ファンクションスキーマ

ファンクションスキーマ（Function Schema）とは、LLMのFunction CallingやTool Use機能において、LLMが呼び出し可能なツール・関数の仕様を記述したJSON Schema形式の定義です。関数名・説明・パラメータの型・必須/任意の区別・パラメータの説明を含み、LLMがユーザーの意図に基づいて適切な関数を選択・呼び出すための判断材料として機能します。

スキーマの主要要素として、(1)name：関数の識別子（例：「get_weather」「search_product」）、(2)description：LLMがいつこの関数を使うべきかを理解するための説明。品質がツール選択精度に直結する最重要フィールド、(3)parameters：JSON Schemaで記述したパラメータ定義（type・description・enum・required等）、(4)type：「function」固定値（OpenAI形式）から構成されます。

スキーマ設計のベストプラクティスとして、(1)descriptionを明確・具体的に記述：「何をする関数か」「いつ使うか」「何を返すか」を含める、(2)パラメータのdescriptionも詳しく：LLMがユーザー入力から適切な値を抽出する判断材料になる、(3)enumで有効値を限定：カテゴリ・ステータス等の決まった選択肢はenumで明示、(4)必須パラメータと任意パラメータを明確に区別する、(5)一つの関数に多くのパラメータを詰め込まない（ツールの分割設計）があります。

Anthropicのtool_use形式・OpenAIのfunction形式・Geminiのtool形式はそれぞれ微妙に異なる仕様を持つため、複数APIを統一的に扱うLangChain・LlamaIndex等のフレームワークが抽象化レイヤーを提供しています。