ノーコード・ローコードの自動化ツール市場が急速に拡大する中、n8nとMake（旧Integromat）は特に注目を集めています。2025年に向けて自社のワークフローを効率化したい経営者やIT担当者にとって、どちらのツールが最適な選択なのか、その判断基準が求められています。本記事では、コスト効率、使いやすさ、API連携性能、セキュリティ、そして将来性まで、あらゆる観点からn8nとMakeを徹底比較します。「初期投資を抑えたい」「複雑な業務フローを自動化したい」「拡張性重視で選びたい」など、あなたのニーズに合った最適解がきっと見つかるはずです。2025年のビジネスシーンで競争優位性を確保するための重要な判断材料としてご活用ください。
1. n8nとMakeの機能徹底比較：コスト効率とスケーラビリティから見る最適解
ノーコード・ローコードツールの代表格であるn8nとMake（旧Integromat）は、ビジネスプロセスの自動化において広く活用されています。両ツールにはそれぞれ独自の特徴があり、どちらが自社のニーズに合うのか判断に迷う方も多いでしょう。機能面、コスト効率、スケーラビリティの観点から詳細に比較していきます。
n8nは、オープンソースの自動化プラットフォームとして知られており、セルフホスティングが可能な点が大きな特徴です。これにより、データのセキュリティとプライバシーに高い関心を持つ企業にとって理想的な選択肢となっています。一方、Makeはクラウドベースのサービスで、使いやすいUIと豊富な連携先が魅力です。
機能面では、n8nが約300以上のノードを提供しているのに対し、Makeは1,000以上のアプリ連携を実現しています。特にMakeはマーケティングツールとの連携が充実しており、Mailchimp、HubSpot、Salesforceなどとのシームレスな統合が可能です。n8nはAPI連携の自由度が高く、カスタムノードの作成も容易なため、開発リソースがある企業には柔軟性をもたらします。
コスト効率の観点では、n8nがオープンソースで無料から利用できるのに対し、Makeは従量課金制を採用しています。n8nのセルフホスティングは初期コストと運用コストが発生するものの、長期的に見れば大規模な自動化を実施する企業にとってコスト効率が高くなる傾向があります。Makeは月額10ドルから利用可能で、小規模から始めて段階的に拡張できる点が中小企業に好まれています。
スケーラビリティについては、n8nがハードウェアリソースに応じた拡張が可能で、特に大量のデータ処理や複雑なワークフローに強みを発揮します。Makeはクラウドインフラの制約内でのスケーリングとなりますが、運用の手間が少なく、IT部門のリソースが限られた組織に適しています。
パフォーマンス面では、処理速度と安定性において両者に違いがあります。n8nはローカル環境での実行により低レイテンシーを実現できますが、インフラの管理責任は利用者側にあります。Makeはグローバルに分散したクラウドインフラを活用しており、99.9%の稼働率を保証しています。
最終的な選択は、組織のIT環境、開発リソース、予算、そして自動化の規模によって異なります。データセキュリティと完全なカスタマイズ性を重視するなら n8n、迅速な導入と幅広い連携を優先するならMakeが適しているでしょう。多くの企業では、両ツールの長所を活かした併用も効果的な戦略となっています。
2. 初心者から上級者まで：n8nとMakeの学習曲線と実務導入のポイント
ノーコード・ローコードツールを選ぶ際、学習のしやすさと実務での使いやすさは重要な判断基準です。n8nとMakeはどちらもワークフロー自動化ツールとして人気がありますが、学習曲線と実務導入においては異なる特徴を持っています。
【初心者にとってのハードル】
Makeは初心者にとって比較的取り組みやすい設計になっています。直感的なドラッグ&ドロップインターフェースと豊富なテンプレートが用意されており、技術的なバックグラウンドがなくても基本的な自動化は数時間で作成できます。一方、n8nはコード寄りのアプローチを取っており、JavaScriptの知識があると効率的に使いこなせます。プログラミング経験がない方は、最初のセットアップや基本概念の理解に1〜2週間かかることもあります。
【中級者への成長過程】
中級レベルになると両ツールの差が現れます。Makeではシナリオが複雑になるにつれて、ワークフロー管理が難しくなる傾向があります。特に条件分岐が多いフローは視覚的に把握しづらくなります。n8nは最初は学習コストが高いものの、一度基本を習得すれば複雑なワークフローも整理しやすく、保守性に優れています。中級者がMakeからn8nに移行するケースも少なくありません。
【上級者にとっての拡張性】
上級ユーザーにとって、n8nの最大の魅力はカスタムノードの開発と拡張性です。オープンソースの特性を活かし、企業固有のニーズに合わせた独自ノードを開発できます。大手企業のITチームではこの柔軟性を評価してn8nを選択するケースが増えています。一方、Makeは既存の多数の連携先を活用した迅速な開発が強みです。上級者でもAPI連携の手間を省き、ビジネスロジックの構築に集中できます。
