「毎日、大量のデータをスプレッドシートに手入力したり、コピペしたりするのが本当に面倒…」
「色々なツールに散らばった情報を、どうにかしてスプレッドシートに自動で集約できないかな？」
「スプレッドシートのデータが更新されたら、関係者に自動で通知したいけど、設定が難しそう…」
もしあなたが、このようなスプレッドシートに関する日々の煩雑な作業に頭を悩ませているなら、ノーコード自動化ツール「Make」がその強力な解決策となるでしょう。
Makeを使えば、Google SheetsやMicrosoft Excel Onlineといったスプレッドシートと様々なアプリケーションを連携させ、データ入力、集計、更新、通知といった一連の処理を驚くほど簡単に自動化できます。
この記事では、Makeとスプレッドシートを連携させることのメリット、具体的な自動化アイデア、設定手順の基本、そしてデータ処理をさらに高度化するためのヒントまで、実践的な情報を網羅的にご紹介します。
Makeそのものの基本機能や、スプレッドシート以外の様々なアプリ（Gmail、Slack、CRMツールなど）との連携についてもっと詳しく知りたい方は、まず当サイトのMakeガイド記事「Make（メイク）とは？機能・料金・使い方を徹底解説！今日から始めるノーコード自動化生活」をご覧いただくと、本記事のスプレッドシート連携についても、より深くご理解いただけます。
さあ、Makeを活用して、面倒なスプレッドシート作業から解放され、データドリブンな業務効率化を実現しましょう！
なぜMakeでスプレッドシート連携を自動化するのか？その強力なメリット
Makeを使ってスプレッドシート関連の作業を自動化することには、計り知れないメリットがあります。
- 手作業による入力ミスと時間の徹底排除: 定型的なデータ入力や転記作業を自動化することで、ヒューマンエラーを防ぎ、作業時間を大幅に削減。より分析や意思決定といったコア業務に集中できます。
- 多様なデータソースからの自動集約: ウェブフォーム（Googleフォームなど）、CRM、ECサイト（Shopifyなど）、SNS、広告プラットフォームなど、様々な外部サービスから必要なデータをスプレッドシートに自動で収集・蓄積できます。
- データ更新をトリガーとしたアクション実行: スプレッドシートの特定のセルが更新されたり、新しい行が追加されたりしたことを検知し、それをトリガーとしてSlackへの通知、メール送信、別システムへのデータ連携といったアクションを自動で実行できます。
- ノーコードでの高度なデータ加工と処理: データの結合、分割、計算、条件によるフィルタリング、重複排除といった複雑なデータ処理も、Makeのビジュアルインターフェース上でプログラミング知識なしに実現可能です。
- 無料プランから気軽にスタート: Makeには無料プランが用意されているため、まずはコストをかけずにスプレッドシート連携の基本機能を試し、その効果を実感できます。
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Makeでスプレッドシート連携を自動化する前の準備
自動化を円滑に進めるために、以下の準備を整えましょう。
- Makeアカウントの作成: まだMakeアカウントをお持ちでない場合は、Make公式サイトから簡単に無料登録できます。
- スプレッドシートの準備:
- Google Sheets または Microsoft Excel Online のアカウントが必要です。
- 自動化の対象となるスプレッドシートファイルと、具体的なワークシート（タブ）を用意します。
- 重要：1行目を必ずヘッダー行としてください。 Makeが列のデータを正しく認識し、マッピングするために、各列のタイトル（例：「日付」「顧客名」「商品ID」「金額」など）を1行目に明確に記述しておくことが不可欠です。
- Makeからスプレッドシートサービスへのアクセス許可: Makeのシナリオ内でGoogle SheetsやExcel Onlineモジュールを使用する際、それぞれのサービスへのアクセス許可（OAuth認証）が必要になります。
- 自動化したい処理の明確化:
- どのデータを対象とするか？（例：フォームの回答、ECサイトの注文情報、広告の成果データ）
- どこからどこへデータを移動・連携するか？（例：フォームからスプレッドシートへ、スプレッドシートAからスプレッドシートBへ）
- どのような条件で処理を実行するか？（例：毎日定時に、特定のデータが入力されたら、特定の値になったら）
- 具体的に何をしたいか？（例：新しい行を追加する、既存の行を更新する、特定のセルを検索する、データを集計する）
Make × スプレッドシート 自動化アイデア5選（設定例と共に）
