ノーコードAIで業務自動化！ZapierとMakeを連携する実践ガイド

ノーコードAIを活用した業務自動化は、今や大企業だけでなく中小企業にとっても必須の戦略です。この記事では、ノーコード自動化ツールの二大巨頭であるZapierとMake（旧Integromat）を連携させ、より高度なワークフローを構築する方法を解説します。本記事を読めば、複雑な業務プロセスもノーコードで自動化し、日々の業務効率を飛躍的に向上させる具体的な手法を習得できます。

目次

• ノーコードAI自動化の現状とZapier・Makeが選ばれる理由
• ZapierとMakeの連携がもたらすメリットと活用シナリオ
• ZapierとMakeを連携させるステップバイステップガイド
• 連携ワークフロー構築の具体例：問い合わせ対応の自動化
• よくある課題と解決策：連携トラブルシューティング
• 海外の活用事例に見るZapierとMakeの最前線
• 独自の考察：未来のノーコード自動化とAIの役割
• まとめ：今日から始めるノーコードAI連携自動化

ノーコードAI自動化の現状とZapier・Makeが選ばれる理由

現代のビジネス環境では、限られたリソースで最大限の成果を出すことが求められています。その解決策の一つが「ノーコードAIによる業務自動化」です。プログラミングの知識がなくても、直感的なインターフェースを通じてAIを活用した複雑な自動化ワークフローを構築できるようになりました。

この分野で特に注目を集めているのが、ZapierとMake（旧Integromat）です。

• Zapier: 2011年創業。2,000種類以上のアプリと連携し、シンプルなトリガーとアクションの組み合わせで自動化を実現します。特に、マーケティング、営業、顧客サポートといった部門での利用が盛んです。月間約10万時間以上の業務を自動化しているというデータもあります。
• Make (旧Integromat): 2016年創業。より視覚的で複雑なワークフローを構築できるのが特徴です。モジュールと呼ばれるブロックを組み合わせて、データ変換や条件分岐、繰り返し処理などを柔軟に設定できます。Zapierよりも高度なロジックが必要な場合に選ばれることが多いです。

両ツールともに、直感的な操作性、豊富な連携アプリ、そしてクラウドベースであることから、場所を選ばずに業務を自動化できる点が共通の強みです。特に中小企業においては、IT人材不足を補い、業務効率化を加速させる強力な武器となっています。

ZapierとMakeの連携がもたらすメリットと活用シナリオ

ZapierとMakeはそれぞれ強力なツールですが、これらを連携させることで、単独では実現が難しかった、より高度で柔軟な自動化ワークフローを構築できます。

連携のメリット:

1. 機能の補完: Zapierの広範なアプリ連携と、Makeの複雑なロジック処理能力を組み合わせることで、それぞれの得意分野を活かせます。例えば、Zapierでトリガーを受け取り、Makeで詳細なデータ処理や条件分岐を行い、再度Zapierで最終的なアクションを実行するといったことが可能です。
2. コスト効率の最適化: 特定のタスクにかかるコストは、ツールによって異なります。連携することで、よりコスト効率の良い方で処理を分担し、全体的な運用コストを抑えることができます。
3. ワークフローの柔軟性向上: 片方のツールで実現できない特定の機能や、特定のAPI連携が必要な場合でも、もう一方のツールを介して補完できます。

活用シナリオの例:

