Make（メイク、旧Integromat）は、ドラッグ＆ドロップのビジュアルシナリオでSaaSアプリを連携するiPaaSです。課金の核はCredits——モジュール1実行＝通常1 Credit——であり、ZapierのTask課金とは数え方が異なります。本記事ではCreditsモデル、シナリオキャンバス、Make AI・MCP Server、Zapierとのコスト比較を整理します。料金と機能は2026年6月時点の情報です。
試験で問われる見方
生成AIパスポートでは、業務自動化（iPaaS）とAIエージェント、外部ツールへの権限・承認の論点が問われます。MakeはZapierと並ぶ「ノーコード自動化の具体例」として、RPAやChatGPTそのものではない点を押さえると整理しやすいです。
「Make＝画面操作ロボット」「Credits＝ZapierのTaskと同じ数え方」という誤解に注意してください。MakeはAPI連携型で、課金はモジュール実行単位です。
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生成AIパスポート：一問一答 TF-0493（自動化と確認作業）、TF-0240（外部ツールと権限）、TF-0271（承認ステップ）、TF-0321（許可されていないサービスへの入力）
G検定：一問一答 TF-170（生成AI） · 用語：AIエージェント
Makeとは
Make（make.com）は、2022年にIntegromatからリブランドしたチェコ発のiPaaSです。「Scenario（シナリオ）」と呼ぶワークフローをキャンバス上に配置し、3,000以上のアプリをAPI経由で連携します。
Zapierが「Zap」という線形フロー中心なのに対し、Makeはルーター（分岐）・フィルター・イテレーター（繰り返し）を最初から可視化できるのが特徴です。複数条件・大量レコード処理を1シナリオにまとめやすく、Credits単価で見ると多段フローが相対的に安くなるケースがあります。
2026年時点、MakeはMake AI Agents（beta）、Make MCP Server、350+ AIアプリ連携など、AI機能をシナリオ内に統合する方向へ拡張しています（公式Pricing）。
Credits課金モデル
Makeの課金の核はCreditsです。公式FAQの整理では、Google Sheets行追加やGmail取得など、シナリオ内の各モジュール実行が通常1 Creditです（2026年6月時点）。
| 実行内容 | Credits目安 | 試験・実務の注意 |
|---|---|---|
| 標準モジュール（トリガー・アクション・フィルター・ルーター） | 1 Credit / 実行 | 10モジュール＝1回で約10 Credits |
| Watch（ポーリング）モジュール | 1 Credit / チェック | データなしでも消費——放置コストに注意 |
| Make組み込みAI | トークン量に応じ動的 | 見積もりが読みにくい |
| HTTPで外部AI API | Make側1 Credit＋API料金 | OpenAI等は別途従量 |
| Make Code（JS/Python） | 2 Credits / 1秒 | 長時間実行は高コスト |
Creditsが75%・90%で通知され、枯渇するとシナリオは停止します。Webhookはキューに蓄積され、Credits追加後に処理されます（公式Pricing）。追加購入（1,000 / 10,000単位）や自動購入（Core以上）も用意されています。
Zapier Taskとの決定的差
Zapierは成功したアクションをTaskとしてカウントする一方、Makeは通過したモジュールをCreditsとしてカウントします。フィルターで弾かれる前のモジュールも消費するため、「設計次第でMakeの方が安い／高い」が逆転します——トリガー直後にフィルターを置くのがMake設計の基本です。
シナリオキャンバス設計
MakeのUIは「Scenario builder」と呼ばれるノーコードのフローチャートです。Zapierの線形Zapより、次のパターンを明示的に描けるのが強みです。
Router（分岐）
条件ごとに別ルートへ。例：リードスコアが高い→Slack、低い→メールのみ。
Filter（フィルター）
不要データを早期除外。Credits節約の要——トリガー直後に配置。
Iterator（繰り返し）
配列の各要素を順処理。100件なら下流モジュール×100回分のCredits。
Subscenario
シナリオを別シナリオから呼び出し。共通処理の再利用。
試験では「複雑な分岐はMake、連携数・テンプレ厚みはZapier」という定番比較を、そのまま実務の選定軸に使えます。
