Make vs Zapier徹底比較プログラミング知識ゼロでAI連携するならどっち【2026年最新】

最終更新：2026年4月 | 執筆：りょうた（現役サラリーマンブロガー）

1. はじめに｜自動化ツール選びで迷うあなたへ
2. MakeとZapierとは｜自動化ツールの基本概念
3. MakeとZapierの料金プラン徹底比較【2026年最新】
4. 初心者の使いやすさ比較｜UI・学習コストで選ぶ
5. AI連携機能の比較｜ChatGPT・Claude・Gemini対応
6. 対応アプリ数と連携の幅｜使えるツールで選ぶ
7. MakeとZapierのビジネス活用事例【2026年最新】
8. MakeとZapierのメリット・デメリット総まとめ
9. 目的別の選び方｜あなたに合う自動化ツールはどっち
10. まとめ｜Make vs Zapierの結論
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11. 注意書き｜情報の時点性と免責事項

1. はじめに｜自動化ツール選びで迷うあなたへ

「ChatGPTとGmailをつないで自動返信したい」「Xの投稿を自動でNotionに保存したい」——そんな夢のような仕組みを、プログラミング知識ゼロで実現できるのが、いま大注目の自動化ツール「Make」と「Zapier」です。でも、実際に検索してみると情報が錯綜していて、こんな悩みを持つ方が多いのではないでしょうか。

💡 こんな悩み、ありませんか？

MakeとZapier、どっちを選べばいいか分からない（料金体系が全然違って混乱する）
AI連携（ChatGPTやClaude）を組み込みたいけど、初心者でも本当に使えるのか不安
月額料金を安く抑えたいけど、「安物買いの銭失い」になるのが怖い

この記事を読めば、以下のメリットが得られます。

✅ MakeとZapierの2026年最新の料金プランを正しく理解できる
✅ AI連携（ChatGPT・Claude・Gemini）の実装しやすさが分かる
✅ 初心者がつまずかないツール選びの判断基準が手に入る
✅ 目的別（副業・業務効率化・AIエージェント構築）のおすすめが分かる

筆者は会社員としてノーコード自動化を約2年運用してきた中で、両ツールを実際に契約・比較してきました。本記事は2026年4月時点の公式情報と実体験に基づき、中立的な視点で徹底解説します。読み終えたときには「もう迷わない！」と思っていただけるはずです。

2. MakeとZapierとは｜自動化ツールの基本概念

まずは「そもそも自動化ツールって何？」という基本から、初心者向けにやさしく押さえましょう。

2-1. MakeとZapierの共通点｜iPaaSとは

MakeとZapierはどちらもiPaaS（アイパース／Integration Platform as a Service）と呼ばれるクラウド型の自動化プラットフォームです。クラウド上でアプリとアプリをつなぎ、「A（トリガー）が起きたら、B（アクション）をする」というルールを作るだけで、面倒な反復作業を自動化できます。

✅ 実践のヒント：「iPaaS」は専門用語ですが、「アプリとアプリを糸でつなぐミシンのようなもの」とイメージすればOKです。どちらのツールも、この”糸の通し方”が違うだけで、目的は同じです。

2-2. Zapierの特徴｜世界シェアNo.1の老舗

Zapier（ザピアー）は2011年に米国でリリースされた自動化ツールの先駆者で、現在は9,000以上のアプリと連携可能な世界最大級のプラットフォームに成長しています。UIはシンプルで、「If（もし〜）⇒ Then（〜する）」を上から順に並べるだけ。エンジニアでなくても、最初のワークフロー（Zapier用語で「Zap」）は10分で作れます。詳しくはこちら（Zapier公式）。

2-3. Makeの特徴｜ビジュアル重視の後発の刺客

Make（メイク、旧Integromat）はチェコ発のツールで、2022年にリブランドされた比較的新しいサービスです。最大の特徴は“フローチャート型”のビジュアルエディタ。モジュール（円や六角形のアイコン）を線でつなぐので、複雑な分岐やループも直感的に設計できます。詳しくはこちら（Make公式）。

Zapier：縦スクロール型、上から下に流れるシンプル設計
Make：キャンバス型、ノードを自由に配置できる視覚設計

それでは、両者を料金面から比較していきましょう。

3. MakeとZapierの料金プラン徹底比較【2026年最新】

自動化ツール選びで最も後悔しやすいのが「料金体系の勘違い」です。一見するとMakeが圧倒的に安く見えますが、仕組みを知らないと想定外の出費につながります。

3-1. Zapierの料金プラン（タスク課金制）

Zapierは「タスク（完了したアクション）」を単位に課金されます。2026年4月時点の主要プランはこちらです（Zapier公式価格）。

プラン	月額（年払い）	タスク/月	主な特徴
Free	$0	100	シングルステップのみ
Professional	$19.99	750	マルチステップ、Webhook対応
Team	$69	2,000	共有ワークスペース、権限管理
Enterprise	要見積	カスタム	SSO、SLA、監査ログ

