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title: Make 調査レポート
tool_name: Make
tool_reading: メイク
category: ワークフローエンジン
developer: Celonis / Make
official_site: https://www.make.com/
date: '2026-02-22'
last_updated: '2026-05-31'
tags:
  - AI
  - AIエージェント
  - iPaaS
  - ノーコード
  - エージェント
description: 直感的なビジュアル操作で複雑なワークフローと自律的なAIエージェントを構築できるプラットフォーム。高い柔軟性とコストパフォーマンスが特徴。
quick_summary:
  has_free_plan: true
  is_oss: false
  starting_price: 無料
  target_users:
    - 開発者
    - スタートアップ
    - SMB
  latest_highlight: 2026年5月にGemini 3.5 FlashサポートやClaude連携機能をリリースし、AI自動化を強化
  update_frequency: 高
evaluation:
  score: 82
  base_score: 70
  plus_points:
    - point: 5
      reason: 視覚的なシナリオビルダーが非常に直感的で、複雑なロジックも可視化しやすい
    - point: 4
      reason: 「Make AI Agents」や「Make Skills for Claude」等、自律型AI統合機能が大幅に強化された
    - point: 3
      reason: 無料プランの実用性が高く、有料プランも競合（Zapier等）と比較して安価
    - point: 2
      reason: HTTP/Webhookモジュールやデータ変換機能が強力で、APIを持つほぼ全てのサービスと連携可能
  minus_points:
    - point: -2
      reason: 複雑なシナリオを作成するには、配列やJSONなどのデータ構造の理解が必要（学習コスト高）
  summary: 視覚的な操作性と高いカスタマイズ性を両立し、単なるデータ連携から高度なAIエージェント開発まで幅広く推奨できる。
links:
  documentation: https://help.make.com/
relationships:
  related_tools:
    - Zapier
    - n8n
    - Workato
    - Microsoft Power Automate
    - NocoDB
    - MoneyPrinterV2
    - Google Workspace Studio
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# **Make 調査レポート**

## **1. 基本情報**

* **ツール名**: Make (旧 Integromat)
* **ツールの読み方**: メイク
* **開発元**: Celonis (Make部門)
* **公式サイト**: [https://www.make.com/](https://www.make.com/)
* **関連リンク**:
  * ドキュメント: [https://help.make.com/](https://help.make.com/)
  * レビューサイト: [G2](https://www.g2.com/products/make/reviews) | [Capterra](https://www.capterra.com/p/231688/Make/) | [ITreview](https://www.itreview.jp/products/integromat/reviews)
* **カテゴリ**: ワークフロー自動化
* **概要**: Makeは、アプリ、サービス、システムを数回のクリックで統合できるビジュアルオートメーションプラットフォームです。単純なタスクから複雑なエンタープライズワークフロー、さらには自律型のAIエージェントまで、ドラッグ＆ドロップのインターフェースで直感的に構築できます。以前は「Integromat」として知られていました。

## **2. 目的と主な利用シーン**

* **解決する課題**:
  * 異なるSaaS間のデータの分断（サイロ化）の解消。
  * 反復的な手作業（データ入力、通知、ファイル移動など）の削減。
  * 開発リソースを使わずにカスタムバックエンドロジックやAPI連携を構築したいニーズへの対応。
* **想定利用者**:
  * ノーコード/ローコード開発者
  * マーケティング担当者（リード管理、SNS自動化）
  * eコマース運営者（注文処理、在庫管理）
  * スタートアップおよびSMB（業務効率化）
* **利用シーン**:
  * **リード管理**: Facebook Lead Adsで獲得したリードをGoogleスプレッドシートに追加し、Slackで営業チームに通知、Mailchimpでウェルカムメールを送信する。
  * **eコマース**: Shopifyで注文が入ったら、Xeroで請求書を作成し、Googleドライブに保存する。
  * **APIバックエンド**: Webhookを受け取り、データを加工してデータベースに保存し、レスポンスを返す簡易APIサーバーとして利用する。
  * **自律型AIエージェント構築**: Make AI Agentsを使用し、複数のツールを自律的に操作して複雑なタスクをこなすエージェントワークフローを構築する。

