOUTPUTを確認しましょう。
見るポイントは、
- 必要な項目が入っているか
- データ数が合っているか
- 別の記事同士が結合されていないか
- 項目が上書きされていないか
です。
Mergeは正常に実行されても、
「エラーは出ていないけれど、中身が違う」
ということがあります。
そのためOUTPUT確認が重要です。
AI自動化でもMergeは役立つ
AIを使った自動化では、1つのデータに対して複数のAI処理を行うことがあります。
たとえば、
- タイトル生成
- カテゴリ判定
- 要約生成
- SNS投稿文生成
です。
処理を分けて実行し、必要な結果をまとめる設計ではMergeノードが役立ちます。
自動化が大きくなるほど、
どこで分けるか
どこでまとめるか
を考える場面が増えてきます。
自動化代行でも使える
業務自動化では、複数のサービスからデータを取得することがあります。
たとえば、
- 顧客管理システム ＋ 売上データ
- 問い合わせデータ ＋ 担当者一覧
- 商品情報 ＋ 在庫情報
などです。
共通するIDを使ってMergeすれば、その後のAI処理や通知につなげやすくなります。
そのためMergeノードは、単純な自動化から一歩進んだワークフローを作るときに役立ちます。
まとめ
n8nのMergeノードは、複数のデータの流れを1つにまとめるためのノードです。
まず覚えたいのは、
Append
＝データを順番に並べる
Combine
＝データ同士を組み合わせる
という違いです。
Combineではさらに、
Matching Fields
＝共通するIDなどで結合する
Position
＝順番で結合する
という方法があります。
たとえば、
Google Sheetsの元データ
＋
OpenAIで作ったデータ
をまとめてWordPressへ送るような使い方ができます。
n8nのワークフローが複雑になると、
処理を分ける
別々にデータを作る
最後にまとめる
という流れが増えてきます。
Mergeノードを理解すると、複数の処理やデータを整理しながら、より実用的な自動化を作れるようになります。