近年、ChatGPTをはじめとする生成AIは「ただ会話するツール」から「実際の業務を動かすエンジン」へと進化しています。その中でも注目されているのが Function calling（ファンクションコーリング／関数呼び出し）という機能です。この記事では、Function callingの仕組みやメリット、活用事例をわかりやすく解説します。
Function calling（ファンクションコーリング／関数呼び出し）とは？
Function callingを一言でいうと 「AIが自然な会話を理解し、適切な外部処理やAPIを呼び出す仕組み」 のことです。
従来のAIは、ユーザーの質問に対して「テキストの返答」を生成するだけでした。しかし、Function callingを活用すると、AIは文章を返す代わりに 事前に定義された関数を呼び出す ことができます。
たとえば、ユーザーが「明日の東京の天気は？」と聞いたとします。
- 普通のAI → 「おそらく晴れでしょう」と回答（あくまで予測や知識ベース）。
- Function calling搭載AI →
get_weather("Tokyo", "2025-09-29")を呼び出し、本物の天気予報APIからデータを取得して返答。
つまり、AIが「文章を返す」だけでなく「実際に処理を実行して答えを持ってくる」ことができます。
仕組みの流れ
- ユーザーが質問
「山田さんの電話番号を教えて」 - AIが解析
→「これは社員名簿検索の関数を使うべき」と判断 - 関数を呼び出し
get_employee_contact("山田")のような形式で処理を実行 - 結果を取得
データベースから「山田：090-xxxx-xxxx」を取得 - ユーザー向けに返答
「山田さんの電話番号は 090-xxxx-xxxx です」
このように、AIは会話とシステム処理を橋渡しする役割を担います。
活用できる場面
Function callingは幅広い分野で活用可能です。
- ビジネスシステム連携
- 社員情報や顧客データを会話形式で呼び出す
- スケジュールを自然言語で登録・検索
- ECサイト・サービス業
- 「黒のLサイズTシャツを探して」と言えば商品検索APIを実行
- 注文や在庫管理と連携
- 日常の便利ツール
- 「2000円の商品に10%の税をつけると？」→ 計算関数を呼ぶ
- 「近くのカフェを予約して」→ 店舗予約APIを利用
まさに AIが「人の言葉」をそのまま「システム操作」に変える 世界です。
まとめ
Function callingは、ChatGPTをはじめとする生成AIにおける大きな進化です。会話だけでなく、外部システムやAPIとつながることで、AIは「答える存在」から「実際に動かす存在」へと役割を広げています。