## **3. 主要機能**

* **Make AI Agents**: キャンバス上でツール呼び出しや意思決定プロセスを可視化しながら、自律的に思考し行動するAIエージェントを構築できる機能。
* **ビジュアルシナリオエディタ**: キャンバス上でバブル状のモジュールを繋ぎ合わせ、データの流れを視覚的に設計できる。
* **1600以上のアプリ連携**: 主要なSaaS（Google, Slack, Salesforce, HubSpotなど）のアプリが事前定義されている。
* **HTTP/Webhookモジュール**: 専用アプリがないサービスでも、REST/SOAP APIを直接呼び出して連携可能。
* **RouterとFilter**: 条件に基づいて処理を分岐させたり、特定のデータのみを通過させるフィルタリング機能。
* **Error Handling**: エラー発生時に自動で再試行する「Retry（旧Break）」や、スキップして処理を継続する「Skip（旧Ignore）」など、直感的で高度な例外処理機能。
* **Data Store**: シナリオ間でデータを永続化・共有するための簡易データベース機能。
* **Iterator / Aggregator**: 配列データを個別の項目に分解して処理したり、逆に複数のデータを一つにまとめたりする機能。

## **4. 開始手順・セットアップ**

* **前提条件**:
  * 有効なメールアドレスまたはGoogle/Facebook/GitHubアカウント。
  * Webブラウザ（Chrome, Firefox, Safariなど）。
* **サインアップ**:
  * 公式サイト [make.com](https://www.make.com/) にアクセスし、「Get started free」をクリックしてアカウントを作成する。
* **初期設定**:
  * ダッシュボードから「Create a new scenario」をクリックしてエディタを開く。
  * 連携したいアプリのアイコン（例: Google Sheets）を選択し、接続設定（Connection）を行う。
* **クイックスタート**:
  1. トリガーとなるモジュール（例: Watch Rows）を設定。
  2. アクションとなるモジュール（例: Send a message to Slack）を追加。
  3. 「Run once」ボタンを押して動作テストを行う。
  4. 問題なければスケジュール設定をONにして保存する。

## **5. 特徴・強み (Pros)**

* **圧倒的な視覚的操作性**: 処理の流れが左から右へアニメーションで可視化され、データの動きを直感的に理解しやすい。実行履歴やAIエージェントの思考プロセスも視覚的にデバッグ可能。
* **自律型AIの統合**: Make AI Agentsにより、従来の直線的なワークフロー自動化だけでなく、プロンプトベースで自律的にツールを組み合わせてタスクをこなすエージェント機能が強力。
* **高い柔軟性と拡張性**: 「JSON/XMLのパース」や「正規表現」、「配列操作」などの関数が充実しており、プログラミングに近いロジックをノーコードで組める。
* **コストパフォーマンス**: Zapierと比較して、同等の処理量でもコストが抑えられる傾向にある（特に大量のデータを扱う場合）。
* **外部AIツールとの連携強化**: Make Skills for Claude等の機能により、外部のLLMから直接Makeの機能を呼び出してシナリオを生成・実行可能。

## **6. 弱み・注意点 (Cons)**

* **学習コスト**: Zapierのような直線的な「トリガー→アクション」だけのツールに比べ、機能が多岐にわたるため、使いこなすにはデータ構造やAPIの知識がある程度必要になる。
* **オペレーション消費**: 複雑なシナリオを作ると、1回の実行で多数の「オペレーション（処理単位）」を消費するため、見積もりより早くプラン上限に達することがある。
* **日本語対応**: UIは英語ベースであり（一部翻訳が進んでいるが）、ドキュメントも英語が中心。

## **7. 料金プラン**

| プラン名 | 料金 | 主な特徴 |
|---------|------|---------|
| **Free** | 無料 | 1,000 Ops/月, 2アクティブシナリオ, 最小実行間隔15分 |
| **Core** | $9/月〜 | 10,000 Ops/月〜, 無制限シナリオ, 最小実行間隔1分 |
| **Pro** | $16/月〜 | 10,000 Ops/月〜, フルテキスト検索実行, カスタム変数, 優先実行 |
| **Teams** | $29/月〜 | チーム管理機能, 複数ユーザー, ロール設定 |
| **Enterprise** | 要問い合わせ | エンタープライズセキュリティ, SSO, 専任サポート |

* **課金体系**: 月間の「オペレーション数（Ops）」に基づく。データ転送量（MB）にも一部制限あり。
* **無料トライアル**: Freeプランは期限なしで利用可能。

## **8. 導入実績・事例**

* **導入企業**: Meta, Spotify, Heineken, Zalando, Uberなど、世界中の大手企業やスタートアップで利用されている。
* **導入事例**:
  * **Fintech企業**: 顧客オンボーディングプロセスを自動化し、手作業を90%削減。
  * **Eコマース**: 注文処理から配送手配、顧客通知までを完全自動化し、人的ミスをゼロに。
* **対象業界**: Eコマース、マーケティング代理店、SaaS開発、金融など多岐にわたる。

