ツールを定義する

モデルの選択

複雑なツールと曖昧なクエリには、最新のClaude Opus（4.7）モデルを使用してください。複数のツールをより適切に処理し、必要に応じて明確化を求めます。

シンプルなツールにはClaude Haikuモデルを使用できますが、不足しているパラメータを推測する可能性があることに注意してください。

クライアントツールの指定

クライアントツール（Anthropicスキーマとユーザーカスタムスキーマの両方）は、APIリクエストのtoolsトップレベルパラメータで指定されます。各ツール定義には以下が含まれます：

cache_control、strict、defer_loading、allowed_callersを含むツール定義で利用可能なオプションプロパティの完全なセットについては、ツールリファレンスを参照してください。

ツール使用システムプロンプト

toolsパラメータを使用してClaude APIを呼び出すと、APIはツール定義、ツール設定、およびユーザーが指定したシステムプロンプトから特別なシステムプロンプトを構築します。構築されたプロンプトは、モデルに指定されたツールを使用するよう指示し、ツールが適切に動作するために必要なコンテキストを提供するように設計されています：

In this environment you have access to a set of tools you can use to answer the user's question.
{{ FORMATTING INSTRUCTIONS }}
String and scalar parameters should be specified as is, while lists and objects should use JSON format. Note that spaces for string values are not stripped. The output is not expected to be valid XML and is parsed with regular expressions.
Here are the functions available in JSONSchema format:
{{ TOOL DEFINITIONS IN JSON SCHEMA }}
{{ USER SYSTEM PROMPT }}
{{ TOOL CONFIGURATION }}

ツール定義のベストプラクティス

ツールを使用する際にClaudeから最高のパフォーマンスを得るには、以下のガイドラインに従ってください：

• 非常に詳細な説明を提供してください。 これはツールパフォーマンスにおいて最も重要な要素です。説明には、ツールに関するすべての詳細を説明する必要があります：
  • ツールが何をするか
  • いつ使用すべきか（そしていつ使用すべきでないか）
  • 各パラメータが何を意味し、ツールの動作にどのように影響するか
  • ツール名が不明確な場合、ツールが返さない情報など、重要な注意事項や制限事項。Claudeにツールについてより多くのコンテキストを提供できるほど、ツールをいつどのように使用するかを決定するのに優れています。ツール説明ごとに少なくとも3～4文を目指し、ツールが複雑な場合はそれ以上を目指してください。
• 説明を優先しますが、複雑なツールにはinput_examplesの使用を検討してください。 明確な説明が最も重要ですが、複雑な入力、ネストされたオブジェクト、またはフォーマットに敏感なパラメータを持つツールの場合、input_examplesフィールドを使用してスキーマ検証済みの例を提供できます。詳細については、ツール使用例の提供を参照してください。
• 関連する操作を少数のツールに統合してください。 すべてのアクション（create_pr、review_pr、merge_pr）に対して個別のツールを作成するのではなく、actionパラメータを持つ単一のツールにグループ化してください。より少ないが、より機能的なツールは選択の曖昧性を減らし、Claudeがツール表面をナビゲートしやすくします。

良い説明は、ツールが何をするか、いつ使用するか、どのデータを返すか、およびtickerパラメータが何を意味するかを明確に説明しています。悪い説明は短すぎて、Claudeにツールの動作と使用方法について多くの未解決の質問を残します。

ツール使用例の提供

有効なツール入力の具体的な例を提供して、Claudeがツールをより効果的に使用する方法を理解するのに役立てることができます。これは、ネストされたオブジェクト、オプションパラメータ、またはフォーマットに敏感な入力を持つ複雑なツールに特に役立ちます。

基本的な使用方法

ツール定義にオプションのinput_examplesフィールドを追加して、サンプル入力オブジェクトの配列を含めます。各例はツールのinput_schemaに従って有効である必要があります：

例はツールスキーマと一緒にプロンプトに含まれ、Claudeに適切に形成されたツール呼び出しの具体的なパターンを示します。これにより、Claudeはオプションパラメータをいつ含めるか、どのフォーマットを使用するか、複雑な入力をどのように構造化するかを理解するのに役立ちます。

要件と制限事項

• スキーマ検証 - 各例はツールのinput_schemaに従って有効である必要があります。無効な例は400エラーを返します
• サーバー側ツールではサポートされていません - 入力例はユーザー定義およびAnthropicスキーマクライアントツールで機能しますが、Webサーチやコード実行などのサーバーツールではサポートされていません
• トークンコスト - 例はプロンプトトークンに追加されます：シンプルな例の場合は約20～50トークン、複雑なネストされたオブジェクトの場合は約100～200トークン

Claudeの出力を制御する

ツール使用の強制

場合によっては、Claudeがツールを呼び出さずに直接回答する場合でも、Claudeに特定のツールを使用してユーザーの質問に答えるよう強制したい場合があります。これは、tool_choiceフィールドでツールを指定することで実行できます：

tool_choice = {"type": "tool", "name": "get_weather"}

tool_choiceパラメータを使用する場合、4つの可能なオプションがあります：

• autoはClaudeが提供されたツールを呼び出すかどうかを決定することを許可します。これはtoolsが提供される場合のデフォルト値です。
• anyはClaudeが提供されたツールの1つを使用する必要があることを示しますが、特定のツールを強制しません。
• toolはClaudeに特定のツールを常に使用するよう強制します。
• noneはClaudeがツールを使用することを防止します。これはtoolsが提供されない場合のデフォルト値です。

このダイアグラムは、各オプションがどのように機能するかを示しています：

tool_choiceがanyまたはtoolの場合、APIはアシスタントメッセージをプリフィルして、ツールを強制的に使用させることに注意してください。これは、明示的に要求された場合でも、モデルがtool_useコンテンツブロックの前に自然言語応答または説明を発行しないことを意味します。

テストでは、これはパフォーマンスを低下させないことが示されています。モデルが自然言語コンテキストまたは説明を提供しながら、特定のツールを使用するようモデルに要求したい場合は、tool_choiceに{"type": "auto"}（デフォルト）を使用し、userメッセージに明示的な指示を追加できます。例えば：What's the weather like in London? Use the get_weather tool in your response.

ツールを使用したモデル応答

ツールを使用する場合、Claudeはしばしば実行内容についてコメントしたり、ツールを呼び出す前にユーザーに自然に応答したりします。

例えば、プロンプト「サンフランシスコの現在の天気と時刻は？」が与えられた場合、Claudeは次のように応答する可能性があります：

{
  "role": "assistant",
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "I'll help you check the current weather and time in San Francisco."
    },
    {
      "type": "tool_use",
      "id": "toolu_01A09q90qw90lq917835lq9",
      "name": "get_weather",
      "input": { "location": "San Francisco, CA" }
    }
  ]
}

この自然な応答スタイルは、ユーザーがClaudeが何をしているかを理解するのに役立ち、より会話的なインタラクションを作成します。システムプロンプトと、プロンプトに<examples>を提供することで、これらの応答のスタイルとコンテンツをガイドできます。

Claudeが実行内容を説明する際に様々なフレーズングとアプローチを使用する可能性があることに注意することが重要です。コードはこれらの応答を他のアシスタント生成テキストと同じように扱い、特定のフォーマット規則に依存しないようにする必要があります。

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