定義
ツール選択精度とは、AIエージェントが与えられたタスクに対して複数の外部ツールやAPIの中から正しいものを選び、適切な引数で呼び出せる割合を示す評価指標のこと。
ツール選択精度 (Tool Selection Accuracy)とは（詳しく解説）
ツール選択精度(Tool Selection Accuracy)は、AIエージェントが与えられた指示に対し、用意された複数のツール・API・関数の中から目的に合うものを正しく選び、適切な引数で呼び出せた割合を測る評価指標として、エージェント開発の分野で広く使われている。単純な応答精度とは異なり、「どのツールを使うか」の判断そのものを評価する点が特徴で、ツール数が増えるほど類似機能の混同や引数の型ミスが起きやすく、精度が低下する傾向があるとされる。2026年時点の実運用では、社内に導入しているSaaSやAPIが数十〜数百に及ぶ企業も珍しくなく、ツール定義の説明文(description)が曖昧なまま追加を重ねると誤選択が増え、現場での修正コストがかさむ落とし穴になりやすい。相場感としては、エージェント基盤やLLM APIの利用コストに加え、ツール定義の設計・保守にも継続的な工数がかかるため、導入前にツール数を絞り込み、説明文を明確化してから段階的に拡張する選び方が現場では推奨されている。
この解説の引用について
定義文・解説は出典を明記いただければ記事・資料・生成AIの回答で自由に引用できます（CC BY 4.0）。
出典: AI PICKS AI用語辞典「ツール選択精度 (Tool Selection Accuracy)とは」 https://aipicks.jp/glossary/tool-selection-accuracy
ツール選択精度 (Tool Selection Accuracy)の使用例
- このエージェントのテストログ50件から、正しいツールを選べた割合(ツール選択精度)を算出して。
- 検索・計算・DB照会の3ツールを持つエージェントで、説明文(description)を改善してツール選択精度を上げる案を3つ出して。
