リスク分析ワーキングフロー
中級
これはEngineering, AI Summarization分野の自動化ワークフローで、8個のノードを含みます。主にConvertToFile, ManualTrigger, ReadWriteFile, Agent, ExtractFromFileなどのノードを使用。 GPT-4ベースのISO 26262準拠自動化ヒューム分析
前提条件
- •OpenAI API Key
ワークフロープレビュー
ノード接続関係を可視化、ズームとパンをサポート
ワークフローをエクスポート
以下のJSON設定をn8nにインポートして、このワークフローを使用できます
{
"id": "Z59iv0jcVPieE4iB",
"meta": {
"instanceId": "e23a10c38a84aff056a546290ab44e4d0883223400a2378b1f2a9dd2f5a8af2a",
"templateCredsSetupCompleted": true
},
"name": "Hazard analysis Workflow",
"tags": [],
"nodes": [
{
"id": "c21a3f97-2516-4503-82f8-f4db5ff0d340",
"name": "「Execute workflow」クリック時",
"type": "n8n-nodes-base.manualTrigger",
"position": [
380,
-100
],
"parameters": {},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "f75201fe-b2e7-47ee-81b9-569c59e24ea8",
"name": "AIエージェント",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.agent",
"position": [
940,
-100
],
"parameters": {
"text": "=const description = {{ $json.data }}.binary.data.toString('utf-8');\\nconst prompt = `Analyze this system for hazards:\\n${description}\\n\\nOutput:\\n1. 5 potential hazards\\n2. Likely root causes\\n3. ISO 26262 relevant clauses`;\\nreturn [{ json: { prompt } }];",
"options": {
"systemMessage": "You are a helpful assistant"
},
"promptType": "define",
"hasOutputParser": true
},
"typeVersion": 2
},
{
"id": "dd6e7cd7-a710-4aec-88d7-3ff721c0343e",
"name": "AI_Hazard_Analysis",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatOpenAi",
"position": [
800,
200
],
"parameters": {
"model": {
"__rl": true,
"mode": "list",
"value": "gpt-4.1-mini"
},
"options": {}
},
"credentials": {
"openAiApi": {
"id": "vrJ0hwKixLk44aS4",
"name": "OpenAi account"
}
},
"typeVersion": 1.2
},
{
"id": "2336bc58-23b7-4e07-a851-3cc641383f5e",
"name": "簡易メモリウィンドウ",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.memoryBufferWindow",
"position": [
1020,
180
],
"parameters": {
"sessionKey": "={{ $execution.id }}",
"sessionIdType": "customKey"
},
"typeVersion": 1.3
},
{
"id": "6de497e1-78de-4718-b822-e6c11b2a7fee",
"name": "Systems_Descriptionを読込",
"type": "n8n-nodes-base.readWriteFile",
"position": [
580,
-100
],
"parameters": {
"options": {},
"fileSelector": "/data/inputs/1_hazard_identification/systems_description.txt"
},
"typeVersion": 1,
"alwaysOutputData": true
},
{
"id": "b3bdc41c-32f6-4844-9dde-10890d3ce23e",
"name": "入力をバイナリデータに変換",
"type": "n8n-nodes-base.extractFromFile",
"position": [
780,
-100
],
"parameters": {
"options": {},
"operation": "text"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "24fc87bb-32c5-4cd5-8a93-86d427ff9122",
"name": "ファイルに変換",
"type": "n8n-nodes-base.convertToFile",
"position": [
1260,
-100
],
"parameters": {
"options": {},
"operation": "toText",
"sourceProperty": "output"
},
"typeVersion": 1.1
},
