Shopify
Stripe
Slack
Notion
Google Workspace
Confluence
関数呼び出し（Function Calling）
定義
関数呼び出しとは、言語モデルがあらかじめ定義された関数や API の実行を要求できる機能です。関数名と構造化された引数を返すことで、モデルはテキストを生成するだけでなく、ライブデータを取得したりアクションを実行したりできるようになります。
仕組み
モデルには、説明と想定パラメータを添えた関数の一覧を渡します。たとえば注文を照会する必要が生じたとき、モデル自身がコードを実行するわけではありません。モデルは構造化された呼び出し、つまり関数名と、抽出した注文番号などの引数を出力します。その呼び出しを実行するのはあなたのアプリケーションで、結果を返すと、モデルはそれをもとに最終的な回答を書きます。
これが ツール利用とエージェント的な振る舞いを支える仕組みです。モデルが、解析の必要な文章ではなく機械に読める整った引数を出すため、自由な言語と構造化されたシステムを確実に橋渡しできます。
サポートで重要な理由
関数呼び出しは、AI エージェントを「話す存在」から「実行する存在」に変えるものです。注文システムを呼び出す、返金を実行する、レコードを更新するといった動きを可能にする基盤であり、カスタムツールの技術的な土台であり、デフレクションから本当の解決へ進むための鍵でもあります。
よくある質問
関数呼び出しとツール利用はどう違いますか？
近い関係にあります。関数呼び出しは、関数を実行するための構造化されたリクエストをモデルが出す能力です。ツール利用は、エージェントがそうした関数やそのほかのツールを実際に使ってタスクを達成する、より広い枠組みです。
モデル自身が関数を実行するのですか？
いいえ。モデルは関数が必要だと判断し、その名前と引数を構造化された形式で返すだけです。呼び出しを実行するのはあなたのアプリケーションで、結果をモデルに返すと会話が続きます。
関連用語
ツール利用（Tool Use）
ツール利用とは、AI モデルが外部の関数・API・システムを呼び出せる能力のことです。注文の照会や返金の処理などを、テキストを生成するだけでなく実際のデータに対して実行できるようになります。.
エージェンティック AI
エージェンティック AI とは、質問に答えるだけでなく行動する AI です。複数ステップのタスクを計画し、ツールや API を呼び出し、人の介入をほとんど、あるいはまったく必要とせずに、目標に向かって最後までやり遂げます。.
カスタムツール
Macha のカスタムツールは、設定した任意の HTTP API エンドポイントを AI エージェントから呼び出せるようにする機能です。Macha に標準コネクタがないシステムでも、マーケットプレイスのアプリを待たずに、ライブデータを読んだりアクションを実行したりできます。.
エンティティ抽出
エンティティ抽出とは、非構造のテキストから、名前、注文番号、日付、商品、金額といった特定の構造化された情報を取り出し、システムがそれをもとに動けるようにする処理です。.
大規模言語モデル（LLM）
大規模言語モデル（LLM）とは、膨大なテキストで学習し、言語を予測・生成するニューラルネットワークです。質問の理解、要約、分類、人間らしい文章の作成といった処理を可能にします。.
アイデアを実装に
Macha は既に運用中のヘルプデスク (Zendesk、Freshdesk、Front、Intercom、Gorgias) の上に載る AI エージェント層です。
トライアルを開始