1. はじめに

シリーズの位置づけ

「いま重い SQL を 3 件教えて」── Oracle のパフォーマンス分析の入り口にあたる問いです。

このフレーズを Oracle 公式が提供する NL2SQL / MCP 系の各サービスに投げて答えてもらう、というシリーズを書いてきました。

#	経路	過去記事
1	SELECT AI	Oracle ADB に「重い SQL 教えて」と聞く 2 つの方法 ─ SELECT AI と MCP サーバを同一ユースケースで比較してみた
2	ADB 26ai 組み込み MCP	Oracle Autonomous AI Database の MCPサーバを Claude Desktop につないで「いま重いSQL」を聞けるようにしてみた
3	SQLcl MCP Server	Claude Code が DBA になる ― oracle/skills × SQLcl MCP で Oracle 26ai を自律診断してみた
4	OCI Database Tools MCP Server	「いま重い SQL を 3 件教えて」を OCI Database Tools MCP Server にお願いしてみた

本記事は 同じ問いを 3 ターン続けて Claude に投げ、ツール選択がどう変わるかを実測するものです。

結論先出し

⭐ Claude のツール選択は揺らぎます: 3 セッション × 3 ターン = 9 ターンで、ターンごとに違うツールが選ばれる現象を観測
⭐ 会話が深まると Claude は自律的に経路を組み立てます: 権限不足を察知して別 MCP に乗り換えたり、ツール一覧に無い手段を試行錯誤で探したり
⭐ 前回記事 7.4 章で立てた「ツール選択 4 階層仮説」は概ね正しいが、動的自己訂正と同等機能の並存による揺らぎの追記が必要でした

検証ゴール

#	検証項目	達成判定
1	3 MCP 同時公開 × 3 セッション + 単独 × 1 セッションで、Claude（Sonnet 4.6）のツール選択遷移を観測	4 セッション × 3 ターン = 12 ターンを完走
2	前回記事 7.4 章「ツール選択 4 階層仮説」を拡張または反証する	仮説の更新ロジックを 1 枚のマトリクスで提示できれば OK

本記事は 「LLM が MCP ツールをどう選ぶか」 に焦点を絞っています。

4 経路の設計差を 6+2 観点で並べた横ぐし比較表や、運用設計（ユーザー層ごとに経路を絞る + Application Role） は別記事に切り出しました。本記事の派生として近日公開予定です。

2. 4 経路のおさらい

シリーズで扱ってきた 4 経路の役割の置き場所だけ簡単に整理します（詳細比較は派生記事を参照）。

#	経路	役割の置き場所	サーバ実体
1	SELECT AI	DB 内 LLM が NL → SQL を自動生成	ADB 自身（`DBMS_CLOUD_AI.GENERATE`）
2	ADB 26ai 組み込み MCP	DB 自身が MCP サーバ化、外部 LLM が SQL を書く	ADB の MCP エンドポイント
3	SQLcl MCP Server	ローカル CLI が MCP サーバ、外部 LLM が SQL を書く	`sql -mcp`（SQLcl 26.1）
4	OCI Database Tools MCP Server	OCI マネージドの MCP サーバ、DBA が定義したレポートや SQL を LLM が呼ぶ	OCI Database Tools サービス

このうち OCI DB Tools MCP は内部に複数のツールセットタイプを持ちます（公式: MCPツールセットの作成）。本記事では Custom SQL Tool（OCI-Custom） と Reporting Tool（OCI-Report） の 2 タイプを観察対象とします。

SELECT AI は Claude のツール選択対象に乗りません（DB 内で SELECT AI ... 構文として実行）。後述の多段会話検証は MCP 3 経路に絞ります（adb-dba-copilot / sqlcl / oci-dbtools-mcp）。

3. 検証環境

項目	内容
OCI リージョン	`ap-tokyo-1`
ADB	Oracle AI Database 26ai Enterprise Edition 23.26.2.1.0
クライアント	Claude Desktop
モデル	Claude Sonnet 4.6（4 セッション通じて固定）
OS	Windows 11 Pro
Node.js	v18+（`npx mcp-remote` 経由）

検証本番前に、V$SQL の TOP3 がシステムタスクや MCP インフラ系の PL/SQL で埋まらないよう、アプリケーション風の重い SQL を 3 本（集計 / 時系列 / GROUP BY）仕込んでいます。最終的に V$SQL の TOP3 は以下の状態:

順位	SQL_ID	経過時間	種別
1	`abqas1gw8a90r`	279.0 秒	perf_test_v3（集計）
2	`0db4fyjk09pdf`	229.2 秒	perf_test_v3c（時系列）
3	`4jussyy8s2rnm`	219.0 秒	perf_test_v3b（GROUP BY）

4. 多段会話で Claude のツール選択を実測する

4.1. 検証設計

モデル: Claude Sonnet 4.6（4 セッションで固定）
接続 MCP（Claude Desktop の Connectors の ON/OFF トグルで制御）:
- adb-dba-copilot（ADB 26ai 組み込み MCP）
- sqlcl（SQLcl MCP）
- oci-dbtools-mcp（OCI Database Tools MCP / Custom + Reporting の両方公開）
会話フロー（1 セッション = 3 ターン）:

ターン	プロンプト	意図
T1	「いま重い SQL を 3 件教えて」	浅い・直接的な問い
T2	「1 番上の SQL の実行計画を見せて」	中・派生の問い
T3	「この SQL のチューニング案を出して」	深・分析の問い

セッション構成:

構成	ON にする MCP	セッション数	目的
前半	ALL ON（3 MCP すべて）	3 セッション（S1/S2/S3）	自然な多 MCP 環境での選択・再現性
後半	`oci-dbtools-mcp` 単独 ON	1 セッション（S4）	Custom SQL Tool vs Reporting Tool の純粋勝負

