Makeの実際の使い方：最初のシナリオ、実行履歴、動かす時間の設定、エラー、Webhook、AIエージェントまでを、場面ごとに画面の順で並べる

3行でいうと

最初のシナリオは、公式ヘルプのStep 1〜10に沿って、「計画→アプリの準備→最初のモジュール→接続→トリガーの設定→試す→2つ目のモジュール→データの受け渡し（マッピング）→全体を試す→スケジュール」の順です。
試す操作は2つです。1つのモジュールだけ動かす「Run this module」と、シナリオ全体を1回動かす「Run once」。結果は、各モジュールの上の吹き出しで見られます。
動かす時間は、ツールバーの「Every 15 minutes」（既定）から決めます。選べる種類は、At regular intervals、Once、Daily、Weekdays、Weekly、Monthly、Specified dates、On demandです。
AIエージェントは、シナリオの中に「Run an agent」モジュールを置いて作ります。ツールとして、モジュール、別のシナリオ、MCPサーバー、別のエージェントを渡せます。

この記事は、公式の資料を2026年10月25日に読んでまとめたものです。この記事は、実際に使って確かめた記録ではありません。

先に結論

まずは小さな1本を、最後まで通す。 公式の最初のシナリオは、モジュール2つ（Google Sheets「Watch New Rows」とSlack「Send a Message」）の短い流れで、トリガー、接続、マッピング、実行、スケジュールが一通り出てきます。
試すたびにクレジットが減る。 公式ヘルプは、「Run this module」の1回の試しで1クレジット、と書いています（Step 6）。
エラーの既定の動きは「止まって元に戻す」。 何も設定しないとロールバックが働き、状態はErrorで終わり、連続3回のエラーでシナリオは無効になるのが既定です（公式のError handling）。
AIは、シナリオの部品として入る。 「Run an agent」で、指示（Instructions）と、使ってよい道具（Tools）を決めます。

前提：用語をそろえる

01と05にある用語は省きます。この記事で新しく出るものだけです。

バンドル（Bundle）：モジュールが次に渡す、データの1まとまり（表の1行など）です（01）。
マッピング（Mapping）：前のモジュールの出力を、次のモジュールの入力欄に差し込むことです。
On demand：予定を持たず、「Run once」か、APIからの呼び出しで動く設定です。外のAIから呼ばせるときに使います（07）。
エージェント（AI agent）と指示（Instructions）：AIモデルに、役割と手順を伝えて、道具を使わせる仕組みです。「Run an agent」モジュールの「Instructions」欄に、役割・ふるまい・目的・手順を書きます。
Webhook：外のサービスやプログラムから、MakeのURLにデータを送って、シナリオを動かす受け口です。

たとえ話：新人への引き継ぎメモ

シナリオは仕事の手順書で、Run onceは1回やってみる練習、スケジュールは毎朝それを自動でやってもらう約束です。AIエージェントは、手順書の途中で「ここは自分で判断して、必要な道具を選んで」と頼む新人のようなもので、渡してよい資料と、してはいけないことをメモ（Instructions）にして渡します。これは僕らのたとえで、公式の表現ではありません。

最初の1時間にやる順番

順	やること	目安の場所	見るもの
1	場面1：最初のシナリオを作る（Step 1〜8）	Scenario Builder	モジュール2つがつながる
2	場面1：試して、スケジュールを決める（Step 9〜10）	ツールバーの「Run once」と「Every 15 minutes」	出力の吹き出し、Slackに届いたメッセージ
3	場面2：実行履歴を見る	シナリオの「History」タブ	状態、使ったクレジット
4	場面3：スケジュールを、On demandに変えてみる	ツールバーのスケジュール	動くのが、自分で押したときだけになる
5	場面6：AIエージェントを、小さく作る	「Run an agent」	チャットで試す
6	場面7：シナリオを、AIが呼ぶ道具にする	「Scenario inputs」と「Return output」	07へつなぐ

