Function Calling（関数呼び出し）は、LLM（大規模言語モデル）が外部の検索、計算、database、業務APIなどを使うための橋渡しです。ただし、LLMが関数を直接実行する機能ではありません。モデルは「どのtoolを、どの引数で呼ぶか」という構造化された候補を返し、applicationが検証・認可・実行して結果をモデルへ戻します。
この境界を曖昧にすると、正しいJSONが返っただけで送信や購入を実行したり、timeout後のretryで処理を二重実行したりします。Function Callingの実装では、promptよりも外側に決定論的なsecurity boundary（安全性を強制する境界）が必要です。
この記事では、Function Callingの基本loopを追った後、Toolformer論文がtool useの何を学習したのか、tool schemaをどう設計するか、副作用・並列実行・失敗をどう制御するかまで解説します。
- 3行要約
- Function Callingの正体は「実行依頼書」を作ること
- Function Callingの6段階loop
- 良いtool schemaは「モデルが迷う余地」を減らす
- Toolformerは「いつtoolを使うと予測が楽になるか」を学習した
- Function Calling、Tool Use、Agent、MCPの違い
- Read-only toolと副作用toolを分ける
- 失敗を一つの「error」でまとめない
- 並列callと逐次callを使い分ける
- Pythonで安全境界の最小形を作る
- Tool resultも「外部から来た未信頼input」
- 最終回答だけでなくstageごとに評価する
- 実装前checklist
- よくある質問
- まとめ
- 参考資料
3行要約
- Function Callingは「modelがtool call候補を返すprotocol」であり、実際のAPI実行、認可、retryはapplicationの責任です。
- JSONとして正しいこと、schemaに適合すること、その利用者に実行を許可できることは別の検査です。
- ToolformerはAPI callと結果が後続tokenの予測損失を下げる候補を選別して学習しました。現在のFunction Callingは、その推論時の往復を扱うinterfaceとして分けて理解します。
RAG（Retrieval-Augmented Generation、検索拡張生成）との関係から読みたい方は、RAGとは？LLMに外部知識を使わせる仕組みも参照してください。RAGは主に外部知識を取得してcontextへ加える設計、Function Callingは検索に限らず、計算・更新・予約などの処理を呼び分ける設計です。
Function Callingの正体は「実行依頼書」を作ること
LLMは、入力されたtoken列に続くtokenを生成するmodelです。toolを使えるAPIでも、モデル自身が社内databaseへ接続したり、メールを送信したりするわけではありません。applicationが利用可能なtoolの名前、説明、引数schemaをモデルへ提示すると、モデルは通常の文章の代わりにtool callを返せます。
たとえば利用者が「注文A-104の配送状況を教えて」と尋ねたとします。モデルが返す候補を概念的に表すと、次のようになります。
{
"call_id": "call_01",
"name": "get_order_status",
"arguments": {
"order_id": "A-104"
}
}これは実行済みの結果ではありません。「get_order_statusをこの引数で呼びたい」という依頼書です。applicationは、少なくとも次を確認してから実行します。
get_order_statusが許可されたtoolかorder_idがschemaへ適合するか- ログイン中の利用者が注文A-104を閲覧できるか
- timeout、rate limit、監査logをどう扱うか
実行後、applicationはcall_idと結果をモデルへ返します。モデルはその結果をcontextとして、利用者向けの回答を生成します。2026年9月5日時点のOpenAIのFunction Callingガイド、AnthropicのTool Useガイド、Google GeminiのFunction Callingガイドはいずれも、client applicationがtoolを実行して結果を戻す基本構造を説明しています。
モデル出力を命令ではなく「未検証の提案」として扱う
通常のWeb applicationでは、formから届いた入力を検証せずSQLへ渡しません。tool callも同じです。構造化出力になったからといって、内容まで信用できるわけではありません。
モデルは、存在しないtool名、余計な引数、範囲外の値を返す可能性があります。利用者のpromptに含まれた指示や、検索先から混入したprompt injection（モデルへの悪意ある命令）によって、意図しないcallを提案する可能性もあります。そのため、実行直前のcodeで許可条件を強制します。
Function Callingの6段階loop
正常系を6段階に分けると、責任の所在が明確になります。
1. Applicationがtool定義をモデルへ渡す
tool定義には、tool名、用途、引数のJSON Schema（JSONの構造と型を表す規則）を含めます。
{
"name": "get_order_status",
"description": "ログイン中の利用者が所有する注文の配送状況を取得する",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"order_id": {
"type": "string",
"description": "注文画面に表示される注文ID"
}
},
"required": ["order_id"],
"additionalProperties": false
}
