Make(Integromat)×AIで事務作業を自動化｜5つの実例と構築手順

Make×ChatGPT APIの組み合わせは、中小企業の事務自動化において「コスパ最強」です。月約2,800円で月30時間の事務作業を削減——ROIは計測不能なレベルです。

「メールの転送」「フォームの回答をスプレッドシートに転記する」「請求書のデータを手入力する」——こうした事務作業は1つひとつは数分で終わりますが、毎日積み重なると膨大な時間になります。弊社が支援した設備会社（12名）では、こうした「データの受け渡し」作業だけで月30時間以上が消えていました。

Make（旧Integromat）は、こうした「データの受け渡し」を自動化するノーコードツールです。単体でも便利ですが、ChatGPT APIと組み合わせると「データの受け渡し＋AIによる判断・生成」が可能になり、自動化の幅が一気に広がります。

生成AI総合研究所では、建設会社（8名）と設備会社（12名）でMake×ChatGPT APIの5つの自動化シナリオを構築し、1ヶ月間の実測データを取得しました。本記事では、その5シナリオの構築手順と実測結果を公開します。

この記事でわかること
– Makeで自動化できる事務作業5選と各シナリオの実測削減効果
– Make×ChatGPT APIの連携手順（APIキーの設定からプロンプト設計まで）
– 実践：見積依頼→自動回答フローの構築手順
– Makeの料金と無料枠・コスト最適化の考え方
– Dify/Zapierとの使い分けフロー
– 非エンジニアが躓きやすいポイントと回避法

「Makeの導入を検討しているが、自社でどの業務を自動化すべきかわからない」という方は、生成AI総合研究所の30分無料ヒアリングをご活用ください。

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【結論】Makeは「データの受け渡し」自動化の最強ツール

Makeの位置づけを一言で表すと、「ツールとツールの間をつなぐ配管工」です。メールが届いたらSlackに通知する。フォームに回答があったらスプレッドシートに記録する。請求書PDFを受け取ったら中身を読み取って会計ソフトに入力する——こうした「ツール間のデータの受け渡し」を、プログラミング不要で自動化できるのがMakeです。

ここにChatGPT APIを組み合わせると、単なる「データの受け渡し」にAIの判断・生成能力が加わります。メールの内容を読んでカテゴリを判断する。問い合わせの文面を読んで返信ドラフトを生成する。日報の箇条書きを読んで週報の文章に要約する——こうした「人間の判断」が入るプロセスまで自動化できるのです。

Make×ChatGPT APIで自動化した5シナリオの実測結果

以下の表は、弊社が建設会社（8名）・設備会社（12名）で実際に運用した5シナリオの実測データです。

#	シナリオ	自動化前	自動化後	月間削減	月額コスト
1	メール→Slack転送＋要約	手動転送・通知	全自動	月5時間	Make内包
2	問合せフォーム→分類＋返信ドラフト	手動分類・手動返信	AI分類＋ドラフト生成	月10時間	API $3
3	請求書PDF→データ抽出→SS	手入力	AI-OCR＋自動記録	月8時間	API $2
4	日報→自動集約→週報生成	手動集約・手動作成	AI要約＋自動送信	月4時間	API $2
5	SNS投稿予約自動化	手動投稿	AI下書き＋予約投稿	月3時間	API $3
—	合計	—	—	月30時間	約$19（約2,800円）

月2,800円で月30時間の削減。時給1,500円で換算すると月45,000円相当。ROIは1,600%超です。

この表で特に注目すべきは、5つのシナリオの合計コストが月$19（約2,800円）という点です。MakeのProプランが月$9、ChatGPT APIの利用料が月約$10——合計でコーヒー3杯分。この低コストで月30時間を削減できる自動化ツールは、2026年現在ではMake以外にほとんどありません。

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Makeで自動化できる事務作業5選——各シナリオの詳細と構築ポイント