これは、公式の説明の順を並べた、この記事の案です。最初の1時間で全部できるかどうかは、確かめていません。

場面1：最初のシナリオを作る（Googleスプレッドシート→Slack）

公式ヘルプの「Create your first scenario」は、10のステップに分かれています。例は、マーケティングの担当が表に見込み客を足したら、営業にSlackで知らせる、というものです。作るもの（シナリオ）の大きさは1つあたり2MBまで、1チームあたり1日に作れるシナリオは100本まで、と導入のページにあります（確認日2026-10-25）。

Step 1〜2：計画と、アプリの準備

使うアプリ、起点（トリガー）、入力、出力を決めます。公式の例は、アプリがGoogle SheetsとSlack、トリガーが「表に行が追加された」、動作が「Slackに通知」です。各アプリへのアクセス権も先に確かめる、と書かれています。
Slackで、チャンネル「sales-team」を公開（Public）で作ります（サイドバーの「Channels」横の3つの点から「Create channel」）。
Googleスプレッドシートで、「Prospects」という表を作り、列を「First Name、Last Name、Country、Email、Phone Number、Details」にして、サンプルの行を1つ入れます。表は別のタブで開いたままにします。

Step 3：最初のモジュールを置く

Makeにサインインし、ダッシュボードの右上の「+ Create a new scenario」を押します（左のサイドバーの「Scenarios」タブにも同じボタンがあります）。
左上の「New scenario」をクリックして、「New prospect notification」などの名前を入れ、ツールバーの保存アイコンを押します。
キャンバス中央の大きな「+」を押し、「Google Sheets」を探して選びます。間違えたら「Back」です。
「Watch New Rows」を選びます。

Step 4：接続を作る

05の手順5のとおりです（「Create a connection」→名前→「Sign in with Google」→アカウントを選ぶ→許可内容を確認して「Continue」）。

Step 5：トリガーの設定

公式の例の入力は、次のとおりです。

欄	入れるもの
Drive	使うドライブを、ドロップダウンから選ぶ
Search Method	既定の「Search by path」のまま
Spreadsheet ID	「Click here to choose file」から、Prospectsを選ぶ
Sheet Name	「Sheet1」
Table contains headers	「Yes」（1行目が列の名前で、マッピングに使うため）
Row with headers	既定の「A1:Z1」
Limit	20（1回の実行で処理する行の最大数。必要に応じて変える）

「Save」を押して、モジュールの設定を保存します。続けて、ツールバーの保存アイコンで、シナリオ全体を保存します。
「Choose where to start」の窓が出たら「All」を選びます。窓を閉じてしまったときは、Google Sheetsのモジュールを右クリックして「Choose where to start」を選びます。

期待される結果：「All」は、すでにある行を先に処理し、あとで増えた行も処理します。処理した行を覚えて、まだの行だけを取りに行く、と公式にあります。

トリガーには2種類あります。Watch New Rowsは、実行のたびに新しいデータを確かめる「ポーリング」型です。「インスタント（instant）」と表示されるトリガーは、出来事が起きるとすぐ動きます。

Step 6：1モジュールだけ試す

「Watch New Rows」を右クリックし、「Run this module」を選びます。
終わると、モジュールの上に出力の吹き出しが出ます。クリックします。
表の元データと見比べて、情報が正しく出ているか確かめます。

期待される結果：Limitで決めた行数まで、表の中身が出ます。1回の試しで1クレジット使う、とあります。

Step 7：2つ目のモジュールを置く

最初のモジュールの右側の「+」を押します（キャンバスをダブルクリック、または右クリックの「Add a module」でも置けます）。
「Slack」を選び、「Send a Message」を選びます。
接続の設定で「Create a connection」を押し、「Connection type」は「Slack (user)」を選びます。名前をつけるか、既定のままで「Save」を押します。
Slackの窓で「Allow」を押します。複数のワークスペースがあれば、「sales-team」のあるものを選びます。

Step 8：データを受け渡す（マッピング）

「Enter a channel ID or name」で「Select from the list」を選びます。
「Channel type」は「Public channel」、「Public channel」の欄で「sales-team」を選びます。
「Text」欄をクリックします。Google Sheetsのモジュールのデータが、パネルに出ます。
通知の文章を作ります。公式は、「New prospect added!」で始まり、Name、Email、Country、Phone、Detailsのラベルが並ぶひな形を用意しています。自分の文章でも構いません。
パネルの値を、「Text」欄にドラッグするか、クリックして入れます。複数の値は、空白で区切ります（例はFirst NameとLast Name）。
「Save」を押し、続けてツールバーの保存アイコンで、シナリオを保存します。

