Make vs Zapier 2026比較：機能・料金・導入チェックリスト徹底解説

2026年5月5日

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1. 市場概況と成長予測

概要

ノーコード自動化プラットフォームは、2020 年代前半に入り急速に普及しています。IDC のレポート（Worldwide No‑Code Automation Market Forecast, 2023‑2027）によると、年平均成長率 (CAGR) は 約 18 %、2026 年までに市場規模は 2.3 B USD に達すると予測されています【1】。この伸びは、AI 搭載機能やデータレイク連携といった高度化が主な要因です。

Make（旧 Integromat）の位置付け

2023 年にブランド名を Make に変更し、エンタープライズ向けの「オートメーションハブ」へと再定位。
AI を活用したフロー自動生成やデータレイク接続が標準機能として提供される点で、特に大規模な ETL・分析ワークフローに強みがあります。

Zapier の位置付け

「シンプルさ」と「即時性」を軸に、中小企業・スタートアップ向けの市場シェアを拡大。
2024 年以降、Zapier AI Builder が追加され、自然言語でタスク構成を提案する機能が利用可能になりました【2】。

本節まとめ

市場は年平均 18 % の高い伸び率で拡大中。
Make は高度フローとデータレイク対応でエンタープライズ層に、Zapier はシンプルかつ高速な自動化で中小企業層にそれぞれ最適化しています。

2. 主な機能比較

機能	Zapier（2026 年）	Make（2026 年）
AI アシスト	Zapier AI Builder – 自然言語でタスク構成を提案。月額 $5 のプランで利用可能【2】	Make AI Flow Generator – プロンプトからマルチノードフローを自動生成。無料プランでも一部機能が使用可
データレイク連携	Snowflake・BigQuery へ直接 INSERT（プラグイン追加で $2/月）【3】	Snowflake・Redshift・Azure Synapse 向け「Data Lake」モジュールを標準装備。ビジュアル UI で SQL クエリも設定可能
リアルタイム処理	Webhook トリガーはミリ秒単位だが、レートリミットは 5 req/sec（Professional）【4】	Instant Execution モードによりノード間データ転送を 100 ms 未満で完了。バックプレッシャー制御機能付き【5】
ビジュアルエディタ	カード式 UI に「ステップ追加」ボタンのみ。シンプルだが複雑フローは増えると管理が煩雑	Canvas 3.0 – ドラッグ＆ドロップ＋インラインデバッグ、バージョン管理機能を搭載

注記

Instant Execution の速度は Make が公式に発表したベンチマーク（2024 年 10 月）に基づきますが、実環境ではネットワーク条件やノード構成により変動します【5】。
AI アシストの価格は 2026 年 1 月時点の情報であり、プラン変更や割引が適用される可能性があります。

本節まとめ

AI の提供形態は「提案型」⇨ Zapier と「自動生成型」⇨ Make で分かれます。
データレイク接続とリアルタイム処理に関しては、Make がエンタープライズ向けの深い統合を提供しています。

3. 料金プランとコストシミュレーション

2026 年 4 月時点の主要プラン（公式価格）

プラットフォーム	プラン名	月額 (USD)	主な上限	対象
Zapier	Free	$0	100 タスク	テスト・学習
	Starter	$19.99（10 % 割引）	750 タスク	中小企業の基本自動化
	Professional	$49 (15 % 割引)	2,000 タスク + 優先サポート	成長中スタートアップ
	Team/Enterprise	カスタム	無制限（上限相談）	大規模組織
Make	Free	$0	1,000 オペレーション・2 GB 転送	PoC・学習
	Core	$9 (10 % 割引)	10,000 オペレーション・5 GB	小規模自動化
	Pro	$29 (15 % 割引)	40,000 オペレーション・20 GB	中規模バッチ処理
	Enterprise	カスタム	無制限（SLA）	エンタープライズ全体

※価格は各社の公式サイトを基にしています【6】【7】。

コスト試算シナリオ

ケース	前提条件	推奨プラン	月額コスト
A：スタートアップ（CRM とメール連携）	10,000 タスク/月、リアルタイム通知中心	Zapier Professional + 追加タスクパック ($15)	約 $64
B：データ ETL バッチ（S3 → Snowflake → Tableau）	40,000 オペレーション/月、データレイク接続必須	Make Pro	$29
C：ハイブリッド（リアルタイム通知 + 夜間バッチ）	5,000 タスク (Zapier) ＋ 30,000 オペレーション (Make)	Zapier Starter + Make Core	約 $28.99

本節まとめ

タスク数が数千程度で即時性が重要なケースは Zapier がコスト面でも有利。
オペレーションが 30,000 件以上、かつデータレイク連携が必要な場合は Make の Pro プランが最も費用対効果が高いです。

4. 操作性とスケーラビリティの比較

タスク／オペレーション上限・レートリミット

項目	Zapier (Professional)	Make (Pro)
月間タスク/オペレーション上限	2,000 タスク	40,000 オペレーション
レートリミット	5 req/sec（プラン共通）	10 req/sec
同時実行数	最大 20 ワークフロー同時実行	ノード単位で最大 100 並列実行
キューイング挙動	タスク上限に近づくと自動キュー、リトライは最大 3 回	Instant Execution が遅延 < 100 ms を保証、バックプレッシャー制御でスロットリング回避

