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1. 機能概要とコア特長
1‑1 トリガー／アクションの基本設計
| 項目 | Zapier | Make |
|---|---|---|
| 対応アプリ数（公式） | 約 5,200 アプリ【①】 | 約 2,400 アプリ【②】 |
| 主なフロー形態 | 「トリガー → 1 つ以上のアクション」 | ビジュアルフロービルダーで「モジュール（ステップ）→分岐・ループ」 |
| 利用シーンの特徴 | 即時実装 が可能。テンプレートが豊富で、ノンコーダーでも 1 分程度で Zap を作成できる【③】 | 高度ロジック に強い。ドラッグ＆ドロップで If/Else・Iterate（ループ）を直感的に配置でき、複数分岐やマルチパスが自然に表現できる【④】 |
例:
Zapier – Google スプレッドシートへ新行追加 → Slack に通知（1 タスク）。
Make – Airtable のレコード更新を検知し、条件別に HubSpot と Mailchimp にデータを書き込むフローは 3 モジュールで構成。
1‑2 条件分岐・ループ・AI 支援機能
| 機能 | Zapier | Make |
|---|---|---|
| 条件分岐（If/Else） | シンプルなフィルタとマルチステップで実装【③】 | ビジュアルエディタ上に Filter と Router を配置し、無制限の分岐が可能【④】 |
| ループ処理 | 「Looping by Zapier」アクション（ベータ）を使用。レコードごとにタスクが生成されるため、タスク数が増大【⑤】 | Iterate モジュールで行単位の繰り返しが可能。内部的に 1 回の操作としてカウントされ、コスト効率が高い【④】 |
| AI アクション | Zapier AI（2024 年正式リリース）により、テキスト生成・要約・画像キャプションなどを単一アクションで実行可能【⑥】 | Make AI（2023 年ベータ開始）は「AI Classification」モジュールで外部 LLM へ問い合わせ、結果をフロー内で活用できる【④】 |
実務例:
- Zapier AI → GPT‑4 にメール本文を送信し要約と感情スコアを取得、Zendesk チケットに自動添付。
- Make の Iterate + AI Classification で CSV の 10,000 行を一括判定し、結果を BigQuery に保存。
2. 料金プラン比較とシナリオ別コスト試算
2‑1 主要プランと月額料金（2026 年4月時点）
| プラットフォーム | プラン名 | 月額 (USD)※ | 月間タスク／操作上限* |
|---|---|---|---|
| Zapier | Free | $0 | 100 タスク |
| Starter | $19.99 | 750 タスク | |
| Professional | $49 | 2,000 タスク | |
| Team | $299 | 50,000 タスク | |
| Enterprise | カスタム見積り | カスタム上限 | |
| Make | Free | $0 | 1,000 操作 |
| Core | $9 | 10,000 操作 | |
| Pro | $16 | 20,000 操作 | |
| Teams | $29 | 40,000 操作 | |
| Enterprise | カスタム見積り | カスタム上限 |
※月額は米ドルベース（日本円への変換は為替レートに左右されます）。
*「タスク」は Zapier の単位、「操作」は Make が採用する実行単位です。
出典: 公式プランページ【⑦】【⑧】、AI WorkLab によるまとめ記事【⑨】。
2‑2 規模別シナリオでの月額コスト（1 タスク＝1 アクション前提）
| シナリオ | 想定月タスク数 | 推奨 Zapier プラン (月額) | 推奨 Make プラン (月額) |
|---|---|---|---|
| A. スタートアップ（5 名） | 800 | Starter $19.99 | Core $9 |
| B. 中規模マーケティングチーム（20 名） | 4,500 | Professional $49 | Pro $16 |
| C. 大規模営業部（100 名） | 30,000 | Team $299 (Enterprise 見積必須) | Teams $29 (Enterprise 見積が必要な場合あり) |
コストシミュレーションは「1 タスク＝1 アクション」だけでなく、分岐やループによって実際の操作数が増減する点に留意してください。
3. 評価スコアと選定基準の解説
3‑1 総合スコア（VPS 比較サイト）
| 項目 | Zapier (100/100) | Make (71/100) |
|---|---|---|
| 機能充実度 | ★★★★★（5,200+ アプリ連携） | ★★★★☆（2,400+ アプリ） |
| 使いやすさ | ★★★★★（1 分で Zap 作成可能） | ★★★☆☆（学習に約3 時間） |
| カスタマーサポート | ★★★★★（24h チャット＋メール） | ★★★★☆（有料プラン限定の優先サポート） |
| 価格パフォーマンス | ★★★★☆（固定費が中心） | ★★★★★（操作数ベースで低コスト） |
| 拡張性・API カスタマイズ | ★★★★★（Webhook、Code by Zapier） | ★★★★★（HTTP モジュールとスクリプト） |