期待される結果：「Watch New Rows」と「Send a Message」の2つが、つながった状態になります。

Step 9：シナリオ全体を試す

Google Sheetsのモジュールを右クリックして「Choose where to start」を選び、「All」にして「Save」を押します。
ツールバーの「Run once」を押します。
各モジュールの上の吹き出しを見ます。数字は、処理した数と使ったクレジットです。Google Sheetsの吹き出しには、処理した行が出ます。Slackの吹き出しには、受け取った入力（Input）と、送ったメッセージ（Output）が出ます。
Slackのチャンネルで、通知が届いているか確かめます。表の内容と見比べます。

期待される結果：Limitの20行までの各行が、1つのバンドルになって、Slackに渡ります。クレジットは、トリガー（Google Sheets）は、出すバンドルの数によらず1クレジット、アクション（Slack）は入ってきたバンドル1つにつき1クレジット、と書かれています。3行の表なら、Google Sheetsが1、Slackが3、です。

Step 10：スケジュールして、有効にする

ツールバーの「Every 15 minutes」を押して、スケジュールの窓を開きます。
「Schedule setting」の窓で、動く間隔を決めます（公式の例は既定の15分のまま）。
「Save」を押します。
求められたら「Activate scenario」を押します。

期待される結果：表の新しい行を、15分ごとに確かめて、Slackに送ります。状態は、「Scenario is activated」または「Scenario is not activated」と表示される、と書かれています（スイッチのような名前は、このページに書かれていません）。

公式の資料にある、トリガーだけのクレジットの目安（確認日2026-10-25）：5分ごとで1日288クレジット（月8,640）、1時間ごとで1日24（月720）、1日1回で月30、です。このほか、扱うデータの量やモジュールの複雑さで、全体の使用量は変わる、とあります。

場面2：実行履歴を見る

公式ヘルプのScenario historyの記事に沿った手順です。

シナリオの一覧で、シナリオをクリックします。
「History」タブを開きます。
一覧の1行が、1回の実行です。日時、実行の名前、きっかけの種類、状態、かかった時間、終えたオペレーション数、使ったクレジット、転送したデータの大きさ、「Scenario run replay」と「Details」のリンクが出ます。
詳しく見たい行の右側の「Details」を押します。モジュールごとの出力バンドル、実行の全般の情報が見られ、「simple log」と「advanced log」を切り替えられます。

そのほかの画面の部品は、次のとおりです。

部品	公式の説明
3つの点（Historyタブの右上）	「Hide check runs」「Hide change log」「Export to CSV」
全文検索	モジュールの出力の中の言葉を探す。Pro以上のプラン
Check runs	新しいデータがあるか確かめただけで、何も返さなかった実行
エラー行のヘルプ	「Explain error」「Resolve error with Maia」「Get help」

履歴の保存日数は、料金プランによる、と書かれていて、日数はこのページにありません（04を参照）。

場面3：動かす時間を変える

公式ヘルプのSchedule a scenarioの記事に沿った手順です。

Scenario Builderで、ツールバーの「Every 15 minutes」を押します（インスタントのトリガーなら「Immediately as data arrives」）。
種類を選びます。

種類	公式の説明
At regular intervals	前の実行から何分あけるかを決める
Once	1回
Daily	毎日。1つの予定に、複数の時刻を入れられる
Weekdays (Mon-Fri)	平日
Weekly / Monthly	毎週 / 毎月
Specified dates	決めた日付
On demand	予定を持たない。「Run once」かAPIの呼び出しで動く
Immediately	一部のトリガーだけで使える

「Show advanced settings」にチェックを入れると、「Start」と「End」の日付を入れて、有効なシナリオが動く期間を決められます。

最短の間隔はプランで決まる、と書かれていますが、数値はこのページにありません。インスタントのトリガーには「Maximum runs to start per minute」の欄があり、空にすると制限なし、既定は100です。超えた分は待たされます。「Webhook response」モジュールがあるシナリオが上限を超えると、呼んだ側にHTTPの429（多すぎる）が返る、とあります。

