Make(旧Integromat)とは?ノーコードで業務自動化を実現する最強ツール【2025年最新】
Make(旧Integromat)の概要
Make(旧Integromat)は、プログラミング知識がなくても、様々なWebアプリケーションを簡単に連携させて業務の自動化を実現できるノーコードツールです。2022年にIntegromatからMakeにブランド名を変更し、現在では50万人以上のユーザーに利用されています。
Makeの最大の特徴は、コーディング不要で複雑な業務フローを構築できることです。ドラッグ&ドロップの直感的な操作で、様々なサービス間のデータ連携や自動化プロセスを作成できます。
Makeの主要機能とメリット
ノーコードでの自動化
Makeは「ノーコード」と呼ばれるプログラミングの知識がなくても、まるでパズルのピースをつなげるように、業務フローを組み立てられることが特徴です。用意されているパーツをつなぎ合わせるだけの簡単操作で、自動化やデータのやり取りが可能です。
視覚的なフロービルダー
Makeの主な特徴は、視覚的なフロービルダーというインターフェースを提供していることです。これはブロックをつなげるようにシナリオを作成する仕組みで直感的です。複雑なプロセスでも、視覚的に「どの順番で何をすればいいか」がすぐにわかるため、プログラミングの経験がない初心者でも迷うことなく操作できます。
豊富なアプリ連携
Makeは約1500のアプリやサービスとの連携が可能です。主要な連携サービスには以下があります:
- コミュニケーション:Slack、Microsoft Teams、Gmail
- クラウドストレージ:Google Drive、Dropbox、OneDrive
- スプレッドシート:Google Sheets、Excel
- CRM・営業:Salesforce、HubSpot
- SNS:Twitter、Facebook、Instagram、LINE
- AI・生成AI:ChatGPT、Claude、OpenAI
- プロジェクト管理:Notion、Trello、Asana
今人気のサービス「OpenAI」(ChatGPT)にも完全対応で、簡単にChatGPTを連携させられます。さらにLINEもネイティブで対応しているため、日本人向けのサービスも簡単に作成可能です。
Makeの料金プラン(2025年最新)
無料プラン(Free)
料金: 0円 主な特徴:
- 月間1,000オペレーション
- アクティブシナリオ数:2個
- データ転送量制限あり
- 基本的な機能を無料で利用可能
無料プランでは、月1,000回までのオペレーションや2つのアクティブシナリオが利用可能です。小規模な自動化であれば十分対応できますが、シナリオの数に制限があります。
Coreプラン
料金: 月額約$10.59(年払いで約$9/月) 主な特徴:
- 月間10,000オペレーション
- アクティブシナリオ数:無制限
- より多くのデータ転送量
- 条件分岐などの高度な機能
Proプラン
料金: 月額約$18.82(年払いで約$16/月) 主な特徴:
- 月間40,000オペレーション
- より高速な処理
- 優先サポート
- より高度な統合機能
Teamsプラン
料金: 月額約$28.95(年払いで約$29/月) 主な特徴:
- 月間80,000オペレーション
- チーム管理機能
- 共有環境での協業
- より高度な権限管理
自動化ツール好きの個人ユーザーの感想として、月1,600円程度でこれだけ遊べるのは非常にコストパフォーマンスが良いと評価されています。使い方によっては無料版でも問題ないが、Coreプラン以上の有料版がおすすめとされています。
Makeでできる自動化の具体例
メールの自動処理
- 特定のキーワードを含むGmailのメールが届いたら、Slackに通知+Google Sheetsに内容を保存
- 顧客からのメールを自動でCRMシステムに登録
- メールの添付ファイルを自動でクラウドストレージに保存
SNS連携
- Instagramで画像を投稿したら、その情報をスプレッドシートに記録
- TwitterとFacebookへの同時投稿
- SNS上の言及を監視してSlackに通知
ChatGPTとの連携活用
makeの特に注目すべき機能として、ChatGPTなどのAIとの連携があります:
- 定のキーワードを自動的にAIに送り、結果を他のツールに反映
- お客様からの問い合わせを自動でChatGPTに送信し、回答を作成
- 音声データをテキスト化してChatGPTで要約を作成
業務効率化
freeeを使っている企業では、Makeを利用することで勤怠管理を自動化することができます。例えば、SlackやGPSを使って、従業員が出勤・退勤の際に自動的に勤怠データを記録することが可能です。
Makeの始め方(初心者向け)