Make AI・MCP Server
2026年時点、MakeはAIを別プロダクト課金（Zapier AgentsのActivities）ではなく、シナリオ内モジュール＋Creditsとして統合しつつあります（公式Pricing）。
| 機能 | 概要 | 試験での整理 |
|---|---|---|
| Make AI Agents（beta） | Make AI Providerまたは自前LLMキーでエージェント構築 | 判断を含むステップをシナリオ内に配置 |
| Make MCP Server | 外部AI（ChatGPT等）からMakeシナリオを呼び出し | Zapier MCPと同系統の「AIに手を渡す」 |
| AI Content Extractor | ファイルから構造化テキスト抽出 | ドキュメント→後続API連携 |
| AI Web Search（beta） | シナリオ内でWeb検索結果を取得 | 最新情報が必要な自動化 |
| 350+ AI apps | OpenAI・Anthropic等をモジュール連携 | HTTP自作より運用が楽 |
組み込みAIは動的Credits消費のため、定型的なAPI連携だけならHTTPモジュール＋外部APIの方が予測しやすい場合があります。
できること（主な機能）
3,000+ アプリ連携
Google Workspace、Slack、Notion、HubSpot、Shopify等。Custom appsで社内APIも接続。
Make API
Core以上で300+ APIエンドポイント。外部からシナリオ実行・管理（公式）。
Make Code
JavaScript/Pythonをシナリオ内実行。高度なデータ変換・AI前処理。
Data Store
シナリオ間でデータを保持。APIレスポンスのキャッシュでCredits節約。
On-prem agent
Enterprise向け。SAP等ローカルネットワーク内アプリに接続。
Teams・テンプレート
Teamsプランでロール管理・シナリオテンプレート共有。
よくある誤解
「Make＝Zapierより常に安い」は半分正しく半分誤りです。多モジュール・高頻度実行ではMakeの方が有利になりやすい一方、Watchポーリングやイテレーター大量処理でCreditsが急増します。
「AIを入れれば確認不要」もTF-0493で×です。CRM更新・請求・個人情報送信は人間承認またはポリシー必須——Make AI Agentsも例外ではありません。
「Integromatは別サービス」——2022年以降はMakeに統一。古い教材ではIntegromat表記が残るため、試験では同一とみなしてください。
料金プラン（2026年6月時点）
以下は公式Pricing（make.com/en/pricing）に基づく年払い・10,000 Credits/月基準の整理です。Credits量は10k〜8Mまでスライダーで増やせます。
Free
$0
1,000 Credits/月
Core
$9/月
10k Credits・API
Pro
$16/月
優先実行・変数
| プラン | 月額（2026年6月時点） | Credits/月 | 主な特徴 |
|---|---|---|---|
| Free | $0 | 1,000 | 15分間隔・同時アクティブシナリオ上限・512MB転送 |
| Core | $9/月（年払い） | 10,000〜 | 無制限アクティブシナリオ・1分間隔スケジュール・Make API |
| Pro | $16/月（年払い） | 10,000〜 | 優先実行・カスタム変数・全文ログ検索 |
| Teams | $29/月（年払い） | 10,000〜 | チームロール・テンプレート共有 |
| Enterprise | カスタム | スケーラブル | SSO・Overage protection・24/7サポート |
データ転送は10,000 Creditsあたり5GB（Freeは512MB）。追加Creditsは25%上乗せ、月次契約では1ヶ月で失効（公式）。年払いPro/Teamsは年間枠として扱われます。
はじめ方・基本的な使い方
- 無料登録make.comでアカウント作成。Freeの1,000 Credits/月を確認。
- シナリオ新規作成テンプレートまたは空キャンバスから開始。
- トリガー設定Webhook・スケジュール・Watch等。ポーリングはCreditsコストに注意。
- フィルター→処理→分岐早期フィルター、Router/Iteratorで分岐・繰り返しを設計。
- テスト実行・有効化実行ログでモジュール別Credits消費を確認してから本番化。
