Make 基礎攻略

視覚的なフローチャートでアプリ連携・業務自動化を構築できる、ノーコード自動化プラットフォーム

01ツール概要

得意なこと

視覚的なドラッグ＆ドロップでのワークフロー構築
1,800以上のアプリ連携
複雑な条件分岐・ループ処理
データの変換・加工・フィルタリング
AIモジュールとの連携（OpenAI・Claude等）
Webhookによるリアルタイム連携

苦手なこと

プログラミング知識ゼロでの高度なデータ処理
日本語サポートの充実度
エラー発生時の原因特定の難しさ（初学者）
超大量データのバッチ処理

02向いている人・用途

エンジニア・オペレーター

Zapierよりもっと柔軟に複雑なワークフローを組みたい

マーケター・営業

複数アプリのデータを加工・変換しながら連携させたい

開発者

Webhookを使ってリアルタイムでデータを受け取り処理したい

ビジネスパーソン

繰り返し業務（データ収集・転記・通知・レポート生成）を完全自動化したい

スタートアップ・中小企業

コストを抑えながらZapier以上の自動化を実現したい

03料金・プランの考え方

プラン	月額料金	オペレーション数	特徴
Free	無料	1,000 / 月	2つのアクティブシナリオ・基本機能
Core	$10.59 / 月	10,000 / 月	無制限シナリオ・全コアアプリ
Pro	$18.82 / 月	40,000 / 月	カスタム変数・全機能
Teams	$34.12 / 月〜	40,000 / 月	チーム管理・共有

※オペレーション：シナリオ内でモジュールが1回実行されるごとに1カウント（Zapierのタスクに相当）
※Zapierと比較して同等機能がより低コストで利用可能

04始め方（最短手順）

アカウント作成

make.com にアクセスしてGoogleアカウントでサインアップ
シナリオ作成

「Create a new scenario」をクリックして新しいワークフローを作成
モジュール追加

「+」ボタンでトリガーモジュール（例：Googleフォーム）を追加
テスト実行

アクションモジュール（例：Slack通知）を追加して「Run once」でテスト実行

Make を始める

05基本操作（機能マップ）

シナリオ

トリガー＋複数モジュールで構成する自動化ワークフローの単位

モジュール

各アプリの機能（受信・送信・検索・作成・更新など）を担うブロック

トリガー

シナリオを起動するきっかけ（Webhook受信・スケジュール・ファイル追加など）

Router

1つのフローを複数の条件分岐に分ける

Iterator / Aggregator

配列データを1件ずつ処理、または複数データをまとめる

データストア

Makeの内部DB。シナリオ間でデータを保持・参照できる

06"型"で覚えるシナリオテンプレ

パターン1（基本型）

[トリガーモジュール：きっかけとなるアプリ・イベント]
　↓
[フィルター（任意）：条件を満たす場合のみ次へ進む]
　↓
[変換モジュール（任意）：データを加工・整形]
　↓
[アクションモジュール1：最初の処理]
　↓
[アクションモジュール2：次の処理]

【例】
Googleフォームに新しい回答が届いたら
　↓
フィルター：「お問い合わせ種別」が「資料請求」の場合のみ
　↓
Text Parser：回答内容を整形・要約テキストを生成
　↓
Slack：営業チャンネルに通知を送る
　↓
Google Sheets：スプレッドシートに行を追加して記録

パターン2（Webhook＋AI処理型）

Webhookモジュール：外部からデータを受け取る
　↓
OpenAI（ChatGPT）モジュール：受け取ったデータをAIで処理
　プロンプト：「[AIへの指示：分類・要約・生成など]」
　↓
Router：AI出力結果に応じて処理を分岐
　↓
各アクション：[分岐ごとの処理]

【例】
Webhook：問い合わせフォームからデータを受け取る
　↓
OpenAI：「問い合わせ内容を『クレーム / 質問 / 要望 / その他』に分類し、日本語で3行に要約してください」
　↓
Router：分類結果に応じて担当チャンネルに振り分け
　↓
Slack：各担当者・チャンネルに要約付きで通知

07ベストプラクティス

1. テスト実行の徹底

良い例

シナリオを「Run once」でテスト実行し、各モジュールの入出力データをバブル表示で確認してから本番スケジュールを設定する

悪い例

テストなしでシナリオを有効化して意図しないデータが大量送信される

2. オペレーションの節約

良い例

Routerで条件分岐を使い、必要なデータのみ後続のモジュールに渡してオペレーション消費を最小化する

悪い例

フィルターなしで全データを全モジュールに流してオペレーション上限に達する

3. エラーハンドリング

良い例

エラーハンドラーモジュールを設置して、失敗時にSlack通知・メール通知が届くようにしておく

悪い例

エラーが起きてもシナリオが静かに止まっていて、気づかないまま業務が止まる

08注意点（リスクと対策）

オペレーション上限：月間オペレーション数を超えるとシナリオが停止する。使用量をダッシュボードで定期確認する
データのマッピングミス：モジュール間のデータ変数のマッピングが間違っていると意図しないデータが送信される。テスト実行で必ず確認する
個人情報：メール本文・フォーム回答などの個人情報を扱うシナリオは、社内規程・GDPRへの対応を確認する
Webhook URLの管理：Make発行のWebhook URLが外部に漏れると不正アクセスを受ける可能性がある。URLは厳重に管理する
アプリのAPI変更：連携先アプリの仕様変更でモジュールが突然エラーになることがある。定期的に動作確認を行う

09よくある失敗と解決

1. 過去データの大量処理

Before：シナリオを有効化したら過去データが全件処理されて大量のSlack通知が届いた

After：初回実行時は「Where to start」設定で「From now on」を選択し、新規データのみを処理するよう設定してから有効化する

2. データ不足での停止

Before：モジュール間のデータが空になってシナリオが止まる

After：前のモジュールの出力データをクリックしてマッピングを確認する。データが存在しない場合のデフォルト値をText Parserやフィルターで設定する

3. 構築時の混乱

Before：複雑なシナリオを一気に構築しようとして途中でわからなくなる

After：最小構成（トリガー→1アクション）から始めてテストし、1モジュールずつ追加しながら段階的に構築する

10活用例（業務サンプル）

問い合わせ対応自動化

フォーム受信→手動でSlack通知・スプレッドシート記入
→ MakeでAI要約＋自動分類＋通知＋記録を一括自動化

定期レポート生成

毎週手動でデータ集計・メール送信
→ スケジュールトリガーでGoogle Sheetsのデータを集計してメール配信を自動化

SNS投稿自動化

投稿内容を毎回手動で各SNSにコピペ
→ Googleスプレッドシートに書くだけでX・Instagram・LinkedInに自動投稿

ECサイト在庫管理

在庫切れを手動で確認してメール通知
→ 在庫数が一定以下になったら自動でSlack通知＋発注メールを送信