UI/UX の違い

観点	Zapier	Make
設定フロー	「When this happens」 → 「Do that」の 2‑クリック構成が中心。AI Builder が提案を自動生成	左パネルからトリガー・アクション・ロジックノードをドラッグし、接続線でフロー作成。エラーは赤ハイライトとリアルタイムプレビューで即把握
デバッグ機能	実行履歴のログ表示のみ	ステップごとのデータプレビュー、インラインエラーハンドリングテンプレート、バージョン管理が可能
学習コスト	初心者でも 5 分程度で基本フロー構築可	ノード概念やデータマッピングの理解に数時間程度必要

本節まとめ

シンプルかつ即時の連携は Zapier が最適。
複雑なロジック・大量オペレーションが求められる場合は Make のビジュアルエディタとスケーラビリティが有利です。

5. ユースケース別選定ガイド

スコアリングモデル（2026 年版）

評価項目	配点例
条件分岐数 (IF)	1 点 × 数
ループ数 (FOR/WHILE)	2 点 × 数
月間実行回数（1,000 件単位）	1 点 × 回数÷1,000
データレイク接続有無	+10 点
リアルタイム必須 (ミリ秒単位)	-5 点（Zapier が不利）

判定基準
- ≤ 60 点 → Zapier 推奨
- > 60 点 → Make 推奨

具体的なスコア例

ユースケース	条件分岐数	ループ数	月間実行回数 (k)	データレイク	リアルタイム要件	合計点数	推奨
A：新規リード通知（HubSpot → Slack）	2	0	5	×	○ (即時)	2 + (-5)=-3	Zapier
B：日次売上 ETL（MySQL → Snowflake → Tableau）	4	3	30	○	△ (バッチ)	4 + 6 + 30 + 10=50	Zapier（コストは Make が有利）
C：顧客行動分析パイプライン（Kafka → Redshift → AI）	8	5	120	○	×	8 + 10 + 120 + 10=148	Make

ハイブリッド活用例

フロントエンド (リアルタイム)
Zapier が Webhook → Slack 通知、または Google Forms → Airtable の即時データ取得を担当。
バックエンド (バッチ・分析)
Make が Pub/Sub トリガー → Snowflake にロード → Python ノードで前処理 → AI 推論 API 呼び出し。結果は再度 Zapier の Webhook 経由で Slack に通知。

実装フロー図（概略）

[Zapier]  --&gt;  Webhook (Pub/Sub)  --&gt;  [Make]  --&gt;  Snowflake
   |                                          |
   +--- Slack 通知 &lt;--------------------------+

[Zapier] --> Webhook (Pub/Sub) --> [Make] --> Snowflake

| |

+--- Slack 通知 <--------------------------+

本節まとめ

スコアリングモデルは「条件分岐・ループの多さ」「実行頻度」「データレイク要否」を定量化し、客観的なツール選択を支援します。
ハイブリッド構成にすれば、Zapier の高速リアルタイム と Make の高スケーラビリティ を同時に活かせます。

6. 導入チェックリストと次のステップ

チェックリスト

カテゴリ	確認項目	判定ポイント
技術要件	API 対応状況	使用 SaaS が Zapier/Make の公式コネクタにあるか
	認証方式	OAuth2、API キー、JWT などプラットフォームがサポートしているか
	データレイク接続	Snowflake・BigQuery 等への直接書き込みが必要なら Make の Data Lake モジュールを有効化
組織体制	担当者スキル	ノーコードツールの基本操作＋簡易 JavaScript/SQL が書けるか
	運用プロセス	フロー変更時のレビュー・承認フロー（例：GitOps 風 ChangeLog）を設計
セキュリティ・コンプライアンス	データ保護方針	GDPR、CCPA など対象法規に適合しているか
	ログ保持期間	監査用に最低 90 日の実行ログ保存が可能か（Enterprise プランで要確認）
	アクセス制御	ユーザー別権限 (Admin/Editor/Viewer) が細分化できるか

次のステップ

自社フローをスコアリングシートに入力 → 推奨ツールが明確化。
無料トライアル（Zapier Free / Make Core）で PoC を実施 – 主要ユースケースを 1〜2 週間検証。
結果をもとにプラン選定・予算策定 – コストシミュレーション表を参照し、最適プランへアップグレード。
本番導入時のガバナンス設計 – チェックリスト項目を正式ドキュメント化し、運用チームと共有。

本節まとめ

技術・組織・セキュリティの３側面を順に確認すれば、導入失敗リスクが大幅に低減します。
まずは 無料トライアルで実際にフローを動かす ことが、選定精度と社内合意形成の近道です。

参考文献・出典

IDC, Worldwide No‑Code Automation Market Forecast, 2023‑2027, 2023年10月。
Zapier, Zapier AI Builder 製品ページ、2024年5月更新（https://zapier.com/ai-builder）。
Zapier Marketplace – Snowflake & BigQuery プラグイン情報、2025年1月取得（https://zapier.com/apps/snowflake/integrations）。
Zapier, Rate Limits Documentation, 2025年11月版（https://platform.zapier.com/docs/rate-limits）。
Make (Integromat), Instant Execution ベンチマークレポート、2024年10月公開（https://www.make.com/en/instant-execution）。
Zapier 公式料金ページ（https://zapier.com/pricing）。
Make 公式料金ページ（https://www.make.com/en/pricing）。