## **9. サポート体制**

* **ドキュメント**: [Make Help Center](https://help.make.com/) に詳細なマニュアル、チュートリアル、ビデオガイドがある（主に英語）。
* **コミュニティ**: [Make Community](https://community.make.com/) は非常に活発で、ユーザー同士の助け合いやエキスパートによる回答が得られる。
* **公式サポート**: チケット制のサポートデスクを提供。プランによって優先度が異なる。Coreプラン以上で優先サポートあり。

## **10. エコシステムと連携**

### **10.1 API・外部サービス連携**

* **API**: Make APIを利用して、シナリオの管理、実行、ユーザー管理などをプログラムから操作可能。
* **外部サービス連携**: 1600以上のアプリに加え、汎用的なHTTP, Webhook, SOAP, JSONモジュールを駆使することで、API公開されているあらゆるサービスと連携可能。

### **10.2 技術スタックとの相性**

| 技術スタック | 相性 | メリット・推奨理由 | 懸念点・注意点 |
|:---|:---:|:---|:---|
| **Node.js / Express** | ◎ | Webhook経由でバックエンド処理をオフロード可能 | 認証周りの実装が必要 |
| **Python (Django/FastAPI)** | ◎ | データ処理パイプラインの一部として連携しやすい | 大量データの転送にはコストがかかる場合あり |
| **React / Next.js** | ◯ | フォーム送信先や簡易APIとして利用可能 | クライアントサイドからの直接呼び出しはCORSやAPIキー管理に注意 |
| **NoCode (Bubble/Webflow)** | ◎ | ネイティブ連携やWebhookでバックエンド機能を補完 | 特になし |

## **11. セキュリティとコンプライアンス**

* **認証**: SSO (Single Sign-On) 対応 (Teamsプラン以上)。2段階認証 (2FA) は全プランで利用可能。
* **データ管理**: データの暗号化（AES-256）、EUまたはUSリージョンの選択が可能（Enterprise）。
* **準拠規格**: ISO 27001, SOC 2 Type 2, GDPR準拠。

## **12. 操作性 (UI/UX) と学習コスト**

* **UI/UX**: モダンで洗練されたUI。シナリオエディタはズームイン・アウトが可能で、大規模なワークフローも全体を俯瞰しやすい。ドラッグ＆ドロップで直感的に操作できる。
* **学習コスト**: 初歩的な連携は簡単だが、Iterator/Aggregatorや複雑な関数を使いこなすには「プログラミング的思考」が必要となり、中級者向けといえる。

## **13. ベストプラクティス**

* **効果的な活用法 (Modern Practices)**:
  * **Webhookの活用**: Polling（定期確認）ではなくWebhook（即時通知）を使うことで、即時実行を実現しつつオペレーション消費を節約する。
  * **エラーハンドリングの実装**: "Break"ディレクティブを使用して、API一時エラー時に自動リトライを行う設定を入れる。
  * **モジュール化**: 巨大なシナリオを作る代わりに、機能を分割して別のシナリオとして呼び出す（HTTP Request等で連携）。
* **陥りやすい罠 (Antipatterns)**:
  * **無限ループ**: Webhookトリガーと更新アクションを適切にフィルタリングせずに繋ぐと、無限ループが発生しオペレーションを大量消費する。
  * **過剰なポーリング**: 更新頻度の低いサービスに対して短い間隔（1分など）でポーリング設定を行うと、何もなくてもオペレーションを消費してしまう。

## **14. ユーザーの声（レビュー分析）**

* **調査対象**: G2, Capterra, ITreview
* **総合評価**: 4.7/5.0 (G2)
* **ポジティブな評価**:
  * 「視覚的にロジックを組めるのが最高。何が起きているか一目瞭然でデバッグもしやすい」
  * 「Zapierより安くて高機能。複雑な条件分岐ができるので乗り換えて正解だった」
  * 「APIさえあれば何でも繋げられる柔軟性が素晴らしい」
* **ネガティブな評価 / 改善要望**:
  * 「サポートのレスポンスが遅いことがある。特に無料・下位プランの場合」
  * 「エラーログが少し読みづらく、深い階層のデータエラー原因特定に時間がかかる場合がある」
  * 「初心者には少し難しすぎるかもしれない。学習曲線がある」
* **特徴的なユースケース**:
  * 「自社SaaSのプロトタイプバックエンドとしてMakeを使用し、MVP開発期間を劇的に短縮した」