場面4：エラーが出たとき

公式ヘルプのOverview of error handlingに沿って、読み取れることを並べます。

「History」で、状態がErrorまたはWarningの行を探し、「Details」を開きます（場面2）。
行の「Explain error」「Resolve error with Maia」「Get help」を使います。
何もしなければ、既定のRollbackで止まります。連続3回のエラーで、シナリオは無効になります（回数は、詳細設定で変えられる、とあります）。警告（Warning）は、この回数に数えられません。インスタントのトリガー（Webhookなど）のシナリオは、最初のエラーで無効になります。
特定のエラーでは、スケジュールがすぐ無効になる、と書かれています。名前は、AccountValidationError、OperationsLimitExceededError、DataSizeLimitExceededErrorです。
エラーの流れを自分で決めるなら、モジュールに、エラー処理の道（ルート）をつなぎます。公式は、右クリックの手順ではなく、「エラー処理のルートの最後に、エラーハンドラーを置く」と説明しています。

ハンドラー	公式の説明（言い換え）	実行の終わり方
Skip	失敗したバンドルを外して、次に進む	成功
Retry	失敗したバンドルを「未完了の実行」に保存し、ほかは進め、設定に沿って再試行する	警告
Resume	失敗したモジュールの出力を、決めた値で置き換えて続ける	成功
Commit	そこで止めて、データベース系のアプリの変更を確定する	警告
Rollback	そこで止めて、変更を元に戻す	エラー

「未完了の実行」（Incomplete Executions）を有効にすると、失敗した実行が、同名のタブに保存され、原因を直して、再開か再試行ができます。Retryには必要です。最初のモジュールでのエラーは保存されません。保存の枠がいっぱいのとき、「enable data loss」の設定で、シナリオを無効にするか、実行を捨てて続けるかが決まる、と書かれています。

場面5：Webhookで外から受ける

公式ヘルプのWebhooksの記事は、モジュールの置き方（画面の手順）を別のアプリのページに任せていて、そのページは読んでいません。このため、「Webhooksアプリの Custom webhook を置く」までは書けますが、アドレスをコピーする画面の手順は確認できていません。読んだ範囲でわかることは次のとおりです。

作り方。 Makeの「Webhooks」アプリで、カスタムのWebhookを作ります。
待ち行列（キュー）を見る。 左のサイドバーの「Webhooks」で、Webhookを選び、「Queue」タブを開き、項目の「Detail」を押します。
順番どおりに処理する。 インスタントのWebhookは、既定では並行して処理されます。順番にするには、シナリオの設定の「Process data in order」をオンにします。
キューの削除。 「Webhooks」でWebhookを選び、「Queue」タブで、消す項目にチェックを入れて「Delete selected」（全部なら上のチェックから「Delete all」）、確認で「Delete」を押します。
返事。 何も設定しないと、200「Accepted」、400「Queue is full」、429「Too many requests」が返ります。変えたいときは「Webhook response」モジュールを使います。公式は、これをシナリオの最後に置く、と書いています。途中に置くと、あとのモジュールのエラーでシナリオが無効にならず、気づかないままクレジットを使うことがある、とあります。

項目	公式の記載（確認日2026-10-25）
キューの大きさ	月に使える10,000クレジットごとに667件。上限は10,000件。満杯なら、届いたデータは受け付けられない
速さの上限	10秒あたり300リクエストまで。超えると429
キューのデータ	シナリオが処理すると、完全に消える
Webhookのログ	3日（Enterpriseは30日）。リクエストのヘッダー、本文、クエリが見られる
つながっていないWebhook	シナリオにつながらないまま5日（120時間）たつと無効になり、410 Goneを返す

読んだページには、IPアドレスの制限や、認証のキー、必要なヘッダーの記載はありませんでした。

場面6：AIエージェントを作る（Run an agent）

公式ヘルプの「Create your first AI agent」（Make AI Agent (New)。ページの更新は2026年10月14日と表示）に沿った手順です。このページには、ベータ（beta）の表記がありませんでした。03では、別の資料から「open beta」と整理しています。プランによる違いは、次のとおりです。

