Make(旧Integromat)使い方ガイド|業務自動化の実践シナリオを徹底解説


この記事のポイント
- ✓Make(旧Integromat)の使い方を初心者向けに解説
- ✓具体的な自動化シナリオの作成手順まで
- ✓業務効率化に役立つ実践的な活用法を紹介します
業務自動化ツールとして「Zapier」の名前を挙げる人は多いですが、もう1つ知っておくべきツールがあります。Make(旧Integromat)です。
僕はフリーランスのWebエンジニアとして、クライアントの業務効率化を手がけています。Zapierも使いますが、複雑な条件分岐やデータ加工が必要な案件ではMakeを選びます。理由はシンプルで、Makeの方が柔軟で安いからです。
ただし、ZapierよりUIが複雑なので「触ってみたけどよくわからなかった」という声もよく聞きます。この記事では、Makeの基本的な使い方と、実践的な自動化シナリオを紹介します。
Makeとは
Makeは、チェコ発の業務自動化プラットフォーム。2022年にIntegromat(インテグロマット)からMakeにリブランドしました。
最大の特徴はビジュアルシナリオエディタ。自動化の流れをフローチャートのように視覚的に組み立てます。分岐、ループ、エラーハンドリングなど、プログラミングに近い制御が可能。
Zapierとの比較(おさらい)
| 項目 | Make | Zapier |
|---|---|---|
| 料金(有料プラン最安) | $10.59/月 | $29.99/月 |
| オペレーション数(最安プラン) | 10,000/月 | 750タスク/月 |
| 連携サービス数 | 1,800+ | 7,000+ |
| 操作の複雑さ | やや高い | 低い |
| 分岐・ループ | 対応 | 制限あり |
| データ加工 | 強い | 基本的 |
| HTTPリクエスト | 自由に送れる | 制限あり |
結論: シンプルな連携ならZapier、複雑な処理やコスパ重視ならMake。両方使える人が最強。
料金プラン
| プラン | 月額 | オペレーション/月 | シナリオ数 |
|---|---|---|---|
| Free | $0 | 1,000 | 2 |
| Core | $10.59 | 10,000 | 無制限 |
| Pro | $18.82 | 10,000 | 無制限 |
| Teams | $34.12 | 10,000 | 無制限 |
注目すべきは、Coreプランの月額$10.59で10,000オペレーションという価格設定。Zapierの最安プラン($29.99/月、750タスク)と比べると、約1/3の料金で約13倍の処理量です。
基本用語
| 用語 | 意味 |
|---|---|
| シナリオ | 1つの自動化ルール(Zapierの「Zap」に相当) |
| モジュール | 各サービスの個別処理(Zapierの「Step」に相当) |
| コネクション | サービスへの認証接続 |
| オペレーション | 1つのモジュールが1回実行される単位 |
| ルーター | 処理を分岐させるモジュール |
| イテレーター | 配列データを1つずつ処理するモジュール |
| アグリゲーター | 複数のデータを1つにまとめるモジュール |
はじめてのシナリオ作成
例: Googleフォーム → Slack通知 → スプレッドシート記録
Step 1: シナリオを新規作成
ダッシュボードから「Create a new scenario」をクリック。
Step 2: Triggerモジュールを追加
「Google Forms」を選択 → 「Watch Responses」を選択 → Googleアカウントを接続 → 対象のフォームを指定。
Step 3: Slackモジュールを追加
Google Formsモジュールの右側の「+」をクリック → 「Slack」を選択 → 「Create a Message」を選択 → チャンネルとメッセージ内容を設定。
メッセージ内容では、前のモジュールのデータを変数として埋め込めます:
新しい問い合わせがありました
名前: {{1.Name}}
メール: {{1.Email}}
内容: {{1.Message}}
Step 4: Google Sheetsモジュールを追加
同様に「Google Sheets」→「Add a Row」→ 対象のスプレッドシートとシートを指定 → 各列にフォームのデータをマッピング。
Step 5: スケジュール設定 → 有効化
シナリオの実行間隔を設定(15分ごと、即時など)し、「ON」に切り替えて有効化。
実践シナリオ集
シナリオ1: 見積もり依頼の自動処理
Typeform(見積もりフォーム)
↓
Router(分岐)
├── 条件A: 予算100万円以上 → Slack #大型案件 に通知 + Notion DBに追加