アカウント作成
- Make公式サイト(https://www.make.com/)にアクセス
- 「Sign up for FREE」をクリック
- メールアドレス、Google、Facebook、GitHubアカウントで登録可能
- 居住地域(EU/US)を選択(日本からはUSが推奨)
基本的な使い方の流れ
- シナリオ作成:「Create a new scenario」から新規作成
- アプリ選択:連携したいサービスを選択
- トリガー設定:自動化の開始条件を設定
- アクション設定:実行したい処理を設定
- テスト実行:設定が正しく動作するかテスト
- 本番稼働:問題なければシナリオを有効化
英語への対応
makeは海外製のアプリであるため管理画面や登録画面などがすべて英語表記ですが、操作自体はアイコンやビジュアルで直感的に理解できるため、英語が苦手な方でも使えます。ただし、makeでは日本語化することでボタンが反応しなくなるなどシステムに悪影響がでるため、ブラウザの翻訳機能は使用しないことが推奨されています。
他のノーコードツールとの比較
Make vs Zapier
- サービス数:Zapierが2000以上でMakeを上回る
- 操作性:Makeの方が視覚的で分かりやすい
- 料金:Makeの方がコストパフォーマンスが良い
- 複雑な条件分岐:Makeの方が得意
Make vs n8n
- オープンソース:n8nはオープンソースで自由度が高い
- 使いやすさ:Makeの方が初心者向け
- サポート:Makeの方が充実したサポート体制
ノーコード vs ローコード
ノーコード(No-Code):
- 文字通り「コードを書かない」開発手法
- Makeはこのノーコードツールの代表格
- プログラミング未経験者でも使える
- 素早く導入したい場合に最適
ローコード(Low-Code):
- 最小限のコーディングで開発できる手法
- より柔軟なカスタマイズが可能
- ある程度の技術知識が必要
実際の活用事例とユーザーの声
成功事例
- 勤怠管理の自動化:SlackとGPSを連動した出退勤記録
- 顧客対応の効率化:問い合わせメールの自動分類と通知
- 売上データの自動集計:複数の販売チャネルからのデータ統合
- SNSマーケティングの自動化:複数プラットフォームへの同時投稿
ユーザーの評価
実際のユーザーからは以下のような評価が寄せられています:
- 「webhookで取得したデータをGoogle Calendarに自動登録するシナリオを使用している。直接Google Apps Scriptで登録する方法もあったが、makeを使った方がはるかに簡単だった」
- 「MakeってSaaS連携のサービスめっちゃいいな。ノーコードで色々できるから非エンジニア組織にこそガンガン使い倒して欲しい」
- 「GPTを入れたLINE botが1時間もかからずできた。非エンジニアもAPIエコノミーに参加できる」
Makeのメリット・デメリット
メリット
プログラミング不要 コーディング知識がなくても複雑な自動化を実現
直感的な操作 視覚的なフロービルダーで誰でも理解しやすい
豊富な連携先 約1500のアプリやサービスとの連携が可能
コストパフォーマンス 無料プランでも基本機能が利用でき、有料プランも比較的安価
複雑な処理にも対応 条件分岐やループ処理など、高度な自動化も可能
ChatGPTとの連携 AI機能を簡単に自動化フローに組み込める
デメリット
言語の壁 管理画面が英語のみで、翻訳機能が使えない
連携先の制限 対応していないサービスもある
無料プランの制限 オペレーション数やシナリオ数に制限
学習コスト 高度な機能を使いこなすには時間が必要
まとめ
Make(旧Integromat)は、ノーコードで業務自動化を実現する強力なツールです。プログラミング知識がなくても、視覚的な操作で複雑な業務フローを構築できる点が最大の魅力です。
Makeがおすすめな人:
- プログラミングスキルがないが自動化を実現したい人
- 手作業の業務を効率化したい個人・企業
- ChatGPTなどのAI機能を業務に組み込みたい人
- コストを抑えて自動化ツールを導入したい人
- 複雑な条件分岐を含む自動化が必要な人
プラン選びのポイント:
- 無料プラン:お試し利用、月に数回程度の自動化
- Coreプラン:本格的な業務自動化を始めたい個人・小規模チーム
- Proプラン以上:大量の処理や高速化が必要な企業利用
まずは無料プランで基本的な自動化を体験し、必要に応じて有料プランへアップグレードすることをおすすめします。Makeの力で、手作業の業務を自動化し、より重要な仕事に集中できる環境を構築してみてください。
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