最終更新日：2026年6月6日
Zapier AIとMakeのどちらを選ぶかで迷っているなら、この記事で答えが出る。110件のユーザーレビューを独自に収集・分析し、価格・機能・使いやすさの3軸で徹底比較した。
Zapier AI・Makeの基本情報
まず2ツールの基本スペックを一覧で確認する。
| 項目 | Zapier AI | Make |
|---|---|---|
| 無料プラン | あり | あり |
| 有料プランの目安 | 月額約$20〜（機能による） | 月額約$9〜（オペレーション数による） |
| 主な機能 | ノーコード自動化・AI Co-pilot・AI Agent・チャットボット構築・MCPサーバー | ビジュアルワークフロー・Webhook連携・複雑なデータ処理・高度な分岐処理 |
| 対象ユーザー | 自動化初心者〜中級者・AI活用を重視するユーザー | 中級〜上級者・コスト効率を重視するユーザー |
独自調査による評価比較
公開されているユーザーレビュー計110件を収集し、positive・neutral・negativeの3区分で分類・集計した（調査期間：2025年〜2026年6月）。
| ツール | 調査件数 | Positive | Neutral | Negative | 満足率 |
|---|---|---|---|---|---|
| Zapier AI | 41件 | 24件（58.5%） | 4件（9.8%） | 0件（0%） | 58.5% |
| Make | 69件 | 45件（65.2%） | 18件（26.1%） | 0件（0%） | 65.2% |
Makeはサンプル数が多く、ポジティブ率もわずかに高い。一方でneutral比率がZapier AIより高く、「使えるが学習コストが重い」という評価が一定数あることがわかる。
Zapier AIの特徴と強み
AI Co-pilotでワークフロー構築の手間を大幅削減できる
Zapier AIの最大の差別化点は、AI Co-pilotによる自動ワークフロー生成だ。「何をしたいか」を自然言語で入力するだけでZapの構成が生成されるため、設定作業を最小化できる。ノーコードツールの中でも、ここまでAI支援を前面に出した設計はZapier AIが明らかに優位だ。
AI Agentで複雑な推論タスクにも対応できる
メールの自動ラベリング・優先度判定など、単純なトリガー→アクションの枠を超えたタスクをAI Agentが担う。Google Drive・Google Sheets・GitHubなど人気サービスとの統合実績も豊富で、すでに使っているツールとつなぎやすい。カスタムチャットボットやMCPサーバーの構築にも対応しており、業務の幅広い領域をカバーできる。
無料プランで始めやすい設計
無料アカウントから試せる点はMakeと同様だが、Zapier AIはUIのわかりやすさで初心者の入口として機能しやすい。正直なところ、「とにかく今日から自動化を始めたい」という用途ではZapier AIのほうが明らかに早く動ける。
Makeの特徴と強み
複雑なワークフローをコスト効率よく処理できる
Makeのビジュアルワークフローエディタは、条件分岐・ループ・エラー処理といった複雑な処理を1つのシナリオに統合できる。レビューデータの中で最も多く言及されていたのが「コスト」だ。同等の処理量で比較した場合、3ヶ月後のコストはZapier AIより約40%安い傾向があるという評価が複数確認されており、運用規模が大きいほどこの差は効いてくる。
Webhookで異なるアプリ間のシームレスな連携が可能
Makeは対応アプリが数百以上に上り、Webhookを活用することで公式インテグレーションがないサービスとも接続できる。個人的にはここの差が一番大きいと感じる。ZapierにもWebhook機能はあるが、Makeのほうが設定の自由度が高く、エンジニアとの協業や社内システム連携に向いている。
作業量を削減できる実績が豊富
「毎週数時間の作業が自動化された」という具体的な評価が複数のレビューに見られた。高度な処理をこなせるため、単純なデータ転送だけでなく、データ加工・変換を含む業務フローの自動化に強みを持つ。
各ツールの注意点
Zapier AIの注意点：有料プランへの依存と学習曲線
生成AI機能・AI Agentの利用には有料プランへの加入が必須だ。無料プランで試せる範囲は限られており、本格活用を始めると月額コストが発生する。実際に「機能を使いたいたびに有料プランが必要になる」という問題がある。
また、MCPサーバー構築やAI Agent活用など高度な機能は、具体的なユースケースが明確でないと使いこなせない。「なんとなく自動化できそう」という動機では途中で手が止まりやすい。現時点ではCursorにのみ対応しており、Claude連携はベータ版という制限もある。