【実務導入のポイント】
実務に導入する際は以下のポイントを考慮すべきです：
1. チームのスキルレベル：技術者が少ないチームならMake、開発者が多い環境ではn8nが適しています。
2. スケーラビリティ：将来的に大規模な自動化を予定しているならn8nの方が拡張性に優れています。
3. 予算：Makeは明確な料金体系で予算計画が立てやすい一方、n8nはセルフホスティングによるコスト最適化が可能です。
4. セキュリティ要件：機密性の高いデータを扱う場合、n8nのセルフホスティングオプションでオンプレミス環境を構築できます。
【学習リソースの比較】
学習面では、Makeの方が公式ドキュメントやチュートリアル動画が充実しています。コミュニティも活発で、初心者の質問に対する回答が得られやすい環境です。n8nはドキュメンテーションが改善傾向にありますが、まだMakeほど体系化されていません。ただし、GitHubやDiscordでの開発者コミュニティが活発で、技術的な問題解決に強みがあります。
実務導入を成功させるには、少人数でのパイロットプロジェクトから始め、徐々に規模を拡大していくアプローチが効果的です。どちらのツールも無料プランや試用期間があるため、実際のユースケースでテストしてから最終決定することをおすすめします。
3. 2025年版：n8nとMakeのAPI連携性能と自動化シナリオの実例
ノーコード・ローコードツールの進化により、n8nとMakeのAPI連携性能は格段に向上しています。n8nは現在、15,000以上のAPI接続をサポートし、オープンソースの強みを活かした柔軟な拡張性を提供しています。一方のMakeは18,000を超えるアプリ連携と、直感的なビジュアルインターフェースによる高度な自動化を実現しています。
実際のビジネスシーンでは、この違いが明確に表れます。あるeコマース企業では、Makeを使用してShopifyからの注文情報をSlackに自動通知し、さらにGoogle Sheetsに顧客データを蓄積する仕組みを構築しました。インターフェースの直感性により、マーケティング部門のスタッフでも簡単に運用できる点が高く評価されています。
一方、テクノロジースタートアップではn8nを採用し、GitHubのイシュー作成をトリガーにJiraのタスク自動生成とSlack通知を連携させました。オープンソースという特性を活かし、独自のノードを開発してカスタムワークフローを実現している点が決め手となっています。
API呼び出し制限に関しては、Makeは月間オペレーション数による従量課金制を採用しているため、使用頻度が高い大規模プロジェクトではコストが増大する傾向があります。n8nはセルフホスト型であれば理論上無制限に利用可能ですが、クラウド版では同様に実行回数による制限があります。
エラーハンドリングについては、Makeがより洗練されており、エラー発生時の代替フローや再試行メカニズムが充実しています。アパレル企業の事例では、在庫システムのAPI障害時に自動的にバックアップデータソースからの情報取得に切り替わる仕組みをMakeで構築し、業務の継続性を確保しています。
n8nの強みは複雑なデータ変換とカスタムコードの柔軟な統合にあります。金融テクノロジー企業では、複数の決済プラットフォームからのデータをn8nで統合し、カスタムJavaScriptコードによる高度なデータ変換処理を経て、レポーティングシステムに取り込む自動化を実現しています。
両プラットフォームとも、WebhookやREST API、GraphQLなどの最新API技術に対応していますが、n8nはより技術的な柔軟性を提供し、Makeはより幅広いサードパーティアプリケーションとの連携が容易です。
結局のところ、選択はプロジェクトの性質とチームのスキルセットに依存します。技術的背景を持つチームでカスタマイズ性を重視するならn8n、直感的な操作と幅広い既存連携を求めるならMakeが適していると言えるでしょう。
4. エンタープライズ向けn8nとMake：セキュリティと安定性の観点から検証
企業システムの自動化ツールを選定する際、セキュリティと安定性は最重要要素です。n8nとMakeはどちらもエンタープライズ環境での利用が増えていますが、両者には重要な違いがあります。
n8nのセルフホスティングオプションは、セキュリティに敏感な企業にとって大きな魅力です。自社サーバー上にn8nを展開することで、データが自社の管理下に置かれ、規制の厳しい業界や政府機関でも安心して利用できます。一方、Makeはクラウドベースのサービスであるため、データはMakeのサーバーを経由します。ただし、Makeも堅牢な暗号化とコンプライアンス認証（SOC 2、GDPR準拠など）を提供しています。
