import { ArticleImage } from "@/components/ArticleImage";

Make（メイク）完全ガイド - ビジュアル自動化プラットフォームの使い方・料金" width={1200} height={675} priority />

【2026年最新】Make（メイク）の使い方・料金完全ガイド｜Zapierとの違い・シナリオ構築を徹底解説

「Zapierが高すぎる」「n8nは難しそう」——そう感じている業務自動化の入門者に、Make（旧Integromat）は絶妙な選択肢です。ビジュアルなフローチャート操作で複雑なワークフローを組めるにもかかわらず、月$10.59（CoreプランAnnual）から始められるコストパフォーマンスは、2026年時点でもトップクラスです。

1,500以上のアプリ連携、条件分岐・ループ・データ変換の柔軟さ、そしてChatGPT・Claude・Geminiとのネイティブ統合——この記事では、2026年4月時点の最新情報をもとにMakeの全貌をゼロから解説します。

この記事でわかること

• Make（旧Integromat）の特徴とZapier・n8nとの本質的な違い
• 2026年最新の料金プランとCreditsシステムの仕組み
• アカウント登録からシナリオ初作成までの手順
• ChatGPT・Claude等のAIとMakeを繋ぐ具体的な設定方法
• 業務自動化に使える実践的なシナリオ例5パターン
• どんな人にMakeが向いていて、どんな人にはZapierやn8nが良いか

30秒で結論

• Makeはビジュアル型ワークフロー自動化ツール。1,500以上のアプリをノーコードで繋げる
• 料金は無料〜$10.59/月（Core・年払い）から。Zapier（$29.99〜）より大幅に安い
• Zapierより複雑な分岐・ループ・データ変換に強い。中〜上級の自動化に最適
• 2026年にCreditシステムに移行。AI機能を多用すると思いのほかクレジットを消費する点に注意
• 非エンジニアでも使えるが、Zapierほどの「ゆるさ」はない。論理的思考が得意な人向け

Make（メイク）とは？ビジュアル自動化プラットフォームの全貌

Make（メイク）は、チェコ発のノーコード/ローコード自動化プラットフォームです。旧名はIntegromat（インテグロマット）で、2022年にMakeにリブランディングしました。現在は世界180カ国以上で利用されており、企業・個人を問わず広く使われています。

Makeの最大の特徴は「ビジュアルシナリオビルダー」です。アプリ同士の繋ぎ方をフローチャートのような形で視覚的に構成できるため、「何が起きたら何をするか」の流れが一目でわかります。Zapierが「トリガー → アクション」の単純な直列構造に特化しているのに対し、Makeは条件分岐・ループ・並列処理・エラー処理まで1つのシナリオに組み込めます。

Makeが得意なこと

• 複雑な分岐ロジック: 「受注金額が5万円以上なら営業に通知、未満なら自動承認」のような複数分岐
• 繰り返し処理（イテレーター/アグリゲーター）: 配列データを1件ずつ処理したり、複数レコードをまとめたりする操作
• データ変換: テキスト整形・JSON操作・日付フォーマット変換など、中間で柔軟にデータ加工
• Webhookの受信・送信: 外部サービスからのリアルタイムイベント処理
• エラーハンドリング: シナリオの特定ステップが失敗したときのリトライや代替処理

Makeが苦手なこと

• 初期のとっつきにくさ: Zapierに比べると学習コストが高め。「とりあえず繋げる」だけなら Zapierが速い
• AI機能の深さ: n8nに比べると、AIエージェントとしての自律的な判断処理は弱い
• 日本語UI: 2026年4月時点でUIは英語のみ。日本語コンテンツの処理は問題なく動く

ZapierとMakeとn8nの立ち位置

「Zapierより安くて、n8nより簡単」というポジションが、Makeの一番わかりやすい説明です。

Make 2026年最新料金プラン｜Creditsシステムを完全解説

Makeは2025年から「Operationsからそれを包含するCreditsシステム」へ段階的に移行しています。基本的には「1 Operation = 1 Credit」ですが、AIモジュールや高負荷処理は複数Creditを消費する点に注意が必要です。

