Make vs Zapier：自動化ツールの勝者は？ (2026)

コード不要の自動化シーンが爆発的に広がり、誰でもコードを一行も書かずに強力なワークフローを構築できるようになりました。突然、すべてのアプリが互いに連携し、手動で繰り返し行うタスクにかかる時間を大幅に節約できるようになりました。これらのいわゆるサービスとしての統合プラットフォーム（iPaaS）の世界では、ZapierとMakeという2つの名前が常に浮かび上がります。

この投稿では、Make対Zapierの議論に深く入り込み、どのように機能するのか、どれほど強力なのか、どれだけ多くのアプリと接続できるのか、そしてそのコストについて比較します。しかし、より大きな疑問も投げかけます：アプリを接続するだけでは不十分な場合はどうなるのでしょうか？カスタマーサポートのような複雑な作業には、単なるデータプッシャー以上のものが必要です。少しの知性が必要です。

ワークフロー自動化とは？

ワークフロー自動化の本質は、ソフトウェアを連携させて自動でタスクを処理できるようにすることです。アプリに協力することを教えるようなもので、あなたが仲介役になる必要がなくなります。

最も簡単な理解方法は、古典的な「もしこれが起こったら、あれをする」という考え方です。例えば、「新しいリードが私のウェブサイトのフォームに記入したら、自動的にCRMに追加し、Slackで営業チームに通知する。」

どのビジネスにとっても、これはかなり大きなことです。膨大な時間を節約し、人為的なエラーを減らし、チームが実際に人間の頭脳を必要とすることに集中できるようにします。MakeとZapierは、これらのワークフローを構築するための最も人気のあるツールの2つですが、非常に異なる方法でそれを行います。

Make対Zapier: 直接対決の比較

両方のプラットフォームはアプリを接続しタスクを自動化することを目指していますが、そのデザイン、パワー、価格設定は異なる種類の人々が異なる種類の問題を解決することを目的としています。詳しく見ていきましょう。

Make対Zapier: ユーザーインターフェースと使いやすさ

Zapier: 自動化の初心者には、Zapierは非常に親しみやすく感じられます。シンプルなステップバイステップのプロセスを使用して自動化（「Zap」と呼ばれる）を作成します。基本的には一連のフォームに記入し、ドロップダウンメニューからオプションを選び、トリガーから最終アクションまで案内されます。シンプルなAからBへの接続に関しては、これ以上ないほど簡単です。

Make: Make（以前はIntegromatと呼ばれていました）は、視覚的なドラッグアンドドロップキャンバスで全く異なる方向に進みます。「シナリオ」と呼ばれる自動化を、フローチャートを描くように小さなモジュールを線でつなげて構築します。最初は少し圧倒されるかもしれませんが、複数のステップや分岐を持つワークフローを構築し始めると、すべてがどのように接続されているかをより明確に見ることができます。

結論: 完全な初心者にはZapierが簡単です。Makeは視覚的な思考をする人や、より複雑で多段階の自動化を構築することを知っている人にとっては優れています。

Make対Zapierアプリ統合: 幅広さ対深さ

Zapier: ここでZapierはその力を発揮します。 7,000以上のアプリ統合のライブラリを持ち、その最大の強みはその範囲の広さです。チームがニッチなソフトウェアを使用している場合、Zapierにはその統合がある可能性が高いです。これにより、広範で時には奇妙な技術スタックを持つチームにとっての頼りになる存在となります。

Make: Makeは約2,400のアプリの小さなライブラリを持っていますが、深さで補うことが多いです。サポートするアプリに対して、MakeはZapierよりも多くのトリガーとアクションを提供する傾向があります。アプリのAPIに深く入り込み、自動化ができることに対してより正確な制御を提供します。例えば、Makeはアプリ内での検索、作成、_更新_を可能にするかもしれませんが、Zapierは新しいものを作成するだけかもしれません。

結論: アプリの数ではZapierが勝ちます。Makeはサポートするアプリで実際に_できること_で勝つことが多いです。

Make対Zapier: ワークフローの複雑さとパワー

Zapier: Zapierは線形の、一つのことの後に次のことを行うタスクのために設計されています。条件付きロジックを追加するためのツール（「Paths」と呼ばれる）がありますが、少し硬直していると感じることがあり、単一のZapで100ステップに制限されています。シンプルな「これが起こったら、あれをする」自動化には最適ですが、より複雑なロジックが必要な場合は混乱することがあります。

Make: ここでMakeは本当に先を行きます。複雑さのために作られました。シナリオ内で無制限のステップを持つことができ、「Router」モジュールを使用して好きなだけ多くの分岐を作成できます。また、ステップが失敗した場合に何が起こるかを決定できる組み込みのエラーハンドリングもあります。さらに、リストのアイテムや生のJSONを扱うなど、ワークフロー内でデータを直接操作するためのツールもあります。単にアプリを接続するだけでなく、小さな運用システムを構築しています。

