Function Calling

大規模言語モデルに、利用できる関数（ツール）の名前、説明、引数の形式をあらかじめ渡しておき、モデルが必要と判断したときに、呼び出す関数名と引数をJSONなどの構造化された形式で出力させる仕組み。ツール呼出し（Tool Use）ともいう。モデル自身は関数を実行せず、アプリケーションが出力を受けて実際に関数を実行し、その結果をモデルに返して回答を続けさせる。

AIに1回の指示で完成品を出させるのではなく、計画、ツールの利用、結果の振り返り（自己評価と修正）、複数のエージェントの協調を繰り返しながら作業を進めさせる処理の流れ。人間が試行錯誤するように段階を踏ませることで、1回の生成より品質の高い結果が得られる。処理の手順をあらかじめ決めておくワークフローと、AIが自律的に手順を決めるエージェントの両方の要素を組み合わせて構成する。

AIアプリケーションやAIエージェントを、外部のツール、データ、サービスに接続するための標準的なプロトコル。2024年にAnthropicが公開し、AIアプリケーション側のクライアントが、機能を提供するMCPサーバとJSON-RPCで通信する。接続方法を共通化することで、ツールごとの個別の連携開発を減らせる。

自社の機能やデータをAPIとして外部に公開し、他社のサービスと組み合わせることで生まれる経済圏。地図や決済のAPIを組み込んで新しいサービスを短期間で作れるようになる。

複数の金融機関に持つ口座やクレジットカードの残高・入出金明細を、1つのサービス上にまとめて表示する仕組み。家計簿アプリなどで使われ、利用者の委託を受けた事業者が銀行のAPIなどを通じて情報を取得する。

既存のレガシーシステムのプログラムを作り直さずに、その外側に新しいインタフェース（APIなど）を被せて、新しいシステムから部品として呼び出せるようにする再利用の手法。実績のある処理を生かして短期間で連携できるが、内部の古い構造や保守の難しさはそのまま残る。

Webサービスの設計原則の一つ。HTTPメソッド（GET、POST、PUT、DELETE等）を用いてリソースを操作する。ステートレス性、統一インタフェース、リソースの識別可能性などの制約に従うことで、シンプルで拡張性の高いAPI設計を実現する。