シナリオ1：メール→Slack転送＋AI要約（月5時間削減）

自動化前: 顧客からのメールを確認→要点をSlackのチャンネルに手動で転記→関係者にメンション。1件5分×月60件で月5時間。

自動化後のフロー:

[Gmail: 新着メール受信]
  ↓
[ChatGPT API: メール内容を3行に要約]
  ↓
[Slack: #顧客対応チャンネルに要約を投稿]
  ↓ (条件分岐)
[緊急の場合: Slackで担当者にダイレクトメッセージ]

構築ポイント: ChatGPT APIに渡すプロンプトは「以下のメールを3行で要約し、緊急度（高/中/低）を判定してください」としています。緊急度「高」の場合のみ担当者にDMを送る条件分岐を設定することで、本当に対応が必要なメールだけが即座に通知される仕組みを実現しました。

設備会社の社長は「以前は1日に何十通もメールをチェックしていたが、今はSlackに上がってくる要約だけ見れば良い。返信が必要なものだけクリックすればいい」と語っています。

シナリオ2：問い合わせフォーム→AI分類＋返信ドラフト（月10時間削減）

自動化前: Googleフォームで受け付けた問い合わせを手動で確認→カテゴリ分類→返信メールを1件ずつ作成。1件15分×月40件で月10時間。

自動化後のフロー:

[Googleフォーム: 新規回答]
  ↓
[ChatGPT API: 問い合わせ内容を分類（見積依頼/技術質問/クレーム/その他）]
  ↓
[ChatGPT API: カテゴリに応じた返信ドラフトを生成]
  ↓
[Gmail: 返信ドラフトを下書きに保存]
  ↓
[Googleスプレッドシート: 問い合わせ内容・分類・対応状況を記録]

構築ポイント: AIが生成した返信ドラフトは「自動送信」ではなく「下書き保存」にしています。完全自動の返信は品質のリスクがあるため、「AIが下書き→人間が確認して送信」のフローが最も安全です。弊社の検証では、AIドラフトの8割がそのまま送信可能なレベルでした。

シナリオ3：請求書PDF→データ抽出→スプレッドシート（月8時間削減）

自動化前: 請求書PDFをメールで受信→目で確認→手入力でスプレッドシートに記録。1件10分×月50件で月8時間超。

自動化後のフロー:

[Gmail: 請求書PDF添付メール受信]
  ↓
[PDF to Text: PDFからテキスト抽出]
  ↓
[ChatGPT API: テキストから「発行元/金額/日付/品名」を抽出]
  ↓
[Googleスプレッドシート: 抽出データを自動記録]

構築ポイント: ChatGPT APIに渡すプロンプトは「以下のテキストから、発行元、合計金額（税込）、請求日、品名を抽出し、JSON形式で出力してください」としています。JSON形式で出力させることで、Makeが後続のスプレッドシートモジュールにデータを正確に渡せます。

精度は約90%で、手書き請求書や特殊なフォーマットのPDFでは誤りが発生することがあります。金額に関わるデータは月末に人間が一括チェックするルールを設けています。

シナリオ4：日報→自動集約→週報生成（月4時間削減）

自動化前: 各社員が日報をGoogleフォームで提出→上長が1件ずつ確認→金曜日に手動で週報を作成。週報作成に毎週1時間。

自動化後のフロー:

[毎週金曜16時: 定期実行トリガー]
  ↓
[Googleスプレッドシート: 今週の日報データを一括取得]
  ↓
[ChatGPT API: 日報データを要約し、週報形式で出力]
  ↓
[Gmail: 週報を関係者にメール送信]

構築ポイント: ChatGPTへのプロンプトは「以下の5日分の日報データをもとに、①今週の主な成果、②来週の重点タスク、③課題・要検討事項の3セクションで週報を400字以内で作成してください」としています。

建設会社の現場監督は「金曜日に週報を書く時間が丸々浮いた。しかも、AIが全員の日報を横断的に見ているので、自分が見落としていた現場の問題に気づけることもある」と評価しています。

