大規模言語モデル（LLM）がもっともらしいことを言うのは周知の事実です。メールを作成したり、雑学クイズに答えたり、さらには指示に応じてソネットをひねり出すことさえできます。しかし、実際に何かを実行することについてはどうでしょうか？注文を検索したり、サポートチケットを更新したり、データベースにクエリを実行したりするなど、単に話すだけでなく、現実世界と対話させるにはどうすればよいのでしょうか？
それがOpenAIファンクションコーリング（現在、正式に「ツール」と改名）の役割です。これは、AIの会話スキルと現実世界のアクションを結びつけるパズルのピースです。単なるQ&Aボットを、実際にビジネスソフトウェアと連携して動作するエージェントに変えるものです。
このガイドでは、ファンクションコーリングとは何か、その仕組み、そしてゼロから構築しようとすると直面する隠れた複雑さについて解説します。さらに重要なこととして、現代のプラットフォームがどのように面倒な作業を代行し、専門のエンジニアリングチームを常駐させることなく、強力なAIエージェントを構築できるようにするのかを見ていきます。
OpenAIファンクションコーリングとは？
簡単に言えば、OpenAIファンクションコーリングは、利用可能なツールについてLLMに伝えることができる機能です。モデルに関数を説明すると、モデルはユーザーのリクエストを分析し、そのうちの1つを使用するように要求できます。これは、アプリが関数を実行するために必要なすべての詳細を含む、整然としたJSONオブジェクトを出力することによって行われます。
よくある誤解は、モデル自身がコードを実行すると思ってしまうことですが、そうではありません。モデルは、あなたのアプリケーションにどのコードを実行すべきか、そしてどの情報を使用すべきかを伝えるだけです。
LLMを、あなたの道具箱の中身を隅々まで知っている非常に賢いアシスタントだと考えてみてください。タスクが発生したとき、彼らは自分でツールを使うことはできませんが、あなたに適切なツール（関数名）を手渡し、その使い方（引数）を正確に教えることができます。実際に手を動かして作業を行うのは、あなたのアプリケーションです。
OpenAIは最近、この機能を「ツール」と呼び始め、その能力をよりよく表現しようとしていますが、ほとんどの人は依然としてこの概念を説明するために「ファンクションコーリング」という用語を使用しています。
OpenAIファンクションコーリングの仕組みは？
AIにツールを使わせるのは、一度のAPIコールで完結するものではなく、アプリとモデルとの間の対話のようなものです。これは、かなり予測可能なパターンに従う、ちょっとしたダンスのようなものです。
以下に、その段階的な流れを説明します：
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モデルにツールを見せる。 まず、モデルに使用可能な関数のリストを渡します。これには、関数の名前、その機能の明確な説明、および動作に必要な特定のパラメータが含まれます（すべてJSONスキーマと呼ばれる形式で記述）。説明の質がすべてであり、モデルはこれによっていつツールを提案すべきかを判断します。
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ユーザーが何かを尋ねる。 ユーザーが「注文番号#12345のステータスは何ですか？」のように、平易な英語でリクエストを入力します。
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モデルがツールを選択する。 モデルはリクエストを読み取ります。関数の説明のいずれかと一致するものを見つけると、アプリケーションにその関数を呼び出すように要求する特別なメッセージで応答します。また、ユーザーのプロンプトから抽出した引数も提供します（例：「{"function": "get_order_status", "arguments": {"order_id": "12345"}}」）。
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アプリが作業を行う。 あなたのコードがこの構造化された応答を受け取り、実際の「get_order_status」関数を実行します。データベースや外部APIに接続して情報を取得し、この場合は「発送済み」という結果を得るかもしれません。
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結果をモデルに返す。 最後に、もう一度モデルにAPIコールを行いますが、今回は関数の結果をチャット履歴に含めます。これでモデルはパズルの最後のピースを手に入れ、「ご注文番号#12345は発送済みです」といった、フレンドリーで自然な回答をユーザーに提供できます。
このちょっとした往復により、AIは会話スキルとリアルタイムのデータやアクションを融合させることができ、はるかに便利な存在になります。
