1. Make（旧Integromat）の本質：単なる「連携ツール」を超えたビジネスエンジン

ビジネス現場で「自動化」が叫ばれて久しいですが、多くの企業が「ツールの導入」そのものを目的にしてしまい、結果として「自動化されたゴミ（不正確なデータ）」を量産しています。私が数多くのCRM導入現場で目にしてきたのは、連携設定の甘さゆえに、結局人間が修正作業に追われるという本末転倒な姿です。

Make（旧Integromat）は、こうした「不完全な自動化」を打破する、極めてロジカルかつ強力なiPaaS（Integration Platform as a Service）です。最大の特徴は、ドラッグ＆ドロップの視覚的な操作感でありながら、プログラミングコードを書くのと同等の緻密なデータ処理をノーコードで実現できる点にあります。

ブランド変更の背景：なぜ「Make」なのか

2020年、プロセスマイニングの巨人であるCelonis社がIntegromatを買収し、2022年に「Make」へとリブランドされました。これは単なる名称変更ではありません。ビジネスプロセス全体の「可視化」と「実行」をシームレスに繋ぐという、エンタープライズ領域を見据えた戦略的な進化です。

• 出典：Celonis Completes Acquisition of Integromat (Celonis公式発表)

Makeが解決する「DXの停滞」

多くの日本企業が直面しているのは、「SaaSが増えすぎたことによるデータの分断」です。営業はSalesforce、経理はfreee、CSはZendesk。それぞれは優秀ですが、それらが「喋っていない」ために、手作業でのCSVインポート・エクスポートが横行しています。Makeはこの「データの隙間」を埋める神経系として機能します。

2. 主要iPaaSツールの徹底比較（Make vs Zapier vs Power Automate）

ツール選定で迷われている担当者の方へ、私が実務で感じている肌感覚を反映した比較表を作成しました。

なぜプロの現場ではMakeが選ばれるのか

Zapierは「Aが起きたらBをする」という直線的な連携には強いですが、「Aが起きて、かつ条件Cを満たし、さらにDのシステムを検索した結果、データがあれば更新、なければ新規作成する」といった、実務で頻発する複雑な分岐において、Makeの「イテレーター（繰り返し）」や「アグリゲーター（集約）」機能が圧倒的に優位に立ちます。

たとえば、複数のSaaSコストを削減するプロジェクトにおいては、ライセンスの付与状況を横断的に監視する必要があります。このような「高度な監視・制御」にはMakeの柔軟性が不可欠です。

関連記事：SaaSコストを削減。フロントオフィスツールの「標的」と現実的剥がし方

3. Make導入の実践シナリオとコスト感

実際にMakeを導入する場合、どのような投資が必要になるでしょうか。公式サイトの情報をベースに、現実的な運用コストを解説します。

料金体系（目安）

• Freeプラン： $0/月（1,000回実行まで）
• Coreプラン： $9/月〜（高度な機能制限なし。小規模自動化に最適）
• Proプラン： $16/月〜（より多くの実行回数と優先処理）
• Teamsプラン： $29/月〜（チームでの共同編集とアクセス権限管理）

【公式サイト】Make Pricing Page

注記： 多くのBtoB企業では「Teamsプラン」以上が推奨されます。個人アカウントで重要なシナリオ（経理連携など）を構築してしまうと、退職時にメンテナンス不能になる「野良自動化」のリスクがあるためです。

具体的導入事例：EC売上と会計ソフトの「整合性」自動化

以前支援した50名規模のEC事業者様では、Shopifyの売上データをfreeeに自動連携していました。しかし、標準の連携ツールでは「クーポン値引き」や「決済手数料」の分解が不十分で、結局毎月末に経理担当者が3日間かけて手動で修正を行っていました。

【解決策】Makeを介在させ、Shopifyから注文データを受信した直後に、独自のロジックで「純売上」「送料」「決済手数料」を分解。さらに、会員ランク情報をCRMから取得してタグ付けし、freeeに仕訳として投入するアーキテクチャを構築しました。

• 成果： 月次締めの作業時間をゼロに短縮。さらに、BIツール（BigQuery）にデータを並行して飛ばすことで、リアルタイムな顧客LTV分析が可能に。
• 出典： Make Customer Stories – Accounting Automation

4. プロが教える「失敗する自動化」の共通点と【＋α】の回避策

50件以上のCRM導入に関わってきた経験から、Make利用時に陥りやすい「実務の落とし穴」を挙げます。

① エラーハンドリングの不在

「APIが一時的にダウンした」「想定外のデータが入力された」瞬間にシナリオが停止し、その後のデータが欠落するケースです。【＋α】の対策： Makeには「Error Handler」という専用モジュールがあります。エラー発生時に「管理者にSlack通知する」だけでなく、「一定時間後にリトライする」あるいは「一時的にスプレッドシートに保存して復旧を待つ」といった『フェイルセーフ』を必ず組み込んでください。

② フィルタリングの欠如による実行数（Operations）の無駄遣い

すべてのイベントに対してシナリオを走らせると、すぐに月間の実行上限（Operations）に達し、追加コストが発生します。【＋α】の対策： シナリオの最上流で「Filter」を設置し、条件に合わないデータは1オペレーション消費する前に即座に終了させる設計を徹底しましょう。

③ システム間の責務分解が不明確

「何でもMakeで解決しようとする」のも危険です。たとえば、複雑な原価計算そのものをMakeの中で行うと、ロジックのブラックボックス化を招きます。【＋α】の対策： 原価計算のような重厚なロジックはGoogle CloudのBigQueryやdbtなどのデータ基盤で行い、Makeはその「実行トリガー」と「結果の受け渡し」のみに専念させる。これが「モダンデータスタック」の王道です。

関連記事：高額なCDPは不要？BigQuery・dbt・リバースETLで構築するデータ基盤

5. Makeと連携すべき「実名」主要ツール3選

Makeのポテンシャルを最大化するために、私が導入現場でよく併用するツールをご紹介します。

① Salesforce (CRM/SFA)

世界シェアNo.1のCRM。Makeとの親和性は非常に高く、リード獲得から商談成立後のバックオフィス連携までを完全に自動化できます。【URL】https://www.salesforce.com/jp/

② freee会計 (会計/バックオフィス)

API公開度が高い国産会計ソフト。Makeを通じて銀行口座の動きや決済データを自動で取り込み、複雑な配賦処理も外部から指示可能です。【URL】https://www.freee.co.jp/

③ Slack (コミュニケーション)

単なるチャットツールではなく、自動化の「通知センター」および「インターフェース」として機能します。Makeを使えば、Slack上でボタンを押すだけで特定の業務をキックすることも容易です。【URL】https://slack.com/intl/ja-jp/

6. 結論：Makeは「ツール」ではなく「経営判断のインフラ」

DXとは、単に便利なツールを導入することではありません。「人間が本来集中すべき創造的な業務に、いかにリソースを戻すか」という経営判断そのものです。

Make（旧Integromat）を正しく使いこなせば、これまでバラバラだったSaaSが有機的に繋がり始め、あなたの会社に「リアルタイム経営」をもたらします。もし、「今の自動化設計が正しいのか不安がある」「現場が手作業を辞められない」とお悩みであれば、まずは既存のアーキテクチャを見直すことから始めてみてください。

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