シナリオ5：SNS投稿予約自動化（月3時間削減）

自動化前: Instagram/Xの投稿文を手動で作成→画像を準備→投稿時間を見計らって手動投稿。

自動化後のフロー:

[Googleスプレッドシート: 投稿テーマと画像URLを登録]
  ↓
[ChatGPT API: テーマから投稿文を3パターン生成]
  ↓
[Slack: 3パターンを担当者に送信→選択]
  ↓
[Buffer/Later: 選択された投稿を予約登録]

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Make×ChatGPT APIの連携手順——APIキーの設定からプロンプト設計まで

ここでは、MakeとChatGPT APIを連携させる具体的な手順を解説します。この手順は5つのシナリオすべてに共通する基盤部分です。

ステップ1：Makeのアカウント作成（5分）

Make公式サイト（make.com）にアクセスし、無料アカウントを作成します。無料プランでも月1,000オペレーション（＝自動化の実行回数）が利用可能です。

ステップ2：OpenAI APIキーの取得（5分）

OpenAI公式サイト（platform.openai.com）にログインし、「API Keys」→「Create new secret key」でAPIキーを生成します。このキー（sk-xxxx…）は一度しか表示されないため、必ずコピーして安全な場所に保存してください。

ステップ3：MakeでOpenAIモジュールを設定（10分）

1. Makeで新しいシナリオを作成
2. 「+」ボタンで新しいモジュールを追加
3. 検索窓で「OpenAI」と入力→「OpenAI (ChatGPT, Whisper, DALL-E)」を選択
4. 「Create a Completion」アクションを選択
5. 接続設定でAPIキーを入力

これでMakeからChatGPT APIを呼び出す準備が整います。

ステップ4：プロンプト設計のコツ

Make経由でChatGPT APIにプロンプトを送る際の重要なコツを3つお伝えします。

コツ1：出力形式を指定する

Makeの後続モジュールがデータを正しく処理するために、AIの出力形式を明示的に指定します。

以下のメールから、カテゴリ（A:見積/B:質問/C:クレーム/D:その他）を判定してください。
回答は「A」「B」「C」「D」のいずれか1文字のみで出力してください。余計な説明は不要です。

コツ2：変数を活用する

Makeでは前のモジュールの出力を `{{変数名}}` で次のモジュールに渡せます。例えば、Gmailモジュールで受信したメールの本文を `{{1.text}}` でChatGPTモジュールに渡します。

コツ3：エラーハンドリングを設定する

API呼び出しが失敗した場合（ネットワークエラー、レート制限等）に、Makeの「エラーハンドラー」でリトライを設定します。「3回リトライ→それでもダメならSlackにエラー通知」のフローを組んでおくと安心です。

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実践：見積依頼→自動回答フローをゼロから構築する

5シナリオの中から、最もビジネスインパクトが大きい「シナリオ2：問い合わせフォーム→AI分類＋返信ドラフト生成」の構築手順を、ステップバイステップで解説します。

全体像

[Googleフォーム: 見積依頼受信]
  ↓
[Make: フォーム回答を取得]
  ↓
[Make: ChatGPT APIで見積ドラフトを生成]
  ↓
[Make: Gmailで返信ドラフトを作成]
  ↓
[Make: スプレッドシートに案件を記録]
  ↓
[Make: Slackで営業担当に通知]

構築手順

1. Googleフォームの準備

見積依頼用のGoogleフォームを作成します。入力項目は以下の4つ。

• 会社名（テキスト）
• 担当者名（テキスト）
• メールアドレス（テキスト）
• ご依頼内容（テキストエリア）

2. Makeのシナリオ作成

Makeで「新しいシナリオ」を作成し、以下のモジュールを順番に追加します。

モジュール①：Google Forms → Watch Responses

Googleフォームを選択し、新しい回答を監視するトリガーを設定します。

モジュール②：OpenAI → Create a Completion

以下のプロンプトを設定します。

あなたは建設会社の営業アシスタントです。
以下の見積依頼に対する返信メールのドラフトを作成してください。

依頼内容: {{1.ご依頼内容}}

返信メールの構成:
1. お問い合わせのお礼
2. ご依頼内容の確認（箇条書き）
3. 概算スケジュール（1-2週間で見積り提出と記載）
4. 追加確認事項があれば質問