OpenAIファンクションコーリングの一般的なユースケース
ファンクションコーリングは、チャットボットを単なる目新しいものから、実際のビジネスワークフローを処理できる強力なエージェントへと変えるものです。以下は、人々がそれを活用している最も一般的な方法のいくつかです。
ライブデータへの接続
これは最も直接的なユースケースです。AIが、元のトレーニングデータにはなかったリアルタイム、プライベート、または動的な情報にアクセスできるようになります。AIは、あなたの特定の事業運営に関する専門家になることができます。
たとえば、カスタマーサポートAIは、Shopifyのデータベースで注文状況を検索したり、航空会社のAPIを通じてフライトの空席状況を確認したり、社内のCRMからアカウント詳細を取得したりすることができます。
他のアプリでのタスク実行
単に情報を取得するだけでなく、ファンクションコーリングによってAIは他のシステムでワークフローをトリガーし、変更を加えることができます。これにより、AIはビジネスプロセスの積極的な一部となることができます。
例えば、ITサポートボットはリクエストを受け取り、Jira Service Managementで自動的に新しいチケットを作成できます。また、セールスアシスタントは会話から詳細を取得し、誰も手動でデータ入力することなく新しいリードをCRMに追加できます。
乱雑なテキストをクリーンなデータに変換
時には、目標が質問に答えることではなく、情報を確実に抽出してフォーマットすることである場合があります。ファンクションコーリングは、関数のパラメータをデータが適合すべき設計図として定義できるため、この目的に非常に適しています。
完璧な例は、受信サポートメールの処理です。AIは長文のテキストを読み、ユーザー名、会社名、問題の種類、緊急度を抽出し、それらすべてを完璧なJSONオブジェクトにフォーマットできます。そのオブジェクトは、ヘルプデスクで新しい、完璧に分類されたチケットを作成するために使用できます。
OpenAIファンクションコーリングで開発する際の隠れた課題
クールなデモから、ファンクションコーリングを使用した本番環境対応のアプリケーションに移行するのは、かなり大きな飛躍です。APIを直接使用して構築するのは強力ですが、多くのチームが予期しない深刻なエンジニアリング上の頭痛の種が伴います。
オーケストレーションの課題
タスクが複数のステップを必要とする場合はどうなるでしょうか？顧客の注文を見つけるには、まずメールアドレスを使って顧客IDを見つけ、次にそのIDを使って注文を検索する必要があるかもしれません。モデルは、このような複数ステップのロジックを単独で処理しません。シーケンスを管理するために、独自のコードで「ステートマシン」を構築し、維持する必要があります。
信頼性とエラーハンドリング
モデルは常に期待通りに動作するとは限りません。存在しない引数を「幻覚（ハルシネーション）」したり、間違った関数を呼び出したり、明らかに必要であるにもかかわらず関数を呼び出さなかったりすることがあります。これは、システムを信頼できるものにするために、チームが大量のバリデーション、エラーチェック、リトライロジックを記述しなければならないことを意味します。
一部の開発者は、モデルに振る舞いを正させるためだけに、システムメッセージで「パラメータの値を推測しないでください」のように、すべて大文字で praktisch に叫ぶような手段に訴えることさえあります。これは、本番システムを構築するためのスケーラブルな方法とは到底言えません。
関数の連鎖：既知の弱点
最良のプロンプトを使っても、モデルは特定の順序で複数の異なる関数呼び出しを必要とするタスクの計画と実行に苦労することがよくあります。単一のステップに最適な次のツールを選択するのは得意ですが、より複雑なワークフローでは迷子になることがあります。これもまた、フローを管理し、モデルをあるステップから次のステップへと導くために、カスタムで、しばしば複雑なコードを書く必要があることを意味します。
開発とメンテナンスの大きな負担
JSONで関数スキーマを定義するのは退屈な作業であり、構文エラーを犯しやすいです。新しいツールを追加したり、古いものを更新したりするたびに、コードに立ち戻らなければなりません。このコードを実際のツールと同期させ、異なるバージョンを管理し、OpenAI APIの頻繁な変更に対応し続けることは、エンジニアリング時間にとって絶え間ない負担となります。
AIエージェントをより簡単に構築する方法
ファンクションコーリングへのDIYアプローチは強力ですが、専門のエンジニアリングチームなしで信頼性の高いソリューションを必要とするほとんどのサポートおよびITチームにとっては実用的ではありません。ここで、eesel AIのようなプラットフォームが大きな違いを生むことができます。eesel AIは、直感的なインターフェースを通じてファンクションコーリングの面倒な舞台裏の作業をすべて処理し、困難なコーディングの課題をシンプルなワークフローに変えます。
