# ChatGPTの便利API機能「Function calling」をPythonで実装！自分だけのAI Agentを作ってみよう！ > 当サイト【スタビジ】の本記事では、ChatGPT（正確にはGPTモデル）のAPIに新しく追加されたFunction callingという機能について解説していきたいと思います。実際にPythonを使ってFunction callingでどんな処理が構築できるのか実装していきますよ！ - URL: https://toukei-lab.com/function-calling - 公開: 2023.07.11 / 更新: 2026.10.28 - サイト: スタビジ（https://toukei-lab.com） :::talk{who="umatan"} 当サイト【スタビジ】の本記事では、ChatGPT（正確にはGPTモデル）のAPIにおいて非常に便利なFunction callingという機能について解説していきたいと思います。実際にPythonを使ってFunction callingでどんな処理が構築できるのか実装していきますよ！ ::: こんにちは！ データサイエンティストのウマたん([@statistics1012](https://twitter.com/statistics1012?lang=ja))です！ この記事ではChatGPTの話題のFunction callingについてどんなことができるか実装例とともに見ていきたいと思います！ Function callingを使うとChatGPTの[API](/api)を利用してプログラムを構築する際の幅がめちゃくちゃ広がるのでぜひおさえておきましょう！ ちなみにFunction Callingを使ったエージェントの詳しい作り方は以下のUdemyの講座で僕自身が詳しく解説していますのでもっと深く知りたい方はチェックしてみてください！ :::box [【初心者向け】生成系AI時代のPython×自動化！Function Callingを使って煩雑な作業を自動化しよう！](https://www.udemy.com/course/ai-python-function-calling/?referralCode=8AD4A1BC14DDA11929EF) [![Python Automate Udemy](/wp-content/uploads/2024/07/Udemy_Python_automate.jpg)](https://www.udemy.com/course/ai-python-function-calling/?referralCode=8AD4A1BC14DDA11929EF)
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ここではdateとpersonがパラメータとして渡りそれに対するscheduleが返ってくる仕様 - 本来であればパラメータを元に適切なスケジュールが返ってくるようになるべきだが簡単のために今回は固定値を返す """ schedule_info = { "date": date, "person": person, "schedule": "10時：A社とMTG、12時：友人Bとランチ" } return json.dumps(schedule_info) ``` get_scheduleはまさにスケジュールを取得する関数であり、dateとpersonを引数としてscheduleを取得します。 今回は簡単のためscheduleは固定値を入れています。 ### GPTのAPIを呼ぶ処理 続いてGPTのAPIを呼ぶ処理を作っていきます。ここでは、OpenAIが今おすすめしているResponses API（client.responses.create）を使います。 ```python def run_conversation(prompt): # GPTのAPIへのリクエストを定義 input_list = [{"role": "user", "content": prompt}] tools = [ { "type": "function", "name": "get_schedule", "description": "特定の日付のスケジュールを取得して返す", "parameters": { "type": "object", "properties": { "date": { "type": "string", "description": "日付" }, "person": { "type": "string", "description": "人の名前" }, }, "required": ["date","person"] } } ] response = client.responses.create( model="gpt-6-luna", input=input_list, tools=tools, tool_choice="auto", ) ``` toolsには独自関数名や関数の説明や関数に必要なパラメータなどをセットしていきます（以前はfunctionsという引数でしたが、今は”type”: ”function”をつけてtoolsに渡します）。 tool_choice=”auto”とすることで独自関数を使うか使わないかをGPTモデルが自動で選定してくれるようになります。モデルには、安くて速い”gpt-6-luna”を指定しています。 引数promptにはユーザーが入力する自然言語が入るようになってます。 ### 独自functionを呼ぶ選択をしたかどうか判断し処理 続いて独自定義したfunctionを呼ぶかどうかを判断し次の処理に移ります。 先ほどのコードの続きであり、run_conversation関数の中に書いていきます。 ```python # 独自定義したfunctionを呼ぶのかどうか判断し処理 function_calls = [item for item in response.output if item.type == "function_call"] if function_calls: available_functions = { "get_schedule": get_schedule, } # 独自関数のレスポンスを渡す input_list += response.output for function_call in function_calls: function_name = function_call.name fuction_to_call = available_functions[function_name] function_args = json.loads(function_call.arguments) function_response = fuction_to_call( date=function_args.get("date"), person=function_args.get("person") ) input_list.append( { "type": "function_call_output", "call_id": function_call.call_id, "output": function_response, } ) # 独自関数のレスポンスをもとに改めてAPIにリクエスト second_response = client.responses.create( model="gpt-6-luna", input=input_list, tools=tools, ) # get a new response from GPT where it can see the function response return second_response else: return response ``` ここでは、functionを呼ぶ選択をした場合は、よしなにユーザーが入力したpromptから名前や日付を取得してそれを元に関数を呼び出し結果を返してくれます。 