└── 条件B: 予算100万円未満 → Gmail で自動返信 + スプレッドシート記録
Makeのルーター機能を使えば、条件によって処理を分岐できます。Zapierだとこの分岐処理がProfessionalプラン以上でないと使えません。
シナリオ2: SNS投稿の自動化
Schedule(毎日9:00)
↓
Google Sheets(投稿予定のデータを取得)
↓
Router
├── Twitter/X に投稿
├── Facebook に投稿
└── Instagram に下書き保存
↓
Google Sheets(「投稿済み」ステータスに更新)
スプレッドシートで投稿カレンダーを管理し、毎日自動で各SNSに投稿する仕組み。
シナリオ3: 請求書の自動生成・送付
Schedule(毎月1日)
↓
Google Sheets(先月の稼働データを取得)
↓
Iterator(クライアントごとに分割)
↓
HTTP(請求書PDF生成API呼び出し)
↓
Gmail(請求書を添付してメール送信)
↓
Google Drive(PDFをバックアップ保存)
毎月の請求業務を完全自動化。稼働時間さえスプレッドシートに記録していれば、月初に請求書が自動で生成・送付されます。
シナリオ4: Webサイトの変更監視
Schedule(毎日チェック)
↓
HTTP(対象サイトのHTMLを取得)
↓
Tools(テキスト比較・差分検出)
↓
Filter(変更があった場合のみ続行)
↓
Slack通知
競合サイトの更新や、自社サービスの外部レビューサイトの変更を自動監視。
Makeの強み:HTTP/Webhookモジュール
Makeが真価を発揮するのは、HTTPモジュールを使った汎用的なAPI連携。対応サービスに専用モジュールがなくても、APIドキュメントがあれば何でも連携できます。
たとえば、@SOHOのお仕事ガイドで紹介されているRPA・業務自動化分野では、クライアント独自のシステムとの連携が求められることが多いです。MakeのHTTPモジュールなら、REST APIを持つサービスなら何でもつなげます。
Make活用のベストプラクティス
エラーハンドリングを設定する
各モジュールにエラーハンドラーを追加できます。「APIのレート制限に引っかかったら60秒待ってリトライ」「エラーが出たらSlackに通知」など。これがないと、シナリオが無言で失敗する。
データストアを活用する
Make内蔵の簡易データベース「Data Store」。外部サービスを使わずに、処理済みデータのフラグ管理や一時的なデータ保存ができます。
ブループリントの保存
作成したシナリオはJSON形式でエクスポートできます。クライアントに納品する際や、バックアップとして保存しておくと安心。
Make案件の相場
業務自動化の案件は、@SOHOでも増加傾向にあります。
| 案件タイプ | 単価目安 |
|---|---|
| 簡単な連携設定(2〜3モジュール) | 3〜8万円 |
| 中規模シナリオ(分岐・ループ含む) | 10〜30万円 |
| 業務全体の自動化設計 | 30〜80万円 |
| 月額保守・運用 | 3〜10万円/月 |
自動化ツールの設定代行は、開発と違って「作って終わり」ではなく、月額保守の契約に繋げやすいのが魅力。安定収入の柱になります。
学習リソース
公式ドキュメント
Make Academy(make.com/en/academy)で無料の学習コースが受けられます。英語ですが、動画ベースなので操作を見ながら学べます。
コミュニティ
Make Community(community.make.com)で質問や情報交換が可能。日本語の質問にも回答がつくことがあります。
YouTube
「Make automation tutorial」で検索すると、実践的なチュートリアル動画が豊富にあります。日本語チャンネルも徐々に増えてきました。
まとめ
Makeは、Zapierよりも複雑な自動化を、より安い料金で実現できるツールです。学習コストはZapierより高いですが、それだけ「できること」の幅が広い。
フリーランスとして自動化スキルを武器にするなら、ZapierとMakeの両方を使えるのが理想。まずはMakeの無料プランで、簡単なシナリオから始めてみてください。
@SOHOで自動化スキルを仕事にしよう
業務自動化の案件は@SOHOでも増加中。取引手数料0%なので、スキルに見合った報酬が100%受け取れます。

この記事を書いた人
榊原 隼人
フルスタックエンジニア・テックライター
SIerで8年間システム開発に携わった後、フリーランスエンジニアに転身。React/Next.js/Pythonを中心に開発案件をこなしながら、技術系の記事を執筆しています。
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