1. はじめに
AIエージェントが本当に「賢く」動けるかどうかは、じつはツールの設計にかかっています。最近、Anthropicが公開した「Writing Tools for Agents（優れたAIエージェントツールの書き方）」は、その秘密を解き明かすガイドとして世界中の開発者に注目されています。
私たちが普段使うAIチャットボットやエージェントは、単なる会話AIではありません。外部のツールやAPIと連携することで、予定を組んだり、データを分析したり、顧客対応を自動化したりと、現実の業務に直結する動きを見せます。しかし――ここに落とし穴がひとつ。
ツールが使いづらいと、エージェントは実力を発揮できないのです。
そこで本記事では、Anthropicが提案する「AIエージェントにとって本当に役立つツール設計のポイント」をわかりやすく解説します。特に開発者や研究者はもちろん、これからAIエージェントを活用したサービスを考えている方にも参考になる内容です。
本記事はAnthropic公式ブログ「Writing Tools for Agents」を参考にしています。
「AIエージェントはツール次第」という考え方を、実例や設計原則とともに一緒に見ていきましょう！
2. ツールとは何か？
まず前提として、ここで言う「ツール」とは人間が普段使うアプリやソフトのことではなく、AIエージェントが外の世界とやり取りするための機能ブロックを指します。APIやSDKをラップしたもの、データ取得や処理を行う小さな関数のようなもの、と考えるとイメージしやすいでしょう。
従来のソフトウェア開発では、例えばgetWeather("NYC")のように呼び出せば、必ず同じフォーマットでニューヨークの天気を返してくれます。これは確定的なシステムです。
一方で、AIエージェントは非確定的なシステム。同じ条件を与えても、状況やコンテキスト次第で異なる応答を返すことがあります。つまり、エージェントが「どうツールを呼び出すか」は柔軟で、その設計が賢さに直結するわけです。
ここで重要になるのがモデルコンテキストプロトコル（MCP）です。MCPは、AIエージェントが数百ものツールを整理し、タスクに応じて適切に使い分けられるようにする仕組みです。言い換えれば、「ツールの百科事典」をAIが参照できるようにするルールのようなものですね。
この「確定的なツール」×「非確定的なエージェント」の組み合わせが、現実世界でAIを活かすカギになります。だからこそ、ツール設計はエージェント開発の心臓部ともいえるのです。
3. ツール作成の3ステップ
Anthropicが提案するツール開発は、一発で完璧を目指すのではなく、プロトタイプ → 評価 → 改善という反復プロセスが基本です。では具体的にどんな流れになるのか、3つのステップに分けて見ていきましょう。
ステップ1. プロトタイプの構築
最初から複雑なものを作る必要はありません。まずはシンプルな試作品を立ち上げ、ローカル環境でテストするのが鉄則です。 MCPサーバーやDesktop Extension (DXT) にツールをラップして接続し、動作を確かめながら改善点を洗い出します。 さらに、依存するライブラリやAPIのドキュメントをエージェントに渡すことで、ツールの理解度を高めることができます。
ステップ2. 評価の実行
次に大事なのが実際のユースケースを模した評価です。単純な「情報を検索するだけ」のタスクではなく、例えば「会議の予定調整」「顧客の購買履歴を調べて解約防止プランを提案する」など、複数のツールを組み合わせるシナリオが理想です。 このとき、正解が検証できる形にしておくことがポイント。さらに、精度だけでなく「タスク完了までの時間」「ツール呼び出し回数」「トークン消費量」「エラー率」といったメトリクスも記録すると、改善の方向性が見えてきます。
ステップ3. エージェントとの協調
最後はエージェント自身を“相棒”として改善に活用するステップです。評価のログやフィードバックを読み解き、「どこでエラーが多いのか」「冗長な呼び出しが発生していないか」を確認します。 もしツールの説明文が曖昧で誤解されているなら書き直し、無駄なパラメータが多いなら整理する、といった調整を繰り返します。
この改善サイクルを回すことで、AIが直感的に使える“人間工学的”なツールへと進化していきます。
4. 効果的なツールを作るための原則
ツールを作るときは「数を増やせば良い」わけではありません。むしろ多すぎるとエージェントが混乱し、正しい戦略を取れなくなるリスクがあります。Anthropicは、効果的なツール設計のために5つの原則を提示しています。
① エージェントに適したツールの選択
高インパクトなワークフローを意識しましょう。例えば「ユーザー一覧取得」「イベント一覧取得」「イベント作成」という3つのAPIを個別にツール化するよりも、
「空き状況を見つけて予定を作成する」といった統合ツールを作る方が実用的です。
② 名前空間化（命名規則）
ツールが増えてくると、名前が似ていて選びづらくなります。そこで関連するものは共通のプレフィックスでまとめましょう。 例：asana_projects_search、asana_users_search のように、サービスやリソースごとに命名ルールを揃えると、エージェントが迷わず選択できます。
