外部 AI（Claude / ChatGPT / Cursor）から SaaS を直接操作できるか — を表す評価軸。
MCP・API・Function Calling・Zapier の4要素を 0〜5 点でスコア化します。
Agent Readyとは、 Claude Code・ChatGPT・Cursor などの外部 AI から、その SaaS を 直接操作できるかを示す評価軸です。 人間が UI をクリックする代わりに、AI が API を叩いて代理操作する時代の "通電" 度合いと言えます。
評価には MCP（Model Context Protocol）・ REST / GraphQL API・ Function Calling 実装実例・ Zapier / Make 対応の4要素を使い、 SaaS MAP では 0〜5点 でスコア化しています。
従来、SaaS は人間がブラウザから操作する前提で設計されてきました。 しかし Claude や ChatGPT のような AIエージェントが普及した今、 AI が代わりに SaaS を操作する ユースケースが急増しています。
たとえば「Notion にこの議事録を保存して」「Linear に Issue を作って」と AI に指示するだけで、 一連のタスクが自動完結します。この時、 AI から操作できる SaaS とそうでない SaaS の差 が生産性の決定的な分岐点になります。
Anthropic 標準の Model Context Protocol を公式提供。Claude Code から直接接続。
公開ドキュメント付きの API。Function Calling 経由での操作基盤。
GitHub・Cookbook 等に AI から API を呼び出した実装例があるか。
公式 API がなくても Zapier・Make 経由で擬似的に AI 連携できる。
Notion / Linear / Supabase など、Claude Code・Cursor から直接操作できる SaaS が事実上の標準に。
MCP 非対応でも REST / GraphQL API があれば AI に任せられる。Zapier 経由でもOK。
「人がツールを使う」から「AI がツールを使う」へ。対応 SaaS を選ぶか移行するかが勝負。
前者は「外部の AI（Claude 等）からこの SaaS を操作できるか」、後者は「この SaaS 自体に AI 機能が組み込まれているか」です。両者を 2軸で別々に評価するのが SaaS MAP の特徴です。
MCP は Anthropic が標準化した AI ↔ ツール連携プロトコルで、ChatGPT・Cursor など他社にも採用が広がっており、AIエージェント連携の事実上の業界標準になりつつあるためです。公式 MCP サーバー提供は、ツール側の本気度を示す最も強いシグナルです。
なりません。API は基盤に過ぎず、Function Calling 用のスキーマ定義・認証フロー・レート制限の設計などが揃って初めて AI から快適に使えます。SaaS MAP では「実装実例があるか」を加点要素にしています。
中長期では不利です。AI 経由で操作される SaaS が増えるほど、対応していないツールは「ワークフローから外れる」傾向にあります。今のうちに対応状況を確認して移行検討するのが安全です。
