Makeとは？AI自動化に選ばれる理由
Make（旧Integromat）は、アプリ同士を視覚的に繋いで自動化フローを構築できるノーコードツールです。ZapierやPowerAutomateと並ぶ代表的な自動化プラットフォームですが、Makeの強みは「条件分岐・ループ・データ変換」を柔軟に組めることにあります。
2024年以降、MakeにはOpenAI（ChatGPT）の公式モジュールが加わり、AI処理を自動化パイプラインの中に組み込めるようになりました。メールの要約、チャット応答の自動生成、データの分類といった処理を、コードなしで業務フローに埋め込めます。
- ビジュアルエディタ：ドラッグ＆ドロップでシナリオを構築
- 1,000以上のアプリ連携：Gmail、Slack、Notion、Google Sheetsなど
- AI処理の組み込み：OpenAI・Anthropic API経由でLLMを活用
- 無料プランあり：小規模な試験運用から始められる（詳細は公式サイトでご確認ください）
MakeでできるAI連携の具体例
Makeと生成AIを組み合わせると、次のような処理を自動化できます。
- 受信メールの自動要約：Gmailで受け取ったメールをChatGPTに送り、要点をSlackに転送
- 問い合わせフォームの一次対応：フォーム送信をトリガーに、AIが回答案を生成してメール下書きを作成
- SNS投稿の定期生成：RSSフィードの最新記事をAIに読ませ、要約ツイートを自動作成
- 議事録の自動整形：文字起こしテキストをAIに渡して構造化し、Notionに保存
- データ分類・タグ付け：スプレッドシートの新規行をAIで分類し、別シートに振り分け
これらはすべてノーコードで構築できます。APIのコーディング知識は不要で、Makeの設定画面だけで完結します。
最初のシナリオを作る手順
Makeで初めてのAI自動化シナリオを作る手順を説明します。
- アカウント作成：make.com にアクセスし、無料アカウントを登録する
- 新規シナリオを作成：ダッシュボードから「Create a new scenario」を選択
- トリガーモジュールを追加：最初のモジュール（起点）を選ぶ。例：Gmailの「Watch Emails」
- OpenAIモジュールを追加：「＋」ボタンでOpenAIモジュールを検索して追加。APIキーを設定する
- プロンプトにデータを埋め込む：前のモジュールの出力（メール本文など）をプロンプトに変数として挿入する
- 出力先を設定：AIの応答をSlackやGoogle Sheetsなどに送るモジュールを追加
- テスト実行：「Run once」で動作確認してから、スケジュール実行を有効にする
初回は30分程度で動くシナリオを作れます。まず小さく試して、動作を確認してから本格運用に移るのがおすすめです。
ChatGPT・Claude連携の設定方法
ChatGPT（OpenAI）の場合：
MakeにはOpenAIの公式モジュールがあります。OpenAIのAPIキーを取得し、Makeの接続設定に貼り付けるだけで利用できます。モジュールのアクションは「Create a Completion」を選び、モデルとプロンプトを指定します。
Claude（Anthropic）の場合：
Anthropicの公式モジュールはまだ対応が限定的なため、HTTPモジュールを使う方法が確実です。
URL: https://api.anthropic.com/v1/messages
Method: POST
Headers:
x-api-key: [AnthropicのAPIキー]
anthropic-version: 2023-06-01
content-type: application/json
Body（JSON）:
{
"model": "claude-opus-4-6",
"max_tokens": 1024,
"messages": [{"role": "user", "content": "{{1.text}}"}]
}{{1.text}}の部分には前のモジュールの出力を変数として埋め込みます。レスポンスのパースには「Parse JSON」モジュールを使い、content[0].textの値を取り出します。
実務で使える自動化シナリオ3選
1. 問い合わせ対応の一次自動化
Googleフォーム → OpenAI（回答案生成） → Gmail下書き作成。担当者は下書きを確認して送信するだけになり、対応時間を大幅に削減できます。
2. 競合・市場リサーチの自動収集
RSSフィード → フィルター（キーワード抽出） → Claude（要点まとめ） → Notionデータベースへ保存。毎朝、業界ニュースの要約が自動でNotionに蓄積されます。
3. 社内ナレッジの自動タグ付け
Slackの特定チャンネル投稿 → ChatGPT（カテゴリ分類） → Notionの対応ページに自動保存。チームの発言がそのままナレッジベースに整理されます。
よくある失敗と対策
トークン数が足りずエラーになる
長いテキストをそのままAIに渡すと、max_tokensを超えてエラーになります。事前にMakeの「Text Aggregator」や「Substring」モジュールで文字数を制限してからAIに渡しましょう。
APIレートリミットでシナリオが止まる
OpenAIやAnthropicのAPIには1分あたりのリクエスト制限があります。MakeのRouterやSleepモジュールを使って処理間隔を設けることで回避できます。
シナリオが複雑になりすぎてデバッグできない
最初から大規模なシナリオを作らず、2〜3モジュールの小さな単位で動作確認しながら積み上げていくのが基本です。Makeの実行履歴（Execution Log）を活用してボトルネックを特定してください。
まとめ：Makeで始めるAI自動化の第一歩
MakeとAIの組み合わせは、コーディング不要でLLMを業務フローに組み込める現時点で最も実用的な選択肢のひとつです。問い合わせ対応、情報収集、データ整理など、繰り返し作業が多い業務から試すと効果を実感しやすいでしょう。
まずは無料プランで簡単なシナリオを1つ動かしてみてください。自動化が定着したら、より複雑なフローや他ツールとの連携へ広げていけます。