1. これは何の話？
Anthropicは、Claude Developer Platformにおけるツール利用（Tool Use）機能を大幅に強化する2つの新機能、「Tool Search Tool」と「Programmatic Tool Calling」を発表しました。 これは、多数のツールを扱うエージェントシステムにおいて課題となっていた「トークン消費量の増大」と「実行レイテンシ（遅延）」を解決するためのアーキテクチャ更新です。 具体的には、ツール定義の動的な読み込みと、コードによる複数ツールのオーケストレーション（指揮・調整）が可能になります。
2. 何がわかったか
「Tool Search Tool」は、全ツール定義を最初に読み込む代わりに、Claudeが必要に応じてツールを検索・ロードする仕組みです。これにより、50以上のツールがある環境でトークン消費を約77kから8.7kへと約90%削減し、コンテキストの95%を会話のために確保できることが示されました。 「Programmatic Tool Calling」は、ClaudeがPythonコードを生成してツールを一括実行する機能です。これにより、20回以上のツール呼び出しが必要なタスクでも、モデルの推論回数を1回に抑え、レイテンシを劇的に短縮できます。
3. 他とどう違うのか
従来のエージェント実装（ReActパターンなど）では、ツールが増えるほどプロンプトが肥大化し、ステップごとにLLMの推論を待つ必要がありました。 今回のアップデートは、「ツールの検索」自体をツール化した点と、「ロジックの実行」をLLMの外（Python環境）に出した点が画期的です。 これにより、LLMは「判断」に集中し、定型的な処理や検索は低コストな仕組みに任せるという分業が可能になります。
4. なぜこれが重要か
この技術の本質は、エージェントが扱えるツールの数と複雑さの限界を突破したことにあります。 これまではコストと速度の制約で「数個の主要ツール」に絞らざるを得ませんでしたが、今後は「数百個のツール」を持つ大規模なエージェントシステムを、現実的なコストとレスポンス速度で運用できるようになります。
5. 未来の展開・戦略性
この仕組みが普及すれば、企業内のあらゆるAPIやデータベース（SaaS、社内システムなど）を網羅的に接続した「スーパーエージェント」の開発が加速するでしょう。 また、Programmatic Tool Callingの考え方は、LLMが単なるチャットボットから「コードを書いて問題を解決するエンジニア」へと役割を変えていく流れを決定づけるものです。
6. どう考え、どう動くか
例えば、社内のドキュメント検索、カレンダー予約、経費精算など、バラバラに存在していたボット機能を1つのエージェントに統合するチャンスです。
指針：
- 現在のエージェント実装で、トークン消費の多いツール定義部分を「Tool Search」に置き換えられないか検討する。
- 複数回の往復が発生している定型タスク（例：リスト取得→詳細確認）を、Programmatic Tool Callingで一括処理できないか設計を見直す。
- ツール数が20を超えるような大規模な統合を計画する。
次の一歩： ・今日やること：Anthropicのドキュメントで「Tool Search Tool」の実装サンプルコードを1つ読む。 ・今週やること：自社の主要なAPIツール定義をリストアップし、常時ロードすべきものと検索で済むものに分類する。
7. 限界と未確定
- 検索精度の依存性: Tool Searchが適切なツールを見つけられるかどうかは、ツールの命名や説明文の質、および検索アルゴリズム（BM25や埋め込みなど）の精度に依存します。
- コード実行の安全性: Claudeが生成したPythonコードを実行するため、サンドボックス環境のセキュリティ確保が必須となります。
- コスト対効果の分岐点: ツール数が少ない（10個以下）場合や、単純なタスクでは、導入コスト（実装の複雑さ）がメリットを上回る可能性があります。
8. 用語ミニ解説
- オーケストレーション: 複数のシステムやサービスを連携させ、統合的に管理・実行すること。
- 推論（Inference）: AIモデルが入力データに基づいて計算を行い、結果（回答）を出力するプロセス。
9. 出典と日付
[1] Anthropic (2025-11-26): https://www.anthropic.com/engineering/advanced-tool-use