「Zapierで ChatGPT連携を動かしてるけど、月額がじわじわ痛い」——そう感じている人、けっこう多いはず。

実際、月500回程度のChatGPT自動化でZapierを使うと$19.99/月かかる。同じことをMakeでやると$9/月で収まる。年間で$120以上の差だ。

この記事では、MakeとOpenAI APIを繋ぐ具体的な設定手順と、Zapierからの乗り換えを判断するためのコスト比較を解説する。「Makeって複雑そう」という印象をお持ちなら、読み終わるころには変わっているはず。

MakeとZapier、ChatGPT自動化のコスト差はいくら？

まず正直に言う。Zapierが悪いツールなわけじゃない。シンプルな自動化ならZapierのほうが直感的に動く。ただ、ChatGPTと絡めて使う回数が増えると、コスト構造の違いが効いてくる。

課金単位がそもそも違う

Zapierは「Zap1回実行＝1タスク消費」とシンプルだ。一方、Makeは「モジュール1個実行＝1 Operations（ops）消費」という単位になる。

つまり、3つのモジュールで構成されたシナリオを1回動かすと3 ops消費する。一見不利に見えるが、無料プランの上限がMakeは月10,000 opsに対し、Zapierは月100タスク。桁がふたつ違う。

月500回のChatGPT連携で比べると

ツール プラン 月額 500回の自動化に必要な消費
Zapier Starter $19.99 500タスク（上限ちょうど）
Make Core $9.00 約1,500 ops（余裕あり）
Make 無料 $0 月2,000ops以内なら無料で動く

シナリオが3モジュール構成の場合、500回×3＝1,500 ops。Makeの無料プランでも10,000 opsまで使えるので、月500回程度なら無料で回せてしまう。

年間に換算するとZapierのStarterプランだけで$239.88。Makeのゼロ円運用との差額は、そのままOpenAI APIへの投資に回せる。

Zapierを使い続けるべきケース

乗り換えを一辺倒に推奨するつもりはない。以下に当てはまるなら、Zapierのままでいい。

  • 月50回以下の低頻度自動化で複雑な条件分岐が不要
  • Salesforce・HubSpotなど、Makeが対応していないアプリを中心に使っている
  • エラー時の通知設定やサポートに$20払う価値を感じている

ZapierとChatGPTの連携設定については別記事で詳しく解説しているので、比較検討の参考にしてほしい。

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Make×ChatGPT連携の初期設定｜APIキー登録からシナリオ作成まで

まず誤解を一つ潰しておく

「ChatGPT Plusを契約してるからAPIも使える」——これ、間違い。ChatGPT PlusとOpenAI APIは別の課金体系だ。APIを使うにはplatform.openai.comでAPIキーを別途発行する必要がある。

APIキーの発行手順はシンプルだ。

  1. platform.openai.comにログイン
  2. 左メニューの「API keys」→「Create new secret key」
  3. 生成されたキー（sk-...で始まる文字列）をコピーして安全な場所に保存

キーは発行時の一度しか表示されない。見逃したら再発行するしかないので注意。

MakeでのConnection登録

ここが地味に重要なポイントだ。APIキーをモジュールに直接貼り付けるやり方をしている人がいるが、MakeではConnection（接続情報）として登録するのが正解。

Connection登録のメリットは明快で、キーを一か所で管理できる。キーをローテーションするときも、Connection側を更新するだけで全シナリオに反映される。

登録手順：

  1. Makeのシナリオ編集画面を開く
  2. 「＋」でモジュールを追加→「OpenAI (ChatGPT, Whisper, DALL-E)」を検索
  3. モジュールの設定画面で「Connection」→「Add」をクリック
  4. 「API Key」欄に先ほどのキーを貼り付けて保存

これで登録完了。次回以降は同じConnectionを選ぶだけで使い回せる。

モデルはGPT-4o miniを選ぶ

モジュールの「Model」欄でモデルを選択する場面が来る。gpt-3.5-turboは選ばないほうがいい。

2025年以降、gpt-3.5-turboは実質的にレガシー扱いになっている。GPT-4o miniのほうが安くて精度も高い。Input $0.15/1Mトークン、Output $0.60/1Mトークンというコストで、500トークンの処理なら1回あたり約0.06円だ。月1,000回回しても60円程度のAPIコストしかかからない。

