Macha
AI サポートとエージェント

ツール利用(Tool Use)

定義

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。

別名: ツール呼び出し関数呼び出し(function calling)エージェントツール

仕組み

モデルには、名前・目的・想定される入力が記述されたツールの一覧が渡されます。リクエストにライブなデータや操作が必要なとき、モデルはツール名と引数からなる構造化された呼び出しを出力し、それを周囲のシステムが実行します。結果はモデルに返され、モデルはそれを使って推論を続けるか、最終的な回答を書きます。

カスタマーサポートでは、これによって AI エージェントがバックエンドから顧客のアカウントを読み取り、ポリシーを適用し、レコードの更新といった操作を実行することが、1 回の会話の中でできるようになります。

サポートで重要な理由

テキストを返すだけのアシスタントを、チケットを解決できるものに変える仕組みがツール利用です。これがなければ AI はやり方を説明することしかできませんが、あれば顧客に代わって実際に処理できます。

  • 静的なテキストではなく、ライブなデータに回答を接地させる
  • 返金、更新、照会といった操作を可能にする
  • エージェンティック AI の技術的な土台になる

よくある質問

ツール利用と関数呼び出し(function calling)は同じものですか?

ほぼ同じです。「関数呼び出し」は、名前の付いた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生成することを指します。「ツール利用」は、モデルが外部の機能を呼び出すことを指すより広い用語です。両者はしばしば同じ意味で使われます。

ツール利用と RAG はどう違いますか?

RAG は、回答を接地させるための参照テキストを取得します。ツール利用は、ライブなデータの読み取りや操作の実行ができる関数をモデルに呼び出させます。多くのエージェントは両方を組み合わせています。

関連用語

関数呼び出し(Function Calling)

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。.

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。.

AI エージェント

AI エージェントとは、言語モデルを使ってリクエストを理解し、何をすべきかを判断し、行動するソフトウェアシステムです。ツールを呼び出し、データを取得し、タスクを完了します。台本どおりの回答を 1 つ返すだけではありません。.

検索拡張生成(RAG)

検索拡張生成(RAG)とは、AI モデルが問い合わせの時点で自社のナレッジソースから関連情報を取得し、それに基づいて回答を組み立てる手法です。学習時に記憶した内容だけに頼らずに済みます。.

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。

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