Linuxmaniaトップ ＞ 活用ガイド ＞ Open WebUI ツール機能スキル機能の目的と使い方

◆「ツール (Tools)」

---

「ワークスペース」内の「ツール (Tools)」は、「スキル (Skills)」と非常によく似ていますが、より「外部サービスや特定のソフトウェアと連携させるための道具箱」という側面が強い機能です。

簡潔に申し上げますと、「AIが、ブラウザの外にある世界（Web検索、画像生成、計算機、データベースなど）を操作するためのインターフェース」を定義する場所です。

1.主な目的：AIに「実行手段」を与える

AI（Llama 3）は通常、テキストのやり取りしかできません。 しかし「ツール」を設定すると、AIは自分の知識で足りない時に「これはあのツールを使って調べよう/処理しよう」と自分で判断して動けるようになります。

• 最新情報の取得: Google検索やDuckDuckGo検索ツールを使って、最新ニュースを拾ってくる。
• 高度な計算: Pythonコードを実行して、複雑な統計処理やグラフ作成を行う。
• 外部連携: GitHubのIssueを確認したり、Notionにメモを書き込んだりする。

2.「スキル (Skills)」と「ツール (Tools)」の違い

Open WebUIの設計思想としては以下の通りです。

・スキル (Skills / Functions):
　主に内部的な処理（プロンプトの加工、回答のフィルタリング、簡単な計算など）。
　AIの「思考回路」や「振る舞い」を拡張するイメージ。

・ツール (Tools):
　主に外部リソースへのアクセス（API連携、Web検索、特定アプリの操作）。
　AIが手に持つ「物理的な道具（ツール）」のイメージ。


技術的な中身（Pythonによる実装）は似ていますが、「AIが自律的に選んで使う道具」 として定義するのが「ツール」です。

3.使いかたの流れ

　1).ツールの入手（インポート）
　 Open WebUI Community (Tools) にアクセスします。
　「Google Search」「WolframAlpha（計算）」「YouTube Transcriber」などの便利なツールが公開されているので、URLをコピーして自分のOpen WebUIにインポートします。

　2).設定と有効化
　ツールによっては、Google APIキーなどの設定が必要な場合があります。

　 3).モデルへの紐付け
　ワークスペース ＞ モデル の編集画面を開きます。
　「Tools」の項目で、作成・インポートしたツールを選択して有効にします。

4.実際の挙動（会話の例）

ツール（例：Web検索）を有効にしたモデルで、以下のように質問したとします。

ユーザー: 「今日の東京の天気と、一番近いランチのおすすめを教えて」

AIの判断: 「自分の知識（Llama 3の学習データ）には今日の天気はない。Web検索ツールを使おう」
↓
ツールの実行: AIが裏側で検索クエリを生成し、検索結果を取得。
↓
回答: 検索結果をもとに、「今日は晴れです。近くには〇〇というお店があります」と回答。

5.活用のヒント：まずは「Web検索」から

Open WebUIをUbuntuで運用する場合、Llama 3の知識を補完するために「Web検索ツール」を導入するのが最も体感的なメリットが大きいです。

おすすめの始め方
　1).コミュニティサイトで「Web Search」系のツールを探す。
　2).インポートして、必要なAPIキー（SearXNGやGoogleなど）をセット。
　3).モデル設定でそのツールをONにする。


◆「Skills（スキル）」

---

「ワークスペース」内の「Skills（スキル）」は、Open WebUIの中でも最も高度でエキサイティングな機能です。

簡潔に申し上げますと、「AIに『計算』や『検索』、『特定の処理』といった実務能力（Pythonコード）を後付けする機能」です。
これまでの「モデル」や「プロンプト」は、AIに「言葉（テキスト）」で指示を出すだけでしたが、スキルはAIに「道具（プログラム）」を持たせるイメージです。

1.主な目的：AIの限界を超える

AI（LLM）には、「最新のニュースを知らない」「複雑な計算が苦手（計算ミスをする）」「特定のファイル形式を操作できない」といった弱点があります。 スキルを使うと、これらを解決できます。

• 計算の正確化: 数式を解くPythonスクリプトをスキルとして登録すれば、AIは頭の中で計算せず、プログラムを実行して正確な答えを出す。
• 外部データの取得: 特定のAPIを叩いて、天気予報や株価、最新のニュースを取得する機能を与えられる。
• ファイルの加工: 「画像をリサイズする」「CSVをExcelに変換する」といった実務処理を、AIがコードを介して行えるようになる。

2.「スキル」の正体

スキルの正体は Pythonコード です。

Open WebUIには「Function（関数）」という仕組みがあり、AIが「この質問に答えるには、あの道具（スキル）が必要だ」と判断したときに、そのPythonコードが自動的に実行されます。

3.具体的な使い方の流れ

　1).ワークスペース ＞ Skills に移動します。
　2).「＋」ボタン または 「Discover Skills（スキルを探す）」 をクリックします。
　　「Open WebUI Community」というサイトに、世界中のユーザーが作った便利なスキルが公開されています。そこからインポートするのが一番簡単です。
　3).スキルを作成/編集する画面では、Pythonの関数を書きます。
　　例えば、「指定した都市の天気を取得する関数」などを定義します。
4).モデルに紐付ける
　　 作成したスキルを有効にすると、AIとの会話中に自動的に（またはモデル設定で指定して）その機能が使えるようになります。

4.活用例

• URLの要約: URLを貼り付けると、AIがその中身をスクレイピングして取ってきて要約するスキル。
• グラフ作成: データを渡すと、Matplotlibなどを使ってグラフ画像を出力してくれるスキル。
• Google検索: LLMの知識が古くても、裏でGoogle検索をかけて最新情報を踏まえて回答するスキル。

5.他の機能との違い

機能	役割	難易度
プロンプト	言い方の「型」を決める	★☆☆（初級）
ナレッジ	参照する「知識（本）」を渡す	★★☆（中級）
モデル	「人格・専門性」を固定する	★★☆（中級）
スキル	「実働するプログラム（道具）」を渡す	★★★（上級）

ページの先頭へ戻る

[作成日 2026/04/02]