3-2. Makeの料金プラン（クレジット課金制）

Makeは「オペレーション（クレジット）」を単位に課金されます。ここが曲者で、トリガー・フィルタ・ルーター・アクションすべてが1クレジットずつ消費されます。

プラン	月額（年払い）	クレジット/月	主な特徴
Free	$0	1,000	2シナリオまで、15分間隔
Core	$9〜$10.59	10,000	無制限シナリオ、Webhook
Pro	$16〜$18.82	10,000〜	優先実行、カスタム変数
Teams	$29〜$34.12	10,000〜	チーム権限、共有テンプレ
Enterprise	要見積	カスタム	SSO、監査、高セキュリティ

3-3. 「タスク」と「クレジット」の決定的な違い

⚠️ 初心者が陥る落とし穴： Makeは「1,000クレジット ≠ 1,000タスク」です。3ステップのワークフローを1回実行すると3クレジット消費するため、Zapierの「1タスク」とは消費速度が異なります。

観点	Zapier	Make
フィルタ・整形	♾️ 無料	💸 クレジット消費
空振りのトリガーチェック	♾️ 無料	💸 クレジット消費
エラー時のステップ	♾️ 無料	💸 クレジット消費
テスト実行	♾️ 無料	💸 クレジット消費
完了したアクション	💸 タスク消費	💸 クレジット消費

つまり、Zapierは「結果に対してのみ」課金、Makeは「過程すべて」に課金されます（出典：Zapier公式ブログ）。ただし、単価自体はMakeが圧倒的に安いため、シンプルなワークフローならMakeが圧勝、複雑で頻繁に走るならZapierのほうが予測可能という住み分けになります。

次章では、実際の使い心地（UI）を比較してみましょう。

4. 初心者の使いやすさ比較｜UI・学習コストで選ぶ

どんなに機能が豊富でも、操作が難しければ続きません。ここでは「プログラミング知識ゼロの人が2週間触った」という前提で、両ツールの学習ハードルを比較します。

4-1. ZapierのUI｜縦スクロール型の親しみやすさ

Zapierは“階段を上から降りるようなUI”が特徴。「トリガー（きっかけ）」→「フィルタ」→「アクション」と上から下へ順番に設定していくので、日本語のマニュアルがなくても感覚的に作れるのが強みです。

✨ AIビルダー：自然文で「Gmailに来たPDFをNotionに保存」と入力するだけでZapの雛形を自動生成
✨ Zapier Tables / Forms / Chatbots：データベース・フォーム・チャットボットが全プラン標準装備
✨ 豊富なテンプレートギャラリーで、他人の成功パターンをコピペできる

4-2. MakeのUI｜ノード型キャンバスの自由度

Makeは“マインドマップを描くようなUI”。キャンバスに円形・六角形のモジュールを配置し、線でつないでいきます。ループ処理や条件分岐（ルーター）が一画面で把握できるので、複雑なワークフローも美しく設計できます。

💡 ポイント：Makeの自由度は魅力ですが、その分「どこから手をつけるか」で迷いやすいのも事実。初心者は公式テンプレートから始めるのがおすすめです。

4-3. 学習時間の目安と日本語対応

観点	Zapier	Make
初めてのワークフロー作成	約10〜30分	約30〜60分
UI言語	英語中心（一部日本語）	英語のみ
公式テンプレート数	数万件	数千件
日本語解説記事の多さ	★★★★★	★★★☆☆
コミュニティ活発度	★★★★★	★★★★☆

結論として、完全な初心者なら「Zapier」の方が挫折しにくいのは間違いありません。ただし、Makeも2026年のアップデートでAIエージェントの設定時間が70%短縮されており（出典：GrowwStacks）、学習コストの差は縮まりつつあります。

では、肝心のAI連携機能はどうでしょうか？次章で深掘りします。

5. AI連携機能の比較｜ChatGPT・Claude・Gemini対応

2026年現在、自動化ツールの価値は「AI連携をどれだけラクに組めるか」で決まると言っても過言ではありません。両者のAIエージェント機能を詳しく見ていきましょう。

5-1. ZapierのAI連携｜AI Agent機能が強み

Zapierは2025年からAIエージェント機能を強化しており、2026年にはOpenAI GPT-5.4 mini / nanoや、Responses API（ChatGPTの最新API）にもネイティブ対応しました（出典：Zapier公式）。