プラン一覧（2026年4月時点・年払い価格）

※ 月払いは年払い比で約30%割高になります。年単位での利用を決めているなら年払いが得です。

Coreプランでできること・できないこと

CoreプランはMakeの入門として最も選ばれるプランです。月10,000 Operationsは「1日30〜50回実行する中規模の自動化」をカバーできます。ただし、スケジュールの最小実行間隔は15分（Proは1分）、フルテキストログ検索はPro以上です。「試しに使ってみたい」段階ではCoreで十分でしょう。

Creditsシステムの注意点

2026年現在、MakeのネイティブAIモジュール（MakeAI）を使うと通常の数倍のCreditを消費します。例えば、OpenAI APIに自分のキーを使って繋ぐのはほぼ1 Operation/回ですが、Makeが仲介するAI機能を使うと3〜5 Credits/回かかるケースがあります。

コスト最適化のポイント:

// NGパターン：Makeネイティブ AIモジュールを大量使用
// Make AI → GPT呼び出し → 5 Credits消費/回

// OKパターン：自分のOpenAI APIキーを直接設定
// HTTP モジュール → api.openai.com → 1 Credit消費/回
{
  "url": "https://api.openai.com/v1/chat/completions",
  "method": "POST",
  "headers": {
    "Authorization": "Bearer YOUR_OPENAI_API_KEY",
    "Content-Type": "application/json"
  },
  "body": {
    "model": "gpt-5.4",
    "messages": [{"role": "user", "content": "{{1.text}}"}]
  }
}

自分のAPIキーを持ち込む「BYOK（Bring Your Own Key）」スタイルの方が、Creditをずっと効率的に使えます。

Zapierとのコスト比較（実例）

シナリオ: Gmailに受注メールが届いたら、Notionにタスクを作成してSlackに通知する（月500件）

• Zapier Professionalプラン: 月$49〜（5ステップ × 500タスク = 2,500タスク必要）
• Make Coreプラン: 月$10.59（500 × 3 Operations = 1,500 Operations）
• 差額: 月約$38.41の節約

複雑なシナリオほどZapierのコストが膨らむため、月100件を超えてくるとMakeのコスパが際立ってきます。

Makeの始め方｜アカウント登録からシナリオ初作成まで

STEP 1: アカウント登録

1. make.com にアクセス
2. 「Get started free」→ メールアドレスまたはGoogle/GitHubアカウントで登録
3. 確認メール→ 認証後、ダッシュボードへ

登録直後はFreeプラン（月1,000 Operations）が自動で適用されます。クレジットカード不要でそのまま試せます。

STEP 2: 最初のシナリオを作る

シナリオとは、Makeにおける「自動化ワークフロー」の単位です。Zapierの「Zap」と同等のものです。

「+ Create a new scenario」をクリックし、シナリオビルダーを開きます。

【シナリオビルダーの基本操作】
・中央の「+」丸ボタン → モジュール（アプリ）を追加
・丸と丸を繋ぐ線 → トリガーとアクションの連結
・歯車アイコン → モジュールの設定を開く
・三角形（▶）ボタン → テスト実行

STEP 3: トリガーモジュールの追加

「何かが起きたら処理を開始する」引き金をトリガーと呼びます。

例として「Gmailで新しいメールを受信したら」を設定する手順:

1. 「+」をクリック → 検索バーに「Gmail」を入力 → 「Gmail - Watch Emails」を選択
2. 「Create a connection」→ Googleアカウントで認証
3. フォルダ（INBOX）・検索条件（from:[email protected] など）を設定
4. 「Schedule」で実行間隔を設定（Coreは15分〜）

STEP 4: アクションモジュールの追加

トリガーの右に「+」を追加し、処理を繋げます。

「Notionにページを作成する」の例:

