OpenAI Function Callingとは？初心者向けにわかりやすく解説！

「OpenAI Function Calling」って聞いたことありますか？ ChatGPTなどのOpenAIのモデルが、まるでプログラマーのように外部のツールや関数を呼び出せるようになる、すごい機能なんです。この記事では、そんなOpenAI Function Callingの仕組みから、具体的な使い方、そして活用事例まで、初心者の方にもわかりやすく解説します。この記事を読めば、あなたもFunction Callingを使いこなせるようになるはず！

この記事を読むことで、あなたは以下のメリットを得られます。

OpenAI Function Callingの基本的な仕組みを理解できる
具体的なコード例を通して、Function Callingの使い方をマスターできる
Function Callingの活用事例を知り、自分のプロジェクトに応用できる

AI技術の進化は目覚ましいものがありますが、Function Callingは、その中でも特に注目されている技術の一つです。ぜひこの記事を読んで、AIの可能性を広げていきましょう！

1. OpenAI Function Callingとは？

OpenAI Function Callingは、OpenAIの言語モデル（ChatGPTなど）が、外部の関数やツールを呼び出すことができる機能です。これにより、言語モデルは単にテキストを生成するだけでなく、より複雑なタスクを実行できるようになります。

例えば、以下のようなことが可能になります。

天気予報の取得: ユーザーが「明日の東京の天気は？」と尋ねると、言語モデルは天気予報APIを呼び出し、その結果をユーザーに伝えることができます。
メールの送信: ユーザーが「〇〇さんにメールを送って」と指示すると、言語モデルはメール送信APIを呼び出し、メールを送信できます。
データベースの検索: ユーザーが「〇〇という商品を検索して」と指示すると、言語モデルはデータベース検索APIを呼び出し、検索結果をユーザーに表示できます。

つまり、Function Callingは、言語モデルを単なる会話相手から、強力なアシスタントへと進化させるための重要な技術なのです。

2. Function Callingの仕組み

Function Callingの仕組みは、大きく分けて以下の3つのステップで構成されています。

関数の定義: 呼び出すことができる関数を定義します。この定義には、関数の名前、説明、パラメータなどが含まれます。
モデルへの指示: ユーザーからの指示（プロンプト）をOpenAIの言語モデルに送信します。
関数の呼び出しと結果の利用: 言語モデルは、ユーザーの指示に基づいて、定義された関数の中から適切なものを選択し、必要なパラメータを抽出して関数を呼び出します。そして、関数の実行結果を受け取り、その結果をユーザーに提示したり、次の処理に利用したりします。

この一連の流れを理解することで、Function Callingをより効果的に活用することができます。

3. Function Callingを使ってみよう！

実際にコードを書いて、Function Callingを体験してみましょう。ここでは、簡単な天気予報APIを呼び出す例を紹介します。

3.1. 必要なライブラリのインストール

まず、OpenAIのPythonライブラリをインストールします。

pip install openai

3.2. APIキーの設定

OpenAI APIを使用するには、APIキーが必要です。OpenAIのウェブサイトでAPIキーを取得し、環境変数に設定します。

import os
import openai

openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY") # 環境変数からAPIキーを取得

3.3. 関数の定義

天気予報を取得する関数を定義します。ここでは、都市名を受け取り、天気予報を返す関数を想定します。

def get_current_weather(location, unit="fahrenheit"):
    """指定された場所の現在の天気を取得します。"""
    # ここに天気予報APIを呼び出すコードを記述します。
    # 今回は、APIの代わりにダミーのデータを返します。
    weather_data = {
        "location": location,
        "temperature": "25",
        "unit": unit,
        "forecast": ["sunny", "windy"],
    }
    return weather_data

3.4. モデルへの指示と関数の呼び出し

OpenAIの言語モデルに指示を送り、定義した関数を呼び出します。

functions = [
    {
        "name": "get_current_weather",
        "description": "指定された場所の現在の天気を取得します。",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "location": {
                    "type": "string",
                    "description": "都市名。例：東京、ニューヨーク",
                },
                "unit": {"type": "string", "enum": ["celsius", "fahrenheit"]},
            },
            "required": ["location"],
        },
    }
]

messages = [
    {"role": "user", "content": "今日の東京の天気は？"},
]

response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-3.5-turbo-0613", # Function Callingに対応したモデルを指定
    messages=messages,
    functions=functions,
    function_call="auto",  # モデルに自動的に関数を呼び出させる
)

message = response["choices"][0]["message"]

if message.get("function_call"):
    function_name = message["function_call"]["name"]
    function_args = json.loads(message["function_call"]["arguments"])
    location = function_args.get("location")
    weather_data = get_current_weather(location=location) # 関数を呼び出す

    # 天気予報の結果をユーザーに伝える
    print(f"{weather_data['location']}の天気は、気温{weather_data['temperature']}度で、{', '.join(weather_data['forecast'])}です。")

このコードを実行すると、ChatGPTが「今日の東京の天気は？」という質問に対して、`get_current_weather`関数を呼び出し、その結果に基づいて天気予報を答えてくれます。

`functions`パラメータで、呼び出すことができる関数を定義します。
`function_call=”auto”`とすることで、モデルに自動的に関数を呼び出させることができます。
`response[“choices”][0][“message”][“function_call”]`で、モデルが呼び出した関数の情報（名前、引数）を取得できます。

4. Function Callingの活用事例

Function Callingは、様々な分野で活用できます。

旅行プランの作成: ユーザーの希望に基づいて、航空券やホテルを検索し、旅行プランを作成する。
タスク管理: ユーザーの指示に基づいて、タスクを追加したり、完了済みのタスクを削除したりする。
顧客サポート: ユーザーからの問い合わせ内容を分析し、適切な回答を生成する。
教育: ユーザーの学習進捗に合わせて、教材を推薦する。

これらの事例はほんの一例であり、Function Callingの可能性は無限大です。

5. まとめ

この記事では、OpenAI Function Callingの基本的な仕組みから、具体的な使い方、そして活用事例までを解説しました。

Function Callingは、OpenAIの言語モデルが外部の関数やツールを呼び出すことができる機能です。
Function Callingを使うことで、言語モデルはより複雑なタスクを実行できるようになります。
Function Callingは、様々な分野で活用できます。

Function Callingは、AI技術の進化を加速させる、非常に重要な技術です。ぜひこの記事を参考に、Function Callingを使いこなして、あなたのプロジェクトをさらに進化させてください！

次のステップ:

OpenAIの公式ドキュメントを読んで、Function Callingについてさらに詳しく学ぶ。
実際にコードを書いて、Function Callingを体験してみる。
Function Callingを活用したアプリケーションを開発してみる。

関連リソース:

OpenAI Function Calling 公式ドキュメント: https://platform.openai.com/docs/guides/function-calling