Makeとスプレッドシートを連携させることで実現できる、実践的な自動化アイデアを5つご紹介します。
アイデア1: Googleフォームの回答をスプレッドシートにリアルタイム記録＆自動整形
- 課題: アンケートや問い合わせフォームの回答を手動で集計・転記するのが大変。回答形式を整えるのにも時間がかかる。
- Makeシナリオ構成例:
- Google Forms – Watch responses (トリガー: 指定したGoogleフォームに新しい回答が送信されたら)
- (任意) Tools – Set variable / Text functionsなど (アクション: 回答内の日付形式を統一したり、不要な空白を除去したり、特定の選択肢を別の値に変換したりするデータ加工)
- Google Sheets – Add a row (アクション: 整形後のデータをスプレッドシートの新しい行に自動で追加)
- 活用シーン: 顧客アンケートのリアルタイム集計、イベント申し込みリストの自動作成、問い合わせ内容の一元管理と見える化。
アイデア2: ECサイト（Shopifyなど）の注文情報をスプレッドシートに自動で蓄積・分析
- 課題: ECサイトの管理画面とスプレッドシートを行き来して売上データを手動でまとめるのが非効率。
- Makeシナリオ構成例:
- Shopify – Watch orders (または該当するECプラットフォームのトリガーモジュール) (トリガー: 新しい注文が入ったら)
- Google Sheets – Add a row (または Update a row) (アクション: 注文日時、顧客情報、商品名、数量、金額などの情報を売上管理用のスプレッドシートに記録。既存顧客の場合は情報を更新することも可能)
- 活用シーン: 日次・月次の売上レポート作成の自動化、商品別・顧客別分析のための基礎データ蓄積、在庫管理との連携。
アイデア3: スプレッドシートの特定行更新をトリガーにSlackやメールでアラート通知
- 課題: KPI管理シートの目標達成や、在庫管理シートの在庫僅少など、重要なデータの変化に気づくのが遅れがち。
- Makeシナリオ構成例:
- Google Sheets – Watch changes (または Watch rowsで特定条件を指定) (トリガー: スプレッドシートの特定の範囲や列が更新されたら、または特定の条件を満たす行が現れたら)
- Filter (モジュール: 例えば「在庫数が10未満になったら」といった条件で絞り込み)
- Slack – Create a message または Gmail – Send an email (アクション: 関係者にアラート内容を通知)
- 活用シーン: 重要業績評価指標(KPI)の目標達成通知、プロジェクト進捗の遅延アラート、在庫僅少・過剰アラート、予算超過警告。
アイデア4: 複数のスプレッドシートからのデータを1つのマスターシートに自動集約・同期
- 課題: 各支店や各担当者が個別に管理しているスプレッドシートのデータを、本社やマネージャーが手動で集計・統合するのが大変でミスも多い。
- Makeシナリオ構成例:
- (各データソースシートごとに) Google Sheets – Watch changes (トリガー: 各支店の売上シートなどが更新されたら)
- Google Sheets – Search rows (アクション: マスターシート内で、既に同じデータが存在しないか確認。例えば、注文IDなどで検索)
- Router (モジュール: 検索結果に応じて処理を分岐)
- パス1 (新規データの場合): Google Sheets – Add a row (アクション: マスターシートに新しい行として追加)
- パス2 (既存データ更新の場合): Google Sheets – Update a row (アクション: マスターシートの該当行を更新)
- 独自の視点・工夫: 重複を避けるために、各データに一意のID（例：注文番号、顧客ID）を付与し、それをキーにしてマスターシートでの検索・更新を行うことが重要です。また、データのタイムスタンプを記録し、最新の情報で上書きするようなロジックも組み込めます。
- 活用シーン: 支店別売上データの全社集計、複数プロジェクトの進捗状況の一元管理、各担当者の活動報告の統合。
アイデア5: スプレッドシートのリストに基づき、パーソナライズドメールを一括送信（下書き作成）
- 課題: 顧客リストやイベント参加者リストに対して、個別にカスタマイズされたメールを送りたいが、手作業では時間と手間がかかりすぎる。
- Makeシナリオ構成例:
