【初心者向け】AIエージェント開発入門：Gemini APIとFunction Callingの実践的な使い方

AI技術の急速な進化に伴い、いま最も注目を集めている分野の一つが「AIエージェント」の開発です。かつてのAIは、問いかけに対して文章で答えるだけの「チャットボット」が主流でしたが、現代のAIエージェントは一歩進んで、自ら考え、ツールを使い、タスクを実行する「自律型ソフトウェア」へと進化しています。

特にGoogleが提供するGemini APIと、その強力な機能であるFunction Calling（ファンクション・コーリング）を組み合わせることで、プログラミング初心者であっても、実用的なAIエージェントを比較的容易に構築できる環境が整っています。

AIエージェントとは何か

AIエージェントとは、ユーザーの指示（プロンプト）を理解し、その目的を達成するために必要な手順を自ら計画し、実行するシステムのことです。

• 自律性: いちいち細かな指示を与えなくても、目標に向かって自分で判断します。
• インターフェースの改善: 人間が複雑な操作をしなくても、自然言語（話し言葉）だけでコンピュータを動かせます。
• タスク実行能力: 情報を調べるだけでなく、メールを送る、カレンダーに予定を入れる、外部データベースを操作するといった「アクション」を起こします。

開発を強力に支える2つの柱

本記事では、以下の2つの核となる技術を中心に解説していきます。

1. Gemini API: 高度な推論能力を持つAIモデル「Gemini」を、自分のアプリから呼び出すための窓口です。
2. Function Calling: AIに「外部の関数（プログラム）」を使わせるための仕組みです。これにより、AIが現実世界のデータにアクセスしたり、操作したりできるようになります。

Gemini APIは、Googleが開発した最先端の大規模言語モデルを開発者が利用するためのインターフェースです。初心者にとってなぜGemini APIが最適なのか、その理由を掘り下げます。

複雑なモデル構築が不要

本来、AIを一から作ろうとすると、膨大なデータと数ヶ月に及ぶ計算時間、そして高度な数学的知識が必要です。しかしGemini APIを使えば、すでにトレーニング済みの知能を「借りる」ことができます。開発者はAPIキーを取得するだけで、世界最高峰のディープラーニングモデルを自分のプロジェクトに組み込めます。

マルチモーダル対応と高い処理能力

Geminiはテキストだけでなく、画像や音声、動画も理解できる「マルチモーダル」な設計になっています。これにより、「この画像の中にある商品の在庫を調べて」といった、視覚情報を含む高度なAIエージェントの構築も夢ではありません。

充実したサポートドキュメント

Googleは開発者向けに非常に丁寧なドキュメントやサンプルコード（Python、JavaScript、Go、Swiftなど）を提供しています。エラーに直面した際のトラブルシューティング情報も豊富で、独学で開発を進める初心者にとって非常に心強い味方となります。

AIエージェントが「ただの物知り」から「有能なアシスタント」に変わる瞬間、それがFunction Callingを実装した時です。

Function Callingの仕組み

通常、AIは自分の学習データにあることしか答えられません。しかし、Function Callingを使うと、開発者が定義した「関数（特定の処理をするプログラム）」を、AIが「今この関数を使う必要がある」と判断して呼び出すことができます。

具体的な応用シーン

この機能を使うことで、以下のような自律的な動作が可能になります。

• リアルタイム情報の取得: 「明日の東京の天気は？」と聞かれた際、AIが自ら天気予報APIを呼び出して最新データを取得し、回答します。
• タスクの自動化: 「会議の議事録をまとめてメールで送って」という指示に対し、要約を作成した上で「メール送信関数」を起動します。
• 時刻指定のデータ収集: 毎日決まった時間に特定のサイトをチェックし、変化があればユーザーに通知するエージェントも作成可能です。

このように、Function CallingはAIに「現実世界を操作する手」を与える、エージェント開発の核心的な技術なのです。

実際にAIエージェントを構築する際の流れを、ステップごとに見ていきましょう。

ステップ1：データの入出力設計（Gemini APIの設定）

まずは、どのような入力を受け取り、どのような形式で出力するかを決めます。Gemini APIでは、「System Instruction（システム指示）」を設定することで、「あなたは優秀な秘書です」といったエージェントの性格や役割を固定することができます。

ステップ2：ツールの定義（Function Callingの設計）

エージェントに持たせたい「道具（関数）」を定義します。例えば、「現在の時刻を取得する関数」や「特定のサイトを検索する関数」など、プログラムとして実行可能なパーツを準備し、その使い道をAIに教えます。

ステップ3：自律動作の実装（ループの構築）

AIが「関数を実行した結果」を受け取り、それをもとに「次のアクション」を決めるというループを構築します。これにより、AIが納得のいく答えが出るまで自律的に試行錯誤を繰り返すエージェントが完成します。

ステップ4：テストとフィードバック

開発したエージェントを実際に動かし、意図した通りにツールを使っているか、誤った判断をしていないかをチェックします。環境の変化（APIの仕様変更やデータの形式変更）に対しても柔軟に動けるよう、例外処理を組み込むことが実用化の鍵です。

優れたAIエージェントを作るためには、ただコードを書くだけでなく、設計思想が重要になります。

1. 明確な目的設定（Goal Oriented）

「なんでもできるAI」を作ろうとすると失敗しがちです。「特定のECサイトの価格を比較する」「特定のニュースを毎日要約する」など、目的を一つに絞ることで、AIの推論のブレが少なくなり、精度が劇的に向上します。

2. ユーザー体験（UI/UX）と拡張性

AIが今何をしているのか（思考プロセス）を表示するUIを作ると、ユーザーは安心して待つことができます。また、将来的に新しいツール（関数）を追加しやすいように、プログラムを部品化（モジュール化）しておくことも大切です。

3. 安全性とガードレールの設置

AIが勝手に高額な注文をしたり、個人情報を漏洩させたりしないよう、重要なアクションの前には必ず「人間の承認」を挟むなどの制限（ガードレール）を設けることが、実用的なエージェント設計には不可欠です。

かつては専門家だけの領域だったAI開発も、Gemini APIとFunction Callingの登場によって、誰もが挑戦できるフィールドになりました。

この記事で紹介したように、Gemini APIは「高度な脳」を提供し、Function Callingは「実行する手足」を提供します。これらを組み合わせることで、あなたのアイデア次第で無限の可能性を持つAIエージェントが生み出せます。

まずは、「毎日のルーチンワークを一つだけ自動化する」といった小さな目標から始めてみてください。実際にエージェントが自分の代わりにタスクをこなす様子を目の当たりにすれば、AI開発の面白さと、そこにある未来の可能性を肌で感じることができるはずです。