Makeとは、AIとオートメーションを組み合わせて業務を自動化する「視覚的なノーコードツール」です。
データ連携や通知、レポート作成などの作業を自動化でき、越境ECやマーケティング業務の効率化に高い効果を発揮します。
この記事では、Makeの基本概念からAI連携の仕組み、導入方法までを初心者でも理解できる形で解説します。
読了後には、ツール選定の判断基準と導入後の活用ポイントが明確になるでしょう。
Makeとは？基本概念と歴史をわかりやすく解説
Makeは業務の自動化を視覚的に構築できるプラットフォーム
Make（旧Integromat）は、複数のアプリを接続してデータの送受信や処理を自動化するツールです。操作はドラッグ＆ドロップで完結するため、プログラミング知識がなくても実用的な自動化フローを構築できます。
旧ツール名「Integromat」からの進化
2022年にブランドを「Make」へ刷新。ユーザーインターフェースとAPI連携機能が大幅に強化され、多数の外部サービスやAIモデルとの接続が容易になりました。
なぜ今、Makeが注目されているのか
AIが主流となる今、求められるのは単なる作業効率化ではなく「データに基づく判断の自動化」です。MakeはChatGPTやGeminiなど生成AIとの連携で、多言語対応や即時応答といった高度な処理を実現できる点が評価されています。
AIとオートメーションの関係｜Makeが担う役割
AIとオートメーションの違いと補完関係
AI（人工知能）は分析や判断を得意とし、オートメーションは定型処理の実行を担います。Makeはこの間をつなぎ、AIの出力を自動処理へ橋渡しする役割を果たします。
MakeでAIを組み込むとできること
例えば、AIが作成した要約をSlackに自動送信したり、画像認識AIで検品結果を管理システムへ登録するなど、AIと自動処理を統合した全体最適が可能です。
ChatGPTやClaudeとの連携例
問い合わせメールをMakeが受信し、ChatGPT APIで自動応答を生成。その後CRMへ登録まで完了させるなど、顧客対応や情報処理を一連で実行できます。
Makeでできること3選｜業務効率化の実例
ここでは筆者が越境EC業務で実践した活用事例を紹介します。
データ入力・集計の自動化
Googleフォームの回答を自動でCSV化し、クラウド会計やBIツールへ送信。手作業による入力ミスを防ぎ、リアルタイムでデータ分析が可能になります。
越境ECにおける受注〜配送の自動処理
Shopifyでの注文受付から倉庫処理、配送追跡、顧客通知までを一括自動化。遅延検知もトリガー化でき、国際配送業務を効率化します。
マーケティングオートメーションの構築
クリックデータをもとに反応の高い地域へ広告を再配信。AI翻訳と組み合わせることで、販促コンテンツの多言語・多地域展開を自動で行えます。
Makeの仕組みと操作イメージ
シナリオ構築とは？
Makeでは自動化フローを「シナリオ」と呼びます。各処理を「モジュール」としてつなぎ、順序や条件を設定してワークフローを設計します。
ノーコードでの自動化設計の流れ
「トリガー（開始条件）」→「アクション（処理）」→「条件分岐」をドラッグ操作で組み合わせ、業務全体の流れを視覚的に構築します。
API連携とWebhookの基礎
APIキーやWebhookを使えば、さらに高度な連携が可能です。ShopifyのAPIを利用すれば、注文データ取得や在庫更新を完全自動化できます。
導入手順とポイント｜初心者でも失敗しない進め方
無料プランで実践的に試す
まずは無料プランから始めるのがおすすめです。月1,000回の動作制限内で、Google・Slack・Shopifyなど主要アプリの自動化を試せます。
テンプレートから始めるシナリオ構築
Makeには多数のテンプレートが用意されています。「受注メールをスプレッドシートに登録」など基本構成から学ぶとスムーズです。
エラー管理・確認フローの作り方
Slack通知やエラーストップ設定を入れることで、自動化の不具合を即座に検知できます。安定稼働にはこの設計が重要です。
Makeのメリットとデメリット
メリット：多彩な連携と高いカスタマイズ性
数千種類のアプリと接続可能で、条件分岐や並列処理を柔軟に設定できます。複雑なワークフローもノーコードで構築可能です。
デメリット：最初の設計に学習コストが必要
英語UI中心のため、初期は操作に慣れる時間が必要です。ただし、一度理解すればZapier以上に大規模な処理を設計できます。
データセキュリティと信頼性の検証
MakeはGDPR（EU一般データ保護規則）に準拠していますが、個人情報を扱う場合は自社基準で安全対策を取ることが推奨されます。
Zapierやn8nなど他ツールとの比較
| 比較項目 | Make | Zapier | n8n |
|---|---|---|---|
| 価格 | 安価・高容量 | 高価格・安定 | 無料（サーバ設置型） |
| 柔軟性 | 高度な条件分岐が可能 | 操作が簡単 | 開発者向け |
| 学習難度 | 中程度 | 低い | 高い |
越境ECに最適な選択基準
多通貨や多言語APIを扱う場合はMakeが最適。シンプルなタスク自動化だけならZapierでも十分です。
越境EC・インバウンドでの具体的なMake活用事例
多言語チャット対応の自動化
AI翻訳APIを活用し、海外顧客の質問を自動翻訳→回答→CRM登録まで処理。サポート担当者の作業時間を約半減できました。
Shopify注文データと海外物流APIの連携
DHLやFedExのAPIと連動し、追跡URLを自動生成。配送完了後の通知メールも自動送信できます。
AI翻訳×SNSプロモーションの自動投稿
生成AIで各言語に翻訳した投稿を自動配信。各国のアクセスタイムに合わせたスケジュール投稿も可能です。
AI時代のMake活用トレンドと今後の展望
生成AIとの統合が加速
MakeはOpenAIやAnthropic APIと直接接続でき、AIが判断して自動処理を実行する仕組みが一般化しつつあります。
中小企業の競争力を高めるAIO戦略
AI検索（AIO）時代では、「データ×AI×自動化」の融合による最適体験の提供が価値の中心となります。Makeを導入することで、運用や分析の自律化が実現できます。
まとめ｜AI×オートメーション時代に「Makeとは」何かを正しく理解する
Makeは、AIとオートメーションをつなぐノーコード基盤です。手作業の削減を超え、新しい価値創出の中心的存在となりつつあります。
越境ECやインバウンド施策で優位性を築くためにも、今後はAI連携を前提とした自動化設計力が求められるでしょう。
FAQ
- Makeは無料で使えますか？：はい。無料プランで月1,000回まで操作可能です。有料版では処理回数・速度・サポート内容が拡張されます。
- AIとの違いは何ですか？：AIは「考える仕組み」、Makeは「実行する仕組み」です。両者を組み合わせることで業務全体を自動化できます。
- プログラミング知識は必要ですか？：不要です。ノーコードで設計できますが、API設定を理解すると活用範囲が広がります。
- Zapierとどちらが良いですか？：大規模処理や複数条件の自動化ではMake、小規模作業ならZapierが向いています。
- 越境EC業務ではどんな活用ができますか？：注文処理、翻訳、SNS配信、在庫管理など、多言語対応業務の効率化に有効です。
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