ZapierとMakeを比較｜ノーコード自動化の違い

ZapierとMakeは、どちらもmanaged cloud型のautomation platformです。

serverを自分で運用せずSaaS同士をつなげられる点は共通していますが、workflowの見せ方、課金単位、AIの組み込み方が違います。

ZapierはTrigger / Actionを直線的に組みやすい

ZapierはTriggerからActionを追加し、必要に応じてFilter、Path、AI stepを足す構成です。

business userが「このeventが起きたら、このappでactionする」と考えやすい設計です。

Makeはvisual scenarioが中心

Makeはmoduleをcanvas上へ配置し、RouterやFilterでdata flowを視覚的に組みます。

複数branchやdata transformがあるworkflowでは、処理の流れを一画面で追いやすいのが特徴です。

課金単位

Zapierはtasks。

Makeはcreditsです。

Zapierは成功したactionなどがtaskとしてcountされます。

Makeは通常moduleのoperationが1 credit基準ですが、AIなど一部featureではdynamic creditsを使います。

月額だけでなく1 runあたり何単位使うかを比較する必要があります。

AI機能

ZapierはAI by Zapierへtoolを追加し、reasoningとactionをZap内へ統合できます。

MakeはAI Agent、AI Toolkit、MCPなどをScenario Builderへ組み込めます。

どちらもAIをautomationの一stepとして利用できます。

app integration

両方とも多数のSaaS integrationを持ちます。

専用integrationがない場合も、WebhookやHTTP / APIを使って接続できます。

特定の社内serviceを使う場合は、目的のactionまで公式moduleが対応しているか確認すべきです。

teamとgovernance

ZapierはTeam / Enterpriseでshared connection、SSO、admin controlなどを提供します。

MakeもTeams / Enterpriseでteam role、SSO、governance、analyticsなどを提供します。

複数人で使う場合はworkflow editorの好みだけでなく、credential共有と権限管理も比較します。

問い合わせ1件で操作数と分岐を試す

「問い合わせが届いたらCRMへ登録し、内容に応じて担当者へ知らせる」業務は、ZapierとMakeの違いを見つけやすい題材です。顧客の実データを使う前に、名前・メール・本文を架空の内容にした10件を用意します。通常ケースだけでなく、重複、空欄、未知のカテゴリ、通知先エラーを混ぜてください。

処理を以下のように分解します。

1. フォーム受付

2. 重複IDの確認

3. CRMへの登録

4. 予算・地域による担当分岐

5. AIが必要な場合だけ内容を要約または分類

6. 担当者通知

7. 実行結果と失敗理由の記録

ZapierはTriggerとActionを順に置き、Paths等で分岐させる設計が理解しやすい場合があります。Makeはscenarioのcanvas上でmodule、router、filter、data mappingを追える点が役立ちます。これは画面構成の違いであり、片方だけが複雑な分岐を実現できるという意味ではありません。実際の対象アプリで必要なTrigger、Action、検索・更新操作が使えるかを先に確認します。

料金の比較には実行記録を使う

Zapierでは通常のZap stepやAI stepがtaskを使い、AI by Zapierは選んだmodel tierとtool callでも消費量が変わります。Makeでは標準moduleの処理がcreditsの基本単位ですが、AI Providerを使うAgentやAI機能はtokenなどにより消費が動く場合があります。両者を同じ「1 operation」と数えず、製品ごとの課金画面と実行履歴を記録してください。

テスト記録は、実行日、入力数、通過したstep/module、分岐数、AI利用の有無、失敗時の再実行回数、表示されたtask/creditを一行ずつ残します。たとえば、10件の入力のうち2件だけAI分類へ進むなら、全件でAIを呼ぶ設計と、条件で対象を絞る設計を分けて試せます。月間見積もりは「入力件数×1件の通常処理」と「AI対象件数×AI処理」を別々に出し、再試行分を加えます。

AIの出力が担当割当や顧客返信へ影響するなら、低信頼・空の出力時にどこで停止するかも費用だけでなく受入条件に含めます。課金単位は変更され得るため、記事内の説明は数え方の比較に留め、契約直前に現在の料金表で上限・超過・自動追加creditの条件を確認してください。

まず見るべき検収項目

• 同じ受付IDを再送しても、CRMに重複レコードが増えない

• 条件に該当しない入力が、誤った担当者へ送られない

• AI分類が空または曖昧なら、勝手に書き込みを完了せず人へ戻せる

• 通知に失敗したとき、元データが失われず再試行できる

• 接続credentialの担当者と更新手順が決まっている

• 実行履歴から「どのstepで止まったか」を確認できる

このチェックで見るのは、どちらがより多くの機能を持つかではありません。運用する人がエラーを見つけ、修正し、再実行できるかです。最初の検証は、読み取りと下書き通知までで十分です。CRMへの本登録や顧客への送信は、重複防止・権限・承認条件を確認してから切り替えます。

