🔎 Makeとは？複数のサービスをつないで業務を自動化するプラットフォーム

Makeは、Webサービスや業務システムをつなぎ、これまで人が手作業で行っていた定型業務を自動化できるプラットフォームです。

たとえば「問い合わせフォームに新しい情報が入る → 内容をAIで分類する → 顧客情報をCRMへ登録する → 担当者へSlackで通知する」といった一連の処理を、Make上で一つのワークフローとして構築できます。

Makeの大きな特徴は、処理の流れを視覚的に確認しながら作れることです。プログラムを一から書く必要はなく、必要なサービスや処理を画面上に配置して接続していきます。

一方で、単純なノーコード連携だけに限定されているわけではありません。APIやHTTPを利用すれば、標準連携されていないシステムとも接続できるため、業務に合わせて細かく設計できます。

🌍 Makeの世界での利用状況とサービス規模

Makeは2015年にスタートした自動化プラットフォームで、現在は世界各地の企業やチームに利用されています。Makeの公式情報では、400,000以上の組織が200以上の国・地域で利用していると案内されています。

利用企業の規模も幅広く、スタートアップから大企業まで対応しています。マーケティング、営業、カスタマーサポート、IT、EC、バックオフィスなど、複数のシステムを組み合わせて仕事をする部署で特に活用しやすいサービスです。

現在のMakeは、単なるアプリ連携ツールから、AI AgentやAIアプリケーションまで含めて業務全体を自動化するプラットフォームへと範囲を広げています。

なお、400,000以上の組織という数字はMakeが公式に公開している利用実績です。第三者機関による利用企業数の統計とは区別して見る必要があります。

🧩 Makeの最大の特徴は処理の流れを視覚的に設計できること

Makeを実際に触ってみると、一般的な設定画面型の自動化サービスとは少し違うことが分かります。

画面上のキャンバスに「モジュール」と呼ばれる処理を配置し、それぞれを線でつないで処理の流れを作ります。

たとえば、Google Sheetsからデータを取得し、AIで内容を分析し、結果に応じて別の処理へ分岐させる、といった流れを一つの画面で確認できます。

処理が増えても全体の構造を見ながら編集できるため、業務フローが複雑になったときに特に便利です。逆に、モジュールを増やしすぎるとScenario自体が複雑になるため、最初から細かく作りすぎないことも重要です。

🔗 3,000以上のアプリケーションを業務フローに接続できる

Makeでは3,000以上のアプリやサービスを連携できます。Google、Microsoft、Salesforce、HubSpot、Slack、Notion、Shopifyなど、企業で利用される主要なサービスが幅広く含まれています。

AI関連サービスにも対応しており、OpenAI、Anthropic、Google Gemini、Perplexity、DeepSeekなどを自動化の中に組み込むことができます。

たとえば、フォームの入力をAIに渡して内容を分類し、その結果をCRMへ保存する、といった処理を一つのScenarioとして構築できます。

目的のサービスが標準アプリ一覧にない場合でも、APIが提供されていればHTTPなどを利用して接続できる可能性があります。ここまで使いこなすと、Makeは単なる「アプリ同士をつなぐツール」ではなく、簡易的な業務システムを組み立てるための基盤として使えるようになります。

🤖 MakeでAIを業務フローに組み込む方法

Makeを利用する大きな理由の一つが、AIを既存の業務フローへ組み込めることです。

たとえば問い合わせメールをAIに読み込ませ、「営業」「サポート」「請求」などのカテゴリーに分類し、その結果をもとに担当者へ振り分けることができます。

文章作成にも利用できます。顧客情報や商品情報をAIへ渡し、メールの下書き、商品説明、SNS投稿、社内報告などを生成し、その結果を別のシステムへ保存することも可能です。

ここで重要なのは、Make自体をChatGPTのような質問応答AIとして考えないことです。Makeの役割は、AIを他のサービスと接続し、AIが出した結果を次の業務へ渡すことにあります。

🧠 Make AI Agentsで判断を伴う業務を自動化する

MakeにはAI Agentsの機能も用意されています。これは従来の固定ルール型自動化とは異なり、AIによる判断を業務フローの中に組み込むための機能です。

通常のScenarioでは、「この条件ならこの処理を実行する」というルールをあらかじめ設定します。一方、AI Agentでは入力された情報を分析し、目的に応じて利用するツールや処理を判断させることができます。

MakeではAI Agentをアプリやワークフローと組み合わせられるため、AIによる判断と通常の自動処理を一つの流れにまとめられます。

ただし、AI Agentにすべてを任せる設計には注意が必要です。メール送信、注文、データ削除、顧客情報の変更など取り消しが難しい処理については、人間による確認を入れるほうが安全です。