1. 「+」→「Notion」→「Create a Database Item」を選択
2. NotionのAPIキーで認証（notion.so/my-integrationsから発行）
3. データベースIDを指定
4. 「Name」フィールドに {{1.subject}} を設定（Gmailの件名を引用）
5. 「Due Date」に {{formatDate(now; "YYYY-MM-DD")}} でフォーマット設定

「Slackに通知する」モジュールをさらに追加:

{{1.subject}} というメールが届きました。
送信者: {{1.from.name}} <{{1.from.email}}>
受信時刻: {{formatDate(1.date; "YYYY/MM/DD HH:mm")}}
Notionタスク: {{3.url}}

STEP 5: テストと有効化

シナリオができたら左下の「▶ Run once」でテスト実行します。各モジュールの結果がバブルで表示され、どのデータが流れているか確認できます。

エラーがなければ「Scheduling」をONにして定期実行を有効化。これで24時間自動で動き続けます。

よくある質問（FAQ）

Q. Make（Integromat）は日本語で使えますか？

UIは現在英語のみです。ただし、日本語コンテンツの処理（日本語のメール・テキスト・データ）は問題なく動作します。日本語のNotionデータを操作したり、日本語メールをトリガーにしたりすることも普通にできます。日本語解説ブログ・YouTube動画も豊富にあるため、学習リソースに困ることはほぼありません。

Q. Makeの無料プランでどこまでできますか？

月1,000 Operationsと2つのアクティブシナリオという制限があります。1つのシナリオが1回実行されて3ステップ走れば3 Operations消費です。つまり月に約333回の3ステップシナリオが動かせる計算。個人の軽い試験利用や、動作確認には十分ですが、ビジネス利用にはCoreプランへのアップグレードが現実的です。

Q. Zapierと比べてMakeはどんな人に向いていますか？

ざっくり言うと「Excelで関数を書くのが苦にならない人」にはMakeが向いています。条件分岐・ループ・配列操作などを視覚的に組める点が強みで、Zapierでは難しい複雑なロジックも実現できます。一方で「とにかく5分で繋げたい」という用途はZapierの方が速いです。月50〜100件以上の処理をする中規模以上の自動化ならMakeがコスパ・機能ともに優秀です。

Q. MakeとZapierを同時に使っている人はいますか？

います。「簡単な通知系はZapier、複雑なデータ処理はMake」という使い分けは珍しくありません。ただし、管理コスト・学習コストが二重になるため、長期的にはどちらかに寄せた方がすっきりします。新規で始めるならMakeに絞るのが合理的です。

Q. Makeのシナリオが失敗したときはどうなりますか？

デフォルトでは、エラーが起きたモジュールで処理が止まり、ログにエラーが記録されます。「Error Handler」を設定することで、エラー時のリトライ・代替ルート・Slack通知などを自動化できます。Proプランではフルテキストのログ検索ができるため、デバッグが格段に楽になります。

Q. Makeはセキュリティ的に安全ですか？

Make.comはSOC 2 Type II認証取得済みで、データはEU（アムステルダム）のサーバーで処理されます。EU/GDPRへの準拠も宣言しています。機密性の高い個人情報や医療データを扱う場合は、エンタープライズプランで専用テナントオプションを利用するか、セルフホストのn8nを検討する方が安心です。

Makeの実践的シナリオ例｜業務自動化5パターン

Makeを使った実際の業務自動化パターンを5つ紹介します。それぞれMakeのどのモジュールを使うか、大まかな設定のポイントも添えます。

パターン1：フォーム送信 → CRM登録 → 担当者へSlack通知

用途: Webサイトのお問い合わせフォームに記入があったとき、自動でHubSpotにリードを登録し、担当営業にSlackで通知する

トリガー: Typeform - Watch Responses
   ↓
アクション1: HubSpot - Create a Contact
   ↓
アクション2: Slack - Create a Message
（本文: 新規リード: {{1.fields.name}}様 / {{1.fields.email}}）