- (任意) Schedule – 定期実行 または Manual – 手動実行 (トリガー: 例えば、毎月1日に実行、またはボタンクリックで実行)
- Google Sheets – Search rows (または Get range values) (アクション: 送信対象の顧客情報（氏名、メールアドレス、会社名など）が記載されたリストをスプレッドシートから取得)
- Iterator (モジュール: 取得したリストの各行（各顧客）に対して繰り返し処理を実行)
- Gmail – Create a draft (アクション: 各顧客の情報（例：{{顧客名}}様）をメールの件名や本文に差し込み、パーソナライズされたメールの下書きを自動作成)
- 活用シーン: ターゲット顧客へのニュースレター配信（下書き作成）、イベント開催前のリマインダーメール送信、サンキューメールの半自動送信。これにより、誤送信を防ぎつつ、パーソナルなコミュニケーションを実現できます。
Makeでスプレッドシート連携シナリオを作成する基本ステップ
Makeでスプレッドシートとの連携シナリオを作成する基本的な流れは以下の通りです。
- Makeにログインし、新しいシナリオを作成: ダッシュボードから「Create a new scenario」をクリック。
- スプレッドシートモジュールの選択と設定:
- シナリオの最初のモジュール（トリガー）、または途中のモジュール（アクション）として、「Google Sheets」または「Microsoft Excel Online」を検索して選択します。
- Connectionの設定: 初めて利用する際は、MakeとあなたのGoogleアカウントまたはMicrosoftアカウントを連携させます。画面の指示に従い、アクセスを許可してください。
- 実行したい操作を選択:
- トリガーとして: 「Watch changes」（範囲内の変更を監視）、「Watch rows」（新しい行や条件に合う行を監視）など。
- アクションとして: 「Add a row」（行を追加）、「Update a row」（行を更新）、「Delete a row」（行を削除）、「Search rows」（行を検索）、「Get a cell」（セルの値を取得）、「Update a cell」（セルの値を更新）など多数。
- 対象の指定: 操作対象のスプレッドシートファイル（Spreadsheet IDまたはFile Path）、ワークシート名（Sheet Name）、そして操作する範囲や列などを指定します。
- データのマッピング:
- スプレッドシートにデータを書き込む場合（Add a row, Update a rowなど）：Makeの前のモジュールから取得したどのデータを、スプレッドシートのどの列（ヘッダー名で表示されます）に割り当てるかを設定します。
- スプレッドシートからデータを読み込む場合（Search rows, Get a cellなど）：読み込んだデータを後続のモジュールでどのように利用するかを意識します。
- 他のアプリモジュールとの連携設定: 必要に応じて、スプレッドシートの前後に他のアプリ（Gmail、Slack、フォームなど）のモジュールを接続し、データを受け渡します。
- テスト実行と有効化: シナリオ左下の「Run once」でテスト実行し、意図通りにスプレッドシートが読み書きされるかを確認します。問題なければ、SCHEDULINGスイッチを「ON」にしてシナリオを有効化します。
- 実行履歴の確認とエラー対処: Makeの実行履歴でエラーが発生していないか確認し、問題があれば設定を見直します。
スプレッドシート連携をさらに高度化するMakeの機能
基本的な連携に加え、Makeの多様な機能を活用することで、スプレッドシートを使ったデータ処理をさらに高度化できます。
- 組み込みのデータ加工関数: Makeには豊富なテキスト操作関数（分割、結合、置換など）、日付・時刻関数（フォーマット変更、計算など）、数値計算関数（四則演算、丸め処理など）が用意されています。これらを活用し、スプレッドシートに書き込む前や読み込んだ後にデータを整形・加工できます。
- フィルター (Filter): スプレッドシートから読み込んだデータや、書き込もうとしているデータに対し、特定の条件（例：金額が10,000円以上、ステータスが「完了」）を満たすものだけを後続の処理に進めるように制御できます。
- ルーター (Router): スプレッドシートから取得したデータの値に応じて、処理フローを分岐させることができます。例えば、「商品カテゴリがAなら担当者Xに通知、Bなら担当者Yに通知」といった処理が可能です。
- アグリゲーター (Aggregator) とイテレーター (Iterator):