}descriptionはモデル向けのAPI説明書です。「注文を取得する」のような曖昧な説明より、誰の何を取得し、何をしないtoolかを記します。ただし、descriptionは認可処理ではありません。「本人の注文だけ」と書いても、所有者確認はserver-side codeで行います。
2. モデルが回答またはtool callを返す
モデルは、質問だけで答えられるなら通常の文章を返し、外部処理が必要だと判断すればtool callを返します。一つの応答に0件、1件、複数件のcallが含まれるAPIもあります。
この時点で得られるのは、tool名と引数の候補です。配送状況そのものはまだ取得していません。
3. Applicationがcallを検証・認可する
applicationはJSON parse、schema validation、tool allowlist、利用者の権限、現在の業務状態を確認します。送信、購入、更新、削除などの副作用がある場合は、必要に応じて利用者へ確認画面を出します。
検証に失敗したcallは実行しません。修正可能なschema errorなら、機密情報を含まない短いerrorをtool resultとしてモデルへ返し、引数の再生成を1回だけ許す方法があります。権限不足をretryさせても成功しないため、再生成せず終了します。
4. Applicationがtoolを実行する
認可後に、database、検索service、社内APIなどを呼びます。timeout、同時実行数、rate limit、network errorをここで処理します。
副作用toolでは、同じ依頼を複数回受けても結果を重ねないidempotency（冪等性）を設計します。たとえば注文作成では、会話IDではなく、承認した操作単位のidempotency keyを保存します。
5. Applicationがtool resultを対応するcallへ返す
結果にはcall IDを付け、どのcallへの応答かを明確にします。複数callを並列実行すると、完了順は呼び出し順と一致しないためです。
{
"call_id": "call_01",
"status": "ok",
"output": {
"order_id": "A-104",
"delivery_status": "shipped",
"updated_at": "2026-09-05T09:30:00+09:00"
}
}tool resultは必要なfieldだけに絞ります。database record全体や内部error stack、access tokenをモデルへ渡しません。
6. モデルが結果を使って最終回答する
モデルはtool resultを自然文へ変換します。ここでも「取得した結果に書かれていないことを補っていないか」「古い結果を現在情報として断定していないか」を確認します。
一度のresultで足りなければ、別のtool callを提案する場合があります。applicationは最大call数、最大実行時間、同じcallの反復検知を持ち、無限loopを止めます。
良いtool schemaは「モデルが迷う余地」を減らす
toolの数を増やせば能力が単純に増えるわけではありません。名前や役割が重なるtoolは、selection error（tool選択誤り）を増やします。
| 悪い設計 | 問題 | 改善例 |
|---|---|---|
manage_order |
取得・更新・取消の副作用が混在する | get_order_statusとrequest_order_cancellationへ分ける |
query_database(sql) |
任意SQLを生成・実行できる | 用途別のread-only queryへ絞る |
send_message(to, body) |
宛先と送信権限が広すぎる | 宛先候補をserver側で解決し、送信前承認を挟む |
days: number |
負数・小数・上限が曖昧 | integer、minimum、maximumを指定する |
自由記述のstatus |
表記揺れが起きる | enumでpending、shippedなどに限定する |
tool名は動詞と対象を具体化し、descriptionには「いつ使うか」「いつ使わないか」を短く記します。引数はapplicationがすでに知っている値をモデルに再生成させない方が安全です。ログイン中のuser ID、tenant ID、権限scopeはsessionからserver側で注入し、モデルのargumentsへ含めません。
JSON、Schema、業務認可は3つの別検査
「strictな構造化出力なら安全」という理解は不十分です。OpenAIのFunction Callingガイドでは、対応modelのstrict modeにより、生成argumentsを定義したschemaへ適合させる方法が説明されています。しかし、schemaが保証できる範囲と業務上の正しさは別です。
| Gate | 確認すること | 検出できない例 |
|---|---|---|
| JSON parse | 構文として読めるか | 未定義field、範囲外金額 |
| Schema validation | 型、required、enum、範囲、余分なfield | 他人の注文ID、在庫不足、未承認操作 |
| Business authorization | 所有者、role、現在状態、上限、承認 | tool内部のnetwork failure |
たとえばamountがintegerで1以上というschemaに適合しても、その利用者が100万円を送金できるとは限りません。残高、日次上限、送金先、本人確認、承認状態は、現在のtrusted dataを使ってapplication側で判断します。
Toolformerは「いつtoolを使うと予測が楽になるか」を学習した
Toolformer: Language Models Can Teach Themselves to Use Toolsは、LLMがどのAPIを、いつ、どの引数で呼び、結果を後続token予測へどう取り込むかを自己教師ありで学習する方法を示した研究です。calculator、question answering、Wikipedia検索、翻訳、calendarをtoolとして使いました。