ポイント: Typeformのフィールド名とHubSpotのプロパティ名のマッピング（テキスト変換・Email正規化）がMakeでは柔軟に設定できます。

パターン2：Google スプレッドシートの新行 → 請求書自動生成 → メール送信

用途: スプレッドシートに案件情報を入力したら、自動でPDF請求書を生成してクライアントにメール送信

トリガー: Google Sheets - Watch New Rows
   ↓
アクション1: PDF Monkey - Create a Document (テンプレートに値を埋め込み)
   ↓
アクション2: Gmail - Send an Email (PDF添付)

パターン3：ECサイトの注文 → 在庫確認 → 条件分岐処理

用途: ShopifyでWooCommerceで注文が入ったとき、在庫数によって処理を分ける

トリガー: Shopify - Watch New Orders
   ↓
Router（分岐）:
  ├ 在庫あり → Google Sheets に記録 → 配送システムへ連携
  └ 在庫なし → 顧客に欠品メール → 仕入れ担当にSlack通知

ポイント: Makeの「Router」モジュールで複数のパスに分岐できます。Zapierではフィルターで1方向しか制御できないのに対し、Makeは複数経路を同時に処理できます。

パターン4：RSS → AI要約 → Notionデータベース

用途: 特定のニュースサイトのRSSを毎時間チェックし、新着記事をChatGPTで日本語要約してNotionに保存

トリガー: RSS - Watch Feed Items
   ↓
アクション1: HTTP Module → OpenAI API（自分のAPIキー使用）
   Body: {
     "model": "gpt-5.4",
     "messages": [
       {"role": "system", "content": "以下の英語記事を日本語で3行に要約してください"},
       {"role": "user", "content": "{{1.description}}"}
     ]
   }
   ↓
アクション2: Notion - Create Database Item
   Title: {{1.title}}
   Summary: {{2.choices[].message.content}}
   Source: {{1.url}}
   Date: {{formatDate(1.pubDate; "YYYY-MM-DD")}}

ポイント: HTTPモジュールで自分のAPIキーを使うとCreditを節約できます。{{2.choices[].message.content}} のようにJSON配列の特定フィールドを参照する記法もMakeの強みです。

パターン5：Googleフォーム → AI分類 → 担当者へルーティング

用途: お問い合わせフォームの内容をAIで分類し、技術・営業・サポートの担当チームに自動ルーティング

# Makeのアウトプット処理（Code Moduleでのサンプル）
# 分類結果: "technical" | "sales" | "support"

category = response["category"]
routing_map = {
    "technical": "#tech-support",
    "sales": "#sales-team",
    "support": "#customer-support"
}
return {"slack_channel": routing_map.get(category, "#general")}

Makeの「Code Module」では簡単なJavaScriptまたはPythonコードを実行できます（Proプラン以上）。AI分類結果を使った動的ルーティングも実現可能です。

MakeのAI連携機能｜ChatGPT・Claude・Geminiとの接続方法

MakeはOpenAI・Anthropic・Google・Mistral・Perplexity AIなど主要AIプロバイダーとの公式モジュールを提供しています。加えて、自分のAPIキーを使うHTTPモジュール経由でも接続できます。

ChatGPT（OpenAI）との連携

方法1: OpenAI公式モジュール（シンプルだがCredit消費高め）

1. Makeのモジュール検索で「OpenAI（GPT）」を選択
2. 「Create a Completion」または「Create a Chat Completion」を選択
3. 接続設定でOpenAI APIキーを入力（platform.openai.com で発行）
4. モデル（gpt-5.4-mini、gpt-5.4等）・プロンプトを設定

方法2: HTTPモジュール使用（Credit節約・推奨）

{
  "url": "https://api.openai.com/v1/chat/completions",
  "method": "POST",
  "headers": {
    "Authorization": "Bearer sk-xxxxxxx",
    "Content-Type": "application/json"
  },
  "body": {
    "model": "gpt-5.4-mini",
    "max_tokens": 500,
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "あなたはプロのコンテンツライターです。"},
      {"role": "user", "content": "{{1.content}} を150字で要約してください。"}
    ]
  }
}