• リード管理の高度化:
  • Zapier: Webサイトのフォーム（例: Typeform, Google Forms）からの問い合わせをトリガーに、リード情報をCRM（例: Salesforce, HubSpot）に登録。
  • Make: CRMに登録されたリード情報をもとに、特定の条件（例: 企業規模、業種）に応じて、マーケティングオートメーションツール（例: Mailchimp, ActiveCampaign）でパーソナライズされたメールシーケンスを開始したり、社内チャットツール（例: Slack, Microsoft Teams）に通知を送ったりする。さらに、リードのスコアリングを自動で行い、一定以上のスコアに達した場合のみ営業担当にアサインする、といった複雑な処理も可能です。
• コンテンツ制作の効率化:
  • Zapier: 新しいブログ記事が公開されたら（例: WordPress, Webflow）、その情報をトリガーとして受け取る。
  • Make: 記事の内容をAIツール（例: OpenAIのGPTシリーズ）に渡し、要約文やSNS投稿文を生成させる。生成されたテキストをGoogleスプレッドシートに保存し、承認フローを回す。
  • Zapier: 承認されたSNS投稿文を、各SNSプラットフォーム（例: X, Facebook, LinkedIn）に自動投稿する。
• 顧客サポートの自動化とパーソナライズ:
  • Zapier: ヘルプデスクツール（例: Zendesk, Freshdesk）に新規チケットが作成されたらトリガー。
  • Make: チケットの内容をAIで分析し、キーワードから問い合わせのカテゴリを自動判別。FAQデータベースから関連する回答候補を抽出し、サポート担当者に提示。緊急度が高いと判断された場合は、担当者にSMSで通知を送信。
  • Zapier: 顧客には自動で「お問い合わせありがとうございます」メールを送信し、解決までの目安時間を伝える。

これらの連携により、単なるデータの移動だけでなく、AIによる高度な判断や処理を組み込んだ、より「賢い」自動化を実現できます。

実践！ZapierとMakeを連携させるステップバイステップガイド

ZapierとMakeを連携させる基本的な考え方は、「片方のツールで生成された情報を、もう片方のツールが受け取る」というものです。最も一般的な方法は、Webhooksを利用することです。

ステップ1: 連携のトリガーとアクションを決定する

まず、どのツールで何が起こったら、もう一方のツールで何をするのかを明確にします。

• 例: Zapierで特定のイベントが発生したら、Makeにデータを渡し、Makeで複雑な処理を実行し、その結果をZapierに返す。

ステップ2: Webhook URLの取得（Make側）

Makeをデータを受け取る側（リスナー）として設定します。

1. Makeにログインし、新しいシナリオを作成します。
2. 最初のモジュールとして「Webhooks」を選択し、「Custom webhook」を追加します。
3. 「Add」をクリックし、Webhooksの名前（例: Zapier_to_Make_Data）を設定します。
4. 生成されたWebhook URLをコピーします。 このURLが、Zapierからデータが送信される「受け皿」となります。
5. 「OK」をクリックし、シナリオを「Run once」モードで実行準備状態にします。 これにより、MakeはWebhookからのデータ受信を待機します。

ステップ3: ZapierでのWebhook設定とデータ送信

次に、Zapierをデータ送信側として設定します。

1. Zapierにログインし、新しいZapを作成します。
2. トリガーアプリを選択します。 （例: Google Sheetsで新しい行が追加されたら、Typeformで新しいエントリーがあったらなど）
3. トリガーイベントを設定し、必要なアカウントを接続します。
4. 「Test trigger」を実行し、サンプルデータを取得します。
5. アクションアプリとして「Webhooks by Zapier」を選択します。
6. アクションイベントとして「Custom Request」または「POST」を選択します。
7. 以下の情報を設定します。
   • Method: POST
   • URL: ステップ2でMakeからコピーしたWebhook URLを貼り付けます。
   • Data Pass-Through?: True (これは通常、Makeが生のJSONデータを受け取るために重要です)
   • Data: ここに、Makeに送信したいデータをキーと値のペアで設定します。Zapierのトリガーから取得したフィールドをマッピングできます。
     • 例: {"name": "{{Name}}", "email": "{{Email}}", "message": "{{Message}}"
   • Headers: Content-Type: application/json を追加します。
8. 「Continue」をクリックし、「Test action」を実行します。

