PD-DNewAI技術 · AIエージェント技術

Function Calling

ふぁんくしょんこーりんぐ

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。

#ツール連携 #JSON #Tool Use #API連携

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関連キーワードの用語

PD-Dデータコネクタ

データベース、SaaS、ファイルストレージ、APIなどの多様なデータソースとデータ基盤をつなぐための部品。接続先ごとの認証、通信方式、データ形式の違いを吸収し、データの取込みや書き出しを設定だけで行えるようにする。ETLツールやデータ統合サービスは、主要な接続先向けのコネクタを用意していることが多い。

PD-D半構造化データ

JSON、XML、ログのように、表形式の固定されたスキーマは持たないが、タグやキーによってデータ自身が項目名と階層構造を表すデータ。レコードごとに項目が違ってもよく柔軟に扱えるが、分析では必要な項目を取り出して表形式に展開する処理が要ることが多い。

PD-Dドキュメント指向データベース

JSONやBSONなどの形式の文書（ドキュメント）を1件のデータとして格納するNoSQLデータベース。事前にスキーマを固定しなくてよく、入れ子の構造や項目の追加に柔軟に対応でき、文書内の任意の項目で検索や索引付けができる。文書をまたぐ結合や複数文書の更新の整合性の確保は関係データベースより弱く、MongoDBが代表例である。

PD-DReAct

大規模言語モデルに、考える（Reasoning）ことと行動する（Acting）ことを交互に行わせるAIエージェントの設計パターン。「思考（次に何をすべきか）→行動（検索などのツールの呼出し）→観察（ツールの結果）」を目的が達成されるまで繰り返す。外部から得た情報に基づいて推論を進めるのでハルシネーションを減らせ、途中の思考の記録から動作を追跡しやすいが、ループが長引くと費用と時間がかさむ。

PD-Dツール連携

AIエージェントが、検索、プログラムの実行、データベースへの問合せ、外部サービスのAPIなどの道具（ツール）を呼び出して、モデル単体では得られない最新の情報を取得したり、実際の操作を行ったりすること。ツールの呼出しには、APIを直接呼ぶ方法、モデルが呼出し内容を構造化して出力するFunction Calling、MCP、iPaaSを介した連携などがある。誤った操作を防ぐため、権限の最小化や重要な操作への人間の承認を組み合わせる。

PD-DiPaaS（Integration Platform as a Service）

複数のクラウドサービスや社内システムを、用意されたコネクタと処理の流れ（ワークフロー）の定義によってつなぐ機能を提供するクラウドサービス。個別にプログラムを書かずにデータ連携や業務の自動化を実現できる。AIエージェントのツール連携では、iPaaSを介すことで、多数のSaaSを個別のAPI連携を作らずに操作させられる。