Compare · ワークフロー自動化ツール
agens と Make の違い
Make は視覚的に組んだシナリオを反復する自動化基盤、agens は作り込み不要で非定型な判断まで自律実行します。
結論
Make は、ルーターやイテレーターなど高度な分岐を視覚的に組める、低コストに強いシナリオ自動化基盤です。Make AI Agents や Maia、MCP も加わっています。agens は、ゴールを渡せば AI が手順を自ら組み立てて非定型業務まで完遂する実行型です。シナリオを設計せずに任せられ、サンドボックスでのコード実行・成果の資産化・操作の巻き戻し・異常自動停止・self-host・Multi-LLM を一体で備える点が違いです。
Why agens
Make ではなく agens を選ぶ理由
シナリオを組まなくていい
モジュールを並べてシナリオを設計する作業は不要。ゴールを伝えれば AI が手順を判断し、分岐も事前設計なしでこなします。
コード実行・資産化
隔離環境でコードを実行し、集計・変換・資料作成まで完遂。成果はフォルダに会社の資産として残ります。
巻き戻せる実行統制
監査ログ・操作の巻き戻し・異常自動停止を標準で。AI に安全に任せるための統制が一体化しています。
self-host × Multi-LLM
自社環境に deploy でき、ローカル LLM も利用可。Make はクラウド前提で、データを社内に閉じる構成は組めません。
機能比較：agens と Make
| 観点 | agens推奨 | Make |
|---|---|---|
| 実行の仕組み | AI が状況に応じて計画・判断・実行 | 視覚的に組んだシナリオを決定論的に実行 |
| 非定型タスク | 対応（ゴールから手順を自ら組み立て） | AI Agents で一部可。基本は分岐をシナリオ設計 |
| 作り込み | 不要。必要なら Skills / Workflows で強化 | シナリオ構築が前提（モジュールを接続、Maia で支援） |
| コード実行 | 隔離サンドボックスで自律的にコード実行 | Make Code（JS / Python）で実行（人が配置） |
| 強み | 自然言語の指示で実務を完遂し成果を資産化 | 複雑な分岐・データ整形を視覚的に低コストで構築 |
| 連携 | MCP 経由で SaaS・基幹システム・API に接続 | 3,000+ アプリ ＋ HTTP / Webhook・MCP server / client |
| 提供形態 | クラウド ＋ self-host（社内完結可） | クラウドのみ（self-host 不可） |
| 組織統制 | 監査ログ・RBAC・巻き戻し・異常自動停止 | RBAC・SOC 2 / GDPR 準拠（監査粒度は要確認） |
| 料金体系 | 規模・構成に応じた個別見積 | オペレーション（ステップ）課金。大量実行でも比較的安価 |
In depth
どこが、どう違うのか
視覚的に組むか、AI が組むか
agens は AI がゴールから手順を組み立てるため、事前にシナリオを設計しなくても分岐を含む実務を遂行できます。定例化したい部分だけ Skills / Workflows として保存できます。
Make は、ルーター・イテレーター・アグリゲーターなどで複雑な分岐を視覚的に組めるのが強みです。Make AI Agents も登場しましたが、承認や停止点を伴う「決定論的ロジックの中で動くエージェント」で、まずシナリオ設計が中心です。
実行の深さと資産化
agens は AI が実際にツールを操作して実務を「完遂」し、コード実行で集計・資料化まで行い、成果を会社の資産として残します。属人化せず、組織で再利用できます。
Make はモジュールを接続してデータを流し、整形・転送する処理が得意です。複雑なデータ変換を低コストで組めますが、成果を組織の資産として体系的に蓄積する仕組みは目的が異なります。
統制と提供形態
監査ログ・RBAC に加え、操作の巻き戻しや異常自動停止を標準で備え、self-host で社内完結もできます。
Make も RBAC や SOC 2 / GDPR 準拠などのガバナンスを備えますが、クラウド専用のため、データを社内に閉じる self-host 構成は組めません。
Which to choose
どちらを選ぶべきか
agens が向くケース
- ✓手順が固まっていない非定型業務を、シナリオを組まずに任せたい
- ✓コード実行・成果の資産化・巻き戻しまで一体で運用したい
- ✓self-host でデータを社内に閉じたい
Make が向くケース
- ・複雑だが手順が確定した処理を、視覚的に低コストで組みたい
- ・ルーターやイテレーターで多分岐のデータ整形をしたい
- ・オペレーション課金でコストを抑えて定型自動化を回したい
乗り換えずに、併用もできる
排他ではありません。Make は MCP の server / client 両対応で、agens とも相互に呼び出せます。複雑な定型シナリオは Make、判断を要する非定型実行は agens、と役割で組み合わせられます。
連携できるツールを見る →よくある質問
Make のような複雑な分岐も agens でできますか?
Make にも AI Agents がありますよね?
Make との使い分けは?
Make との違いはコストですか?
最終更新: 2026 年 6 月