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ツール統合推論 (TIR)

読み: つーるとうごうすいろん

最終更新: 2026-08-06・AI PICKS編集部

定義

ツール統合推論(TIR)とは、AIが回答を生成する推論の途中で検索・コード実行・API呼び出しなどの外部ツールを自律的に使い分ける技術のこと。

ツール統合推論 (TIR)とは — 詳しく解説

ツール統合推論(TIR)とは、LLMが文章を生成するだけでなく、推論の過程で検索・計算・コード実行・外部API呼び出しなどのツールを自律的に選択し、その実行結果を次の推論ステップに反映させる仕組みのこと。従来のChain-of-Thoughtがモデル内部の言語的推論に閉じていたのに対し、TIRは外部環境とのやり取りを推論ループに組み込む点が異なり、RAGや関数呼び出しの発展形としてAIエージェントの中核技術と位置づけられている。2026年時点の実運用での落とし穴は、ツール呼び出しが増えるほどレイテンシとAPIコストが積み上がることと、ツールの実行エラーをモデルが誤って解釈し誤答へ連鎖しやすい点。現場での選び方は、呼び出すツールの数を絞り込み各ステップの結果を検証するガードレールを併用するのが定石とされる。コストの相場感は単純なチャット応答の数倍〜十数倍のトークン消費になることが多いとされ、導入前に想定タスクでの呼び出し回数を試算しておく必要がある。

ツール統合推論 (TIR)の使用例

  • 検索エージェントに『最新の為替レートを調べて円換算した見積書を作って』と指示すると、検索→計算→文書生成の順にツールが呼ばれる。
  • コーディングエージェントがエラーログを読み取り、原因箇所を検索し、修正コードを実行して結果を確認する一連の流れ。

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