Googleが公開したFunctionGemmaファインチューニングガイド：ツール呼び出し精度を上げる実務ノウハウ

<div class="separator" style="clear: both;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhOCK8doGmEP9Hf_GAZZ9-uaPxAgcOju8DIcyuUGATr5pwYth_RSlG7YzI9mKZ6NljX3Xn-s0HPRhohvCNMcuBM7Ijhk8NG_LqiTcWJQZ3s-Un1yUN2KLbNp1yP3cXhONb1RE3Ocaa7YlcLV_Qk3wX3LaZspUG6m2wm8VnmfdKUZmIYCH8twaX-x4gV6_Q/s1536/ChatGPT%20Image%20Jan%2018,%202026,%2012_37_11%20PM.png" style="display: block; padding: 1em 0; text-align: center; "><img alt="" border="0" width="600" data-original-height="1024" data-original-width="1536" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhOCK8doGmEP9Hf_GAZZ9-uaPxAgcOju8DIcyuUGATr5pwYth_RSlG7YzI9mKZ6NljX3Xn-s0HPRhohvCNMcuBM7Ijhk8NG_LqiTcWJQZ3s-Un1yUN2KLbNp1yP3cXhONb1RE3Ocaa7YlcLV_Qk3wX3LaZspUG6m2wm8VnmfdKUZmIYCH8twaX-x4gV6_Q/s600/ChatGPT%20Image%20Jan%2018,%202026,%2012_37_11%20PM.png"/></a></div> 近年のAIエージェント開発では、単にテキストを生成するだけでなく、外部ツールやAPIを**正確に呼び出す能力**が求められています。たとえば、AIに「最新の株価を教えて」と指示したとき、APIを呼んでデータを取得し、結果を返す──こんな“動作”ができて初めてAIが役に立つ時代になっています。 その文脈で注目されているのが、Googleが公開した**FunctionGemma（ファンクションジェンマ）**と、その**ファインチューニングガイド**です。 この記事では、公式ガイドに基づいて、FunctionGemmaのチューニング手順と実務で役立つポイントを、10〜40代のSNSユーザーにも伝わるカジュアルなトーンで詳しく解説します。 --- ## FunctionGemmaって何？ まず押さえておきたいのは、FunctionGemma自体の位置づけです。これはGoogleが公開した軽量なAIモデルで、**自然言語を“ツール呼び出し命令”に変換することを得意**とします。APIや関数の仕様に沿って、構造化された命令（例：JSON形式）を生成し、その後ツールを実行して結果を戻すというフローを担います。([Google AI for Developers][1]) つまり単なるチャットAIではなく、**AI × ツール連携の“ブリッジ”**として機能するのです。 --- ## ファインチューニングが必要な理由 FunctionGemmaはもともと“関数呼び出しができる素地”を持っていますが、実際のシステムや業務フローではもう一歩進んだ精度が求められます。 そのために、Googleは**ファインチューニングガイド**を公開しています。([developers.googleblog.com][2]) なぜこのチューニングが必要かというと、 * **似たようなツールを選ぶ際の曖昧さ**を解消する * **ビジネスルールやドメイン知識を加味した判断**をできるようにする * **特定のワークフローに最適化された出力精度**を上げる といった課題があるからです。たとえば、「社内データベースを検索するAPI」と「外部検索API」は一見似ていますが、使い分けが必要なケースもあります。こうした場面で、ファインチューニングされたモデルはより正確にツールを選択できます。([developers.googleblog.com][2]) --- ## チューニングの基本構造 公式ガイドでは、具体的な方法とデモツールが紹介されています。主な流れは次の通りです。 ### 1. FunctionGemma Tuning Lab の活用 ガイドの目玉の一つが「**FunctionGemma Tuning Lab**」と呼ばれる、**ノーコードで使えるチューニングツール**です。([developers.googleblog.com][2]) * **CSVインポート**：ユーザー指示、ツール名、引数を含むCSVをアップロード * **スライダーで設定**：学習率やエポック数などを簡単に調整 * **リアルタイム可視化**：トレーニング進捗や損失曲線（Loss）が確認可能 * **自動評価機能**：チューニング前後の性能差をすぐに比較 このLabを使えば、**Pythonコードを書くことなく**チューニング作業を進められます。 --- ## 技術的コアポイント 公式ガイドの内容をより技術寄りに整理すると、チューニングは以下の観点で効果を発揮します： ### ✔ ツール選択の曖昧さ（tool ambiguity）の解消 関数呼び出し系AIでは、複数のツールやAPIを選択可能な場面がよくあります。 