出典: VPS比較サイトの 2025‑2026 年版評価レポート【⑩】。
3‑2 4 軸評価マトリックス
| 評価軸 | Zapier の強み | Make の強み |
|---|---|---|
| コスト | 固定費で予算が見通しやすい（Team/Enterprise） | 操作数ベースの低価格プランが豊富 |
| ワークフロー複雑性 | シンプルな 1‑2 ステップ自動化に最適 | ビジュアル分岐・ループで高度ロジックを実装可 |
| スケーラビリティ | 大規模タスクは Team/Enterprise が必須 | Teams プランでも 40k 操作まで対応可能 |
| IT リテラシー | ノンコーダー向け UI が充実 | 基本的なロジック設計に学習が必要だが、開発者にも柔軟 |
各企業は自社の課題やリソースに合わせて上記マトリックスを活用し、スコアに重み付けした独自評価シートを作成すると選定が容易になります。
4. アプリ連携カバー率とカテゴリ別対応状況
| カテゴリ | Zapier のカバー率 | Make のカバー率 |
|---|---|---|
| CRM（Salesforce・HubSpot・Zoho 等） | 95 %以上 | 約 70 % |
| マーケティング（Mailchimp・ActiveCampaign・Marketo） | 92 % | 88 % |
| データ処理／ETL（CSV・DB・BigQuery） | 85 % | 90 %+（データパイプラインに強み） |
| 会計・人事（QuickBooks・Xero・Freee） | 89 % | 75 %（API カスタマイズが必要なケースあり） |
| コラボツール（Google Workspace・Slack・GitHub） | 98 % | 96 % |
出典: Renue 社の「2026 年度自動化プラットフォーム調査」【⑪】。
4‑1 代表的連携アプリ例
| アプリ | Zapier の主なトリガー／アクション | Make の主なモジュール |
|---|---|---|
| Google Sheets | New Row → Create Task | Watch Rows → Create Row |
| Slack | New Message → Send Channel Message | Watch Messages → Send Message |
| GitHub | Pull Request Opened → Post to Teams | Watch Pull Requests → Post to Teams |
5. 実務ユースケースと構築工数比較
5‑1 営業リード自動化シナリオ
要件
1. Typeform で入力されたリード情報を HubSpot に登録。
2. リードスコアが 80 以上なら Slack、未満なら Gmail へ通知。
| プラットフォーム | フロー構成例 | 構築時間（概算） |
|---|---|---|
| Zapier | Typeform → HubSpot → Filter → (Slack / Email)（2 アクション + 1 フィルタ） | 約 10 分 |
| Make | Typeform → Filter（スコア判定）→ HubSpot → Router（Slack／Email） | 約 25 分 |
Zapier はステップ数が少ない分速く構築できるが、条件分岐が増えると複数 Zap に分割せざるを得ません。Make は 1 つのフローで完結し、後からロジック追加も容易です。
5‑2 データクレンジング＋AI分類シナリオ
要件
- 月次顧客リスト（10,000 行）を GPT‑4 に送信し「購入意向」ラベル付与。
- ラベル別に Google BigQuery へ保存。
| プラットフォーム | フロー概要 | 想定タスク／操作数 |
|---|---|---|
| Zapier | CSV → Looping by Zapier → AI Action (GPT‑4) → Insert into BigQuery | 約 10,000 タスク（1 行＝1 タスク） |
| Make | CSV → Iterate (10k 行) → AI Classification → Insert into BigQuery | 約 12,000 操作（ループ分も含むが 1 回の実行としてカウント） |
大量データを扱う場合、Make のループは「操作」単位で課金されるためコスト抑制に有利です。一方 Zapier はタスク上限に早く到達しやすく、追加料金が発生するリスクがあります。
6. パフォーマンス・信頼性・セキュリティ
6‑1 実行速度と稼働率
| 指標 | Zapier | Make |
|---|---|---|
| 平均レイテンシ（Webhook → アクション） | 4.8 秒【⑫】 | 5.3 秒【⑬】 |
| 月間稼働率（2025‑2026 年） | 99.95 %（status.zapier.com）【⑭】 | 99.94 %（status.make.com）【⑮】 |
差は 0.5 秒未満と実務上ほぼ同等です。遅延は主に外部 API の応答時間に依存します。
6‑2 コンプライアンスとデータ保護
| 項目 | Zapier | Make |
|---|---|---|
| SOC 2 Type II | ✓（2024 年取得）【⑯】 | ✓（2023 年取得）【⑰】 |
| GDPR（EU） | ✓【⑯】 | ✓【⑰】 |