- イテレーター: スプレッドシートから取得した複数の行データを1行ずつ順番に処理する場合に使用します。
- アグリゲーター: イテレーターで処理した複数の結果を、1つのデータ（例：合計金額、平均値、カンマ区切りのリストなど）に集約する場合に便利です。
- 高度なエラーハンドリング (Error handlers): スプレッドシート連携時に発生しうるエラー（例：指定した行が見つからない、書き込み権限がない、API制限を超えたなど）を検知し、エラー内容を通知したり、代替処理を実行したりする設定が可能です。
- 検索機能 (Search rows) の高度な使い方: 単純な一致検索だけでなく、複数の列に対するAND/OR条件、数値の範囲指定（以上、以下）、日付範囲での検索、結果の並び替え（昇順、降順）、取得する最大行数の指定など、柔軟な検索が可能です。
- 独自の視点：大量データを扱う際の注意点:
- オペレーション消費: スプレッドシートの行を一つずつ処理するようなループ（イテレーター）は、行数が多いと大量のオペレーションを消費します。可能な限り、一度のAPIコールで複数行を処理できるモジュール（例：Get range values）を使ったり、処理対象をフィルターで絞り込んだりする工夫が必要です。
- API制限: Google Sheets APIやMicrosoft Graph APIには、短時間に大量のリクエストを行うと一時的にアクセスが制限される場合があります。Makeのシナリオ実行間隔を調整したり、処理を分割したりするなどの対策が必要になることがあります。
Makeでスプレッドシート連携を運用する際の注意点とヒント
Makeとスプレッドシートの連携を安定して運用するためには、以下の点に注意しましょう。
- ヘッダー行の固定と整合性: 繰り返しになりますが、Makeはスプレッドシートの1行目をヘッダーとして認識します。シナリオ作成後にヘッダー名を変更したり、列の順番を入れ替えたりすると、Makeが正しくデータをマッピングできなくなりエラーの原因となります。変更した場合は、必ずMakeのシナリオ設定も修正してください。
- シート名・ファイル名の変更: スプレッドシートのファイル名やワークシート名を変更した場合も、Makeのシナリオが対象を見失うため、同様に設定変更が必要です。
- 共有設定とアクセス権限: Makeがスプレッドシートに対して読み取りや書き込みを行うためには、Makeが使用するアカウント（通常は連携時に認証したアカウント）に適切な共有設定と編集権限が付与されている必要があります。
- データ型の不一致: スプレッドシートのセルの書式設定（数値、日付、文字列など）と、Makeから送られてくるデータの型が一致しない場合、予期せぬ表示になったりエラーが発生したりすることがあります。特に日付や数値の扱いは注意が必要です。
- 意図しないデータ変更のリスクとバックアップ: 自動化は非常に便利ですが、設定ミスなどにより意図せず大量のデータが変更・削除されてしまうリスクもゼロではありません。重要なスプレッドシートの場合は、定期的に手動または自動でバックアップ（Googleスプレッドシートの版履歴機能なども活用）を取ることを強く推奨します。
- 関数や計算式の扱い: Makeがスプレッドシートに値を書き込む際、既存のセルに関数や計算式が入っていると、値で上書きされてしまうのが基本です。関数を保持したい場合は、Make側で計算を行って結果を書き込むか、書き込み対象のセルと計算式が入ったセルを分けるなどの工夫が必要です。
まとめ：Makeとスプレッドシート連携で、データ作業の常識を変えよう！
Makeとスプレッドシートを連携させることで、これまで多くの時間と労力を費やしてきたデータ入力、集計、更新、通知といった作業を劇的に効率化し、ミスを削減できます。簡単なデータ記録の自動化から始め、徐々にデータ加工や他アプリとの連携といった高度な活用へとステップアップしていくことで、あなたの業務におけるデータ活用の可能性は無限に広がります。
もう、単調なスプレッドシート作業に追われる日々とはお別れです。Makeの力を借りて、より戦略的で創造的な業務に時間を使いましょう。
スプレッドシート連携でMakeのデータ処理能力を実感したら、次はあなたのビジネス全体のデータフローを自動化してみませんか？Makeの全機能、料金プラン、そして無限の活用事例については、当サイトのピラー記事「Make（メイク）とは？機能・料金・使い方を徹底解説！今日から始めるノーコード自動化生活」で詳しく解説しています。ぜひ、あなたのビジネスの成長にお役立てください。
今こそ、Makeでスプレッドシート業務を自動化し、新しい働き方を手に入れましょう！