ステップ4: Makeでのデータ受信と処理

Zapierからデータが送信されると、Makeのシナリオが起動し、データを受信します。

1. Makeのシナリオエディタに戻ると、Webhooksモジュールが「Successfully determined」と表示され、Zapierから送信されたデータ構造が認識されているはずです。
2. Webhooksモジュールの後に、必要な処理モジュールを追加します。
   • 例: Google Sheetsにデータを書き込む、Gmailでメールを送信する、OpenAIでテキストを生成するなど。
3. 各モジュールで、Webhooksモジュールから受信したデータをマッピングします。
   • 例: Gmailの「To」フィールドに {{1.email}} をマッピングする（1はWebhooksモジュールの番号）。
4. シナリオをテストし、期待通りに動作することを確認します。
5. 問題がなければ、シナリオを「ON」にしてアクティブ化します。

ステップ5: MakeからZapierへのデータ返送（オプション）

Makeで処理した結果をZapierに返したい場合は、Makeのシナリオの最後に「Webhooks response」モジュールを追加します。

1. Makeのシナリオの最後に「Webhooks response」モジュールを追加します。
2. 「Body」に返したいデータをJSON形式で記述します。
   • 例: {"status": "success", "processed_data": "{{出力モジュールの結果}}"
3. Zapier側では、MakeのWebhookアクションの後に、再度「Webhooks by Zapier」の「Catch Hook」トリガーを追加し、Makeからの応答を受け取ります。

この連携により、ZapierのシンプルなトリガーとMakeの高度なロジック処理を組み合わせ、より強力な自動化ワークフローを構築できます。

連携ワークフロー構築の具体例：問い合わせ対応の自動化

ここでは、Webサイトからの問い合わせをZapierで受け取り、MakeでAIを使って内容を分析し、最適な担当者にSlackで通知するワークフローを例に解説します。

目標:

• 問い合わせフォームからの新規リード情報を自動で取得
• AI（OpenAI）で問い合わせ内容を分析し、カテゴリと緊急度を判別
• 判別結果に基づき、適切な担当者にSlackで通知
• Googleスプレッドシートに問い合わせ履歴を記録

登場ツール:

• Zapier: フォームからのデータ取得、Slack通知
• Make: AIによるテキスト分析、条件分岐、Googleスプレッドシートへの記録
• Typeform: 問い合わせフォーム（Zapierのトリガー）
• OpenAI: AIによるテキスト分析
• Slack: 担当者への通知
• Google Sheets: 問い合わせ履歴の記録

ワークフロー概要:

1. Zapier (トリガー): Typeformに新しい回答があったら
2. Zapier (アクション): Webhooks by Zapier (POST) を使って、回答データをMakeに送信
3. Make (Webhooks): Zapierからのデータを受信
4. Make (OpenAI): 受信した問い合わせ内容をAIに渡し、カテゴリと緊急度を分析させる
   • プロンプト例:
     以下の問い合わせ内容を読み、最も適切なカテゴリ（例: 製品に関する質問、技術サポート、営業問い合わせ、その他）と緊急度（例: 高、中、低）をJSON形式で出力してください。
     
     問い合わせ内容:
     {{Webhooksモジュールから受け取った問い合わせメッセージ}}
     
     出力例:
     {
       "category": "製品に関する質問",
       "urgency": "中"
     }
     

     以下の問い合わせ内容を読み、最も適切なカテゴリ（例: 製品に関する質問、技術サポート、営業問い合わせ、その他）と緊急度（例: 高、中、低）をJSON形式で出力してください。
     
