THINKLAB
Makeのロゴ
自動化MakeTHINKLAB編集部評価 4.0 / 5

Make

処理の流れを可視化し、例外を設計してから自動化する。

料金: 無料・有料プランあり（公式で確認）API: あり最終確認日 2026年7月22日
  • Web
公式サイト

CONCLUSION

THINKLABの結論

どんなAIか

Makeは分岐を含むフローを組みやすい反面、便利だからと条件を足し続けると管理不能になります。処理ごとの担当、入力、出力、失敗時の連絡先を決め、段階的に公開する使い方が向いています。

特に向いている用途

複数の条件分岐を含むSaaS連携を整理したい人 / 自動化の流れを可視化してチームで管理したい人 / 通知・記録・データ整形を一続きにしたい人

選ぶ際の注意点

複雑なシナリオは担当者以外が保守しにくくなる

できることを見る料金を見る

Makeについての結論

ABOUT

Makeとは

Makeは、複数のクラウドサービスとAPIをつなぎ、データの受け取り、加工、分岐、保存、通知をシナリオとして組み立てる自動化ツールです。

単純な転記だけでなく、条件によって通知先を変える、データを整形して台帳とチャットに同時記録する、といった複数段階の処理を見通しよく設計できます。

便利な一方、分岐が増えるほど保守は難しくなります。業務ルール、必要なデータ、例外時の処理、停止方法を先に決めることが重要です。

  • 検索のように「答えを探す」だけでなく、文章の下書きや整理、アイデア出しなど、作業の途中を支援できます。
  • 通常のソフトと違い、決まったボタン操作ではなく、言葉で指示して結果を得ます。
  • AIの回答は常に正しいとは限らないため、公開・提出・重要な判断の前に人が確認する必要があります。

CAPABILITIES

できること

視覚的なシナリオ設計

処理の順番と条件分岐を図のように並べ、誰が見ても流れを追える形で管理できます。

出力は人が確認してから使う

データ加工とルーティング

受け取ったデータを整え、条件に応じて記録先や通知先を分ける運用を組み立てられます。

出力は人が確認してから使う

実行履歴による確認

自動化が意図通り動いたかを確認し、失敗した処理を見つけて改善する運用に向きます。

出力は人が確認してから使う

AUDIENCE

向いている人・向いていない人

向いている人

  • 複数の条件分岐を含むSaaS連携を整理したい人
  • 自動化の流れを可視化してチームで管理したい人
  • 通知・記録・データ整形を一続きにしたい人

向いていない・注意が必要な人

  • 業務ルールが未整理のまま複雑な連携を作りたい人
  • エラー通知や手動復旧を決めずに本番運用したい人

医療・法律・金融など専門判断が必要な領域では、AIの出力だけを根拠にしないでください。

PRICING

料金プラン

利用頻度やチーム規模に合わせて選べます。

Free

$0／月（最大1,000クレジット）

個人 · 月払い

最初のシナリオ作成向けプラン。

向いている人

小規模な試行

Core

$12／月（10,000クレジット例）

個人 · 月払い

無制限の有効シナリオなどを含むプラン。

向いている人

基本的な自動化運用

Pro

$21／月（10,000クレジット例）

ヘビーユーザー · 月払い

優先実行や実行ログ検索を含むプラン。

向いている人

高度な自動化運用

Teams

$38／月（10,000クレジット例）

チーム · 月払い

チーム・ロール・テンプレート共有を含むプラン。

向いている人

チーム利用

Enterprise

要問い合わせ

法人・大規模 · 個別契約 · 要問い合わせ

大規模組織向けプラン。

向いている人

高度な統制が必要な組織

どのプランを選ぶ？

  • まず Free の月1,000クレジットで、対象シナリオの消費量を測ります。
  • 分岐・履歴検索・チーム運用の必要性に応じてCore、Pro、Teamsを比較します。

料金確認日：2026年8月31日

公式の米ドル・月額表示です。Core以降の表示価格は月10,000クレジットの例です。

料金・クレジット数・機能は変更される場合があります。クレジット量と請求条件は公式料金ページをご確認ください。

公式料金ページを開く ↗

THINKLAB REVIEW

THINKLAB Review

結論

「複雑な自動化ほど、図より先に業務の例外を言葉にする。」

Makeは分岐を含むフローを組みやすい反面、便利だからと条件を足し続けると管理不能になります。処理ごとの担当、入力、出力、失敗時の連絡先を決め、段階的に公開する使い方が向いています。

強み

  • 複数段階の連携と条件分岐を見える形で管理できる
  • 定型処理を小さく分けて検証しやすい
  • データの流れを関係者へ説明しやすい

注意点

  • 複雑なシナリオは担当者以外が保守しにくくなる
  • 権限・認証情報・保存先の設計が必要
  • 実行回数や利用条件は契約プランに左右される

今日試すこと

手作業の流れを「開始条件→判断→記録→通知→例外」の順で紙に書く。自動化対象は、判断を含まない一部分だけ選ぶ。

RATING

THINKLAB編集部評価・レビュー

THINKLAB編集部評価 4.0 / 5

ユーザーレビュー件数や星の集計ではありません。編集部の目安評価です。

HISTORY

更新履歴

  1. 2026年7月22日 · published

    Priority A として公開準備完了（公式URL確認済み）

    THINKLAB編集部

  2. 2026年7月22日 · updated

    公開前監査：向き不向き・できること・FAQ・編集部表記を整備

    THINKLAB編集部

Recommended

おすすめAI

  • Make

    このページのツール

    複数サービスを視覚的なシナリオとして組み、データの分岐・加工・通知を自動化するワークフロー基盤です。

    公式情報を確認する →

  • ChatGPT

    おすすめ

    文章作成、情報整理、分析、画像生成、プログラミングなど幅広い用途に対応する汎用AIアシスタント。

    ChatGPTを詳しく見る →

  • Claude

    おすすめ

    長文の読解や文章作成、資料整理、プログラミング支援を得意とする対話型AI。

    Claudeを詳しく見る →

THINKLAB編集部による関連ツールの紹介です。広告・アフィリエイトリンクではありません。

FAQ

FAQ

Zapierやn8nとどう選びますか？

必要な接続先、フローの複雑さ、運用者のスキル、権限管理、実行量を比較します。まず一つの業務を小さく試し、管理し続けられるかで判断します。

自動化が失敗したらどうしますか？

失敗を検知する通知先、再実行の手順、データ重複を防ぐ方法、停止方法を事前に決めます。人が確認できない処理は本番に流しません。

Next

次に見るコンテンツ

Newsletter

THINKLABの最新情報を受け取る

AIニュース・ツール・ガイドの要点を、仕事で使える形でお届けする予定です。

メール登録機能は準備中です

現在はメールの受付・保存を行っていません。開始時は本欄とプライバシーポリシーを更新します。

← AIツール一覧へ戻る