使い方・開発 中級
ツール呼び出し
Tool Use / Function Calling
LLM が、あらかじめ定義された外部の関数や API を「この引数で呼んでほしい」と指定できる機能です。検索・計算・データベース参照・外部サービスの操作など、モデル単体ではできない処理につなげられます。
別の呼び方Function Calling、関数呼び出し、ツール利用、Tool Use
例在庫照会の関数をツールとして定義し、チャットで「A商品の在庫は?」と聞かれたら自動で照会させている。
詳しく
- 開発者はツールの名前・説明・引数の形式(JSON Schema など)をモデルに渡します。
- モデルは必要に応じて「どのツールを、どの引数で呼ぶか」を出力し、アプリ側が実際にそれを実行して結果をモデルに返します。モデル自身が直接外部を操作するわけではありません。
- これを繰り返すことで AI エージェントが作られます。
- 提供側があらかじめ用意したツール(Web 検索、コード実行など)を有効にするだけで使える場合もあります。
- ツールの説明文の書き方が、呼び出しの正確さに大きく影響します。
あわせて知りたい言葉
- AIエージェント目標を与えられると、自分で手順を考え、ツールを使い、結果を見て次の行動を決める、という流れを繰り返して作業を進める AI のしくみです。1回の質問に1回答えるチャットとは違い、複数の手順をまたいで作業します。
- MCP(モデル・コンテキスト・プロトコル)AI アプリと外部のツールやデータをつなぐための共通の取り決め(プロトコル)です。一度 MCP サーバーとして作れば、MCP に対応したさまざまな AI アプリから同じ方法で使えます。
- 構造化出力LLM の出力を、指定した JSON Schema などの決まった形に従わせる機能です。プログラムで結果を扱うときに、形式の崩れによるエラーを防げます。
- APIプログラムから AI モデルを呼び出すための窓口です。自社のアプリや業務システムに AI の機能を組み込むときに使います。