バイブ特有

Function Calling

ファンクションコーリング

LLM が関数名と引数を JSON で返す仕組みです。OpenAI 由来の呼称です。

体験区分：少しだけ触った推奨読者レベル：Level 3

LLM（大規模言語モデル）がテキストではなく「関数名と引数」を JSON で返し、アプリ側がその JSON を使って関数を実行します。実行結果を LLM に戻すと最終回答が生成されます。

OpenAI の API ドキュメントで「Function Calling」、Anthropic の Claude API では同じ仕組みを「Tool Use」と呼ぶため、両方の呼称が混在する記事で見かけます。

ワークフロー図

2026.04·ready

「Function Calling で LLM が JSON を返すので、ホスト側で関数を実行できます。」

Function Callingの見方

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この用語の見どころ

役割

LLM が関数名・引数を JSON で返す呼び出し規約です。

うれしさ

自然文ではなく構造化 JSON で返るので解析が安定します。

注意点

関数の実行はホスト側が担い、LLM は指示するだけです。

どこで役立つか

天気取得や検索など外部 API を AI に連携する場面です。

はじめに

Tool Use と同義で、呼称が OpenAI 由来という点を把握します。

深掘り先

Tool Use（G-30）、MCP（I-1）、Agent。

非エンジニアのつまずき

私のコメント

開発フローでの位置

関数を定義する

→

LLM にリクエストを送る

→

JSON レスポンスを受け取る

→

関数を実行する

→

結果を LLM に戻す