関数呼び出し— 読み：かんすうよびだし
関数呼び出し（function calling）とは、 大規模言語モデル（LLM）をAPIや関数などの外部ツールに接続して、LLMのレスポンスを強化する機能 です。本記事では、その仕組み、できること、よくある誤解を解説します。
導入Introduction
関数呼び出し（function calling）とは、 大規模言語モデル（LLM）をAPIや関数などの外部ツールに接続して、LLMのレスポンスを強化する機能 です。本記事では、その仕組み、できること、よくある誤解を解説します。
用語の定義Definition
関数呼び出し（function calling）とは、 大規模言語モデル（LLM）をAPIや関数などの外部ツールに接続して、LLMのレスポンスを強化する機能 です。本記事では、その仕組み、できること、よくある誤解を解説します。
関数呼び出しを使うと、LLMの回答を、データベース、顧客管理システム、ドキュメントリポジトリなどのリアルタイムの情報やサービスで強化できます。モデル単体が持つ知識だけで答えるのではなく、外部の仕組みを呼び出して情報を取り込める点が特徴です。
これは、AIエージェントのアーキテクチャにおける重要なコンポーネントです。エージェントが外部ツールを使って行動するための土台となります。
出典：my-best.ai 用語辞典「関数呼び出し」（https://my-best.ai/ai-dictionary/function-calling/）
仕組み・原理How it works
関数呼び出しの仕組み
関数呼び出しは、おおまかに次の流れで動作します。
| ステップ | 内容 |
|---|---|
| 関数の指定 | モデルに対して、利用可能な関数のセットを指定する |
| プロンプトの分析 | モデルがプロンプトの内容を解釈する |
| 構造化データの生成 | 呼び出す関数とパラメータ値を指定する構造化データを生成する |
| 結果の組み込み | 得られた結果を推論に組み込み、レスポンスを生成する |
ポイントは、モデルが直接外部システムを操作するのではなく、どの関数をどの引数で呼ぶかを構造化データとして出力する点です。
何ができるようになるか
- リアルタイム情報の活用：最新のデータやサービスを回答に反映できます
- 社内システムとの連携：データベースや顧客管理システムの情報を回答に利用できます
- ドキュメントの参照：社内文書などを参照した回答が可能になります
外部情報に基づいて回答を補強する考え方は、グラウンディングとも関連します。
AIエージェントとの関係
関数呼び出しは、AIエージェントが「調べる→判断する→実行する」という流れを回すための重要な部品です。エージェントは、目的に応じて適切な外部ツールを選び、その結果を踏まえて次の行動を決めます。
このとき、外部操作の権限をどこまで与えるかは慎重に設計する必要があります。必要に応じて人間の承認ステップを組み込むことが望ましいです。
導入のステップと考え方
関数呼び出しを導入する際は、まずモデルに何をさせたいかを明確にし、そのために必要な関数を洗い出します。次に、各関数の役割と入出力を整理し、モデルが適切に選べるようにします。
利用が進むにつれて、呼び出しの精度や使い勝手を確認し、必要に応じて見直します。外部システムと連携する以上、セキュリティと権限管理にも十分な配慮が必要です。
よくある誤解
誤解：関数呼び出しはモデルが自分でコードを書いて実行する機能である
実際は：モデルは、呼び出す関数とパラメータ値を構造化データとして指定します。実際の実行は外部の仕組みが担います。
誤解：外部ツールにつなげば必ず正確な回答になる
実際は：参照するデータの質や設計に依存します。連携先の情報が不正確であれば、結果も不正確になります。
誤解：関数呼び出しとプロンプトは関係がない
実際は：プロンプトの分析が処理の出発点です。どの関数を呼ぶかを決めるために、プロンプトの内容が活用されます。
原始出處Origin
本項の定義・解説は、my-best.ai 用語辞典の同項目記事（編集部執筆）を底本に再構成したものです。初出時期や命名者について確立した一次資料が本文中に明記されていない場合は、推測での記載を見送っています。
応用シーンUse cases
基礎の理解
関数呼び出し の定義と位置づけを押さえ、AI 関連の資料や記事を正確に読み解く土台にします。
情報の照合
ニュースや製品紹介で 関数呼び出し に触れたとき、本ページの定義と突き合わせて過不足なく理解できます。
導入・検討の第一歩
関連するチュートリアルで手を動かしながら、自社の業務への適用可否を検討できます。
メリット・デメリットPros & Cons
メリット
- ステップ内容関数の指定モデルに対して、利用可能な関数のセットを指定するプロンプトの分析モデルがプロンプトの内容を解釈する構造化データの生成呼び出す関数とパラメータ値を指定する構造化データを生成する結果の組み込み得られた結果を推論に組み込み、レスポンスを生成するポイントは、モデルが直接外部システムを操作するのではなく、どの関数をどの引数で呼ぶかを構造化データとして出力する点です
- リアルタイム情報の活用：最新のデータやサービスを回答に反映できます社内システムとの連携：データベースや顧客管理システムの情報を回答に利用できますドキュメントの参照：社内文書などを参照した回答が可能になります外部情報に基づいて回答を補強する考え方は、グラウンディングとも関連します
デメリット・注意点
- このとき、外部操作の権限をどこまで与えるかは慎重に設計する必要があります
- 必要に応じて人間の承認ステップを組み込むことが望ましいです
- 関数呼び出しを導入する際は、まずモデルに何をさせたいかを明確にし、そのために必要な関数を洗い出します
よくある誤解Misconceptions
関連用語Related terms
用語同士は相互リンクされています。
プロンプト集Prompt collection
理解を定着させるためのプロンプト例です。コピーして〔 〕内を置き換えてご利用ください。
理解を深める質問
前提知識なしで概念を掴む
あなたは AI 教育の講師です。「関数呼び出し」を、AI に詳しくない日本の社会人にも分かるように説明してください。専門用語を使った場合は、その直後に噛み砕いた言い換えを添えてください。最後に要点を 3 行でまとめてください。
整理・比較
関連用語との違いを表で整理する
「関数呼び出し」について、①定義 ②仕組み ③代表的な活用例 ④よくある誤解 を見出し付きで整理してください。同じ分野の類似用語があれば、その違いを表形式で示してください。
実務への検討
自社業務への適用を検討する
「関数呼び出し」を〔業種・業務〕で活用する場合に期待できる効果と注意点を、それぞれ 3 つずつ提案してください。判断の前提条件や、確認すべき事実があれば明示してください。
FAQ（よくある質問）FAQ
関数呼び出しとは、一言でいうと何ですか？
関数呼び出しのポイントはどこですか？
関数呼び出しを扱うときの注意点は？
出典・参考文献References
定義の記述は my-best.ai 用語辞典（編集部執筆）に基づきます。リンク先の内容は公開時点のものです。
まとめSummary
関数呼び出し（functioncalling）とは、大規模言語モデル（LLM）をAPIや関数などの外部ツールに接続して、LLMのレスポンスを強化する機能です。
- まず「関数呼び出し」の定義を自分の言葉で言い換えられるようにする
- 関連用語との違いを「関連用語」セクションから確認する
- プロンプト集の型を使って、理解した内容をアウトプットで確認する