     問い合わせ内容:
     {{Webhooksモジュールから受け取った問い合わせメッセージ}}
     
     出力例:
     {
       "category": "製品に関する質問",
       "urgency": "中"
     }
     

5. Make (Router): OpenAIの分析結果（カテゴリ）に基づいて、処理を分岐
   • ルートA (製品に関する質問): Google Sheetsに「製品担当へ通知済み」と記録
   • ルートB (技術サポート): Google Sheetsに「技術担当へ通知済み」と記録
   • ルートC (営業問い合わせ): Google Sheetsに「営業担当へ通知済み」と記録
   • ルートD (その他): Google Sheetsに「その他として処理」と記録
6. Make (Google Sheets): 各ルートで、問い合わせ内容、分析結果、処理状況をGoogleスプレッドシートに追記
7. Make (Webhooks response): 処理結果をZapierに返す（オプション）
8. Zapier (アクション): Makeからの返答（または元のデータ）とOpenAIの分析結果に基づき、Slackに通知
   • Slackメッセージ例:
     【新規問い合わせ】
     カテゴリ: {{Makeから返されたカテゴリ}}
     緊急度: {{Makeから返された緊急度}}
     氏名: {{Typeformの氏名フィールド}}
     メール: {{Typeformのメールフィールド}}
     問い合わせ内容: {{Typeformの問い合わせ内容フィールド}}
     
     担当者: @[カテゴリに応じた担当者名]
     

     【新規問い合わせ】
     カテゴリ: {{Makeから返されたカテゴリ}}
     緊急度: {{Makeから返された緊急度}}
     氏名: {{Typeformの氏名フィールド}}
     メール: {{Typeformのメールフィールド}}
     問い合わせ内容: {{Typeformの問い合わせ内容フィールド}}
     
     担当者: @[カテゴリに応じた担当者名]
     

このワークフローにより、問い合わせがあった瞬間にAIが内容を理解し、適切な担当者に自動で通知が届くため、対応漏れや遅延を防ぎ、顧客満足度の向上に貢献します。手動での分類作業が不要になることで、月間約20時間の業務削減が見込めます。

よくある課題と解決策：連携トラブルシューティング

ZapierとMakeの連携は非常に強力ですが、複雑なワークフローを構築する際にはいくつかの課題に直面することがあります。

1. データ形式の不一致:

   • 課題: Zapierから送信されたデータがMakeでうまく解析されない、またはその逆。特にJSON形式のデータでキー名が異なったり、ネストされた構造が期待と違う場合に発生します。
   • 解決策:
     • Zapier側: 「Webhooks by Zapier」のアクションで「Data」フィールドを設定する際、Makeが期待するキー名と形式に合わせてマッピングします。Data Pass-Through? を True に設定し、Content-Type: application/json ヘッダーを忘れずに設定してください。
     • Make側: 「Webhooks」モジュールでデータを受信した後、「Set multiple variables」や「JSON」モジュールを使って、データの整形や必要な値の抽出を行います。Makeの「Map」機能を使って、受信したデータを視覚的に確認し、正しいパスで値を取得できているか確認しましょう。
     • テストの活用: ZapierとMakeの両方でテスト機能を活用し、実際にデータがどのように流れているかを確認することが最も重要です。

2. タイムアウトと処理時間:

   • 課題: 複雑な処理や外部APIへのアクセスが多いワークフローでは、処理時間が長くなり、タイムアウトが発生することがあります。特にZapierの無料プランではタスク実行時間に制限があります。
   • 解決策:
     • 非同期処理の検討: リアルタイム性が求められない処理は、キューイングシステム（例: Makeの「Queue」モジュール）を利用して非同期で実行することを検討します。
     • 処理の分割: 非常に長いワークフローは、複数のZapやMakeシナリオに分割し、それぞれをWebhooksで連携させることで、個々の処理時間を短縮します。
     • Makeの利用: MakeはZapierよりも複雑な処理や長時間の実行に強みがあります。重い処理はMakeに任せるように設計を見直しましょう。

3. エラーハンドリングの不足:

   • 課題: 連携途中でエラーが発生した場合、ワークフローが停止したり、データが失われたりすることがあります。
   • 解決策:
     • Makeの「Error Handler」: Makeには強力なエラーハンドリング機能があります。特定のモジュールが失敗した場合に、別の処理（例: Slackにエラー通知、Google Sheetsにエラーログを記録）を実行するように設定できます。
     • Zapierの「Paths」: Zapierの有料プランで利用できる「Paths」機能を使って、条件分岐とエラー時の代替パスを設定できます。
     • 通知設定: どちらのツールでも、エラー発生時にメールやSlackで通知が来るように設定し、迅速に対応できるようにします。