③ 意味のあるコンテキストを返す
エージェントには人間と同じく「高信号な情報」が有効です。 uuidやmime_typeなどの低レベルな識別子よりも、nameやfile_typeなど直感的に理解できるデータを返すと、後続の推論や応答がスムーズになります。 さらに、レスポンスにresponse_formatパラメータを設け、「簡潔」「詳細」など切り替えられると便利です。
④ トークン効率の最適化
大量の情報を返すツールは、ページネーションやフィルタリングで必要な分だけ取得できるようにしましょう。 また、エラーが出る場合は「不明なエラーコード」ではなく、具体的にどう直せばいいかを返すことが重要です。これにより、エージェントは正しい入力を学習しやすくなります。
⑤ ツール説明文のプロンプトエンジニアリング
ツールの説明文は、エージェントが理解する唯一の手がかり。曖昧な表現ではなく、新しいチームメンバーに教えるように丁寧に書くことが推奨されています。 例えば、パラメータ名はuserではなくuser_idにするなど、誤解を避ける工夫が大切です。
わずかな書き換えが性能を大きく左右するため、説明文の改善は最も効果的なチューニング手段のひとつとされています。
5. 実際の開発での活用イメージ
ここまで原則やステップを見てきましたが、「実際にどう使えるの？」と気になる方も多いはずです。そこで、Anthropicの提案を現場でどう応用できるか、具体的なシナリオをいくつか紹介します。
会議スケジュールの自動化
従来なら「参加者一覧を取得 → 空き時間を確認 → イベント作成」という3ステップが必要でした。 しかし、ツールを統合して「空き時間を探してイベントを登録する」という1つのワークフローにまとめれば、エージェントは自然にスケジュール調整を完了できます。 実際のカレンダーAPIと連携すれば、社内の予定調整をAIが代行する未来もすぐそこです。
顧客対応ワークフロー
例えば「顧客の購買履歴を調査し、解約の可能性がある場合は特別オファーを提示する」といった流れ。 複数のツール（顧客検索・購入履歴取得・メール送信）を組み合わせれば、AIが人間の営業担当のように動くことができます。 ここで重要なのは、単なるデータ取得ではなく意思決定を伴うツール設計です。
自動テスト＆改善サイクル
評価タスクを事前にセットしておけば、エージェントがツールをどう活用しているか自動的に検証できます。 たとえば「処理時間が長い」「エラー率が高い」といった問題はすぐに可視化され、改善の優先度を決めやすくなります。 開発チームはこのフィードバックをもとに、仕様の修正や説明文の改善を繰り返すことで、ツールをどんどん磨き上げられます。
このように、Anthropicの原則を取り入れると、ツールは単なる「部品」ではなく、エージェントを現実世界で活躍させるパートナーに変わるのです。
6. まとめ
Anthropicが公開した「優れたAIエージェントツールの書き方」は、単なる開発ノウハウではなく、AIエージェントを現実のタスクで活躍させるための設計思想を示しています。
- ツール開発は「プロトタイプ → 評価 → 協調」の反復プロセスで磨き上げる
- 数より質。高インパクトなワークフローに絞り、少数精鋭で設計する
- 名前空間化・直感的なレスポンス・トークン効率の最適化が成功のカギ
- ツール説明文は“プロンプトエンジニアリング”の一部であり、改善効果が大きい
これらを実践することで、AIエージェントはより直感的かつ効率的にツールを扱えるようになります。そして開発者にとっては、単なるコードを書く以上に、AIと人間が協力できる「道具」作りが求められる時代になったとも言えるでしょう。
AIエージェントの進化スピードは驚くほど速いですが、ツールの設計思想は今後も長く活きる普遍的な指針になるはずです。この記事を参考に、あなたのプロジェクトでも「エージェントに優しいツール作り」を意識してみてください。
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よくある質問（FAQ）
- QなぜAIエージェントに特化したツール設計が必要なの？
- A
AIエージェントは非確定的なシステムであり、入力によって応答が揺らぐ性質があります。従来のAPIのように「決まった結果を返す」前提では動けないため、ツール側が分かりやすく直感的に設計されていないと、エージェントは誤った行動を取りやすくなります。だからこそ、専用の設計指針が必要になるのです。
- Qツールの数は多いほど良いの？
- A
実は逆です。ツールが多すぎると、エージェントが適切なものを選べなくなり、混乱を招きます。ポイントは少数精鋭で高インパクトなツールを用意すること。複数の操作を統合したワークフロー型のツールを設計すれば、効率的かつ実用的に使えます。
- Q評価タスクはどうやって作ればいい？
- A
おすすめは実際の業務シナリオを模した課題を設定することです。例えば「会議の予定調整」や「顧客履歴の分析＋解約防止プラン提示」のように、複数のツール呼び出しを組み合わせるタスクが理想です。単純な情報検索だけではツールの真価を評価できません。
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