{
"id": "155b8ccd-fcbc-44dc-974c-8c2db909fd5e",
"name": "Potential_risks_report.txt",
"type": "n8n-nodes-base.readWriteFile",
"position": [
1480,
-100
],
"parameters": {
"options": {
"append": false
},
"fileName": "=/data/outputs/1_hazard_identification/Report_Hazard Identification.txt_{{ $now.toString() }}",
"operation": "write"
},
"typeVersion": 1,
"alwaysOutputData": true
}
],
"active": false,
"pinData": {},
"settings": {
"executionOrder": "v1"
},
"versionId": "413fa66c-03e4-40b2-b4ae-4d4a081fd32e",
"connections": {
"f75201fe-b2e7-47ee-81b9-569c59e24ea8": {
"main": [
[
{
"node": "24fc87bb-32c5-4cd5-8a93-86d427ff9122",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"24fc87bb-32c5-4cd5-8a93-86d427ff9122": {
"main": [
[
{
"node": "155b8ccd-fcbc-44dc-974c-8c2db909fd5e",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"dd6e7cd7-a710-4aec-88d7-3ff721c0343e": {
"ai_languageModel": [
[
{
"node": "f75201fe-b2e7-47ee-81b9-569c59e24ea8",
"type": "ai_languageModel",
"index": 0
}
]
]
},
"2336bc58-23b7-4e07-a851-3cc641383f5e": {
"ai_memory": [
[
{
"node": "f75201fe-b2e7-47ee-81b9-569c59e24ea8",
"type": "ai_memory",
"index": 0
}
]
]
},
"6de497e1-78de-4718-b822-e6c11b2a7fee": {
"main": [
[
{
"node": "b3bdc41c-32f6-4844-9dde-10890d3ce23e",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"b3bdc41c-32f6-4844-9dde-10890d3ce23e": {
"main": [
[
{
"node": "f75201fe-b2e7-47ee-81b9-569c59e24ea8",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"c21a3f97-2516-4503-82f8-f4db5ff0d340": {
"main": [
[
{
"node": "6de497e1-78de-4718-b822-e6c11b2a7fee",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
}
}
}よくある質問
このワークフローの使い方は?
上記のJSON設定コードをコピーし、n8nインスタンスで新しいワークフローを作成して「JSONからインポート」を選択、設定を貼り付けて認証情報を必要に応じて変更してください。
このワークフローはどんな場面に適していますか?
中級 - エンジニアリング, AI要約
有料ですか?
このワークフローは完全無料です。ただし、ワークフローで使用するサードパーティサービス(OpenAI APIなど)は別途料金が発生する場合があります。
関連ワークフロー
HARA_E2E_ワーキングフロー
GPT-4を使用したISO 26262準拠自動車安全分析
Convert To File
Manual Trigger
Read Write File
+
Convert To File
Manual Trigger
Read Write File
16 ノードMRJ
エンジニアリング
データとの対話:テキストをSQLクエリおよび可視化グラフに変換
データと対話:テキストをSQLクエリおよび可視化グラフに変換
If
Set
Merge
+
If
Set
Merge
36 ノードhippolyte-hu
エンジニアリング
データベーススキーマのみから SQL クエリを生成 - AI 駆動
データベース構造のみからSQLクエリを生成する - AI駆動
If
Set
Merge
+
If
Set
Merge
29 ノードYulia
エンジニアリング
Figma デザインから GPT-4 による QA テストケース生成を Google Sheets
GPT-4o-miniを使用してFigmaデザインからGoogle SheetsへのQAテストケースを生成
Code
Http Request
Google Sheets
+
Code
Http Request
Google Sheets
14 ノードRahul Joshi
エンジニアリング
テキスト、音声、画像、PDF をサポートする RAG を備えた AI 駆動型 WhatsApp チャットボット
テキスト、音声、画像、PDF をサポートする AI 搭載の WhatsApp チャットボット (RAG)
Set
Code
Switch
+
Set
Code
Switch
35 ノードNovaNode
エンジニアリング
正規表現と AI を使って隠れたウェブサイトの API エンドポイントを発見
正規表現とAIを使って隠れたウェブサイトのAPIエンドポイントを発見する
If
Set
Html
+
If
Set
Html
58 ノードYulia
エンジニアリング