{{1.content}} のように前のモジュールの出力を動的に挿入できます。

Claude（Anthropic）との連携

AnthropicのAPIを直接呼び出す設定です：

{
  "url": "https://api.anthropic.com/v1/messages",
  "method": "POST",
  "headers": {
    "x-api-key": "sk-ant-xxxxxxx",
    "anthropic-version": "2023-06-01",
    "Content-Type": "application/json"
  },
  "body": {
    "model": "claude-sonnet-4-6",
    "max_tokens": 1024,
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "{{1.subject}} というメールの返信案を書いてください"}
    ]
  }
}

Gemini（Google）との連携

{
  "url": "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.5-pro:generateContent?key=YOUR_KEY",
  "method": "POST",
  "headers": {"Content-Type": "application/json"},
  "body": {
    "contents": [
      {"role": "user", "parts": [{"text": "{{1.description}} を日本語で要約してください"}]}
    ]
  }
}

AIエージェント機能（Make AI Agents・2026年現在はベータ）

2026年初頭からMakeは「AI Agents」機能のベータ提供を開始しました。ユーザーが定義したツール群（メール送信・DB操作・Web検索など）をAIが自律的に判断して呼び出す、エージェント型の動作が可能です。ただし、n8nのLangChain統合ほどの柔軟さはまだないのが実情です。本格的なAIエージェントを構築したい場合は、n8nの方が現状では一歩リードしています。

ZapierとMakeの違い｜どちらを選ぶべきか比較表

Zapierと迷っている方のために、具体的な比較をまとめます。

Makeを選ぶべき人:

• 月50〜100件以上の自動化処理があり、コストを抑えたい
• 条件分岐・ループ・データ変換を駆使した複雑なワークフローを作りたい
• エンジニアではないが、論理的なフロー設計ができる
• 自分のAPIキーでChatGPTやClaudeを組み込みたい

Zapierを選ぶべき人:

• とにかく素早く設定したい初心者
• 非常にニッチなSaaSとの連携が必要（7,000以上の選択肢が魅力）
• AIエージェント（Zapier AI）の自律処理を使いたい
• 日本語サポートの充実度を重視する

AI PICKSの独自評価

AI PICKSでは500以上のAIツールを独自基準で評価しています。Makeの評価スコアは総合88点（外部レビュー90点 / ソーシャルバズ82点 / トレンド80点 / サイト人気92点 / プロダクト品質90点）です。

コストパフォーマンスは業界トップクラス。 Zapierが月$29.99〜であるのに対し、MakeのCoreプランは年払いで月$10.59。1,500以上のアプリ連携を含むこの価格設定は2026年時点で最も合理的な選択肢のひとつです。

特に評価が高い点:

• ビジュアルシナリオビルダーの表現力。条件分岐・ループ・並列処理を1画面で組める
• データ変換機能の豊富さ。日付フォーマット・テキスト加工・JSONパースがノーコードで完結
• エラーハンドリングの柔軟さ。障害対応を自動化できる点はZapierより明確に優れている

気になる点:

• 2025〜2026年のCreditsシステム移行で、AI機能多用時のコストが不透明になった
• UIが英語のみで、日本語ユーザーへの公式サポートは限定的
• n8nに比べるとAIエージェント機能はまだ発展途上

総評: 「月$10〜20の予算で、複数のSaaSを繋いだ中複雑な自動化を実現したい」というニーズに対して、Makeは2026年においても最も費用対効果の高い回答を提供しています。初めてMakeを触る方は無料プランで2つのシナリオを試し、実際のクレジット消費量を把握してからプランを選ぶのが賢明です。

関連記事

• Zapier vs Make vs n8n｜業務自動化ツール3強を徹底比較
• n8nの使い方・料金完全ガイド
• ChatGPT APIの使い方・料金を完全解説
• AIで業務自動化｜Zapier・Make・n8nの選び方