ここで重要なのは、現在のFunction Calling APIの操作方法ではなく、tool useに必要な学習課題を分解したことです。
Step 1: API call候補をsampleする
各APIについて少数のdemonstrationを含むpromptを用意し、元テキスト中のどの位置でAPI callを開始するか、どの引数を渡すかの候補をmodel自身に生成させます。人手で大量のtool call labelを付けるのではなく、modelの候補から学習dataを作る発想です。
Step 2: 候補を実行してresultを得る
生成したcallを実際に実行し、結果をtext sequenceとして取得します。calculatorなら計算結果、検索なら検索結果が返ります。
Step 3: 役に立つcallだけをlossでfilterする
すべてのcall候補が有用とは限りません。Toolformerは、callとresultを与えた場合の後続tokenのweighted lossを、callなし、またはresultなしの場合と比較します。
位置\(i\)より後ろのtokenに対するweighted lossを\(L_i\)とすると、論文のfilter条件は概念的に次の形です。
\(L_i^+\)はAPI callとresultを与えた場合のloss、\(L_i^-\)はcallしない場合とresultを与えない場合のうち小さいloss、\(\tau_f\)はfilter thresholdです。つまり、API resultによって後続tokenを十分予測しやすくなった候補だけを残します。
この比較には意味があります。callの文字列だけで次の文を予測しやすくなった候補ではなく、返ってきたresultが本当に役立った候補を選びたいからです。
Step 4: callとresultを挿入したdataでfine-tuningする
残したcallとresultを元テキストへ挿入し、通常のlanguage modeling objective（言語モデル学習の目的関数）でfine-tuningします。推論時はmodelがAPI resultを期待するtokenを生成した時点でdecodingを止め、外部APIを実行してresultを挿入し、生成を続けます。
Toolformerと現在のFunction Callingを同一視しない
| 観点 | Toolformer論文 | 現在のFunction Calling |
|---|---|---|
| 主題 | tool useを自己教師ありで学習させる方法 | 推論時にtool callとresultを交換するinterface |
| tool選択 | 学習data生成とfine-tuningで獲得 | 提示されたtool定義とmodel能力に依存 |
| 呼び出し表現 | 論文独自の特殊token列 | APIごとの構造化message / event |
| 実行制御 | 実験用のdecoding処理 | applicationのvalidation、認可、監査が中心 |
| 複数step | 実験では例あたり最大1 callが制約 | 複数callや反復loopを構成できるAPIがある |
Toolformerは、Function Callingの直接の起源だと断定できる研究ではありません。一方で「どのtoolを使うか」「いつ呼ぶか」「何を引数にするか」「結果をどう利用するか」という4つの問いは、現在のtool-use systemを評価するときにも有効です。
論文自身も、tool callを独立にsampleし、例あたり最大1回へ制限したため、calendarで日付を得てからその日付で検索するような連鎖が難しいと制約を述べています。現在のagent loopでも、複数stepを許すだけで解決するわけではありません。停止条件、途中状態、権限の引き継ぎをapplicationが設計する必要があります。
Function Calling、Tool Use、Agent、MCPの違い
これらの用語は同じ文脈で使われますが、粒度が違います。
| 用語 | 主に表すもの | 状態・loop | 実行主体 |
|---|---|---|---|
| Function Calling | tool名とargumentsを構造化して受け渡す機能・pattern | 1往復でも使える | applicationがtoolを実行 |
| Tool Use | modelが外部機能を選び、結果を利用する広い概念 | 単発から複数stepまで | system設計による |
| Agent | 目標に対し観察・計画・tool実行を反復するapplication構成 | 通常は複数stepと状態を持つ | orchestratorが制御 |
| MCP | toolやresourceをclient/server間で公開・発見・呼び出すprotocol | protocol自体はagentの計画を決めない | MCP clientとserverが分担 |
MCP tools specificationは、serverがtoolを公開し、clientが一覧取得と呼び出しを行い、結果を受け取るinterfaceを定めています。Function Callingが「モデルからapplicationへ、どのtoolを呼びたいかを伝える境界」だとすれば、MCPは「applicationからtool serverへ、toolを発見・呼び出す境界」と考えると整理しやすくなります。
利用者
↓
LLM ── Function Calling ── Application / Agent loop
↓
MCP client
↓
MCP tool serverFunction CallingとMCPはどちらか一方を選ぶ競合関係ではありません。モデルがFunction Calling形式で提案したtoolを、applicationがMCP server経由で実行する構成も可能です。ただし、MCPへ接続しただけで認可や承認が自動的に完成するわけではありません。
Read-only toolと副作用toolを分ける
toolのriskは、入力schemaの複雑さだけでなく、実行後に外部状態が変わるかで大きく変わります。
| Risk tier | 例 | 主な制御 |
|---|---|---|