迷ったときの短い判断表

• Zapierを先に試す：業務担当者が「この出来事が起きたら、次にこれをする」と考えやすく、対象Appの必要Actionが用意されている。

• Makeを先に試す：多数のbranch、mapping、配列処理などをcanvas上で追いながら調整したい。

• 両方を小さく試す：チームの利用者が異なり、料金よりも編集・レビューの習熟度が選定を左右する。

• 先に要件整理する：社内APIや複雑な権限が必要で、対象Appの接続方式が確認できていない。

どちらもmanaged cloudサービスですが、権限やconnectionを設定する主体、履歴を確認する担当、障害時に問い合わせる先は残ります。「サーバーを持たないので管理不要」とは考えず、業務ownerと復旧ownerを一人ずつ決めてから本番automationを有効にしてください。

branchingが増えたら、図の見た目より保守を試す

Makeのscenarioが一目で追えるか、Zapierのstep一覧が理解しやすいかは、作る人だけでなく、後から修正する人にも確認してもらいます。問い合わせ業務なら「商品カテゴリ」「顧客区分」「緊急度」のような分岐を二つだけ足し、次の変更を依頼します。

> 新規顧客で、本文に「請求」とある場合だけ、請求担当へ通知する。既存顧客の同じ語は通常窓口へ送る。

この変更をどこへ足したか、既存ルートへ影響しないか、条件の優先順位が画面から分かるかを記録します。単に分岐を追加できるかではなく、意図しない複数通知、条件漏れ、既存routeの破壊を見つけられるかがポイントです。

表は横にスクロールできます

テスト入力	期待する処理	見つけたい失敗
新規顧客＋請求	請求担当へ一度だけ通知	通知重複、通常窓口にも送る
既存顧客＋請求	通常窓口へ通知	新規顧客条件を誤適用
新規顧客＋空の本文	要確認へ停止	空欄を通常処理と誤認
同じ受付IDを再送	登録を増やさず履歴を残す	retryによる二重登録

ZapierのPathsやMakeのrouterは、条件の見せ方や編集操作は異なりますが、上記の要件を実現できるかは対象AppのTrigger / Actionと設定で確かめます。使う予定のSaaSに必要な「検索」「既存値の更新」「担当者IDの取得」があるか、サンプル画面ではなく接続テストで確認してください。

月間費用の見積もりを確かめる

テスト結果から、通常の1件、AIを使う1件、再試行する1件の三通りで見積もります。Zapierではtaskとして数えるstepと、AI by Zapierのmodel tier / tool callを分け、Makeでは通常moduleのcreditとAI機能の変動消費を分けます。両方ともplanによりquotaや超過時の動きが違うため、テスト履歴を現在の料金画面へ照らします。

仮に月2,000件の問い合わせがあり、AI分類は優先度が曖昧な1割だけに使うなら、「全件AI」と「曖昧な200件だけAI」を別案として試算できます。どちらが安いかを事前に断定せず、実際のAI stepのtier、平均tool call、1件あたりの分岐経路から計算します。AIの結果が業務品質を損なうなら、費用が安くても候補から外します。

本番化する担当と復旧手順を残す

managed cloudを選んでも、scenario/Zapの所有者、接続credentialの更新者、異常通知の受取先はチームが決めます。個人アカウントだけで作ったautomationは、担当変更時に停止することがあります。共有可能なplanか、編集・実行の権限をどう分けるか、履歴を何日確認できるかを各社の現行planで確認してください。

本番化前に、次の短いrunbookを作ります：停止する人、直近の実行履歴を探す場所、入力を再処理する条件、二重登録を防ぐID、credentialを更新する管理者、外部通知を止める方法。これを別の担当者が見て再現できるなら、運用開始に近づけます。誰も復旧手順を説明できない場合は、分岐やAIを追加する前に、まず固定処理と通知だけで運用を始める方がよいでしょう。

AIものさしの判断

短いbusiness automationをTrigger / Actionの考え方で組みたいならZapierは理解しやすい構成です。

branch、mapping、複雑なdata flowをvisualに組みたいならMakeのscenario modelが比較しやすくなります。

AI機能は両方にあるため、「AI対応しているか」だけでは選択理由になりにくくなっています。

同一workflowのHands-on比較をしていないため、costや速度の優劣は断定しません。