# 構造化出力

Source: https://aiand-docs-staging.pages.dev/ja/capabilities/structured-outputs/

構造化出力を使うと、指定したスキーマに従う JSON をモデルに出力させられます。パース失敗や項目の欠落が発生しません。

## JSON モード

最もシンプルな方式。`response_format` に `json_object` を指定します:

```json
{
  "model": "...",
  "messages": [...],
  "response_format": { "type": "json_object" }
}
```

モデルは構文的に正しい JSON を必ず返します。具体的な形はプロンプト次第です。

## strict な JSON Schema

形まで保証したい場合は、スキーマを渡します:

```python
response = client.chat.completions.create(
    model="...",
    messages=[{"role": "user", "content": "Extract: Jane Doe, jane@example.com"}],
    response_format={
        "type": "json_schema",
        "json_schema": {
            "name": "contact",
            "strict": True,
            "schema": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "name": {"type": "string"},
                    "email": {"type": "string"},
                },
                "required": ["name", "email"],
                "additionalProperties": False,
            },
        },
    },
)
```

`strict: true` を指定すると、出力はスキーマに厳密に従います — 余分なフィールドや必須フィールドの欠落はありません。

## OpenAI Python SDK との組み合わせ

SDK は Pydantic モデルからスキーマを自動生成できます (`client.chat.completions.parse()` または `responses.parse()`)。

<Aside type="note">
  `response_format` はモデル側で処理されるため、専用の capability フラグではなくモデル次第です。`tool_calling` 対応モデルは strict な JSON Schema にも概ね対応しています。詳細は [カタログ](/ja/models/catalog/) を参照。
</Aside>