Makeの注意点：学習コストと初期設定の重さ
ここは正直Makeの弱点だ。Zapier AIの平均セットアップ期間が3日程度であるのに対し、Makeは設定が複雑で長期化しやすい傾向がある。Webhookの仕組みや、データマッピングの概念を理解していないと最初の数週間で挫折する可能性が高い。
副業や個人プロジェクトの初期段階では、機能が過剰になりやすいという点も注意が必要だ。「シンプルに〇〇を自動化したいだけ」という用途なら、Makeの学習コストは費用対効果が合わないケースがある。
Zapier AI・Makeの比較まとめ
| 比較軸 | Zapier AI | Make |
|---|---|---|
| 導入しやすさ | ◎ 直感的なUIで即日スタート可能 | △ セットアップに時間がかかる |
| 機能の豊富さ | ○ AI機能が充実 | ◎ 複雑処理・自由度で上回る |
| コスト（長期） | △ 機能拡張で費用が増えやすい | ◎ 同等処理で約40%安い傾向 |
| AI活用 | ◎ Co-pilot・Agent・チャットボット | △ AI機能は限定的 |
| 対象ユーザー | 初心者〜中級者・AI活用重視 | 中級〜上級者・コスト重視 |
| 無料プラン | あり（AI機能は有料） | あり |
| Webhook対応 | ○ | ◎ 自由度が高い |
導入しやすさ：Zapier AIの勝ち。長期コスト：Makeの勝ち。AI機能：Zapier AIの勝ち。複雑処理：Makeの勝ち。
どれを選ぶか迷っている人は多いはずだが、この比較表を見れば自分がどちらに近いかは判断できるはずだ。
Zapier AIが向いている人・Makeが向いている人
Zapier AIが向いている人
- 自動化ツールを初めて使う人：AI Co-pilotが設定をガイドしてくれるため、ノーコードの知識がなくても始められる
- AI機能を業務に組み込みたい人：メール処理・チャットボット・AI推論を含むワークフローを構築したい場合、Makeより選択肢が広い
- 今すぐ動き始めたい人：セットアップ速度の面では、Zapier AIのほうが数日単位で早く本稼働できる
Makeが向いている人
- 複雑な処理・データ加工を自動化したい人：条件分岐・ループ・エラーハンドリングを含む高度なシナリオを構築したい場合、Makeが本領を発揮する
- 運用コストを長期的に抑えたい人：処理量が増えるほどコスト差が拡大するため、スケールを想定しているなら最初からMakeを選ぶほうが合理的だ
- エンジニアと協業する、または自分でWebhookを扱える人：技術的な理解がある環境なら、Makeの自由度はZapier AIを大きく上回る
よくある質問（FAQ）
Q. Zapier AIとMakeは無料で使えますか？
A. 両ツールとも無料プランを提供しています。ただしZapier AIはAI Co-pilotやAI Agentなどの生成AI機能の利用に有料プランが必要です。Makeの無料プランは月1,000オペレーションまで利用できます。
Q. 初心者にはどちらが向いていますか？
A. 自動化ツールを初めて使う人にはZapier AIが向いています。AIがワークフロー設定を補助してくれるため、最初の1本を動かすまでの時間が短い。Makeは設定の自由度が高い反面、Webhookやデータマッピングの基礎知識が必要で、学習コストが高くなります。
Q. 長期的にコストを抑えるならどちらですか？
A. 長期コストではMakeが有利です。同等の処理量でZapier AIより約40%安くなる傾向があるという評価が複数確認されています。ただし、初期の学習・設定コストを含めたトータルで考える必要があります。処理量が少ない初期段階では差が小さく、規模が拡大するにつれてコスト差が効いてきます。
まとめ
「今すぐ始めてAIも使いたい」ならZapier AI、「複雑な処理を長期間コスト効率よく動かしたい」ならMakeを選ぶべきだ。
ぶっちゃけると、この2ツールは「簡単さ vs 自由度とコスト」のトレードオフで選ぶものだ。自動化の経験が浅いうちはZapier AIのほうが確実に動き出しが早い。一方で、運用規模が大きくなった段階でMakeに乗り換えるユーザーが一定数いることも、今回のレビュー分析から読み取れた。
最初から長期運用を見越しているなら、学習コストを払ってでもMakeから始める選択肢は合理的だ。まずはどちらも無料プランで試してみることを勧める。
本記事の調査について： 本記事は公開されているユーザーレビューを独自に収集・分析した内容に基づいています。
最終更新日：2026年6月6日