Function Calling
Function Calling (Tool Use)
Function Calling（関数呼び出し（ツール利用））とは
ひとことで
LLMが、あらかじめ用意された外部の関数やツール（検索、計算、社内システムのAPIなど）の中から、どれをどの引数で呼び出すかを判断して指定する仕組み。実際の実行はアプリ側が行い、その結果をAIに返す。
たとえると
AIを「取り次ぎ役」にするようなものです。AI自身は在庫を知りませんが、「在庫係に、商品Aの在庫を聞いてください」という依頼メモを書くことはできます。実際に問い合わせるのはアプリで、返ってきた答えをAIが受け取って回答にまとめます。
現場ではこう使う
社内ヘルプデスクのAIに「来週火曜の会議室を予約して」と頼むと、AIは会議室予約システムの関数を選び、日付や人数を引数として指定しました。アプリがその指定どおりに予約システムを呼び出し、結果をAIに返したことで、AIは「第2会議室を予約しました」と答えられました。誤予約を防ぐため、確定前に利用者の確認を挟むようにしています。
試験のポイント
EXAM POINT「LLMが外部ツールやAPIを呼び出す」「呼び出す関数と引数を構造化して出力する」と出てきたらFunction Callingです。AIエージェントがツールを使うための基本的な仕組みとして問われます。AIはツールを選んで指定するだけで、実際の実行はアプリ側が担う点、ツールとの接続方法を共通化する規格であるMCPとの違いを押さえましょう。
混同しやすい用語との違い
- MCPAIとツール・データの接続方法を共通化するための規格（プロトコル）。Function Callingはモデルがツールの呼び出しを指定する機能そのもの
- RAG外部の資料を検索して回答の根拠として渡す手法。主な目的は知識の補強で、Function Callingは予約や登録などの操作にも使う
- AI Agent目標達成まで計画・ツール利用・振り返りを繰り返す仕組み全体。Function Callingはその部品の一つ