用語比較
Function CallingとMCPの違い（生成AIパスポート）
Function Callingは、モデルが関数の呼び出しを返すという「やり取りの仕組み」で、MCPは、AIアプリを外部システムにつなぐための「共通の標準」です。
Function Callingはモデルが使いたい関数の名前と引数を返す仕組み、MCPはAIアプリと外部のデータや機能をつなぐ取り決めです。
生成AIパスポートの公式シラバス（2027年2月試験より適用）は、AIエージェントの仕組みの詳細キーワードにFunction CallingとTool Use、外部連携の詳細キーワードにMCPを挙げています。2つの違いを述べた定義文はシラバスには載っておらず、このページはOpenAIとMCPの公式資料で確認した範囲です。
この記事の根拠と出典
各セクションの見出しの下に、公式資料で確認した内容か編集部の整理かをラベルで示しています。 試験日・料金・申込条件・試験方式は変わることがあるため、申込前に公式サイトで確認してください。生成AIパスポートの一次情報確認日: 2026-08-31。
結論
Function Calling
アプリが定義した関数の一覧をモデルに渡すと、モデルが関数名と引数を返す仕組み。実行はアプリのコードが行う。
MCP
AIアプリを外部システムにつなぐ、オープンソースの標準。サーバーが機能やデータを公開し、クライアントが取得して使う。
両者の関係
対立するものではない。OpenAIの公式ガイドは、MCPサーバーの機能にアクセスできる組み込みツールがあると書いている。
違いを表で確認
| 比較軸 | Function Calling | MCP |
|---|---|---|
| 何を指すか | Function Calling: モデルが関数の呼び出しを返す仕組み | MCP: AIアプリと外部システムをつなぐ標準 |
| 関数の一覧の出どころ | Function Calling: アプリがJSON schemaで定義してモデルへ渡す | MCP: クライアントがtools/listでサーバーから取得する |
| 実行する主体 | Function Calling: アプリ側のコード | MCP: クライアントがtools/callを送り、サーバーが実行する |
| 扱えるもの | Function Calling: 関数（ツール） | MCP: Tools、Resources、Prompts |
生成AIパスポートの学習に使う書籍（Amazon）
試験範囲を通して読むときの1冊です。読んだ章は、このサイトの章別問題で確かめられます。
どこで迷っているかを切り分ける
自作のアプリから、モデルに天気の取得などの関数を使わせたい人
アプリが関数の一覧を定義してモデルへ渡し、返ってきた呼び出しを自分のコードで実行する流れがFunction Callingです。
複数のAIアプリから、同じ社内システムやデータにつなぎたい人
サーバーが機能を公開し、クライアントが取得して使う共通の取り決めがMCPです。アプリごとに接続を作り直す手間を減らす狙いの標準です。
具体例で使い分ける
例 1
天気を答えるAIアプリの場合
当サイトが作った架空の例です。「パリの天気は？」という質問に、外部の天気データを使って答えるAIアプリがあります。
- アプリがget_weatherという関数を定義してモデルへ渡します。モデルは質問を読み、場所にパリを指定した呼び出しを返します。これがFunction Callingの流れです。
- 呼び出しを実行するのはアプリのコードです。結果をモデルへ返すと、モデルが最終の回答を作ります。
- 同じ天気の機能をMCPサーバーとして公開すれば、別のAIアプリもtools/listで見つけ、tools/callで使えます。
結論: モデルが呼び出しを返す部分がFunction Calling、機能をアプリの外に標準の形で公開してつなぐ部分がMCPです。
問題文から答えを選ぶ手順
- 1
問われているのが仕組みか標準かを読む
モデルが関数名と引数を返すやり取りならFunction Calling、外部システムとの接続の取り決めならMCPです。
- 2
関数の一覧と実行の主体を見る
アプリが定義して自分で実行するならFunction Calling、サーバーが公開してクライアントが取得するならMCPです。
- 3
両方を使う構成もあると押さえる
OpenAIの公式ガイドは、MCPサーバーの機能にアクセスできる組み込みツールがあると書いています。どちらか一方を選ぶ話とは限りません。
試験での見分け方
- 1モデルが使いたい関数の名前と引数を返す仕組みがFunction Calling。
- 2関数を実行するのは、Function Callingではアプリ側のコード。
- 3AIアプリを外部システムにつなぐ標準がMCP。USB-Cポートにたとえられる。
- 4MCPのクライアントはtools/listでツールを取得し、tools/callで実行する。
誤答しやすい選択肢
Function Callingでは、モデルが関数を直接実行すると考える
修正: モデルが返すのは関数名と引数を含む呼び出しです。実行はアプリ側のコードが行い、結果をモデルへ返します。
MCPをFunction Callingの別名だと考える
修正: Function Callingはモデルが呼び出しを返す仕組み、MCPはAIアプリと外部システムをつなぐ標準で、指すものが違います。
MCPの導入には、Function Callingをやめる必要があると考える
修正: 2つは対立しません。OpenAIの公式ガイドは、MCPサーバーの機能にアクセスできる組み込みツールがあると書いています。
確認問題
Q1アプリが定義した関数の一覧を渡すと、モデルが関数名と引数を返す仕組みを何といいますか？
答え: Function Calling（tool callingとも呼ばれる）
OpenAI公式ガイドは、モデルが外部システムとやり取りするための方法として説明しています。
Q2Function Callingで、モデルが返した呼び出しを実際に実行するのは誰ですか？
答え: アプリ側のコード
モデルが返すのは関数名と引数を含む呼び出しで、実行したうえで結果をモデルへ返すのはアプリです。
Q3AIアプリを外部システムにつなぐためのオープンソースの標準を何といいますか？
答え: MCP（Model Context Protocol）
MCP公式の紹介ページは、USB-Cポートにたとえて説明しています。
到達チェック
- Function Callingの流れを、関数の定義から結果の返却まで説明できる
- MCPが何をつなぐ標準かを説明できる
- 2つが対立するものではないと説明できる
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よくある質問
QFunction Callingとは？
アプリが定義した関数の一覧をモデルに渡すと、モデルが関数名と引数を返す仕組みです。実行はアプリが行います。
QMCPとは？
AIアプリを外部システムにつなぐための、オープンソースの標準です。
Q公式シラバスに載っていますか？
はい。2027年2月試験より適用のシラバスに、Function CallingとTool Use、MCPが詳細キーワードとして載っています。2つの違いを述べた定義文はありません。
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執筆: ミナト編集部（運営者情報を見る）