ビジネスでの活用例
リード連携パイプライン
フォーム→スコアリング→CRM分岐→Slack通知。Routerで1シナリオ完結。
EC在庫・受注同期
Shopify・在庫DB・メールをIteratorで一括更新。
AI要約→Slack投稿
AI Content Extractor＋OpenAIモジュール→要約をチャンネルへ。
社内SAP連携
Enterprise＋On-prem agentでクラウドと基幹系を接続。
メリット・デメリット
| メリット | デメリット |
|---|---|
| ルーター・イテレーターの可視設計 | Credits見積もりが複雑（Watch・Iterator） |
| 多段フローのコスト効率（Zapier比） | 連携アプリ数はZapier（9,000+）より少ない |
| Core $9/月から本番運用可能 | 組み込みAIは動的Creditsで予測困難 |
| Make AI Agents・MCP Server統合 | APIのないレガシーUIは非対応 |
| 実行ログでモジュール別消費を可視化 | Credits枯渇で全シナリオ停止 |
主要ツールとの比較
| 項目 | Make | Zapier | n8n | Power Automate |
|---|---|---|---|---|
| 課金単位 | Credits（モジュール実行） | Tasks＋Activities | 実行回数・セルフホスト | フロー実行・Premium |
| 設計UI | シナリオキャンバス | 線形Zap＋Paths | ノードワークフロー | フローデザイナー |
| 連携数 | 3,000+ | 9,000+ | 400+（拡張可） | Microsoft中心＋コネクタ |
| AI統合 | AI Agents・MCP Server | Zapier Agents・MCP | LangChain等と組合 | Copilot・AI Builder |
| 向くケース | 複雑分岐・コスト重視 | 連携厚み・MCP・Agents | セルフホスト・技術者 | M365・Teams中心 |
複雑シナリオ・Credits効率ならMake、エコシステムとAI Agents二層ならZapier、インフラ内完結ならn8n、Microsoft 365中心ならPower Automate——という棲み分けが試験・実務で使いやすいです。
こんな人におすすめ
- 分岐・繰り返しの多い業務フローを1本のシナリオにまとめたい担当者
- ZapierよりCredits単価を抑えたい中小チーム
- ノーコードでAPI連携を視覚的に設計・デバッグしたい人
- 試験対策でIntegromat/MakeとZapierの違いを押さえたい受験生
あえて向いていないのは、9,000+アプリのテンプレ厚みだけが欲しいケース（Zapier向け）、完全オンプレ必須（n8n向け）、ブラウザGUI操作の自動化（Manus・RPA向け）です。
よくある質問
Zapierとの違いは？
どちらもiPaaSですが、Zapierは9,000+アプリ連携とZap/Agentsの二層課金が強み、Makeはビジュアルなシナリオ設計（ルーター・フィルター・イテレーター）とCredits単価で複雑フローに向きます。Makeは1モジュール=1 Credit、Zapierは成功Task単位——課金の数え方が異なります。
Credit（クレジット）とは？
シナリオ内の各モジュール実行（トリガー、アクション、フィルター、ルーター等）が通常1 Creditを消費します。10モジュールのシナリオを1回実行すると約10 Creditsです。Make組み込みAIはトークン量に応じた動的消費、Watchモジュールはデータがなくても1 Credit消費する点に注意（2026年6月時点）。
無料で使えますか？
Freeプラン（$0）で月1,000 Credits、ビジュアルビルダー、3,000+アプリ、ルーター・フィルターが利用できます。実行間隔は最低15分、同時アクティブシナリオ数に上限があります。本番の頻繁実行はCore（$9/月〜）以上が現実的です（2026年6月時点）。
Integromatとの関係は？
Makeは2022年にIntegromatからリブランドした同一サービスです。試験では「旧Integromat＝Make」と覚えると、Zapierとの比較問題で混乱しにくくなります。
n8nとの違いは？
MakeはクラウドSaaSでCredits課金、ビジュアル重視のノーコード設計が中心です。n8nはセルフホスト可能でワークフローをJSONで管理し、技術者向けの自由度が高いことが多いです。完全クラウドで手早く始めるならMake、インフラ内完結ならn8n——という棲み分けです。