Freeプランでは、Make's AI Providerだけを使います。有料プランでは、Make's AI Providerか、OpenAIやAnthropic Claudeなどの自分の接続を使えます。
自分の接続には、AI会社のAPIキーが要ります（05の手順6）。
入力に使うファイルは、Make's AI Provider、OpenAI、Anthropic Claude、Geminiのいずれかと、ファイルに対応するモデルが要ります。
知識（Knowledge）のファイルの形式は、JSON、TXT、CSV、PDF。アップロードにはトークンを使います。
Anthropicは、ツールを使うときのシステムのプロンプトを含むため、クレジットの使用が増える、とあります。

手順1：エージェントの計画

何をするか、どの道具（tools）を使うか、どんな知識を渡すか、何が引き金かを決めます。

手順2：シナリオを作る

大きな「+」を押し、アプリを探し、モジュール（例：「Watch Changes」「Search Rows」）を選びます。
設定して、時計のアイコンから「Schedule settings」を決め、「Save」を押します。すぐ動き始めるのは、インスタントのトリガーだけです。
必要なら、トリガーの隣の「+」から、ファイルの取得、Web検索、チャットメッセージなどのモジュールを足します（任意）。
最後のモジュールの「+」から「Make AI Agent (New)」を探し、「Run an agent」を選びます。

手順3：エージェントの設定

欄	公式の説明
Connection	「Add」を押すか、既存の接続を選ぶ。「Connection type」を選び、名前をつけて「Save」
Model	ドロップダウンから選ぶ
Instructions	エージェントの役割、ふるまい、目的、手順を書く
Input	その場かぎりの依頼や、前のモジュールから渡すデータ。「Input files」に「File name」と「Data」も入れられる
Conversation ID	入れると、同じやりとりの中で記憶が続く。空なら記憶はなく、実行のたびに新しいIDが作られる
Maximum conversation history	Conversation IDを入れたときに使える
Step timeout	空なら300秒
Response format	「Text」か「Data structure」

「Save」を押します。

指示（Instructions）の書き方の例を、この記事で組みました（公式の例ではなく、動作は確かめていません）。

あなたは、新規の問い合わせを整理する担当です。
受け取った内容を、1)要点、2)返信の下書き、の2つにまとめてください。
返信の下書きは、送信せず、確認のための文章として出してください。
わからない点は、推測せず「不明」と書いてください。

公式のAIエージェントの手引き（03）は、エージェントに渡す情報は必要なものに絞ること、出力を人が確かめてから次に進める仕組みを入れることを書いています。上の例で「送信せず」とした理由は、そこにあります（理由づけは、この記事の案です）。

手順4：道具（Tools）を足す

道具の種類	公式の手順
モジュール	プラスのアイコンにカーソルを重ね、「Add tool」を押す。モジュールを設定し、「Tool settings」と「Tool outputs」で出力を絞れる
シナリオ	「Add tool」で「Scenarios」を探し、「Call a scenario」を選ぶ。既存のシナリオを選ぶか「Create scenario」。「Description」と「Wait for the scenario to finish」を設定する。新しく作るときは、入力と出力を決め、モジュールを足し、「On demand」にして保存する。エージェントにデータを返すシナリオは、最後に「Return outputs」のモジュールが要る
MCPサーバー	「Add MCP」を押し、「Connection」を選び、「Tools」を選んで（「Select All」も可）保存する。ツールを絞ると、トークンの使いすぎを減らせる、とある
別のエージェント	「Add tool」から、「Make AI Agent (New)」の「Run an agent」を選び、「Tool name」「Tool description」、接続、モデル、指示などを設定する。入れ子は1段まで

手順5：知識（Knowledge）

知識は、RAG（ベクトルデータベース）に入ります。Make AI Agent (New)アプリからは、プラスのアイコンにカーソルを重ね、「Knowledge」→「Upload files」→「Choose file」→「Save」です。「Advanced settings」では、検索のクエリと件数を決めるか、エージェントに任せることができ、公式は任せる方を「recommended」と書いています。「Knowledge」アプリを使う別の方法もあります（全文は公式ページで確認）。

