「ChatGPTなどの生成AIを導入してみたけれど、結局『メールの下書き』くらいにしか使えていない」 「自社のデータベースにある最新情報を踏まえて回答してほしいが、セキュリティや連携の壁がある」

生成AIをビジネスの現場に導入しようとした際、このような「あと一歩、手が届かない」もどかしさを感じたことはありませんか？

実は、この「あと一歩」を埋め、AIを単なる話し相手から「実務をこなす社員」へと進化させる鍵となる技術が「Function Calling（ファンクション・コーリング）」です。

今回は、生成AI活用において今最も注目されているFunction Callingについて、エンジニアではないビジネスパーソンの方にも直感的にわかるように解説します。

1. Function Callingを一言で言うと？

Function Callingとは、「生成AI（脳）」と「外部ツール（手足）」を繋ぐための仕組みです。

これまでの生成AI（LLM）は、学習した膨大なデータをもとに「会話」をすることは得意でした。しかし、あなたの会社の顧客リストから特定のデータを引っ張ってきたり、チャットの内容をもとにシステムの設定を変更したりといった「具体的な行動」は苦手でした。

Function Callingを使うと、AIが会話の流れを読み取り、「あ、その依頼に応えるには、この社内システム（機能）を使えばいいんだな」と自ら判断し、外部のシステムと連携できるようになります。

イメージ：脳と手足の関係

• 従来のAI：

• 脳だけが独立している状態。知識は深いが、外の世界（社内システム等）に触れられない。

• 「A社の契約状況は？」と聞かれても、「私はAIなのでわかりません（または適当な嘘をつく）」となる。

• Function Calling搭載のAI：

• 脳に「手足（ツール）」がつながった状態。

• 「A社の契約状況は？」と聞かれると、「顧客管理システム（手）」を使って最新情報を取得し、正確に答えてくれる。

2. なぜFunction Callingがビジネスで重要なのか？

「ただ外部と繋がるだけでしょ？」と思われるかもしれませんが、これはビジネス活用の幅を劇的に広げる革命です。主なメリットは以下の3点です。

① 「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」を防げる

生成AIは知らないことを聞かれると、それっぽい嘘をつく癖があります。しかしFunction Callingを使えば、必ず「指定されたデータベース」や「最新の検索結果」を参照してから回答するため、業務で最も重要な情報の正確性が担保されます。

② AIが「行動」できるようになる

これまでは「メールの文面を考えて」までしかできませんでした。 Function Callingを使えば、「メールの文面を考えて、実際に送信しておいて」や「会議室を予約しておいて」といった、システムの操作（アクション）までをAIに完結させることができます。

③ 開発コストを抑えてシステム連携ができる

AIが「システムが理解しやすい形式（JSONデータ）」で情報を渡してくれるため、エンジニアはAIと社内システムを繋ぐ開発が非常に容易になります。

3. 【職種別】明日から使える活用イメージ

では、実際にFunction Callingを活用すると、私たちの業務はどのように変わるのでしょうか？ 多くの企業で共通する課題を例に、具体的なユースケースを見てみましょう。

Case 1：カスタマーサポート・ヘルプデスク

現状の課題： オペレーターが顧客と会話しながら、マニュアルを検索し、別画面で契約情報を確認し……と複数の画面を行き来して対応が遅れる。

• ユーザー（オペレーター）の指示： 「お客様（ID:12345）から、ログインできないと問い合わせが来ています。状況を確認して」

• AIの動き（Function Calling）：

1. 【顧客DB参照】 ID:12345のステータスを確認。

2. 【システムログ確認】 直近のエラーログを検索。

3. 【回答生成】 「該当のお客様は、昨日パスワードを3回間違えたためロックされています。ロック解除のメールを再送しますか？」と提案。

Case 2：営業・インサイドセールス

現状の課題： 商談の後、SFA（営業支援ツール）やCRMへの入力作業が面倒で、データ更新が後回しになりがち。

• ユーザー（営業担当）の指示： 「先ほどの株式会社〇〇との商談メモを貼り付けます。確度はBランクで、来週火曜日に再訪問することになったのでSFAを更新しておいて」

• AIの動き（Function Calling）：

1. 【情報抽出】 商談メモから「顧客名」「確度」「ネクストアクション」を抽出。

2. 【SFA連携】 社内の営業支援ツールにアクセスし、該当案件のデータを自動更新。

3. 【カレンダー連携】 来週火曜日のスケジュールに「株式会社〇〇訪問」を仮登録。

Case 3：ECサイト・予約サイト（一般ユーザー向け）

現状の課題： 検索条件のフィルタリングが複雑で、ユーザーが欲しい商品にたどり着けずに離脱してしまう。

• ユーザー（顧客）の指示： 「来月の第2週末、箱根で大人2名、1泊3万円以内で泊まれる温泉宿はある？露天風呂付がいいな」

• AIの動き（Function Calling）：

1. 【条件検索】 予約システムのAPIを呼び出し、「日付」「エリア」「人数」「予算」「設備タグ」で検索を実行。

2. 【リスト提示】 条件に合致する宿を3つピックアップし、空室状況と共に画像付きで提案。

4. UI/UXの観点から見る「操作の革命」

この技術は、単なる業務効率化だけでなく、ソフトウェアの使いやすさ（UI/UX）を劇的に変える可能性を秘めています。

これまでの業務システムは、ユーザーが「メニューを開く」→「検索ボタンを押す」→「詳細をクリックする」といった手順を覚える必要がありました。システムが多機能になればなるほど、操作は複雑になり、マニュアルが必要になります。

しかし、Function Callingを搭載したAIチャットがあれば、UIは「チャット入力欄」ひとつで完結します。

• Before: 複雑な管理画面から、機能を探し出す必要がある。

• After: 「〇〇をやっておいて」と自然な言葉で頼むだけで、AIが裏側で機能を呼び出す。

「使い方がわからない」というストレスをゼロにし、誰もが直感的にシステムを使いこなせる世界。それがFunction Callingがもたらす未来のUI/UXです。

5. まとめ

Function Callingは、生成AIを「情報の検索」だけでなく「業務の実行」にまで拡張する強力な機能です。

• 社内データに基づいた正確な回答

• 複数のツールを横断した自動操作

• 専門知識不要の直感的なインターフェース

これらを活用することで、御社のDX（デジタルトランスフォーメーション）は「ツール導入」の段階から、「業務プロセスの自動化」という次のステージへと進むことができるでしょう。

もし、「自社のこの業務フローはAIで自動化できないか？」「社内システムとAIを連携させたいが、何から始めればいいかわからない」といった疑問をお持ちでしたら、ぜひお気軽にご相談ください。私たちはSaaSのUI/UX改善のプロフェッショナルとして、AIを活用した最適な体験設計をご提案いたします。

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