## **15. 直近半年のアップデート情報**

* **2026-05-27**: **Gemini 3.5 Flash サポート**: Googleの最新AIモデル Gemini 3.5 Flash が利用可能になり、より高速で複雑なAIワークフローが構築可能に。
* **2026-05-26**: **エラーハンドラーの名称変更と改善**: エラーハンドラーの名称が直感的に改善（Break -> Retry、Ignore -> Skip）され、モジュール内の説明もアップデートされた。
* **2026-05-07**: **Make Skills for Claude (Open Beta)**: Claudeから直接Makeのシナリオブループリントを生成したり、設定を行ったりできる新機能がリリースされた。
* **2026-02-13**: **Make AI Agents リリース**: キャンバス上でネイティブに動作し、ツール呼び出しや推論の過程を可視化できる全く新しい自律型AIエージェント構築機能が公開された。
* **2025-12-15**: **Enterprise Features強化**: 監査ログの詳細化と、より細かい権限管理機能がリリースされた。
* **2025-10-14**: **AI Assistant Beta終了**: 初期のAI Assistant Betaプログラムが終了し、次世代AI機能への移行期間に入った。

(出典: [Make Community News](https://community.make.com/c/news))

## **16. 類似ツールとの比較**

### **16.1 機能比較表 (星取表)**

| 機能カテゴリ | 機能項目 | 本ツール (Make) | Zapier | n8n | Power Automate |
|:---:|:---|:---:|:---:|:---:|:---:|
| **基本機能** | 連携アプリ数 | ◯<br><small>1600+</small> | ◎<br><small>8500+</small> | △<br><small>1000+</small> | ◯<br><small>1000+</small> |
| **開発機能** | 複雑なロジック | ◎<br><small>視覚的で柔軟</small> | △<br><small>直線的</small> | ◎<br><small>コード記述可</small> | ◯<br><small>変数/式利用可</small> |
| **AI機能** | エージェント構築 | ◎<br><small>Make AI Agents搭載</small> | ◎<br><small>Zapier AI Agents搭載</small> | ◯<br><small>AIノードあり</small> | ◯<br><small>Copilot統合</small> |
| **運用** | コスト | ◯<br><small>安価</small> | △<br><small>やや高め</small> | ◎<br><small>セルフホスト無料</small> | ◯<br><small>M365に含まれる</small> |
| **非機能要件** | 日本語対応 | △<br><small>一部のみ</small> | △<br><small>英語中心</small> | △<br><small>英語中心</small> | ◎<br><small>完全対応</small> |

### **16.2 詳細比較**

| ツール名 | 特徴 | 強み | 弱み | 選択肢となるケース |
|---------|------|------|------|------------------|
| **本ツール (Make)** | 視覚的で柔軟なフロー・エージェント構築 | 複雑なロジック可視化、コスパ、柔軟性、高度なAIエージェント機能 | 初心者には学習曲線がある | 複雑な分岐や自律型AIを活用したデータ処理が必要な場合。コストを抑えたい場合。 |
| **Zapier** | 最も有名な簡単自動化ツール | 圧倒的な連携数、初心者でも即座に使える、AI機能の充実 | コストが高い、複雑な処理は苦手 | シンプルな連携を素早く実装したい場合。多数のSaaSを連携させたい場合。 |
| **n8n** | オープンソース・セルフホスト | データ管理権限、コード(JS)利用の自由度 | サーバー管理の手間（セルフホスト時） | データを自社管理したい場合。エンジニア中心のチーム。 |
| **Power Automate** | Microsoftエコシステム統合 | M365連携、RPA機能、ガバナンス | 複雑なフローの可読性が悪い場合がある | M365中心の環境、デスクトップ操作(RPA)が必要な場合。 |

## **17. 総評**

* **総合的な評価**:
  * Makeは、機能性、価格、使いやすさのバランスが非常に優れたツールである。特に「視覚的にロジックを組める」という体験は他のツールを凌駕しており、複雑な業務フローを整理・自動化する上で強力な武器となる。さらに、「Make AI Agents」等の機能追加により、単なる自動化ツールから自律型AIエージェントの基盤へと進化を遂げている。
* **推奨されるチームやプロジェクト**:
  * API連携を活用して業務効率化を図りたいスタートアップやSMB。
  * Zapierのコストや機能制限に悩んでいるチーム。
  * 自律型AIエージェントを用いた高度な自動化システムを素早く構築したいチーム。
* **選択時のポイント**:
  * 「簡単な連携だけでいいのか、複雑な処理や自律型AIが必要か」が分かれ目。複雑な処理や条件分岐が必要ならMakeが圧倒的に有利。M365環境ならPower Automateも有力な選択肢となる。