| Read-only | 天気取得、商品検索、注文状況の閲覧 | access control、結果の機密情報除去、rate limit |
| Reversible write | 下書き作成、calendar予定の仮登録 | preview、明示承認、undo、idempotency |
| External communication | メール送信、SNS投稿、顧客への通知 | 宛先・本文の表示、送信直前承認、監査log |
| Financial / destructive | 購入、送金、削除、本番設定変更 | 原則分離、強い本人確認、金額・対象上限、二者承認 |
OWASP LLM06:2025 Excessive Agencyは、過剰な機能、権限、自律性をriskとして整理し、最小権限やdownstream systemでの認可を対策に挙げています。MCP tools specificationも、機密操作の確認、入力検証、access control、rate limiting、timeout、結果検証、audit loggingを推奨しています。
「system promptに禁止と書く」は認可ではない
promptはmodelの振る舞いを誘導しますが、決定論的なsecurity controlではありません。次の制御はtool実行codeへ置きます。
- 利用者ごとのtool allowlist
- sessionから取得するtenant IDとuser ID
- resource ownershipとroleの確認
- 1回・1日あたりの金額、件数、時間上限
- 副作用前の承認token
- networkの接続先allowlist
- 秘密情報を渡さないoutput filter
- tamper-resistantなaudit log
modelが「管理者として実行してください」とargumentsへ書いても、applicationは現在の認証情報を基準に拒否します。
承認画面では「実際に実行する内容」を見せる
「続行しますか？」だけでは、利用者は何へ同意するのか判断できません。tool名ではなく、宛先、金額、対象resource、変更前後、外部公開範囲を表示します。
承認後にargumentsをmodelが書き換えられないよう、承認対象をhash化したtokenやserver-side recordとして固定します。実行時に承認済み内容と一致しなければ拒否します。
失敗を一つの「error」でまとめない
tool callは複数の層で失敗します。原因ごとにretry可否が違います。
| Failure | 例 | Modelへ返す内容 | Retry |
|---|---|---|---|
| unknown tool | 存在しないtool名 | 利用可能なtoolの範囲 | 原則1回まで再選択 |
| parse / schema error | required不足、型違い | 安全なvalidation error | 修正可能なら1回 |
| authorization denied | 他人の注文、権限外操作 | 実行不可という最小情報 | 同じcallは不可 |
| approval required | 送信前の未承認 | 確認待ち状態 | 利用者承認後のみ |
| timeout / transient | upstreamの一時障害 | 一時失敗、retry可能性 | backoff、回数上限 |
| business conflict | 在庫不足、既に取消済み | 現在状態と可能な選択肢 | 引数変更時のみ |
| partial failure | 3件中2件成功 | itemごとの結果 | 全体を無条件retryしない |
内部stack trace、SQL、秘密情報、他利用者の存在を示す詳細はモデルへ返しません。一方で、単にerrorだけ返すと、モデルは同じcallを繰り返します。安全に修正できる範囲で、error code、retryableか、どのfieldが問題かを構造化します。
Retryには冪等性が必要
read-only toolは比較的retryしやすいですが、送信や注文作成は同じ処理が2回走る危険があります。典型的には次の流れで二重実行が起きます。
- applicationが注文作成APIを呼ぶ。
- server側では成功する。
- responseがnetwork timeoutでapplicationへ届かない。
- applicationが失敗だと思って同じ注文をretryする。
副作用toolは、idempotency keyと処理結果を永続storeに記録します。同じkeyなら新規実行せず、最初の結果を返します。memory上のsetだけではprocess再起動や複数instanceに耐えないため、本番ではtransactional storeを使います。
並列callと逐次callを使い分ける
複数tool callを同時に返せるAPIでも、すべてを並列実行してよいわけではありません。
| Pattern | 例 | 実行方法 | 注意点 |
|---|---|---|---|
| 独立read | 東京と大阪の天気取得 | 並列化しやすい | call IDで結果を対応付ける |
| fan-out検索 | 複数sourceを検索 | 並列後に統合 | timeoutしたsourceを明示する |
| data dependency | 顧客検索→customer IDで注文取得 | 逐次 | 後段argumentsは前段resultを検証して作る |
| write after read | 在庫確認→注文確定 | 逐次＋再検証 | 確認から実行までの状態変化に注意 |
| 複数write | 3人へメール送信 | 原則item別承認・結果管理 | partial failureと二重送信 |
並列実行にはlatency短縮の利点があります。一方で、rate limitを急激に消費し、partial failureを増やし、複数の副作用を同時に発生させます。applicationがdependency graph（処理の依存関係）を検証し、最大並列数を制限します。
Pythonで安全境界の最小形を作る