📊 データ取得・変換・条件分岐を細かく設定できる

Makeの便利なところは、単純に「サービスAからサービスBへデータを送る」だけで終わらないことです。

取得したデータを加工したり、必要な項目だけを取り出したり、文字列や日付の形式を変更したり、条件によって処理を分岐させたりできます。

たとえば注文データを取得した後、購入金額が一定以上なら営業担当へ通知し、それ以外は通常の処理へ進める、といった業務ルールを設定できます。

この柔軟性があるため、単純な個人作業だけでなく、企業内の複数部署にまたがる業務フローにも利用できます。

🔀 RouterとFilterを使った条件分岐

Makeを使い込むなら、RouterとFilterは早い段階で覚えておきたい機能です。

Routerを使えば、一つの処理を複数のルートへ分けることができます。たとえば問い合わせを「営業」「サポート」「請求」の3つに分け、それぞれ異なる処理を実行できます。

Filterを使えば、「この条件を満たしたデータだけ次の処理へ送る」という制御が可能です。

この2つを組み合わせることで、単純な直線型の自動化から、実際の業務に近い複雑なワークフローへ発展させられます。

📨 メール・問い合わせ対応を自動化する具体例

Makeを初めて導入する企業なら、問い合わせ対応は比較的効果を確認しやすい分野です。

たとえば問い合わせフォームから新しい情報が届いたら、Makeがデータを取得し、AIで内容を分類します。その後、顧客情報をCRMへ登録し、担当者へSlackやメールで通知します。

さらにAIを使って返信案を作成し、担当者が確認してから送信する仕組みにすれば、定型的な文章作成の負担も減らせます。

最初から完全自動返信にする必要はありません。重要な顧客対応では「AIが下書きを作る → 人間が確認する」という運用のほうが現実的です。

🛒 ECサイト・ネットショップでの活用方法

ECでは注文、在庫、顧客、配送、メール、広告など複数のサービスを利用することが多いため、Makeの自動化が効果を発揮しやすい分野です。

たとえば注文が入ったら注文情報をスプレッドシートへ保存し、在庫管理システムを更新し、担当者へ通知するという処理を自動化できます。

AIを組み合わせれば、商品情報から説明文を作成したり、レビュー内容を分類したり、問い合わせの傾向を分析したりすることもできます。

EC事業者にとっては、単純な作業時間の削減だけでなく、「注文後に毎回行っている複数の確認作業」をまとめて減らせることがMakeのメリットです。

📣 マーケティング・営業業務での活用方法

マーケティングでは、リード情報の登録、メール配信、広告データの集計、コンテンツ制作など、定型的な作業が数多く発生します。

Makeを使えば、フォームから取得したリード情報をCRMへ登録し、条件に応じて担当営業へ通知する、といった処理を自動化できます。

コンテンツ制作では、キーワードをスプレッドシートに登録するとAIへ渡し、タイトル案や記事構成案を作成して別の場所へ保存する、といったワークフローも構築できます。

ただし、AIが生成した文章やマーケティング施策をそのまま公開するのではなく、担当者による確認を残すことをおすすめします。

📝 コンテンツ制作とAIライティングへの活用

Webサイトを運営している人にとって、Makeは記事本文を書くツールというより、コンテンツ制作の前後にある定型作業を自動化するツールとして考えると使いやすくなります。

たとえばGoogle Sheetsに登録したキーワードを取得し、AIにタイトル案を作らせ、結果を別の列へ保存する。その後、担当者が確認したキーワードだけ記事制作のタスク管理ツールへ登録する、といった流れです。

この方法なら、AIにすべてを任せるのではなく、「情報整理や下書きはAI」「判断と最終編集は人間」という役割分担ができます。

⚙️ Makeの基本的な使い方とScenario作成手順

Makeでは自動化のワークフローを「Scenario」と呼びます。初めて使う場合は、いきなり複雑なScenarioを作らないほうが分かりやすいでしょう。

Makeのアカウントを作成する
新しいScenarioを作成する
最初のTriggerを設定する
接続したいアプリを追加する
必要に応じてFilterやRouterを設定する
AIやデータ加工の処理を追加する
テスト実行してデータの流れを確認する
問題がなければスケジュールを設定する
Scenarioを有効化する

最初は「フォーム → Google Sheets」や「メール → Slack通知」のような簡単な処理から始めると、Makeの仕組みを理解しやすくなります。

💡 Makeを効率よく使うための実践的なポイント

Makeを導入するときにありがちな失敗は、最初から会社全体の業務を自動化しようとすることです。

まずは現在の業務を細かく分解し、「毎日同じ操作を繰り返している部分」を探してください。

データのコピー、通知、定型メール、ファイル整理、定期集計などは、自動化の対象にしやすい作業です。

また、AIを使う場所と通常の自動化を使う場所を分けることも重要です。単純なデータ転送までAIに任せる必要はありません。固定ルールで処理できる部分は通常のモジュール、文章理解や分類など判断が必要な部分だけAIに任せるほうが、安定性とコストを管理しやすくなります。