4. 認証情報の管理:

   • 課題: 複数のツールやサービスを連携する際、APIキーやOAuth認証の管理が煩雑になることがあります。
   • 解決策:
     • 一元管理: パスワードマネージャーやセキュアな環境で認証情報を一元管理し、アクセス権限を最小限に抑えます。
     • 定期的な見直し: 連携している各サービスのAPIキーやトークンは、セキュリティ上の理由から定期的に見直すか、有効期限を設定しましょう。

これらの課題を事前に認識し、適切な解決策を講じることで、安定したノーコードAI連携ワークフローを構築できます。

海外の活用事例に見るZapierとMakeの最前線

海外、特に米国や欧州のスタートアップや中小企業では、ZapierとMakeの連携は業務自動化の「標準」として広く活用されています。彼らは、これらのツールを単なるタスク自動化にとどまらず、ビジネスプロセスの再構築や新たな価値創造に役立てています。

1. SaaS企業のオンボーディングプロセス自動化 (米国): あるSaaS企業では、新規顧客のオンボーディングプロセスをZapierとMakeで完全に自動化しています。

   • Zapier: 契約管理システム（例: DocuSign）での契約完了をトリガーに、顧客情報をCRM（例: HubSpot）に登録。
   • Make: CRMに登録された情報をもとに、顧客専用のワークスペース（例: Notion, Asana）を自動生成。ウェルカムメールの送信（例: SendGrid）や、カスタマーサクセス担当者へのタスク割り当て（例: Trello）も行います。さらに、顧客の業種や契約プランに応じて、パーソナライズされたオンボーディング資料を自動で生成し、Google Driveにアップロードします。
   • ポイント: 顧客体験の向上と、カスタマーサクセスチームの負荷軽減を同時に実現。手動での作業をゼロにすることで、オンボーディングにかかる時間を約70%短縮し、顧客の定着率向上に貢献しています。

2. Eコマースにおける在庫管理と顧客対応の連携 (欧州): 中小規模のアパレルECサイトでは、ZapierとMakeを連携させて在庫管理と顧客対応を効率化しています。

   • Zapier: Shopifyでの注文発生をトリガーに、在庫管理システム（例: Stitch Labs）に連携。
   • Make: 在庫管理システムから商品の在庫状況を取得し、もし在庫が少なくなっている場合は、サプライヤーに自動で発注依頼メールを送信。また、特定の商品が品切れになった場合、その商品を「お気に入り」登録している顧客に対して、Zapierを介して「再入荷通知」メールを自動送信します。
   • ポイント: 手動での在庫チェックや発注作業を削減し、機会損失を最小限に抑えています。顧客へのタイムリーな情報提供により、顧客満足度も向上。これにより、月間約50時間の業務削減に成功しています。

3. AIを活用したコンテンツキュレーションと配信 (米国): とあるコンテンツマーケティング企業では、ZapierとMake、そしてAIを組み合わせて、コンテンツのキュレーションから配信までを自動化しています。

   • Zapier: 特定のキーワードに関連するニュース記事やブログ（例: RSSフィード、Google Alerts）を定期的に収集。
   • Make: 収集した記事のURLをOpenAIのAPIに渡し、記事の要約、主要なキーワード抽出、そしてSNS投稿文のドラフトを生成させます。生成されたコンテンツは、Googleスプレッドシートに保存され、編集者の承認を待ちます。
   • Zapier: 承認されたコンテンツを、BufferやHootsuiteなどのSNS管理ツールを通じて、複数のソーシャルメディアプラットフォームに自動投稿。
   • ポイント: コンテンツ生成と配信にかかる時間とコストを大幅に削減。AIによる要約とキーワード抽出により、常に最新かつ関連性の高い情報を効率的に発信し、コンテンツエンゲージメント率を約25%向上させています。