宛先: {{1.会社名}} {{1.担当者名}}様
トーン: 丁寧なビジネスメール
文字数: 300字以内

モジュール③：Gmail → Create a Draft

AIが生成した返信文を、Gmailの下書きに保存します。宛先は `{{1.メールアドレス}}`、件名は「お見積りのご依頼について｜○○建設」。

モジュール④：Google Sheets → Add a Row

スプレッドシートに以下の情報を記録します。

• 日時、会社名、担当者名、依頼内容、ステータス（「ドラフト作成済み」）

モジュール⑤：Slack → Send a Message

営業チャンネルに「新しい見積依頼がありました。Gmailの下書きを確認してください」と通知。

3. テストと有効化

フォームにテストデータを入力し、Makeのシナリオを手動実行。正しくドラフトが生成され、Slackに通知が届くことを確認したら、スケジュール設定（5分間隔で新着チェック）を有効にします。

弊社が支援した建設会社では、このフローの構築に約3時間を要しました。以降は24時間365日自動で稼働し、月10時間の工数削減を実現しています。

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Makeの料金と注意点——無料枠とコスト最適化の考え方

Makeの料金体系を整理します。

プラン	月額	オペレーション数/月	データ転送量	推奨用途
Free	$0	1,000	100MB	テスト・PoC
Core	$9/月	10,000	1GB	中小企業の基本利用
Pro	$16/月	10,000	25GB	大容量データ処理
Teams	$29/月	10,000	150GB	複数メンバー管理

「オペレーション数」の考え方

Makeの料金は「オペレーション数」で決まります。1つのシナリオが実行されるたびに、含まれるモジュールの数だけオペレーションが消費されます。

例：5モジュールのシナリオが1回実行される → 5オペレーション消費

弊社が支援した設備会社（12名）の場合、5シナリオの月間オペレーション数は合計約3,000。Coreプラン（10,000オペレーション）で余裕をもって運用しています。

コスト最適化の3つのコツ

コツ1：不要なフィルターを削減する

モジュール間にフィルター（条件分岐）を多用すると、フィルター自体がオペレーションを消費します。可能な限りシンプルな構成にしましょう。

コツ2：実行間隔を調整する

「5分ごとにチェック」を「15分ごと」に変更するだけで、トリガーモジュールのオペレーション消費が1/3になります。リアルタイム性が不要なシナリオは間隔を長くしましょう。

コツ3：ChatGPT APIのモデルを使い分ける

複雑な判断が不要なタスク（メールの要約など）にはGPT-4o-mini（低コスト版）を使い、精度が重要なタスク（見積ドラフト生成など）にはGPT-5.5を使う——というモデルの使い分けで、API料金を30〜50%削減できます。

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Dify/Zapierとの使い分けフロー——目的×複雑さ×予算で選ぶ

Make、Dify、Zapierは似たようなツールに見えますが、得意領域が異なります。以下のフローチャートで最適なツールを選んでください。

選び方フローチャート

Q1. やりたいことは何ですか？
  ├─ AIチャットボットを作りたい → Dify
  ├─ ツール間のデータ連携を自動化したい → Q2へ
  └─ 両方やりたい → Dify + Make
  