🧪 本番運用前に確認したいテストとエラー処理

MakeのScenarioは、作成しただけですぐ本番稼働させるのではなく、必ずテストすることをおすすめします。

実際の業務データには、空欄、特殊文字、重複、想定外の入力などが含まれることがあります。正常なデータだけでなく、エラーになる可能性があるデータも使って確認してください。

Makeでは実行履歴を確認できるため、どのモジュールで処理が止まったのかを調べることができます。

AIを含むScenarioでは、AIの回答をそのまま次の処理へ渡すよりも、出力形式を指定したり、条件チェックを入れたりするほうが安定します。

💳 MakeのCreditsとは？料金計算で確認すべきポイント

Makeの料金体系を理解するうえで重要なのが「Credits」です。MakeではScenarioの実行や一部のAI機能などに応じてCreditsが消費されます。

一般的なアプリでは、基本的に1回の操作が1 Creditとして計算されます。ただし、AI関連機能などでは、利用するモデルやトークン数、処理内容によって消費量が変わる場合があります。

そのため、「月額料金が安いから安心」と考えるだけでは不十分です。実際にどれくらいの頻度でScenarioを実行するのか、1回の実行で何件のデータを処理するのかを確認する必要があります。

💰 Makeの料金プランと無料利用の条件

Makeには無料プランが用意されているため、料金を支払わずに基本的な自動化を試すことができます。

🆓 Free

無料プランでは月1,000 Creditsまで利用できます。ノーコードのビジュアルワークフロービルダー、アプリ連携、RouterやFilterなど、Makeの基本的な機能を試せます。

🔵 Core

Coreは10,000 Creditsを含む月額12ドルから利用できます。無料プランより多くの処理を実行したいユーザー向けで、アクティブなScenarioを無制限に設定でき、より細かいスケジュール設定やMake APIにも対応しています。

🟣 Pro

Proは10,000 Creditsを含む月額21ドルから利用できます。より高度なScenario運用を想定した機能が追加され、優先的な実行やカスタム変数、実行ログの検索などを利用できます。

🟠 Teams

Teamsは10,000 Creditsを含む月額38ドルから利用できます。複数人でMakeを運用するためのユーザー管理、ロール設定、Scenarioテンプレートの共有などに対応しています。

🏢 Enterprise

Enterpriseは固定料金ではなく、企業の規模や利用目的に応じた個別見積もりです。大規模な組織向けに、セキュリティ、監査、サポート、管理機能などが用意されています。

料金やプラン内容は変更される可能性があるため、契約前にはMake公式サイトで最新の価格と利用条件を確認してください。

📈 Creditsを使いすぎないためのScenario設計

Makeを長期間利用する場合、Creditsの消費量を意識したScenario設計が重要になります。

たとえば大量のデータを1件ずつ処理すると、その後に続くモジュールもデータ件数に応じて実行されることがあります。必要のない処理まで繰り返してしまうと、Creditsの消費が大きくなります。

「本当に必要なデータだけを最初にFilterする」「処理頻度を見直す」「同じ処理を何度も実行しない」といった設計にすると、無駄な実行を減らせます。

🌐 Makeの導入方法とインストールについて

Makeはクラウド型のサービスなので、一般的なデスクトップソフトのようにパソコンへインストールする必要はありません。

WebブラウザからMake公式サイトへアクセスし、アカウントを作成してログインすれば利用を開始できます。

WindowsやMacなどOSを問わずブラウザから利用できるため、個人で試す場合も会社で導入する場合も比較的始めやすいサービスです。

まず無料プランで小さなScenarioを作り、操作感や自分の業務との相性を確認してから有料プランを検討する方法が無難です。

👥 Makeが向いているユーザーと企業

毎日同じ定型作業を繰り返している会社員
マーケティング業務を効率化したい人
営業やカスタマーサポートの作業を減らしたい企業
ECサイトやネットショップを運営している人
複数のクラウドサービスを日常的に利用している企業
AIを実際の業務フローへ組み込みたい人
プログラミングをせずに業務自動化を始めたい人
社内のデータ連携を効率化したいチーム

特に「人が操作すれば簡単だが、それを毎日何十回も繰り返している」という業務は、Makeを試す価値があります。

⚠️ Makeを使うときによくある問題と対処方法

🔧 連携したいサービスが見つからない

まずMakeのアプリ一覧を確認してください。標準連携がない場合でも、APIを公開しているサービスならHTTPなどを利用して接続できる可能性があります。ただし、APIの仕様を理解する必要があります。

