はじめに
Google DeepMindが2026年3月17日、Gemini APIのツーリング機能を大幅に強化したことを発表しました。本稿では、組み込みツールとカスタム関数の同時利用、ツール間のコンテキスト循環、およびGemini 3ファミリーへのGoogle Mapsグラウンディング対応について解説します。
参考記事
- タイトル: Gemini API tooling updates: context circulation, tool combos and Maps grounding for Gemini 3
- 著者: Mariano Cocirio（Product Manager, Google DeepMind）、Philipp Schmid（Developer Relations Engineer, Google DeepMind）
- 発行元: Google DeepMind Blog
- 発行日: 2026年3月17日
- URL: https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/gemini-api-tooling-updates/
要点
- Gemini APIで組み込みツール（Google Search・Google Maps）とカスタム関数を1回のリクエストに混在させて使用できるようになった
- ツール間のコンテキスト循環機能により、あるツールの出力を次のツールへの入力として自動的に引き継げる
- 各ツールコールに一意のID（id）が付与され、並列・非同期実行時のデバッグと追跡が容易になった
- Grounding with Google MapsがGemini 3ファミリーに対応し、リアルタイムの位置情報や店舗データを活用できる
詳細解説
組み込みツールとカスタム関数の同時利用
Google DeepMindの発表によれば、今回のアップデート以前は、Google Searchなどの組み込みツールを使用するタイミングと、開発者が定義したカスタム関数を呼び出すタイミングを個別に管理する必要がありました。この設計では、データ取得・処理・応答生成の各ステップをアプリケーション側でオーケストレーション（指揮・調整）する手間が生じていました。
今回の変更により、1回のAPIリクエストのtoolsパラメータに組み込みツールとカスタム関数の両方を指定できるようになりました。公開されたコードスニペットでは、gemini-3-flash-previewモデルを使い、google_search（組み込みツール）とcheck_inventory（社内在庫確認のカスタム関数）を同一リストに渡す例が示されています。Geminiが「トレンドのノイズキャンセリングヘッドフォンを検索し、その機種が在庫にあるか確認する」という一連の処理を自律的に行う流れです。
この仕組みにより、開発者がいつどのツールを呼ぶかを都度制御するロジックが不要になり、エンドツーエンドのレイテンシ削減とエージェントアーキテクチャの簡素化につながると考えられます。Google DeepMindによれば、この機能は開発者から寄せられた最も多いリクエストの1つだったとのことです。
コンテキスト循環とツールレスポンスID
複数のツールを連携させるマルチステップのワークフローでは、あるツールの結果を次のツールに渡す仕組みが重要です。今回導入されたコンテキスト循環（Context Circulation）機能では、すべてのツールコールとそのレスポンスがモデルのコンテキスト内に保持されます。これにより、後続のステップでも前のツールが取得したデータを参照・利用できます。
例として挙げられているのは、組み込みツールでリアルタイムの天気情報を取得し、そのコンテキストをカスタムの会場予約ツールに渡して最適な予約を行うというシナリオです。従来のエージェント設計では、こうしたデータの引き渡しをアプリケーション側でコーディングする必要がありましたが、今回の機能によってモデル自身がコンテキストを管理・引き継ぐ形に変わります。
また、各ツールコールに一意のID（idフィールド）が付与されるようになりました。並列で複数の関数が呼び出される場面や、非同期で実行される場面では、どのリクエストにどのレスポンスが対応するかを正確に紐付けることが重要です。このIDにより、デバッグ時の追跡精度が向上すると思います。
Gemini 3ファミリーへのGoogle Mapsグラウンディング対応
位置情報は現代のエージェントアプリケーションに欠かせない要素の1つです。今回のアップデートでは、Grounding with Google MapsがGemini 3ファミリーのモデルに対応しました。グラウンディング（Grounding）とは、モデルの応答をリアルタイムの外部データに基づかせる技術で、最新かつ正確な情報を回答に組み込むために用いられます。
Google Mapsグラウンディングを有効にすることで、リアルタイムの空間データ、地域のビジネス情報、通勤時間、施設の詳細といったデータにアクセスできるようになります。公開されたコードスニペットでは、ベルリンのAlexanderplatz周辺で現在営業中の評価の高いカフェを3件検索するという例が示されており、toolsパラメータに{“type”: “google_maps”}を渡すだけで利用できる形です。
なお、これらの機能はgenerateContent APIでも利用可能ですが、Google DeepMindはサーバーサイドの状態管理と統合された推論トレースを活用できる新しいInteractions APIの使用を推奨しています。Interactions APIを使うことで、ツール利用の全ステップを一元的に把握しやすくなると考えられます。
まとめ
今回のGemini APIアップデートは、エージェント開発における複雑なツール連携の手間を大きく削減するものです。組み込みツールとカスタム関数の同時利用、コンテキスト循環、Gemini 3へのGoogle Maps対応が揃ったことで、より実践的なエージェント構築が現実的な選択肢になると思います。Interactions APIとの組み合わせによる活用事例が今後どのように広がるか、注目したいところです。
