わさびです。
「Claudeに天気を調べさせたい」「データベースを検索させたい」「外部APIを叩かせたい」。こういうことをやりたいとき、Tool Use（ツール使用）を使う。
Tool Useは、Claudeに「使っていいツール」を定義しておくと、必要に応じてClaudeがそのツールを呼び出す仕組み。Claudeが直接外部にアクセスするわけではなく、「このツールをこの引数で呼んでほしい」と返してくるので、実際の実行はプログラム側で行う。
Tool Useの実行フロー
全体の流れを理解するのが最初のステップ。
- 開発者がツールの定義（名前、説明、パラメータ）をAPIに渡す
- ユーザーがメッセージを送る
- Claudeが「このツールを使いたい」と返す（tool_useブロック）
- プログラム側がツールを実行する
- 実行結果をClaudeに返す（tool_resultブロック）
- Claudeが結果を踏まえて最終回答を生成する
ステップ3-5が通常のチャットにはない部分。Claudeは「ツールを呼びたい」と言うだけで、実行はしない。実行して結果を返すのはプログラム側の責任。
基本的な実装
天気APIを呼ぶ例で説明する。
ツールの定義
importanthropic
importjson
client = anthropic.Anthropic()
tools = [
{
"name": "get_weather",
"description": "指定された都市の現在の天気を取得します。",
"input_schema": {
"type": "object",
"properties": {
"city": {
"type": "string",
"description": "天気を調べたい都市名（例: 東京、大阪）"
},
"unit": {
"type": "string",
"enum": ["celsius", "fahrenheit"],
"description": "温度の単位"
}
},
"required": ["city"]
}
}
]
input_schemaはJSON Schemaで書く。Claudeはこのスキーマを見て、正しい引数を組み立てる。descriptionが重要で、Claudeがツールを選ぶ判断材料になる。
メッセージ送信とツール呼び出しの処理
defprocess_tool_call(tool_name, tool_input):
"""ツールを実際に実行する関数"""
if tool_name == "get_weather":
# 実際にはここで天気APIを呼ぶ
return {"city": tool_input["city"], "temperature": 22, "condition": "晴れ"}
return {"error": "不明なツール"}
# 初回リクエスト
response = client.messages.create(
model="claude-sonnet-4-5-20250514",
max_tokens=1024,
tools=tools,
messages=[
{"role": "user", "content": "東京の天気を教えて"}
]
)
# ツール呼び出しがあるか確認
if response.stop_reason == "tool_use":
# ツール呼び出しブロックを取得
tool_block = next(b for b in response.content if b.type == "tool_use")
# ツールを実行
result = process_tool_call(tool_block.name, tool_block.input)
# 結果をClaudeに返す
final_response = client.messages.create(
model="claude-sonnet-4-5-20250514",
max_tokens=1024,
tools=tools,
messages=[
{"role": "user", "content": "東京の天気を教えて"},
{"role": "assistant", "content": response.content},
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "tool_result",
"tool_use_id": tool_block.id,
"content": json.dumps(result, ensure_ascii=False)
}
]
}
]
)
print(final_response.content[0].text)
複数ツールの定義
1つのリクエストに複数のツールを定義できる。Claudeが状況に応じて適切なツールを選ぶ。
tools = [
{
"name": "get_weather",
"description": "指定された都市の天気を取得します。",
"input_schema": { ... }
},
{
"name": "search_database",
"description": "商品データベースを検索します。",
"input_schema": {
"type": "object",
"properties": {
"query": {"type": "string", "description": "検索キーワード"},
"category": {"type": "string", "description": "商品カテゴリ"}
},
"required": ["query"]
}
},
{
"name": "send_email",
"description": "指定されたアドレスにメールを送信します。",
"input_schema": {
"type": "object",
"properties": {
"to": {"type": "string", "description": "送信先メールアドレス"},
"subject": {"type": "string", "description": "件名"},
"body": {"type": "string", "description": "本文"}
},
"required": ["to", "subject", "body"]
}
}
]
ユーザーが「東京の天気は？」と聞けばget_weatherを、「ノートPCを探して」と言えばsearch_databaseを、Claudeが自動で選択する。
tool_choiceで呼び出しを制御する
Claudeにツール選択の自由度を設定できる。
| tool_choice | 動作 |
|---|---|
| auto（デフォルト） | Claudeが必要に応じてツールを使う |
| any | 必ずいずれかのツールを使う |
| tool（名前指定） | 指定したツールを必ず使う |
response = client.messages.create(
model="claude-sonnet-4-5-20250514",
max_tokens=1024,
tools=tools,
tool_choice={"type": "tool", "name": "get_weather"},
messages=[...]
)
「必ずこのツールを使え」と強制したい場面ではtoolを指定する。
エラーハンドリング
ツール実行が失敗した場合は、エラー情報をtool_resultで返す。
{
"type": "tool_result",
"tool_use_id": tool_block.id,
"content": "エラー: APIサーバーに接続できませんでした",
"is_error": True
}
is_error: Trueを設定すると、Claudeはエラーを認識して「天気情報を取得できませんでした」のように適切に対応する。
実践的なユースケース
Tool Useが本領を発揮する場面:
| ユースケース | ツール例 |
|---|---|
| カスタマーサポート | 注文検索、在庫確認、返品処理 |
| データ分析 | SQL実行、グラフ生成、レポート作成 |
| 開発支援 | GitHub操作、デプロイ、ログ検索 |
| 業務自動化 | メール送信、カレンダー登録、Slack通知 |
Claude Codeが内部的にTool Useを使ってファイル操作やgitコマンドを実行しているのも、この仕組みの応用。
OpenAI Function Callingとの比較
OpenAIのFunction Calling（現在はTool Use）とClaudeのTool Useは概念的にほぼ同じ。
| 項目 | Claude Tool Use | OpenAI Tool Use |
|---|---|---|
| ツール定義 | JSON Schema | JSON Schema |
| 並列呼び出し | 対応 | 対応 |
| 強制呼び出し | tool_choice | tool_choice |
| ストリーミング | 対応 | 対応 |
移行コストは低い。スキーマ定義の形式がほぼ同じなので、ツール定義はそのまま流用できることが多い。大きな違いはモデルの判断精度で、どちらが優れているかはタスク次第。
まとめ
Tool Useは「AIに外部の世界を触らせる」ための仕組み。定義して、呼ばれたら実行して、結果を返す。このループを理解すれば、Claudeにほぼ何でもやらせることができる。
まずは1つのシンプルなツールから始めて、動作を確認するのがおすすめ。天気API、データベース検索、ファイル操作あたりが取り組みやすい。
僕は外部ツールがなくても甲羅があるから大丈夫だけど、Claudeにはツールを渡してあげたほうが活躍できる。
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