定義

関数呼び出しとは、大規模言語モデル（LLM）における機能の一つで、ユーザーの自然言語リクエストに基づいて、いつ、どのように外部関数やAPIを呼び出すかをモデルが判断できるようにするものです。LLMは直接的な回答を生成する代わりに、関数名と必要な引数を指定する構造化されたJSONオブジェクトを出力します。

なぜ重要なのか

LLMは、その基本的な形では知識エンジンであり、アクションエンジンではありません。関数呼び出しはこのギャップを埋めます。これにより、LLMの抽象的な推論能力を、データベース、天気サービス、予約プラットフォームなどの外部システムの具体的で現実世界の機能に接続できます。これは、会話型AIを実用的なエージェントへと変貌させます。

仕組み

1. ツールの定義： 開発者は、利用可能な関数、そのパラメータ、およびそれらが何をするかを記述したスキーマ（定義）をLLMに提供します。これが「ツール定義」です。
2. ユーザープロンプト： ユーザーがリクエストを提供します（例：「ロンドンの天気は？」。）。
3. モデル推論： LLMは提供されたツール定義とプロンプトを分析し、get_weather 関数が適切であると判断します。
4. 関数呼び出し出力： LLMはコードを実行するのではなく、構造化された呼び出しリクエスト（例：{"name": "get_weather", "arguments": {"location": "London"}}）を返します。
5. 実行と応答： LLMをホストしているアプリケーションはこの構造化された呼び出しを受け取り、実際の外部API呼び出し（例：OpenWeatherMapへの呼び出し）を実行し、その結果をLLMに渡します。
6. 最終応答： LLMは返されたデータを使用して、ユーザーへの自然言語での回答を定式化します。

一般的なユースケース

• データ取得： 会話的な入力に基づいて、社内データベースやCRMを照会する。
• タスク自動化： 外部サービスを介した予約、メール送信、レコード更新。
• リアルタイム情報： ライブ株価、フライト状況、現在の天候の取得。
• 複雑なワークフロー： 順次的なAPI呼び出しを必要とする多段階プロセスのオーケストレーション。

主な利点

• 拡張性： LLMの機能範囲をトレーニングデータを超えて劇的に拡大します。
• 正確性と根拠付け： 回答が、潜在的に古い内部知識ではなく、最新で検証可能な外部データに基づいていることを保証します。
• 実行可能性： AIを単なる情報提供者から運用可能なものへと移行させます。

課題

• スキーマ管理： 正確で包括的なツール定義を維持することは、信頼性の高いパフォーマンスのために極めて重要です。
• レイテンシ： 多段階プロセス（プロンプト -> 呼び出し -> 実行 -> 応答）は、単一のモデル推論と比較して追加の遅延を導入します。
• エラー処理： 外部APIからの障害を適切に処理するための堅牢なロジックを実装する必要があります。

関連概念

• エージェント (Agents)： 関数呼び出しは、自律的なAIエージェントを構築するための核となる基盤技術です。
• ツール利用 (Tool Use)： AIが外部リソースを利用する能力を包括するより広範な用語です。
• プロンプトエンジニアリング (Prompt Engineering)： 提供されたツールをいつ、どのように使用するかをモデルに正しく指示するために、初期のシステムプロンプトを設計すること。