🤖 Zapier AI Agents：ゴールを自然文で伝えるだけで、適切なZapを自動組み立て
🤖 Chatbotビルダー：ナレッジベースを接続すれば、社内FAQボットが数分で完成
🤖 AIタスクは通常タスクと同一料金で、追加課金なし

5-2. MakeのAI連携｜2026年に六角形モジュールで刷新

Makeは2026年に次世代AIエージェントをリリースし、従来バラバラだったLLM・メモリ・ツール・ナレッジを1つの六角形モジュールに統合しました（出典：Make公式）。

🤖 対応LLM：GPT-5.2、Claude Opus 4.6、Gemini 3 Proなどマルチモデル
🤖 内蔵ナレッジベース：PDF・Word・CSV・Markdown・JSONを直接アップロード（最大20MB／最大20ファイル）
🤖 シナリオ内テスト（Chat with Agent）：デプロイ前に動作確認が可能
🤖 セットアップ時間が従来の2〜3時間から30〜45分へ短縮（公式発表）

5-3. AI連携の使い分け早見表

用途	向いているツール	理由
簡単なChatGPT連携（要約・翻訳）	Zapier	テンプレ豊富、10分で完成
RAG（社内文書検索）AIボット	Make	内蔵ナレッジベースが強力
マルチLLMの切り替え運用	Make	Claude・Geminiも1画面で
AIチャットボット公開	Zapier	Zapier Chatbotsが標準装備
業務の複雑な分岐＋AI判断	Make	ルーター＋AIで柔軟な設計

✅ 実践のヒント： AI連携で「最初の一歩」を踏み出すなら Zapier × ChatGPTテンプレートが最短ルート。本格的なAIエージェントを作りたくなったらMakeに移行する、という二段階戦略もアリです。

実際の操作感をつかみたい方は、以下の動画が参考になります。

6. 対応アプリ数と連携の幅｜使えるツールで選ぶ

自動化ツールは「あなたが使っているアプリと連携できるか」が最重要。この章では対応アプリ数と、国内ユーザーが気にする日本製ツールとの連携を見ていきます。

6-1. 対応アプリ数の比較｜Zapierが圧倒

項目	Zapier	Make
対応アプリ数	9,000以上	約3,000
日本製SaaS（kintone、freee等）	ほぼ対応	主要なもののみ
ニッチなSaaS	カバー率高い	未対応も多い
HTTP / Webhook	対応（中級者向け）	対応（標準）

数字だけ見るとZapierが3倍のリードですが、MakeはHTTPモジュール（REST API呼び出し）が標準搭載で使いやすく、カタログにないアプリでもAPIさえあれば連携可能です。

6-2. ビジネスツール別のおすすめ

Google Workspace、Slack、Notion系の人：どちらもOK、初心者はZapier
kintone、freee、マネーフォワードなど国内SaaS：Zapierが安心
WooCommerce、Shopify、Stripe系ECの人：どちらも対応、ボリューム次第でMakeが経済的
マーケター（SNS・広告・MAツール）：Zapierの方がテンプレ豊富

6-3. 連携が無いとき、どうする？

⚠️ 注意： 「自分が使っているアプリが対応しているか？」は、必ず無料プランで実機確認してから課金してください。似た名前のアプリが多く、”有料版アプリ限定連携”のケースもあります。

次章では、実際に2026年にユーザーが作っている活用事例を紹介します。

7. MakeとZapierのビジネス活用事例【2026年最新】

理論だけではイメージが湧かないと思うので、2026年に実際に運用されている事例をシナリオ別に紹介します。

7-1. 副業・個人ブロガー向け事例

📝 Xの投稿をChatGPTで要約→Notionに保存（Make推奨・低コスト）
📝 Gmail自動仕分け→ClaudeでAI返信下書き作成（Zapier推奨・簡単）
📝 WordPress投稿→SNS全自動拡散（どちらでも可）

7-2. 中小企業・業務効率化の事例

🏢 問い合わせフォーム→ChatGPTで一次分類→担当者にSlack通知
🏢 会議の録音→Whisperで文字起こし→Claudeで議事録化→Notion保存
🏢 請求書PDF→AIでデータ抽出→スプレッドシートに自動入力

7-3. AIエージェント構築事例（上級者向け）

Makeの六角形AIエージェント機能を使えば、以下のような“自律的に動くBot”も可能です。

🤖 顧客からの質問に対して、ナレッジベースを検索→回答生成→必要なら人間にエスカレーション
🤖 EC商品レビューを定期取得→感情分析→否定的レビューはCS担当に即時通知
🤖 社内FAQの回答BotをSlack上で24時間稼働