次はvendor SDKに依存しない、説明用のdispatcher例です。modelから受け取ったcallを、allowlist、型、承認、冪等性の順で検査します。codeは考え方を示す最小例であり、本番ではJSON Schema validator、認証基盤、永続idempotency store、distributed tracingへ置き換えてください。
from __future__ import annotations
import hashlib
import json
import logging
from dataclasses import dataclass
from typing import Any, Callable, Mapping
logger = logging.getLogger(__name__)
class ToolCallError(Exception):
"""Tool callを安全に実行できない場合の基底例外。"""
class AuthorizationError(ToolCallError):
"""利用者または承認状態がtoolの実行条件を満たさない。"""
@dataclass(frozen=True)
class ToolCall:
"""Modelが提案した未検証のtool call。"""
call_id: str
name: str
arguments: Mapping[str, Any]
@dataclass(frozen=True)
class ExecutionContext:
"""Model出力ではなく認証済みsessionから作る実行context。"""
user_id: str
allowed_tools: frozenset[str]
approved_operation_ids: frozenset[str]
@dataclass(frozen=True)
class ToolSpec:
"""Applicationが信頼するtool定義。"""
handler: Callable[[Mapping[str, Any], ExecutionContext], Mapping[str, Any]]
has_side_effect: bool
validator: Callable[[Mapping[str, Any]], None]
class ToolDispatcher:
"""検証済みのtoolだけを実行し、重複実行を防ぐ。
Args:
registry: Applicationが明示的に登録したtoolの一覧。
Returns:
`ToolDispatcher` instance。
Raises:
ValueError: registryが空の場合。
Example:
>>> dispatcher = ToolDispatcher({"get_order": spec})
>>> result = dispatcher.execute(call, context)
"""
def __init__(self, registry: Mapping[str, ToolSpec]) -> None:
if not registry:
raise ValueError("registry must not be empty")
self._registry = dict(registry)
# 説明用。processをまたぐ二重実行を防ぐには永続storeが必要。
self._completed: dict[str, Mapping[str, Any]] = {}
def execute(
self,
call: ToolCall,
context: ExecutionContext,
) -> Mapping[str, Any]:
"""一つのtool callを検証して実行する。
Args:
call: Modelが提案した未検証のcall。
context: 認証済みsessionから作った実行context。
Returns:
Modelへ返せる最小化済みのtool result。
Raises:
ToolCallError: tool名またはargumentsが不正な場合。
AuthorizationError: toolまたは副作用操作が未許可の場合。
Example:
>>> result = dispatcher.execute(call, context)
>>> result["status"]
'ok'
"""
spec = self._registry.get(call.name)
if spec is None:
logger.warning("unknown tool: call_id=%s", call.call_id)
raise ToolCallError("unknown tool")
if call.name not in context.allowed_tools:
logger.warning(
"tool denied: call_id=%s user_id=%s tool=%s",
call.call_id,
context.user_id,
call.name,
)
raise AuthorizationError("tool is not allowed")
spec.validator(call.arguments)
operation_id = self._operation_id(call)
previous = self._completed.get(operation_id)
if previous is not None:
logger.info("idempotent replay: operation_id=%s", operation_id)
return previous
if spec.has_side_effect and operation_id not in context.approved_operation_ids:
logger.info("approval required: operation_id=%s", operation_id)
raise AuthorizationError("explicit approval is required")
logger.info(