複雑なコードからノーコードのワークフローエンジンへ
関数呼び出しを管理するためにPythonスクリプトやステートマシンを書く代わりに、eesel AIは視覚的なワークフロービルダーを提供します。コードを一行も書くことなく、ルール、エスカレーションパス、アクションのシーケンスを設定できます。これにより、AIの振る舞いを完全に制御でき、毎回確実に実行される洗練されたワークフローを設計できます。AIがどのチケットを処理し、何をすべきかを、ステップバイステップであなたが決定します。
受動的な検索と能動的な自動化ワークフローを比較した図。これはOpenAIファンクションコーリングに関連します。構築済みアクションと簡単なカスタム接続
eesel AIには、ZendeskやFreshdeskなどの人気のあるヘルプデスク向けに、すぐに使えるアクションのライブラリが付属しています。「チケットにタグを付ける」「内部メモを追加する」「チケットをクローズする」といった一般的なタスクは、クリック一つで完了します。
カスタムツールや内部APIに接続する必要がありますか？eesel AIはそれも簡単にします。カスタムアクションを簡単に設定して、外部システムで情報を検索したり、ワークフローをトリガーしたりでき、面倒なJSONスキーマの作成はすべて代行します。これにより、チームは数ヶ月ではなく数分で本番稼働できます。
ローンチ前に自信を持って実装をテスト
DIYアプローチの最大の懸念事項の一つは、不確実性です。エージェントは実際の顧客の問題に対して期待通りに機能するのでしょうか？eesel AIは、シミュレーションモードでこの問題を解決します。コードをデプロイして祈るのではなく、安全な環境で過去の何千ものチケットに対してAIエージェントを実行できます。どのように応答したか、どのアクションを実行したか、そして自動化率がどうなるかを正確に確認できます。これにより、実際の顧客とやり取りする前に、すべてを微調整し、自信を持ってテストすることができます。
会話を超えて、実行へ
OpenAIファンクションコーリングはAIに実際の仕事をさせるエンジンですが、生のAPIは実際には部品の箱にすぎません。信頼性の高い、本番グレードのAIエージェントをゼロから構築することは究極の柔軟性をもたらしますが、複雑さ、信頼性の低さ、継続的なメンテナンスという点で多くのコストがかかります。
_eesel AIのようなプラットフォームは、エンジニアリングの頭痛の種なしにファンクションコーリングのすべてのパワーを提供します。チームは、ビジネスツールと緊密に統合された、有能でカスタムなAIエージェントをデプロイする能力を得ることができ、単に話すことと実際に実行することの間のギャップを最終的に埋めることができます。
実際のアクションを実行するAIエージェントを構築する準備はできましたか？
ツールに接続し、サポートを自動化するAIエージェントを構築する準備ができたら、eesel AIに無料でサインアップして、数分で最初のAIエージェントを立ち上げましょう。コーディングは不要です。
よくある質問
OpenAIファンクションコーリング（現在は「ツール」とも呼ばれる）は、利用可能な関数をLLMに記述できるようにする機能です。AIの会話能力を現実世界のアクションに結びつけるという問題を解決し、アプリケーションにデータの検索やシステムの更新といったタスクを実行させることを可能にします。
いいえ、LLMはあなたのコードを実行しません。単にユーザーのリクエストを分析し、適切な場合に、あなたのアプリケーションがどの関数を実行すべきか、どの引数を使用すべきかを示す構造化されたJSONオブジェクトで応答します。その後、あなたのアプリケーションがその関数を実行します。
このプロセスでは、まずアプリがモデルにツールを説明します。ユーザーがリクエストを行うと、モデルは関数とその引数を提案します。次に、あなたのアプリケーションがその関数を実行し、最後に、その結果をモデルに返すことで、ユーザーへの自然言語での応答を生成させます。
企業は一般的に、AIをライブデータに接続するために使用します。例えば、データベースで注文状況を検索したり、CRMでアカウント詳細を確認したりします。また、Jiraチケットを作成するなど他のアプリでアクションをトリガーしたり、乱雑なテキストから特定のデータを抽出してフォーマットするためにも使用されます。
主な課題には、複数ステップのワークフローのオーケストレーション、堅牢なエラーハンドリングによる信頼性の確保、複数の関数を連鎖させる際のモデルの困難さなどが挙げられます。また、手動でのJSONスキーマ定義やAPIの変更に伴う、開発およびメンテナンスの大きなオーバーヘッドも存在します。
eesel AIのようなプラットフォームは、視覚的なワークフロービルダーと構築済みのアクションを提供し、複雑なコーディング、オーケストレーション、エラーハンドリングを抽象化します。カスタムツールの定義を簡素化し、デプロイ前にエージェントを自信を持ってテストするためのシミュレーションモードを提供します。