ベースモデルでは単純な文脈理解に基づいてツールを選ぶので、**ビジネスルールに従った最適判断ができません**。 ファインチューニングをすると、モデルが特定選択肢に偏らないよう学習させることで、**高精度なツール選択が可能**になります。([developers.googleblog.com][2]) --- ## 実務シーンでの活用例 FunctionGemmaのファインチューニングは、特に次のようなシーンで価値を発揮します。 ### 💡 社内データ処理 企業内の複雑なAPI群にアクセスするツールをAIで制御する場合、 * 標準API * 専用DB検索 * 内部権限チェック といった条件を、AIが「どのAPIを呼ぶべきか」「どういう順序で処理するか」を判断する必要があります。このような場面でファインチューニングは大きく貢献します。([developers.googleblog.com][2]) ### 💡 モバイルデバイスでのオンデバイス動作 FunctionGemmaは**軽量モデルとして端末側（スマホやIoT）で実行可能**なため、**クラウドに送信せずにローカルでツール呼び出しが完結**するワークフローにも向いています。([Google AI for Developers][1]) --- ## チューニングの流れ：ざっくり手順 ここからは基本的な流れをざっくりまとめます： 1. **ツールスキーマの定義** 呼び出したい関数やAPIの仕様（名前／引数／返り値）をJSONやCSVで定義する。 2. **データセットの用意** モデルに学習させたい“ユーザー指示と正解ツール呼び出し”の例を集める。 3. **チューニング環境の設定** Python＋ライブラリ（例：TRL）を使うか、Tuning Labを使うか選択。 4. **トレーニング実行** 学習率・エポック数等を設定してチューニング。 5. **評価と反復** 正答率やツール呼び出しの正確性を検証し、改善を繰り返す。 --- ## チューニングで得られる効果 公式例や関連報告によると、ベースモデルだけでは約**58%程度の精度**だったツール呼び出しが、ファインチューニングによって**85%近くまで向上**した事例もあります。これは、単純な生成精度ではなく、**“正しくツールを選び、正確に呼び出す”**という実務価値に直結します。([WEEL][3]) --- ## これからのAI×ツール連携 FunctionGemmaのようなモデルが普及する背景には、AIが単なる会話生成を越えて、**実際の処理を自動化する能力**が求められているという潮流があります。たとえば、 * AIに「今日の売上レポートを作って」と指示 → 関数呼び出しでデータ集計APIを起動 * AIに「ECサイトの価格比較をして」と指示 → 複数APIからデータを集めて最適値を提示 こうした体験は既に現実味を帯びてきました。 FunctionGemmaのファインチューニングは、こうした未来のAI活用を実務レベルに引き上げる**実践的なテクニック**です。 --- ## 最後に ツール連携をAIに任せる時代が近づくにつれて、モデルの精度や判断力はますます重要になります。FunctionGemmaとそのチューニングガイドは、そうしたニーズに応えるための**実務寄りのアプローチ**として、注目されるべき存在です。 --- ### 参考リンク [https://developers.googleblog.com/a-guide-to-fine-tuning-functiongemma/](https://developers.googleblog.com/a-guide-to-fine-tuning-functiongemma/) [https://ai.google.dev/gemma/docs/functiongemma/finetuning-with-functiongemma](https://ai.google.dev/gemma/docs/functiongemma/finetuning-with-functiongemma) [https://ai.google.dev/gemma/docs/functiongemma](https://ai.google.dev/gemma/docs/functiongemma) [https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/functiongemma/](https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/functiongemma/) [1]: https://ai.google.dev/gemma/docs/functiongemma "FunctionGemma model overview - Google AI for Developers" [2]: https://developers.googleblog.com/a-guide-to-fine-tuning-functiongemma/ "A Guide to Fine-Tuning FunctionGemma" [3]: https://weel.co.jp/media/tech/functiongemma/ "【FunctionGemma】スマホなどのローカルデバイスで動作 ..."