ツールスキーマの定義（JSON Schema）
型、説明、enum、必須フィールドを含むツールパラメータのJSON Schema定義を記述します。
「ツールスキーマの定義（JSON Schema）」はCoddyKit上の無料AI Agentsレッスンです。 これはレッスン2/4です。 下記で完全なレッスンを無料で読むことができます。その後、ブラウザ内の組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューターでハンズオン演習できます。 これはAI Agents学習パスの一部であり、ウェブとCoddyKitアプリ全体で進捗が同期されます。 AI Agentsコースには全4レッスンが含まれています。
ツールスキーマはJSON Schemaです
OpenAI、Anthropicなど、ほとんどのプロバイダーはツールパラメーターにJSON Schemaを使用します。
OpenAPI / Swaggerを使ったことがあれば、この内容の90%はすでに理解しています。
3つの必須フィールド
すべてのツール定義には、次の要素があります。
name— 一意の識別子（snake_case）description— ツールの機能と使用するタイミングparameters— 入力値のJSON Schema
最小限のスキーマ
必須の文字列フィールドを1つ持つオブジェクトです。
schema = {
'name': 'search_orders',
'description': 'Find orders by customer email',
'parameters': {
'type': 'object',
'properties': {
'email': {
'type': 'string',
'description': 'Customer email address'
}
},
'required': ['email']
}
}
import json
print(json.dumps(schema, indent=2))
JSON Schemaの型
string— テキストinteger、number— 数値boolean— true/falsearray— リスト（itemsも必要です）object— 辞書（propertiesも必要です）
限定された集合には列挙型を使う
許可される値がちょうどN個ある場合は、enumを使用します。
unit_param = {
'unit': {
'type': 'string',
'enum': ['C', 'F'],
'description': 'Temperature unit'
}
}
# The model will only ever output C or F
print(unit_param)
print("Allowed values:", unit_param['unit']['enum'])
配列パラメーター
リスト形式の入力には、itemsを設定します。
tags_param = {
'tags': {
'type': 'array',
'items': {'type': 'string'},
'description': 'List of tags to filter by'
}
}
print(tags_param)
ネストしたオブジェクト
オブジェクトはネストできます。ただし、モデルの信頼性を保つため、スキーマは浅く（最大2〜3階層に）保ってください。
filter_param = {
'filter': {
'type': 'object',
'properties': {
'min_price': {'type': 'number'},
'in_stock': {'type': 'boolean'}
}
}
}
print(filter_param)
descriptionフィールドは重要です
モデルはdescriptionに基づいてツールを選び、引数を埋めます。descriptionはAPIドキュメントと同じように扱ってください。
# Bad
bad = {'description': 'gets data'}
# Good
good = {'description': 'Fetch the most recent 50 orders for the given customer email. Returns order_id, status, total. Use this when the user asks about their order history or order status.'}
print("Bad description:", bad['description'])
print("Good description:", good['description'])
required配列
必須フィールドには明示的に印を付けます。モデルはこれらを必ず埋め、任意フィールドは必要な場合だけ埋めます。
tool_params = {
'parameters': {
'properties': {
'city': {'type': 'string'},
'unit': {'type': 'string', 'enum': ['C', 'F']}
},
'required': ['city']
}
}
print(tool_params)
print("Required fields:", tool_params['parameters']['required'])
PydanticからJSON Schemaへ
Pydanticモデルからスキーマを自動生成できます。
from pydantic import BaseModel, Field
class SearchArgs(BaseModel):
email: str = Field(description='Customer email')
limit: int = Field(50, description='Max orders to return')
schema = SearchArgs.model_json_schema()Strictモード（OpenAI Structured Outputs）
strict: trueとadditionalProperties: falseを追加すると、モデルの出力がスキーマに正確に一致することを保証できます。
tools = [{
'type': 'function',
'function': {
'name': 'get_weather',
'strict': True,
'parameters': {
'type': 'object',
'properties': {'city': {'type': 'string'}},
'required': ['city'],
'additionalProperties': False
}
}
}]
import json
print(json.dumps(tools, indent=2))
descriptionの重要性
ツールのdescriptionは、なぜそれほど重要なのでしょうか。
まとめ
スキーマがモデルの動作を決めます。適切なdescription、限定された集合に対するenum、required配列、strictモードが、信頼性を高めるための鍵です。
よくある質問
「ツールスキーマの定義（JSON Schema）」レッスンは無料ですか？
はい。「ツールスキーマの定義（JSON Schema）」の完全なテキストはこのウェブで無料で読めます。インタラクティブに演習し（組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューター）、AI Agentsコースの残りをアンロックするには、CoddyKit PROにアップグレードしてください。 AI Agentsコースには全4レッスンが含まれています。
「ツールスキーマの定義（JSON Schema）」で何を学びますか？
型、説明、enum、必須フィールドを含むツールパラメータのJSON Schema定義を記述します。 ブラウザで直接実行するハンズオンコードでAI Agentsを演習し、24時間対応のAIチューターがレッスンを進める中での質問に答えます。
AI Agentsを始めるのに経験は必要ですか？
事前経験は必要ありません。CoddyKitのAI Agentsは初級者から上級者向けに構成されているため、ここから始めるか最初から始めて、自分のペースで進むことができます。 これはレッスン2/4です。
「ツールスキーマの定義（JSON Schema）」レッスンにはどのくらい時間がかかりますか？
ほとんどのCoddyKitレッスンは約5～10分かかります。各レッスンはコンパクトでインタラクティブなので、着実に進歩し、ウェブとアプリ全体で正確に前回の場所から再開できます。
このAI Agentsレッスンでコードを書いて実行できますか？
はい。すべてのAI Agentsレッスンに組み込みコードエディタが含まれているため、ブラウザでリアルコードを書いて実行し、即座のAIフィードバックを取得できます。ローカル設定は不要です。
このコースのすべてのレッスン
- Function Callingの仕組み
- ツールスキーマの定義（JSON Schema）
- 実行時のツール選択
- モデルへの結果の返却