ツール呼び出し（Tool Calling）Tool Calling　—　読み：つーるよびだし

ツール呼び出し（Tool Calling）は、AIが文章を作る途中で、外部の計算機・検索・社内システムを呼び出せる仕組みです。どの道具を、いつ、どの引数で呼ぶかをモデルが決め、実行そのものはモデルの外側が行います。このページでは、仕組み・出典・向き不向き・FAQ をまとめます。

① モデル単体が苦手な処理を外に出す

言語モデルは、文章の続きを作る計算で動いています。そのため桁の多い計算や、最新の在庫数のような「モデルの中に無い値」を扱うのは得意ではありません。論文は、算術や事実の参照といった単純な機能で小さな専用の仕組みに劣る場合があると指摘しています。この部分を外部の道具に任せるのがツール呼び出しです。

② 道具の説明をモデルに渡す

道具を使うには、どんな道具があり、何を受け取り、何を返すのかをモデルに伝える必要があります。名前・用途・引数の型をまとめた定義をプロンプトと一緒に渡すと、モデルは文章の続きとして「この道具をこの引数で呼ぶ」という形を出力します。呼び出しの形式を決めておくことで、外部のプログラムがその部分だけを取り出して実行できます。

③ 実行はモデルの外側で行う

モデルは道具を実行しません。モデルが返すのは「どの道具を、どの引数で」という指示までです。実際の実行はアプリケーション側が行い、返ってきた結果を会話の文脈に足して、もう一度モデルに渡します。この往復があるため、権限の確認や実行前の承認を、モデルの外側に置けます。

④ 道具を増やすほど選択が難しくなる

論文が示した構成では、モデル自身が「どのAPIを呼ぶか、いつ呼ぶか、どんな引数を渡すか、結果をどう次の語の予測に組み込むか」を学習で身につけます。道具の候補が増えると、似た用途の道具を取り違える可能性も増えます。数を使い切るより、用途が重ならないように絞るほうが安定します。

ツール呼び出しの考え方を示した研究として、2023年2月に公開された Toolformer の論文があります。著者らは、言語モデルが簡単なAPIを通じて外部の道具を使えるようになると述べ、「どのAPIを呼ぶか、いつ呼ぶか、どんな引数を渡すか、結果をどう次の語の予測に組み込むか」をモデル自身が決める構成を提案しました。学習には各APIにつき少数の例だけを使う自己教師ありの方法をとり、計算機、質問応答システム、2種類の検索エンジン、翻訳、カレンダーを組み込んでいます。論文では、言語モデルとしての基本能力を損なわずに、Zero-shot の性能が改善したと報告されています。なお、この論文は学習方法の研究であり、現在の各サービスの実装や料金を示すものではありません。

• Schick ほか「Toolformer: Language Models Can Teach Themselves to Use Tools」（arXiv:2302.04761、2023年2月9日公開、2026年10月25日参照）

• AIエージェント
• Model Context Protocol（MCP）
• agentic-rag
• RAG（検索拡張生成）
• ハルシネーション（AI 幻覚）
• チュートリアル：ツール呼び出しを1つだけ試す：定義と承認の置き方を決める手順 →

用語同士は相互リンクされています。未掲載の用語は用語一覧の該当項目へリンクします。

実務でそのまま使えるプロンプト例です。コピーして〔　〕内を置き換えてください。同じカードはプロンプト集にも掲載されています。

これからAIに渡す道具の候補を整理します。次の作業一覧を見て、①外部の道具に任せるべき作業 ②AIの文章生成だけで足りる作業 ③人が実行すべき作業、の3つに分けて表にしてください。
作業一覧：（ここに貼る）

次の道具について、AIに渡す定義文を書いてください。①道具の名前（英小文字とアンダースコア） ②何をするか1文 ③受け取る引数と型 ④返す値の形 ⑤呼んではいけない条件、の5項目で整理してください。
道具：（ここに書く）

次の実行ログを読み、①不要な呼び出し ②引数の取り違え ③同じ道具の重複呼び出し、の3つの観点で指摘してください。指摘は「行番号・観点・直し方」の3列の表にしてください。
実行ログ：（ここに貼る）

出典：次の一次資料を参照しました（参照日 2026年10月25日）。リンクは貼らず、媒体名と資料名のみを記します。

• Schick ほか「Toolformer: Language Models Can Teach Themselves to Use Tools」（arXiv:2302.04761、2023年2月9日公開、2026年10月25日参照）

定義・出典の記述は一次資料に基づきます。リンク先の内容は公開時点のものです。

ツール呼び出しは、AIが外部の計算・検索・社内システムを呼び出せる仕組みです。どの道具をどの引数で呼ぶかはモデルが決め、実行は外側が行います。計算や最新値の参照を任せられる一方、道具の定義と権限の設計が別途必要になります。まず1〜2個の道具から始め、実行ログを見ながら足していく順が安全です。

• 道具の定義をモデルに渡し、呼ぶかどうかはモデルが判断する
• 実行はモデルの外側。結果を文脈に戻して続きを生成する
• 道具の数が増えるほど取り違えが増えるため、絞って運用する