手順6：試す

プラスのアイコンにカーソルを重ねて「Chat」を押す（または右クリックの「Chat with Agent」）。ツールの赤いエラーの印を確かめます。
「Run once」の横の下向きの矢印から「Scenario run」を選び、試験データで動かします。
道具を一時的に外すには、道のりを右クリックして「Disable tool」。戻すのは「Enable tool」です。
履歴で、戻る矢印→「History」→エラーの行の「Details」を開きます。「Output」の「Response」と、「Metadata」の「Execution steps」、「Reasoning」タブを見ます。

場面7：シナリオを、AIが呼べる「道具」にする

外のAIアプリ（07）や、エージェントの「Call a scenario」から呼ばれるシナリオは、有効で、On demand（またはカスタムWebhook。古い版の手引きの記載）である必要があります。開発者向け資料に、「Greeting Generator」という例があります（名前を渡すと、あいさつを返す）。手順は次のとおりです。

新しいシナリオを作り、「Scheduling」を「On demand」にします。キャンバスで、名前からあいさつの文を作る流れ（Text AggregatorやSet Variableなど）を作ります。
キャンバスの上の「Scenario Inputs」のアイコンを押し、項目を足します。名前は「Name」、型は文字列、説明は「The name of the person to greet.」です。
流れの最後に「Scenarios」の「Return output」を足し、出力の項目（名前「GreetingMessage」、型は文字列、説明つき）を決め、あいさつの文を割り当てます。
「Diagram」タブの「Options」から「Edit description」を選び、シナリオの短い説明を書いて保存します。公式は、AIがこの文をツールの説明として見る、と書いています。
手でシナリオを動かし、入力のダイアログにサンプルの名前を入れて、「GreetingMessage」が返るか確かめます。

期待される結果：AIアプリに「Greeting Generatorを使って、Johnさんにあいさつして」と頼むと、AI側が「Name = John」を渡し、Make MCPサーバーがシナリオを動かして、「GreetingMessage」を返す、と公式の例にあります。

注意：この例のページには、有効化の手順が別に書かれていません。一方、MCPのヘルプは、「有効で、On demandのもの」だけが呼べるとしています（03、07）。有効化は、手元の画面で確かめてください。

場面8：AIのモジュールを、流れの中に1つ入れる

公式のアプリ資料（Anthropic Claude、Google Gemini AI）によると、どちらの「Simple Text Prompt」も、接続なしで、プロンプトを選んだモデルに送れます。接続が要るモジュールの一覧と、使用量（入力と出力のトークンでクレジットが決まり、出力に使ったトークンが出る）は、05と、各アプリのページにあります。モジュールの入力欄（モデル、最大トークン、システムの指示など）は、Anthropicのページに「書かれていないので、Makeの画面で確かめる」とあり、この記事でも書きません。

気をつけること

この記事は、実際に使って確かめた記録ではありません。手順は、公式の手順を順に並べたものです。画面の名前や並びは変わるので、手元の画面と照らしてください。
場面6のページと03では、AIエージェントの版の呼び方（「New」の有無、ベータ表記）が違います。どちらが現在か、読んだ範囲では確認できていません。旧版を説明するページは、まだ残っています。
Webhookの作成の画面の手順、モジュールごとの細かな設定欄、有効化のスイッチの名前は、読んだページに書かれていませんでした。書いていないことは、ここにも書いていません。
クレジットや上限の数は、公式ページの記載で、確認日は2026-10-25です。変わりやすいので、公式のページで確かめてください。
AIに渡したデータは、AI会社の側で処理されます。どの会社が、どこで処理するかは、05の手順6と、公式の「AI providers and data zones in Make」を見てください。
試すたびにクレジットを使います。テストだけのシナリオは、あとで無効にするか、間隔を長くする、と公式のStep 10にあります。
規約や契約、データの扱いの解釈は、必要なら専門家や公式に確認してください。この記事は法律の助言ではありません。