シナリオのトリガーを選ぶ

トリガーとはシナリオを起動するきっかけのこと。よく使われる選択肢を挙げる。

  • Webhook：外部からHTTPリクエストが来たら起動
  • Gmail：特定のメールを受信したら起動
  • Googleスプレッドシート：新しい行が追加されたら起動
  • スケジュール：毎日9時など時間指定で起動

Googleスプレッドシートをトリガーにして文章を一括生成するユースケースは特に応用範囲が広い。別記事「ChatGPT API×スプレッドシート連携」も参考にしてほしい。

実務で使える連携シナリオ3選

設定の雰囲気が掴めたところで、すぐ使えるシナリオを3つ紹介する。

シナリオA：Gmailの受信メール→ChatGPTで要約→Slackに通知

モジュール構成： Gmail（Watch Emails） → OpenAI（Create a Completion） → Slack（Create a Message）

  • モジュール数：3個
  • 1回あたりのops消費：3 ops
  • 月100回動かした場合：300 ops（無料プランの3%）

Prompt例：

以下のメール本文を3行以内で要約してください。
要点と必要なアクションがあれば最後に1行で添えてください。

Gmailモジュールの「Subject」や「From」も変数として渡せるので、Slackの通知文に差出人名を含めると実用性が上がる。

シナリオB：Googleスプレッドシートの行追加→ChatGPTで文章生成→同シートに書き戻し

モジュール構成： Googleスプレッドシート（Watch Rows） → OpenAI（Create a Completion） → Googleスプレッドシート（Update a Row）

  • モジュール数：3個
  • 1回あたりのops消費：3 ops

A列にキーワードを入れると、B列にブログ導入文が自動生成されるシートが5分で作れる。コンテンツ制作の下書き量産に使っている人が周りに多い。

Structured Outputsを使うとさらに便利になる。JSONで出力させることでMake側のパース処理が不要になり、タイトル・本文・タグを別々のセルに書き分けることも簡単だ。

シナリオC：Webhookで受け取ったデータ→ChatGPTで分類→Notionデータベースに振り分け

モジュール構成： Webhooks（Custom Webhook） → OpenAI（Create a Completion） → Router → Notion（Create a Database Item） × カテゴリ数

  • モジュール数：5〜7個（ルート数による）
  • 1回あたりのops消費：5〜7 ops

これはMakeの条件分岐「Router」が活きる構成だ。Zapierでは同様の分岐処理にフィルター設定を複数Zapに分けて書く必要があり、タスク消費が倍以上になりやすい。

フォームの回答やサポート問い合わせをChatGPTにカテゴリ分類させ、Notionの担当者別データベースに自動振り分けするといった使い方が実務に近い。

よくあるエラーと対処法

設定してすぐ詰まりやすいポイントを絞って書く。

「401 Unauthorized」が出る APIキーが間違っているか、Connectionに登録したキーが失効している。platform.openai.comで新しいキーを発行し直してConnectionを更新する。

「429 Too Many Requests」が出る OpenAI APIのレートリミットに引っかかっている。Makeのシナリオ設定で「Rate limiting」のウェイトを入れるか、OpenAIのUsage limitsページで上限を確認する。

シナリオが動いているのにSlackに通知が来ない SlackのConnectionとチャンネルIDを確認。Slackモジュールのテスト実行時にMakeが「実際には送信しない」モードになっている場合がある。右上の「Run once」で本番実行して確認する。

次にやること、1つだけ

この記事を読んで「試してみようかな」と思ったなら、今日やることは一つだけでいい。

platform.openai.comでAPIキーを発行する。

Makeのアカウントは無料で作れるし、APIの初回クレジットも少額ながら付与されている。設定に1時間もかからず、シナリオAのGmail→ChatGPT→Slack通知は動く。

Zapierと並行して使い始めて、1か月後にコストを見比べてみるのが一番確かめやすい。

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