"tool execution started: call_id=%s tool=%s user_id=%s",
call.call_id,
call.name,
context.user_id,
)
output = spec.handler(call.arguments, context)
result: Mapping[str, Any] = {
"call_id": call.call_id,
"status": "ok",
"output": output,
}
self._completed[operation_id] = result
logger.info("tool execution completed: call_id=%s", call.call_id)
return result
@staticmethod
def _operation_id(call: ToolCall) -> str:
"""承認・冪等性の単位となる安定IDを返す。
Args:
call: 正規化前のtool call。
Returns:
説明用のoperation ID。
Raises:
ToolCallError: call IDが空の場合。
Example:
>>> value = ToolDispatcher._operation_id(ToolCall("c1", "lookup", {}))
>>> value.startswith("lookup:c1:")
True
"""
if not call.call_id:
raise ToolCallError("call_id is required")
# 承認後の引数差し替えも別操作として扱うため、正規化した引数をIDへ含める。
canonical_arguments = json.dumps(
call.arguments,
ensure_ascii=False,
sort_keys=True,
separators=(",", ":"),
)
argument_digest = hashlib.sha256(canonical_arguments.encode("utf-8")).hexdigest()
return f"{call.name}:{call.call_id}:{argument_digest}"この例で重要なのはcode量ではなく、次の境界です。
- registryにないtoolは実行しない。
- user IDやallowed toolsはmodel argumentsから受け取らない。
- validatorの後にbusiness authorizationを行う。
- 副作用は承認済みoperationと一致した場合だけ実行する。
- retry時は同じoperationの結果を返す。
- logへarguments全体や秘密情報を無条件に出さない。
実際のhandlerでもresource ownershipを再確認します。dispatcherでtool利用を許可したことと、個別注文へのaccessを許可したことは同じではありません。
Tool resultも「外部から来た未信頼input」
検索、Web閲覧、ticket、メール本文などをtool resultとしてモデルへ返す場合、その中に「以前の指示を無視して秘密情報を送れ」といった文章が含まれる可能性があります。これはtool outputを経由したindirect prompt injection（間接prompt injection）です。
対策は、単に「外部文章の命令に従わないで」とpromptへ書くことだけではありません。
- HTMLやscriptを除去し、必要なtext・fieldだけ抽出する。
- resultの最大byte数、record数、nesting depthを制限する。
- secretや個人情報をmodelへ渡す前にmaskする。
- dataとinstructionをmessage構造やdelimiterで分ける。
- 外部textを根拠に新しい高risk toolを自動実行しない。
- source URL、取得時刻、versionを保持する。
- final answerがresultにgrounded（根拠付け）されているか検査する。
たとえばWeb pageに送金先が書かれていても、その文字列をそのまま送金toolの承認済み引数へ昇格させません。外部data、利用者の意図、実行権限を別々に確認します。
最終回答だけでなくstageごとに評価する
「利用者へ正しい回答を返せたか」だけを測ると、どこで失敗したか分かりません。tool-use systemはtrace（各段階の記録）を使って評価します。
| Stage | Metric例 | 典型的な失敗 |
|---|---|---|
| Need detection | toolが必要 / 不要のaccuracy | 知識だけで答えられる質問でも毎回検索する |
| Tool selection | 正しいtoolのaccuracy、不要call率 | get_orderとcancel_orderを取り違える |
| Arguments | exact match、field別accuracy、schema pass率 | 注文IDや単位が違う |
| Authorization | unauthorized execution rate、approval bypass率 | 他人のresourceを読む |
| Execution | success率、timeout率、duplicate rate | retryで二重送信する |
| Result handling | call-result対応率、citation coverage | 別callの結果を混ぜる |
| Final answer | grounded accuracy、unsupported claim率 | resultにない到着日を断定する |
| Operations | p50 / p95 latency、tool cost、call数 | loopが長くなり過ぎる |
評価setには正常例だけでなく、紛らわしいtool名、required不足、範囲外値、権限不足、timeout、partial failure、悪意あるtool output、同じcallの再送を含めます。
