投稿者 global-ai-media 
大規模言語モデル（LLM）の進化により、ソフトウェア開発の要であったAPI連携のあり方が根本から変わりつつあります。人間や従来のプログラムが手順をハードコーディングするのではなく、AI自身が目的に応じて適切なツール（API）を選択・実行する「エージェント」的なアプローチへの転換点について解説します。
パラダイムシフト：命令型から自律的なオーケストレーションへ
従来のソフトウェア開発において、エンジニアの主要な仕事の一つは「APIドキュメントを読み込み、パラメータの仕様を理解し、正しい順序でAPIを呼び出すロジック（グルーコード）を書くこと」でした。しかし、VentureBeatの記事が示唆し、現在グローバルな開発現場で起きている潮流は、この前提を覆すものです。
最新のLLMは、Function Calling（関数呼び出し）やTool Use（ツール利用）と呼ばれる機能を備えています。これは、開発者が「利用可能なAPIのリストと使い方の説明」をLLMに渡しておけば、ユーザーの自然言語による指示（例：「A社の先月の売上データをグラフにして」）に基づき、AIが自律的に「どのAPIを」「どのパラメータで」実行すべきかを判断し、JSONなどの形式でシステムに要求を出す仕組みです。
つまり、「どのAPIを呼ぶか」を人間が設計時に決め打ちするのではなく、実行時にAIが動的に判断する「オーケストレーション（指揮）」の時代へと移行しつつあります。
インターフェースとしてのLLMと日本企業のDX
この変化は、日本の企業システム、特にDX（デジタルトランスフォーメーション）の現場に大きな意味を持ちます。多くの日本企業では、機能豊富ながら操作が複雑なレガシーシステムやSaaSが林立しており、従業員はその操作習得に多大な時間を費やしています。
LLMをシステムの「インターフェース」として配置することで、従業員は「〇〇システムを開いて、××メニューからCSVをダウンロードして…」という操作手順を覚える必要がなくなります。自然言語で指示を出せば、裏側でLLMが社内システムのAPIを叩き、結果を返してくれるからです。これは、単なるチャットボットの導入を超え、業務プロセスの「操作」そのものを隠蔽・抽象化するアプローチと言えます。
開発者に求められるスキルの変化：コードより「記述」
このアプローチにおいて、エンジニアに求められるスキルも変化します。複雑な条件分岐のコードを書く能力以上に、「AIが正しく理解できるAPI定義（スキーマや説明文）を書く能力」が重要になります。
APIの説明が曖昧だと、LLMは誤ったツールを選択したり、不適切なパラメータを入力したりします。日本企業特有の「暗黙の了解」に頼った仕様書ではなく、機械が論理的に解釈できる明確な定義を作成することが、システムの信頼性を左右することになります。
リスク管理：自律性の制御とガバナンス
一方で、AIにAPI実行の判断を委ねることにはリスクも伴います。これを実務に適用する際は、以下の点に注意が必要です。
- 幻覚（ハルシネーション）による誤実行： LLMが存在しないAPIを捏造して呼び出そうとしたり、間違ったIDで削除コマンドを発行したりするリスクがあります。
- 権限管理の複雑化： AIエージェントにどこまでの操作権限（Readのみか、Write/Deleteも許可するか）を与えるかは、従来のユーザー権限管理以上に慎重な設計が求められます。
- コストとレイテンシ： 毎回LLMが推論を行ってAPIを選択するため、従来のハードコーディングされたプログラムに比べて動作が遅くなり、トークン課金によるコストも発生します。
日本企業のAI活用への示唆
LLMを単なる「文章作成ツール」ではなく、「システム操作の代行者（エージェント）」として活用する動きは、今後のAI活用の本丸となります。日本企業がこのトレンドを取り入れるための要点は以下の通りです。
- 「参照系」から始める： 最初からデータの書き換え（更新・削除）を伴うAPIをAIに開放するのはリスクが高いです。まずは社内データの検索やレポート作成など、「参照系（Read-only）」のAPI連携から自動化を進め、信頼性を検証してください。
- 「人間参加型（Human-in-the-loop）」の維持： AIがAPI呼び出しを提案し、最終的な実行ボタンは人間が押す、というプロセスを挟むことで、利便性と安全性のバランスを保つことが日本の品質基準には適しています。
- API整備がAI活用の前提： AI活用を叫ぶ前に、社内システムがAPIで連携可能になっているかを確認する必要があります。レガシーシステムのAPI化（モダナイズ）こそが、高度なAIエージェント活用の土台となります。