結論: 複雑で多岐にわたるワークフローで、直線的でないものを必要とする場合、Makeが明らかに勝者です。

Make対Zapierの価格モデル: タスク対オペレーション

ZapierとMakeの料金体系は大きな違いがあり、月々の請求に大きく影響を与える可能性があります。

• Zapierは「タスク」ごとに課金します。タスクは、単一のアクションステップで正常に処理された単一のデータ要素です。ワークフローを開始するトリガーはカウントされませんが、これは良い点です。欠点は、常に実行される自動化がある場合、コストがすぐに増加することです。
• Makeは「オペレーション」ごとに課金します。オペレーションは、シナリオ内のモジュールが実行されるたびにカウントされ、トリガーも含まれます。表面的には悪く聞こえるかもしれませんが、オペレーションごとのコストが非常に低いため、ほとんどの場合、特にスケール時にはより手頃な価格になります。

ここでの比較を簡単に見てみましょう:

サポートチームにおけるMake対Zapierの隠れた制限

さて、MakeとZapierはデータをAからBに移動するのに優れています。しかし、これらは汎用ツールです。移動しているデータを実際に理解していないため、カスタマーサポートのような特定の仕事には大きな盲点があります。

サポートチケットは単なるデータの塊ではありません。それは歴史、フラストレーション、特定の目標を持つ人間の会話です。汎用ツールはZendeskで新しいチケットを見てSlackにメッセージを投稿することはできますが、顧客が実際に何を求めているのかを_理解する_ことはできません。

チケットを読んで、ConfluenceやGoogle Docsのナレッジベースを検索して正しい答えを見つけ、チームからのように聞こえる役立つ返信を作成することはできません。ZapierやMakeでこの種のロジックを構築しようとするチームを見てきましたが、維持が難しく、常に壊れる脆弱なモンスターワークフローになってしまいます。ここで標準の自動化ツールは壁にぶつかります。ヘルプデスクを他のツールに接続するだけでなく、読んで理解し、行動できるAIが必要です。

Make対Zapierを超えて: 専門的なAIサポートエージェントが必要なとき

ここでeesel AIのようなツールが登場します。eesel AIは別の自動化プラットフォームではなく、サポートワークフローに直接プラグインするように設計された専門的なAIエージェントです。データを移動するだけでなく、会話を自動化するためにゼロから構築されています。

実際にどのように見えるかの違いは大きいです。

専門的なAIエージェントが全く異なる存在である理由はいくつかあります:

• 実際に知識から学ぶ: eesel AIは過去のチケット、ヘルプセンター、Confluenceの内部ドキュメントなど、会社のすべての知識に接続します。チームのベストアンサーから学び、一貫性のある正確な返信を提供します。汎用ツールはそれができません。手動で設定した厳格なルールに従うことしかできません。
• 数分でライブにできる: eeselのセットアップは迅速でセルフサービスのプロセスです。ヘルプデスクに接続し、ドキュメントを指示すれば準備完了です。ZapierやMakeでこの知性のほんの一部を構築しようとすると、数週間の痛みを伴う手動設定が必要です。
• 自信を持ってテストできる: これは大きなポイントです。eesel AIのシミュレーションモードを使用すると、実際の過去のチケットで顧客と対話する前にテストできます。解決できるチケットの数を明確に予測し、実際にどのように返信したかを正確に見ることができ、リスクなしで調整を行うことができます。標準の自動化ツールではこのような安全ネットを得ることはできません。

Make対Zapier: 自動化戦略の選択

では、どのツールを選ぶべきでしょうか？それはあなたが何をしようとしているかによります。

• Zapierを選ぶ場合は、ほぼすべてのアプリに接続するシンプルなものが欲しい場合です。多くの異なるツールで基本的な自動化を始めるのに最適です。
• Makeを選ぶ場合は、より強力で複雑なワークフローを構築する必要があり、スケールするにつれてはるかにコスト効率の良いツールが欲しい場合です。コアの運用プロセスを構築するのに適しています。

しかし、カスタマーや内部サポートを自動化することが目標である場合、どちらも本当に適したツールではありません。汎用ツールはアプリを接続するのに優れていますが、専門的なAIエージェントは会話を理解するために構築されています。データを移動することは昨日の問題です。今の本当の課題は、あなたの最高のサポートエージェントのように読む、推論し、応答するAIを構築することです。

それがどのように見えるかを見てみませんか？デモを予約するか、無料でeesel AIを試してみて、サポートのために構築されたAIエージェントがどのようにワークフローを変えることができるかを確認してください。