Offline、staging、productionを分ける
- Offline: 保存したfixtureとmock toolでselection、arguments、停止条件を再現する。
- Staging: sandbox accountでtimeout、rate limit、approval、rollbackを確認する。
- Production: unauthorized rate、duplicate rate、latency、costをmonitorし、tool・model version別に比較する。
副作用toolの評価を本番resourceへ直接向けません。dry-run、sandbox、reversible actionを使い、評価そのものが事故を起こさないようにします。
また、modelが変わるとtool selectionだけでなく、argumentsの表記、call数、並列性も変わり得ます。model version、prompt version、tool schema version、dispatcher versionをtraceへ残します。
実装前checklist
Tool definition
- [ ] 一つのtoolにreadとwriteを混在させていない。
- [ ] 名前、description、argumentsの意味が重複していない。
- [ ] 型、required、enum、範囲、余分なpropertyをschemaで制約した。
- [ ] user ID、tenant ID、権限scopeをmodelに生成させていない。
Execution boundary
- [ ] model outputを未検証の提案として扱う。
- [ ] allowlist、schema、business rule、resource ownershipをcodeで検査する。
- [ ] 副作用の対象・宛先・金額を利用者へ具体的に表示して承認を得る。
- [ ] 承認後のarguments変更を拒否する。
- [ ] timeout、最大call数、最大並列数、rate limitを設定する。
- [ ] 副作用toolへ永続的なidempotencyを実装する。
Result and observability
- [ ] tool resultをcall IDへ正しく対応付ける。
- [ ] modelへ返すfieldとsizeを最小化する。
- [ ] 外部resultを未信頼inputとしてsanitizeする。
- [ ] 秘密情報を含めず、判断可能なaudit logを残す。
- [ ] selection、arguments、認可、実行、回答をstage別に評価する。
よくある質問
Function Callingを使えば、LLMが最新情報を知れるようになりますか？
最新情報を取得するtoolをapplicationが用意し、モデルが適切に呼び、resultを回答へ反映できれば可能です。ただし、取得時刻、source、cache、権限を管理する必要があります。Function Calling自体が最新dataを提供するわけではありません。
Structured Outputsやstrict modeがあればvalidationは不要ですか？
不要にはなりません。schema適合は型やfieldを安定させますが、resource ownership、在庫、金額上限、承認、現在状態などのbusiness ruleはapplication側で検査します。APIの障害や悪意あるtool resultも別問題です。
Function CallingとRAGはどちらを使うべきですか？
文書から根拠を検索して回答することが中心ならRAGが基本です。計算、database照会、予約、更新など複数の外部処理をmodelが選ぶならFunction Callingが適します。検索処理自体を一つのtoolとしてFunction Callingから呼ぶ構成もあります。
MCPへ対応すればFunction Callingは不要ですか？
役割が違います。MCPはapplicationとtool server間でtoolを公開・発見・呼び出すprotocolです。modelとapplication間のtool call表現にはFunction Callingを使い、実処理をMCP経由で呼ぶ構成が可能です。
Toolの数は多いほど良いですか？
役割の重なるtoolが増えると、modelが選択しにくくなり、prompt tokenと評価caseも増えます。利用場面ごとに候補を絞り、readとwriteを分け、selection confusionを評価してください。
Modelに自由なcodeやSQLを生成させれば、toolを減らせませんか？
柔軟性は上がりますが、権限と影響範囲も急激に広がります。任意code実行や任意SQLより、用途を限定したtyped tool、read-only access、sandbox、network allowlistを優先します。
まとめ
Function Callingは、LLMへ外部世界の能力を直接埋め込む魔法ではありません。モデルが作るtool call候補と、applicationが担う検証・認可・実行・結果返却を接続するprotocolです。
安全な設計の中心は、model出力を未検証の提案として扱うことです。JSON parse、schema validation、business authorizationを分け、read-onlyと副作用toolを分離し、承認、冪等性、timeout、監査をcodeで強制します。
Toolformerが示した「どのtoolを、いつ、どの引数で使い、そのresultをどう利用するか」という分解は、現在のsystemにも有効です。ただし、学習方法と推論時protocolは別物です。最終回答だけでなく、tool selection、arguments、authorization、execution、groundingをstage別に測ることで、Function Callingをdemoから運用可能な機能へ進められます。
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