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LLM ツール定義のスキーマ設計#

Techniques #tool #schema #llm #technique updated 2026-04-13 4 min read

LLM にツール（関数）を使わせる際、ツールのスキーマ（名前・説明・パラメータ）が LLM の使いこなしに直結する。プロンプトエンジニアリングと同じくらい重要。

良いツール定義の条件#

flowchart TD
    T[ツール定義] --> N[名前]
    T --> D[説明]
    T --> P[パラメータ]
    N --> N1[動詞 + 目的語]
    D --> D1[いつ使うか]
    D --> D2[何をするか]
    D --> D3[何を返すか]
    P --> P1[型を厳密に]
    P --> P2[必須/任意を明示]
    P --> P3[列挙型で選択肢を限定]

名前のつけ方#

  • 動詞 + 目的語 の形が分かりやすい（search_documents、create_invoice）
  • snake_case で統一する
  • 略語は避ける。usr ではなく user
  • 曖昧な名前は避ける。process_data より normalize_customer_names

説明の書き方#

説明は使うタイミングの判断材料になる。以下の 3 点を必ず書く。

  1. どんなときに使うツールか（ユースケース）
  2. 何をするか（動作）
  3. 何を返すか（戻り値の形式と意味）

悪い例:

description: "ユーザーを取得する"

良い例:

description: "指定した ID のユーザー情報を取得する。
ユーザーが存在しない場合は {error: 'not_found'} を返す。
削除済みユーザーは含まれない。
使用例: ユーザー詳細画面の表示、権限チェック。"

パラメータの書き方#

1. 型を厳密に指定する

# 悪い: 型が string
{"priority": "string"}

# 良い: 列挙型で選択肢を限定
{"priority": {"enum": ["high", "medium", "low"]}}

2. 必須/任意を明示する

必須は required 配列に入れる。任意なら default 値を書く。

3. 説明をパラメータごとに書く

{
  "query": {
    "type": "string",
    "description": "検索キーワード。日本語・英語両方対応。空文字は不可。"
  }
}

アンチパターン#

1. ツールが多すぎる

10 個以上のツールを一度に渡すと、LLM が選択ミスをする。

  • 対策: 関連ツールをグルーピングし、まず大分類を選ばせ、次に詳細ツールを渡す
flowchart TD
    Q[ユーザー要求] --> M[大分類選択<br/>ドメインを絞る]
    M -->|検索系| S[search_users, search_docs]
    M -->|作成系| C[create_invoice, create_user]
    M -->|更新系| U[update_user, update_invoice]

2. ツール説明が内部向け

チームメンバー向けのドキュメントのような説明だと、LLM は使い方が分からない。LLM 視点で「いつ・なぜ・何を」を書く。

3. エラー情報が不十分

ツール実行が失敗したとき、LLM が回復できるような情報を返す。

# 悪い
{"error": "failed"}

# 良い
{
  "error": "not_found",
  "message": "ユーザー ID 123 は存在しません",
  "suggestion": "IDを確認するか、search_users で検索してください"
}

4. 副作用の警告なし

削除・送信・決済等の副作用があるツールは、説明に明示する。

description: "注文を確定する。実行すると顧客に請求メールが送信される。取り消しは refund_order で行う。"

テスト方法#

ツール定義の品質は実際に LLM に使わせて検証する。

# 筆者的なタスク例を LLM に渡す
# → どのツールを選んだか
# → 正しい引数で呼んだか
# → 結果をどう解釈したか
# の 3 点を記録する

10 件のタスクで評価して、ツール選択の正答率が 80% 超えを目安にする。

まとめ#

ツールスキーマはプロンプトの一部として設計する。名前・説明・パラメータの 3 点を丁寧に作れば、LLM のツール使用精度は劇的に向上する。

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