🔧 Scenarioが途中で失敗する

認証情報、入力データの形式、必須項目、API側の制限などを確認します。実行履歴を確認し、どのモジュールでエラーが発生したかを特定すると原因を探しやすくなります。

🔧 Creditsの消費量が多い

Scenarioの実行頻度と、1回の実行で処理するデータ量を確認してください。大量のデータを1件ずつ処理すると、後続モジュールの実行回数が増える場合があります。

🔧 AIの出力が毎回安定しない

AIへの指示を具体的にし、出力形式まで指定することが重要です。たとえば「分類してください」だけではなく、「category、priority、summaryの3項目をJSON形式で返してください」のように指定すると、後続処理へ渡しやすくなります。

🔧 自動化した後に想定外の処理が発生する

本番稼働前に、正常なケースだけでなく例外ケースもテストしてください。特にAI Agentを使う場合は、重要な操作の前に承認ステップを設けると事故を防ぎやすくなります。

🔐 企業でMakeを利用するときの情報管理

顧客情報、契約情報、社内資料などをMakeのScenarioで扱う場合は、自社の情報セキュリティ規定を確認する必要があります。

特にAIへデータを送信するScenarioを作る場合は、「どの情報をAIへ渡すのか」を明確にしてください。必要のない個人情報や機密情報までAIへ送る設計は避けたほうが安全です。

MakeはGDPR、SOC 2 Type II、SOC 3などのコンプライアンスや暗号化、SSOなどのセキュリティ機能を公式に案内しています。ただし、企業で導入する際は自社のセキュリティ要件を満たすか個別に確認することが重要です。

⚖️ Makeのメリットと注意点を実務目線で整理

✅ Makeのメリット

3,000以上のアプリやサービスを接続できる
複雑な処理を視覚的に確認しながら構築できる
プログラミングなしで業務自動化を始められる
AIサービスを既存の業務システムに組み込める
RouterやFilterによる柔軟な条件分岐ができる
APIやHTTPを利用して独自システムと接続できる
AI Agentsによる判断型の自動化にも対応している
無料プランで基本的な機能を試せる

⚠️ 注意したい点

複雑なScenarioになるほど設計や管理に慣れが必要
大量処理ではCreditsの消費量を管理する必要がある
API連携では技術的な知識が必要になる場合がある
AIの出力を完全に信用して自動処理するのは危険
重要な処理では権限管理や承認フローが必要

🇯🇵 日本の企業がMakeを導入するなら小さな業務から始める

日本の企業では、ExcelやGoogle Sheets、メール、チャット、CRM、販売管理システムなど、複数のツールを組み合わせて業務を行っているケースが少なくありません。

このときに発生する「システムAを確認して、システムBへ入力し、その結果を担当者へメールする」といった作業は、Makeで自動化しやすい代表例です。

最初から大規模な業務システムを作る必要はありません。まずは一つの面倒な作業を選び、Makeで自動化してみることをおすすめします。

Makeの操作に慣れてきたら、AIによる分類、文章生成、データ分析などを追加していくと、単純な作業自動化からAIを活用した業務フローへ発展させられます。

🎯 MakeはAIそのものより「AIと業務をつなぐ」部分に強みがある

Makeを使ううえで最も重要なのは、ChatGPTやClaudeの代わりとして考えないことです。

Makeの本当の強みは、AIをメール、CRM、Google Sheets、データベース、EC、SNSなどの既存サービスと接続し、AIの処理結果を次の業務へ渡せることにあります。

たとえば「AIに問い合わせを分類させる」だけなら、多くのAIサービスでできます。しかし「問い合わせを受け取る → AIで分類 → 顧客情報を確認 → 担当者を決定 → CRMへ登録 → Slackへ通知」という一連の流れを自動化する場合、Makeの価値がはっきりしてきます。

その意味でMakeは、AIツールというより「AI、アプリ、データを一つの業務フローにつなぐ自動化プラットフォーム」と考えるのが適切です。

📌 Makeはどんな人におすすめなのか

Makeは、単純な作業を一つ自動化したい個人ユーザーから、複数部署の業務をまとめて効率化したい企業まで幅広く利用できます。

特に、毎日同じデータ入力を繰り返している人、複数のクラウドサービスを使っている人、AIを実際の仕事に組み込みたい人には試す価値があります。

一方、単純な一つの作業だけを自動化したいのであれば、もっと簡単なサービスで十分な場合もあります。Makeは機能が豊富だからこそ、使い方を覚える時間も必要です。

まず無料プランで小さなScenarioを一つ作り、自分の業務でどこまで自動化できるかを確認する。この方法が、Makeを導入するうえでは最も分かりやすいでしょう。

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