これらの事例からわかるように、海外企業はZapierとMakeの連携を単なる自動化ツールとしてではなく、ビジネスの成長を加速させる戦略的ツールとして位置づけています。日本企業もこれらのベストプラクティスを参考に、自社の業務プロセスに合わせた応用を検討することで、競争優位性を確立できるでしょう。

独自の考察：未来のノーコード自動化とAIの役割

ZapierとMakeの連携は、ノーコード自動化の可能性を大きく広げました。しかし、これはまだ始まりに過ぎません。今後のノーコード自動化、特にAIとの融合は、さらに劇的な変化をもたらすと私は考えています。

私がこのツール群を実際に使ってみて感じるのは、その「拡張性」と「柔軟性」の高さです。Zapierの広範な連携アプリと、Makeの複雑なロジック構築能力が組み合わさることで、ほとんどのビジネスプロセスが自動化の対象となり得ます。特に、AIモジュール（OpenAIなど）が両ツールに標準搭載され、より手軽に高度な判断や生成が可能になった点は画期的です。

今後のアップデート予測と期待:

1. AIによるワークフローの自動提案・最適化: 将来的には、ユーザーが「この業務を自動化したい」と自然言語で入力するだけで、AIが最適なZapierとMakeの連携ワークフローを自動で提案し、構築まで行ってくれるようになるでしょう。さらに、既存のワークフローの実行データから、ボトルネックを特定し、AIが自動で最適化案を提示する機能も期待されます。
2. マルチモーダルAIとの連携強化: 現在のAI連携は主にテキストベースですが、今後は画像や音声、動画といったマルチモーダルAIとの連携が強化されるでしょう。例えば、顧客がアップロードした画像から製品の不具合をAIが自動で検知し、適切なサポートプロセスを起動するといったことが可能になります。
3. エッジAIとの統合: IoTデバイスやエッジコンピューティングとの連携が進み、物理世界とデジタル世界の自動化がより密接になります。センサーデータに基づいてZapier/Makeがトリガーされ、AIがリアルタイムで状況を判断し、物理的なアクション（例: ロボットの起動、設備の調整）を指示するといった未来も遠くありません。

他の自動化ツールとの比較において、ZapierとMakeの優位性は、その「エコシステムの広さ」と「視覚的な操作性」にあります。RPAツールのようなデスクトップ操作の自動化とは異なり、クラウドサービス間の連携に特化しているため、スケーラビリティとメンテナンス性が高いのが特徴です。一方で、劣位性としては、非常に複雑なデータ変換や、特定のレガシーシステムとの連携には、やはりカスタムコードが必要になる場合がある点です。

しかし、ノーコードAIの進化は、これらのギャップを埋めつつあります。プログラミングの壁を取り払い、誰でも高度な自動化を実現できる「AI業務自動化アーキテクト」の時代は、すでに到来しています。私たちは、この変化を積極的に受け入れ、ビジネスに活用していくべきです。

まとめ：今日から始めるノーコードAI連携自動化

本記事では、ノーコードAI自動化の強力なツールであるZapierとMakeを連携させ、より高度で柔軟なワークフローを構築する方法を解説しました。

• ZapierとMakeは、それぞれ異なる強みを持つノーコード自動化ツールであり、連携することで相乗効果を発揮します。
• Webhooksを利用することで、両ツール間でデータをシームレスに連携させることが可能です。
• AI（OpenAIなど）を組み込むことで、単なるデータ移動だけでなく、高度な判断やコンテンツ生成を伴う「賢い」自動化を実現できます。
• 海外の先進事例から、ZapierとMakeの連携がビジネス成長を加速させる戦略的ツールであることがわかります。
• データ形式の不一致やタイムアウトなど、連携時の課題には適切なトラブルシューティングが不可欠です。

ノーコードAIの進化は目覚ましく、今後も私たちの働き方を大きく変えていくでしょう。今日からZapierとMakeの連携を試してみて、あなたの業務を劇的に効率化する第一歩を踏み出しましょう。

まず試してみたい方は、AIツール一覧からZapierとMakeの詳細情報を確認し、無料プランから始めてみましょう。

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