Zapier vs Make 2026: AI Automation Features Comparison

2026年のZapierとMakeの主要更新機能

2026年現在、ZapierとMake（旧Integromat）は業務自動化ツールとして進化を続けています。ただし、AI技術やデータ処理能力の向上といった技術情報については現実的な根拠が不明確な点があり、慎重に解釈する必要があります。本記事では、最新機能を中心に比較し、それぞれの特徴と利用シーンを整理します。

ZapierのAIベースのワークフロー最適化

Zapierは2026年にAIによるワークフロー最適化機能を導入しました。この機能により、ユーザーが手動で設定する必要がある複雑な条件分岐や処理順序を、AIが自動的に分析して提案します。

• 主な特徴:
• 学習型アルゴリズムが過去のワークフローのパターンを解析
• 処理効率の高い経路を自動で生成
• エラー発生時の代替ルートを提案

この機能は、業務プロセスの見直しに時間をかけられない中小企業にとって特に有効です。例えば、「注文受付から在庫確認までのフロー」を最適化する際、Zapierが自動で最短経路を検出します。

注意: AIによる提案は現状のデータ分析に基づくものであり、すべての場合に最適な結果を保証するものではありません。

Makeのリアルタイムデータ処理エンジン導入

Makeは2026年春にリアルタイムデータ処理エンジンを搭載し、大量データの即時処理能力を飛躍的に向上させました。これにより、企業の意思決定速度が向上しています。

• 主な特徴:
• 同期型データパイプラインを採用（非同期処理との併用も可能）
• マイクロバッチ処理とリアルタイム処理の自動切り替え機能
• 大容量データの高速フィルタリングアルゴリズム

この技術は、ECサイト運営やIoTデバイスからのデータ集約など、リアルタイム性が求められる業務に最適です。

注意: Makeの学習コストが高いため、初期導入時は専門知識を持つスタッフを配置する必要があります。

AI自動化機能の実務的違い

AI活用におけるZapierとMakeの差異は、トリガー条件作成および運用監視の両面で顕著です。ノーコードユーザーにとっても利便性が大きく変わってくるポイントになります。

トリガー条件作成の自動推論能力比較

ZapierはAIを活用して「トリガー条件の自動推論」機能を提供しています。これにより、過去の操作履歴から予測される条件を自動的に設定できます。

• Zapierの特徴:
• イベント発生後の連携処理を予測して提案（例：「メール到着時に自動返信」）
• 設定手順が簡略化され、5分で初回自動化が可能

Makeは論理的構造の学習能力に特化しており、複雑な条件分岐をAIが補助します。例えば、「在庫切れ時」や「顧客属性に応じたメール送信」など、多段階の判断が必要なシーンで有効です。

• Makeの特徴:
• 条件判定の論理式を自動的に補完
• データフロー全体の最適化提案（例：「A→B→C」の代わりに「A→D→C」を推奨）

運用監視における予測分析機能

運用中に発生する異常やエラーを検知するリアルタイムモニタリング機能もAIによって強化されています。

Makeは異常検知の即時性に優れている一方、Zapierは長期的なトレンド予測を強みとしています。

インターフェースデザインの操作性比較

インターフェースの使いやすさは「技術リテラシー」や「チーム規模」によって選定が変わります。ビジュアルキャンバスとステップ式エディターの違いを詳しく見ていきましょう。

ビジュアルキャンバスの柔軟性

Makeではビジュアルキャンバス形式でワークフローを構築します。この方式は、複雑なロジックや並列処理が視覚的に理解しやすいという利点があります。

• 特徴:
• ノード（円形のアイコン）と矢印でデータフローを表現
• 条件分岐やループ構造の配置が直感的
• リアルタイムでの編集可能（ドラッグ＆ドロップ対応）

注意: Makeの学習コストは他のツールに比べて高いため、初期導入時は技術リテラシーの高いスタッフが必要です。

ステップ式エディタの直感性

Zapierはステップ式エディターを採用しており、「トリガー→アクション」の流れで自動化を構築できます。この方式は、シンプルな連携が中心の業務には非常に使いやすく、学習曲線が緩やかです。

• 特徴:
• 手順に沿った操作（例：「ステップ1: Gmailからメール受信→ステップ2: Google Driveへ保存」）
• SaaS連携数が300以上で、初期設定が簡単
• モバイル対応のUIも充実

一方、複雑な業務フローには限界があり、高度なカスタマイズは難しいです。

企業規模別の選定ガイドライン

導入する際の判断基準として、「技術リテラシー」と「自動化対象スコープ」を考慮することが重要です。以下に企業規模別の推奨設定をご説明します。

10人以下のチーム向け推奨設定

人数が少ないチームでは、初期導入のコスト・学習曲線が重要な判断材料になります。

• Zapierの適性:
• ノーコード環境で「簡単な自動化」が必要な場合（例：メール受信時の自動通知）

• 技術リテラシーに左右されないシンプルな設定が望ましいケース

• Makeの適性:

• 自動化対象が複雑な場合は、Makeの柔軟性が活かせる
• 後々の拡張性を考慮して導入する場合（例：データ分析ツールとの連携）

100人規模事業体のアーキテクチャ要件

大規模な企業では、ワークフローの保守性や運用コストが重要になります。

• Zapierの適性:
• 簡単に設定できる自動化機能が必要な部門（例：営業部のリード管理）

• リアルタイムモニタリングは限定的だが、コストパフォーマンスが良い

• Makeの適性:

• 大量データをリアルタイムで処理する必要がある場面（例：在庫管理システムとERPの連携）
• ワークフロー構成の柔軟性が必要な部門（例：IT部でのAPI管理）

価格体系とコストパフォーマンス

中小企業にとって、導入コストとそのリターンは最も重要な判断材料です。ZapierとMakeそれぞれの料金体系を比較します。

基本料金プランの比較

機能拡張時のオプション費用

両ツールとも、基本機能以外にも有料オプションが用意されています。

• Zapierのオプション:
• AIワークフロー最適化（月額$15）

• 高頻度データ処理パッケージ（最大200 Zaps/月で$30）

• Makeのオプション:

• リアルタイムモニタリング機能（月額$12）
• 高度なスクリプト作成パッケージ（最大500 Tasks/月で$40）

コストパフォーマンスを重視する場合、Zapierは初期導入が手頃ですが、Makeは長期的な運用性や拡張性に優れます。中小企業であれば、まずZapierの無料枠を利用して試してみるのがおすすめです。