ツール拡張生成

ツール拡張生成（Tool-Augmented Generation、TAG）とは、LLMが単独で回答を生成するのではなく、外部ツールやAPIを動的に呼び出し、その結果を組み合わせて最終回答を生成するアーキテクチャです。

RAGとの比較で理解するのが有効です：RAGは情報検索→読み込みという受動的なプロセスですが、TAGはLLMが「どのツールをどう使うか」を推論して能動的に行動します。

主な活用ツール： - **検索エンジン**：最新情報の取得（Web検索） - **コード実行環境**：Python/JavaScriptを実行し計算・データ処理 - **データベース・API**：外部サービスからの情報取得・更新 - **電卓・数値計算**：正確な算術演算（LLMが苦手とする計算をアウトソース） - **ファイル操作**：ドキュメント読み取り・編集

代表的な実装フレームワーク： - **ReAct**（2022年）：推論（Reasoning）と行動（Acting）を交互に繰り返すパターン - **OpenAI Function Calling / Tool Use**：JSONスキーマでツールを定義してLLMに渡す標準的手法 - **LangChain Tools / LlamaIndex Tools**：ツール管理とエージェントを統合したフレームワーク

現代のAIエージェントはほぼすべてTAGの考え方を基盤としており、Claude・GPT-4・Geminiいずれもネイティブなツール使用機能を持っています。