💡 ポイント：「人間でもできるけど手が足りない、繰り返しの判断業務」こそ自動化の黄金ターゲット。まずは月10時間以上消費している作業を洗い出してみましょう。

8. MakeとZapierのメリット・デメリット総まとめ

ここまでの内容を、分かりやすくメリット・デメリット形式で整理します。

8-1. Zapierのメリット・デメリット

メリット	デメリット
9,000以上の豊富なアプリ連携	料金がMakeより高め
初心者に優しいシンプルUI	複雑な分岐は設計しづらい
Forms・Tables・Chatbots標準搭載	ループ処理が苦手
日本語解説コンテンツが豊富	UI日本語化は部分的
料金予測がしやすい（タスクのみ課金）	無料プランが100タスクと厳しい

8-2. Makeのメリット・デメリット

メリット	デメリット
コスパ抜群（1クレジット単価が安い）	クレジット消費の概念が直感的でない
ビジュアルフロー型で複雑な処理に強い	学習コストがZapierより高い
最新AIエージェント機能が充実	連携アプリ数が約3,000で少なめ
無料プラン1,000クレジットは太っ腹	日本語リソースが限定的
HTTPモジュールでAPI連携自在	エラーもクレジットを消費する

8-3. 初心者が最も後悔しやすいポイント

⚠️ 注意： 多くの初心者が「Makeの方が安いから」と乗り換えて、結局ワークフロー設計で挫折します。逆に「Zapierなら簡単」と長く使い続けて、月額$73.50（Professional相当）まで膨らむケースも。
→ 選ぶ基準は値段ではなく「自分の工数耐性」です。

9. 目的別の選び方｜あなたに合う自動化ツールはどっち

最後に、読者の状況別に「具体的にどちらを選ぶべきか」を示します。

9-1. Zapierを選ぶべき人

✅ プログラミングが全く分からない完全初心者
✅ 連携したいアプリがマイナー or 日本のSaaS
✅ チャットボットやフォーム機能もまとめて欲しい
✅ 月額予算が読めるほうがストレスが少ない
✅ まず1週間で”動くもの”を作って自信を得たい

9-2. Makeを選ぶべき人

✅ とにかくコストを抑えてボリュームを処理したい
✅ 複雑な分岐・ループ・データ加工を設計したい
✅ AIエージェントを本格的に構築したい
✅ APIの概念に抵抗がない（HTTPモジュール使える）
✅ 将来的にフリーランス／外注受注も視野

9-3. 両方併用という上級の選択肢

実は、「Zapierで窓口（UI・Chatbot）を作り、Makeでバックエンド処理する」というハイブリッド構成も人気です。Webhookでつなげば両者は共存できるので、目的に応じた使い分けが最強戦略と言えます。

10. まとめ｜Make vs Zapierの結論

長文をお読みいただきありがとうございました！本記事の要点を、持ち帰りポイントとして整理します。

🎯 Zapierはタスク課金で予測可能、Makeはクレジット課金で単価が安い
🎯 連携アプリ数はZapier 9,000超 vs Make 約3,000とZapierが圧倒
🎯 UIの使いやすさはZapier ＞ Make、完全初心者はZapier一択
🎯 AI連携機能は2026年時点で両者ほぼ同等、Makeの六角形エージェントはRAG用途で強力
🎯 料金重視で複雑な設計に挑戦したいならMake、簡単で安定運用したいならZapier
🎯 どちらも無料プランがあるので、課金前に必ず実機で試すのが鉄則
🎯 プロは用途別に両方併用してコストと柔軟性のベストバランスを取っている

今日から始められる一歩：まずは両方の無料アカウントを作り、「Gmailで受信したメールをNotionに保存する」などのシンプルな同じワークフローを両者で組んでみてください。30分触れば、自分がどちらのUIに馴染むか必ず分かります。その直感こそが、あなたにとっての正解です。

プログラミング不要で、AIと業務ツールが自動でつながる世界は、もう目の前にあります。この記事がその第一歩を踏み出す助けになれば、筆者としてこれ以上の喜びはありません。

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11. 注意書き｜情報の時点性と免責事項

⚠️ 免責事項：

本記事の情報は2026年4月時点の公式情報・実体験に基づいています。
料金プラン・機能・対応アプリ数は、ツール側の仕様変更により予告なく変動する可能性があります。契約前に必ずZapier公式・Make公式の最新情報をご確認ください。
記事内のAIモデル名（GPT-5.4、Claude Opus 4.6等）は2026年4月時点の提供状況に基づきますが、各LLMベンダーのアップデートに伴い名称や利用条件が変わることがあります。
本記事は情報提供を目的としており、導入判断・投資判断・法的判断は、読者ご自身の責任でお願いいたします。業務に深く関わる自動化は、必要に応じて情報システム部門や専門家にご相談ください。