モデルが関数を呼ぶと決めたときは、response.outputの中にtypeが”function_call”の要素が入ってくるので、それを見て判断しています。関数の結果は、call_idをつけて”function_call_output”としてモデルに返します。 ### 検証 それでは検証していきましょう！ 最終的なコードは以下のようになります！ ```python def get_schedule(date, person): """ スケジュール取得用の関数を定義 - ここではdateとpersonがパラメータとして渡りそれに対するscheduleが返ってくる仕様 - 本来であればパラメータを元に適切なスケジュールが返ってくるようになるべきだが簡単のために今回は固定値を返す """ schedule_info = { "date": date, "person": person, "schedule": "10時：A社とMTG、12時：友人Bとランチ" } return json.dumps(schedule_info) def run_conversation(prompt): # GPTのAPIへのリクエストを定義 input_list = [{"role": "user", "content": prompt}] tools = [ { "type": "function", "name": "get_schedule", "description": "特定の日付のスケジュールを取得して返す", "parameters": { "type": "object", "properties": { "date": { "type": "string", "description": "日付" }, "person": { "type": "string", "description": "人の名前" }, }, "required": ["date","person"] } } ] response = client.responses.create( model="gpt-6-luna", input=input_list, tools=tools, tool_choice="auto", ) # 独自定義したfunctionを呼ぶかどうかの処理 function_calls = [item for item in response.output if item.type == "function_call"] if function_calls: available_functions = { "get_schedule": get_schedule, } # 独自関数のレスポンスを渡す input_list += response.output for function_call in function_calls: function_name = function_call.name fuction_to_call = available_functions[function_name] function_args = json.loads(function_call.arguments) function_response = fuction_to_call( date=function_args.get("date"), person=function_args.get("person") ) input_list.append( { "type": "function_call_output", "call_id": function_call.call_id, "output": function_response, } ) # 独自関数のレスポンスをもとに改めてAPIにリクエスト second_response = client.responses.create( model="gpt-6-luna", input=input_list, tools=tools, ) # get a new response from GPT where it can see the function response return second_response else: return response ``` では定義したrun_conversationを呼び出して実際にどんな回答が返ってくるのか検証してみましょう！ ```python print(run_conversation("田中さんの6/30のスケジュールを教えて").output_text) ``` 結果は以下のようになりました！！ ![Function calling](/wp-content/uploads/2023/07/26bd9bba6e332791bc6c907838241dd8.png) ちゃんといい感じに回答を返してくれていることが分かります。 今回は固定値を返すというシンプルな方法で実装を試みましたが、これでもFunction callingの実装イメージが掴めたかと思います。 ぜひ色んな関数を定義してFunction callingを駆使して面白いプログラムを作ってみてください！ 以下がOpenAIのFunction callingのドキュメントであり実装方法などが詳しく記載されているので是非参考にしてみてください。 :::box [ChatGPTドキュメント：Function calling](https://platform.openai.com/docs/guides/gpt/function-calling) ::: ちなみにFunction callingと似たことができるライブラリとしてLangChainが存在しました。 Function callingとLangChainの違いはどんなところにあるのでしょうか？ 個人的にはFunction callingの方が処理構築が分かりやすいのと出力が正確かつOpenAIが提供している公式機能であることから出来るだけFunction callingを利用した方がいいかなと思っています。 LangChainについては以下の記事で詳しく解説していますので是非チェックしてみてください！ ## Function calling　まとめ ここまでで、ChatGPTのAPIをフル活用するのに重要なFunction callingについてまとめてきました！ 冒頭でもお伝えしましたが、Function Callingを使ったエージェントの詳しい作り方は以下のUdemyの講座で僕自身が詳しく解説していますのでもっと深く知りたい方はチェックしてみてください！ :::box [【初心者向け】生成系AI時代のPython×自動化！Function Callingを使って煩雑な作業を自動化しよう！](https://www.udemy.com/course/ai-python-function-calling/?referralCode=8AD4A1BC14DDA11929EF) [![Python Automate Udemy](/wp-content/uploads/2024/07/Udemy_Python_automate.jpg)](https://www.udemy.com/course/ai-python-function-calling/?referralCode=8AD4A1BC14DDA11929EF)
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