安定性に関しては、Makeの成熟したインフラが強みです。99.9%以上の稼働率を保証し、大規模な処理においても安定したパフォーマンスを発揮します。n8nはセルフホスティングの場合、安定性は自社のインフラに依存するため、適切なリソース配分と監視体制が必要になります。
エラーハンドリングにおいて、n8nは柔軟なエラー処理ロジックを構築できる点が優れています。JavaScript関数を使った高度な例外処理が可能で、複雑なビジネスロジックを実装できます。Makeはシンプルなエラーハンドリングパスを提供しており、初心者でも扱いやすいですが、複雑なケースではやや制約を感じることもあります。
スケーラビリティでは、Makeの従量課金モデルがスムーズな拡張を可能にしています。処理量が増えた場合も、プランのアップグレードだけで対応可能です。n8nのセルフホスティングは初期コストが高いものの、長期的には処理量に関わらずコストを抑えられる可能性があります。
実際の企業導入例を見ると、金融機関や医療機関ではデータセキュリティの観点からn8nのセルフホスティングを選ぶケースが多く、一方でスタートアップや中規模企業はメンテナンスの手間が少なく即座に利用開始できるMakeを選ぶ傾向があります。
エンタープライズサポートについては、Makeの24時間サポートとSLAが安心感を提供します。n8nも有料プランでのサポートを提供していますが、セルフホスティングの場合は社内のIT部門のスキルも重要になります。
企業が選択する際は、データの機密性、必要なカスタマイズレベル、社内のIT資源、長期的なコスト計画を総合的に考慮すべきでしょう。セキュリティと安定性のバランスを取りながら、自社のビジネス要件に最適なツールを選択することが成功への鍵となります。
5. 開発者が語る：n8nとMakeの拡張性と将来性の比較分析
ノーコード・ローコードツールの進化に伴い、拡張性と将来性は選定において重要な判断基準となっています。実際に両プラットフォームを活用している開発者たちの意見を集約すると、n8nとMakeには明確な差異が見えてきます。
n8nの拡張性は「オープンソース」という特性に大きな強みがあります。GitHubでソースコードが公開されているため、開発者は自由にカスタムノードを作成し、コミュニティに貢献できます。企業のIT部門では、この点を高く評価する声が目立ちます。Microsoftのシニア開発者は「n8nは社内システムとの統合において、独自のカスタマイズが可能なため、レガシーシステムとの連携が容易だった」と証言しています。
一方、Makeはプラグインエコシステムの充実度と安定性で評価されています。Salesforceのインテグレーションスペシャリストによれば「Makeの豊富な既成モジュールは、短期間でのデプロイメントに大きなアドバンテージをもたらす」と指摘しています。また、MakeはAPI管理とバージョン互換性の維持に力を入れており、長期的な運用安定性を求める企業からの支持を集めています。
将来性の観点では、n8nのオープンソースコミュニティの活発さが際立ちます。GitHub上での活動頻度は月平均200以上のコントリビューションがあり、新機能の追加スピードが加速しています。クラウドネイティブ技術との親和性も高く、Kubernetesでのデプロイメントに対応している点は、マイクロサービスアーキテクチャを採用する企業にとって大きな魅力です。
Makeは企業向けの機能拡充に注力しており、コンプライアンスとセキュリティ機能の強化が顕著です。SOC 2認証の取得や、エンタープライズ向けのガバナンス機能の充実は、規制の厳しい業界での採用を促進しています。Google Cloudのソリューションアーキテクトは「Makeのエンタープライズ対応は、金融機関のような厳格な規制環境下でも運用可能なレベルに達している」と評価しています。
技術的負債の観点では興味深い違いがあります。n8nはTypeScriptで構築されており、モダンな開発手法を採用しているため、技術的負債が少ないと開発者からは評価されています。対照的にMakeは長い歴史を持つため、いくつかのレガシー要素を抱えているという指摘もあります。
拡張性においては、n8nのWebhookとカスタムコード実行機能が高く評価されています。AWS Lambdaのような関数コンピューティングとの連携も容易で、複雑なビジネスロジックの実装に適しています。Makeも独自のWebhook機能を持ちますが、コードの実行環境については制約が多いとの声が開発者から上がっています。
将来のAI統合については両者とも積極的ですが、アプローチに違いがあります。n8nはOpenAIなどの外部AIサービスとの連携に注力し、柔軟なインテグレーションを提供。一方Makeは独自のAI機能の開発により、プラットフォーム内での完結したエクスペリエンスを目指しています。
最終的には、開発リソースと将来のスケーラビリティ要件に基づいて選択すべきでしょう。テクニカルスキルを持つチームがあり、カスタマイズ性を重視するならn8n、すぐに結果を出したいビジネスユーザー主導のプロジェクトではMakeが適しているというのが、多くの開発者の一致した見解です。