| ISO 27001 / HIPAA（エンタープライズオプション） | 追加契約で提供【⑯】 | 同様に提供【⑰】 |
| 暗号化方式 | TLS 1.3 + AES‑256 at rest | TLS 1.3 + AES‑256 at rest |
7. 導入判断フレームワークとチェックリスト
7‑1 4 軸マトリックスでの適合度評価（例）
| 軸 | 高スコア (Zapier) | 中スコア (Make) | 推奨シナリオ |
|---|---|---|---|
| コスト | 固定費が予算に合わせやすい | 操作数ベースで低価格プラン活用可 | 予算重視 → Make Core / Pro |
| ワークフロー複雑性 | シンプルな 1‑2 ステップ向き | 多分岐・ループが得意 | 複雑ロジック → Make Teams |
| スケーラビリティ | 大規模タスクは Team/Enterprise が必須 | Teams プランで 40k 操作まで対応可 | 中～大規模組織 → Zapier Team または Make Teams |
| IT リテラシー | ノンコーダーでも即利用可能 | 基本的なロジック学習が必要 | 初心者チーム → Zapier |
7‑2 導入前無料チェックリスト
- 月間タスク／操作上限はどれくらい必要か？（シナリオ別に見積もる）
- フローの複雑度 – シンプルか、分岐・ループが必須か。
- 予算形態 – 固定費で管理したいか、従量課金で抑えたいか。
- 社内ノーコード経験 – 有無と学習リソース投入可能性。
- 必要なコンプライアンス – SOC 2・GDPR 以外に ISO 27001 や HIPAA が必須か。
上記項目をスコア化（0‑5 点）し、合計点が高い方のツールを一次選定とすると、客観的な比較が可能です。
7‑3 最終判断例
| 条件 | 推奨ツール |
|---|---|
| 月間タスク < 2,000、シンプル通知系自動化が中心 → Zapier Free/Starter | |
| 月間操作数 ≈ 10,000 で条件分岐や API 呼び出しが多数 → Make Core | |
| 大規模チーム（> 30,000 タスク）かつ予算に余裕あり → Zapier Team または Make Teams（機能要件次第で選択） |
参考文献・出典
- Zapier – 「App Directory」2026‑04 更新版 https://zapier.com/apps
- Make – 「Integrations」2026‑04 更新版 https://www.make.com/en/integrations
- Zapier – 「Zap Templates」公式ページ https://zapier.com/blog/zap-templates/
- Make – 「Make Academy」ビジュアルエディタガイド https://www.make.com/en/academy
- Zapier – 「Looping by Zapier」機能概要 https://zapier.com/help/create/batch-processing/looping-by-zapier
- Zapier – 「Zapier AI Launch」公式ブログ (2024‑03) https://zapier.com/blog/zapier-ai-launch/
- Zapier – 料金プランページ https://zapier.com/pricing/
- Make – 料金プランページ https://www.make.com/en/pricing
- AI WorkLab – 「Zapier vs Make Comparison」2026‑04 記事 https://aiworklab.jp/zapier-vs-make-comparison/
- VPS比較サイト – 「Automation Platform Ranking 2025‑2026」 https://vpsranking.com/automation-2025-2026/
- Renue – 「2026 Automation Platforms Survey」https://renue.co.jp/research/automation-2026/
- Zapier – 平均レイテンシ測定結果 (2025) https://zapier.com/status/latency-report/
- Make – パフォーマンスベンチマーク (2025) https://www.make.com/en/status/performance
- Zapier – サービスステータスページ 2025‑2026 年間稼働率 https://status.zapier.com/
- Make – サービスステータスページ 2025‑2026 年間稼働率 https://status.make.com/
- Zapier – 「Security & Compliance」公式ドキュメント https://zapier.com/security/
- Make – 「Compliance」公式ページ https://www.make.com/en/compliance
本稿は情報の正確性を期すべく、公開時点で入手可能な一次資料を基に作成しています。サービス内容は随時変更されるため、最新情報は各社公式サイトをご確認ください。
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