Q2. 予算はいくらですか？
  ├─ 月$10以下 → Make（月$9のCoreプラン）
  └─ 月$20以上OK → Q3へ
  
Q3. 連携するツール数は？
  ├─ 5個以上 → Zapier（連携サービス5,000+）
  └─ 5個未満 → Make（自由度が高くコスパ◎）

3ツールの比較表

比較軸	Make	Zapier	Dify
得意領域	業務フロー自動化	業務フロー自動化（よりシンプル）	AIアプリ構築
月額	$9〜	$19.99〜	無料〜
UI言語	英語	英語	英語（日本語化進行中）
自由度	◎	○	◎（AI特化）
連携サービス数	1,500+	5,000+	AI特化
おすすめ場面	コスパ重視の中小企業	多数のSaaSを連携	社内FAQ・ナレッジ検索

弊社の推奨は「Make + Dify」の2ツール併用です。Makeで業務フローの自動化（メール→Slack→スプレッドシート等）を行い、DifyでAIチャットボット（社内FAQ等）を構築する。この組み合わせで、月$9＋$0（Dify無料版）＝月$9から本格的なAI業務自動化が実現できます。

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導入コストと補助金

Make×ChatGPT APIの導入コストは以下の通りです。

項目	月額
Make Coreプラン	$9（約1,400円）
ChatGPT API利用料	$5〜$15（利用量による）
合計	約2,000〜3,800円/月

この低コストでも、「デジタル化・AI導入補助金」の対象になる可能性があります。補助金の詳細はAI導入で使える補助金・助成金 完全ガイド【2026年最新】をご覧ください。

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「Makeの導入で気になること」——5つの疑問に答える

「Makeは英語のみだけど、日本語環境でも使える？」

使えます。UIは英語ですが、処理するデータ（メール本文、フォーム回答等）は日本語で問題ありません。ChatGPT APIへのプロンプトも日本語で記述できます。UIが英語であることのハードルは、最初の30分で慣れるレベルです。

「無料プランでどこまでできるの？」

月1,000オペレーションまで無料です。5モジュールのシナリオなら月200回実行可能。テストやPoCには十分ですが、本格運用にはCoreプラン（月$9）への移行が必要です。まずは無料プランで1つシナリオを構築し、自動化の効果を実感してから有料プランに移行する流れが合理的です。

「ChatGPT APIの料金はどのくらいかかる？」

利用量によりますが、弊社の支援先（建設会社8名・設備会社12名）では月$5〜$15の範囲でした。GPT-4o-miniを使えばさらにコストを抑えられます。月$20を超えることはほとんどありません。

「一度設定すれば、ずっと動き続ける？」

はい。一度構築したシナリオは24時間365日自動で稼働し続けます。ただし、連携先のサービス（Gmail、Googleスプレッドシート等）の仕様変更があった場合は、シナリオの修正が必要になることがあります。月に1回程度、動作確認のチェックを入れておくと安心です。

「エラーが発生したらどうすればいい？」

Makeにはエラーログ機能があり、どのモジュールでエラーが発生したかを確認できます。また、「エラーハンドラー」を設定しておけば、エラー発生時にSlackに通知が届くため、迅速に対応できます。エラーの大半は「APIのレート制限」か「連携先の認証切れ」のどちらかなので、対処法は限られています。

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まとめ：Make×ChatGPT APIは中小企業の事務自動化の「最適解」

Make×ChatGPT APIの組み合わせは、月約2,800円で月30時間の事務作業を削減できる「コスパ最強」のソリューションです。

今日やるべきこと:

1. Make公式サイト（make.com）で無料アカウントを作成する
2. シナリオ1（メール→Slack転送＋要約）を30分で構築する
3. 1週間運用し、「もう手動には戻れない」と実感する

AI業務効率化ツールの全体比較はAI業務効率化ツール比較2026で、Difyの構築手順はDifyで業務自動化を構築する手順で解説しています。

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出典・参考:
– Make公式サイト（make.com）料金・機能情報
– 生成AI総合研究所 Make構築支援実績（建設会社8名・設備会社12名・匿名加工）
※本記事の情報は2026年5月時点のものです。Make/OpenAI APIの価格・機能は変更される可能性があります。最新情報は各公式サイトをご確認ください。