観測項目: 各ターンで①選択 MCP サーバ ②選択ツール ③引数の要約 ④応答時間 ⑤エラー有無 ⑥応答の系統
試行ルール: 各セッションは新規会話、プロンプトは完全コピペ、ツール名・サーバ名は一切指定しない

4.2. S1〜S3（ALL ON 環境）の結果

4.2.1. S1（最初の 1 セッション）

ターン	選択 MCP	選択ツール	観察
T1	adb-dba-copilot	`EXECUTE_SQL`	自分で `SELECT ... FROM V$SQL ORDER BY elapsed_time DESC FETCH FIRST 3 ROWS ONLY` を組み立てて実行
T2	adb-dba-copilot	`EXECUTE_SQL`	T1 で取得した `SQL_ID` を引数に `DBMS_XPLAN.DISPLAY_CURSOR`
T3	（MCP は呼ばず）	Claude 自身の知識ベースで応答	5 案のチューニング推奨を返却

4.2.2. S2（再現性確認の 2 セッション目）

ターン	選択 MCP	選択ツール	観察
T1	`oci-dbtools-mcp`	`GET_TOP_SQL_TOOL`	S1 と違うツール選択。Custom SQL Tool が拾われた
T2	`sqlcl` → adb-dba-copilot 切替	`run-sql` → DBMS_XPLAN	Claude 自身が「DBA 権限が必要かも」と判断して乗り換え
T3	adb-dba-copilot 等で DBA_INDEXES / DBA_TAB_STATISTICS を取得しつつ Claude 自身の知識で応答	MCP context + 独自考察	テーブル統計の具体値（10.83 億行、統計 2026-01-09）を引用

4.2.3. S3（再現性確認の 3 セッション目）

ターン	選択 MCP	選択ツール	観察
T1	`oci-dbtools-mcp`	`GET_TOP_SQL_TOOL`	S2 と同じ。Custom SQL Tool に収束気味
T2	adb-dba-copilot	`MY_RUN_SQL_TOOL`	S1 = `EXECUTE_SQL`, S2 = sqlcl, S3 = `MY_RUN_SQL_TOOL` で3 通り全部違う
T3	（MCP は呼ばず）	Claude 自身の知識ベースで応答	S1 と同じパターン。5 案のチューニング推奨を返却

4.3. S4（oci-dbtools-mcp 単独 ON 環境）の結果

Connectors で adb-dba-copilot / sqlcl を OFF、oci-dbtools-mcp のみ ON にして、(oci-dbtools-mcpの) Custom SQL Tool vs Reporting Tool の純粋勝負を観測しました。

ターン	選択 MCP	選択ツール	観察
T1	`oci-dbtools-mcp`（唯一の選択肢）	`GET_TOP_SQL_TOOL`	他選択肢が無いので自明。Reporting Tool は単独環境でも選ばれず
T2	`oci-dbtools-mcp` のみ	9 ツール試行錯誤	① Reporting Tool で実行計画レポートを探す（なし）→ ② 「SQLcl で...」と発話するが実際の sqlcl MCP は OFF → ③ 「DBA 権限のある adbtest02_dba_copilot で接続して...」→ DBMS_XPLAN 取得成功
T3	`oci-dbtools-mcp` で DBA_TAB_COLUMNS 等の context 取得	MCP context + 独自考察	4 ツール使用してテーブル情報取得、その後はチューニング案 4 件を独自に組み立て

S4-T2 の謎: 公開ツール一覧（GET_TOP_SQL_TOOL / report_execute / report_list / request_status / schema_information）に汎用 SQL 実行手段は無いはずですが、Claude は 9 ツール試行の末に DBMS_XPLAN を成功させました。Claude の発話「SQLcl で...」「adbtest02_dba_copilot 接続で...」は別途確認したいですね

4.4. ツール選択マトリクス（4 セッション × 3 ターン）

        S1 (ALL ON)         S2 (ALL ON)             S3 (ALL ON)             S4 (oci のみ)
T1   →  adb.EXECUTE_SQL     oci.GET_TOP_SQL_TOOL    oci.GET_TOP_SQL_TOOL    oci.GET_TOP_SQL_TOOL
T2   →  adb.EXECUTE_SQL     sqlcl.run-sql → adb     adb.MY_RUN_SQL_TOOL     多段試行（9 ツール）
T3   →  MCP 呼ばず・独自考察 MCP context + 独自考察  MCP 呼ばず・独自考察    MCP context + 独自考察

観点	安定度
T1	`GET_TOP_SQL_TOOL` に 3/4 で収束 ◯
T2	4/4 全部違う（最大の揺らぎ）❌
T3	MCP では事前定義された手段が無く、Claude が独自で組み立て
Reporting Tool	0/4 で選ばれず（公式想定どおり、後述）

5. 考察 — LLM のツール選択ロジック

本章は S1〜S4 のスクリーンショット / 会話ログと Oracle 公式 Docs にひもづく範囲で記述します。それを超える解釈には「〜と考えられます」「〜の可能性があります」と慎重な書き方を用います。

5.1. ターン別のツール選択を実測で並べる

T1（浅い・直接的）

セッション	選択ツール
S1	adb-dba-copilot.`EXECUTE_SQL`
S2	oci-dbtools-mcp.`GET_TOP_SQL_TOOL`
S3	oci-dbtools-mcp.`GET_TOP_SQL_TOOL`
S4	oci-dbtools-mcp.`GET_TOP_SQL_TOOL`

4 セッション中 3 セッションで GET_TOP_SQL_TOOL が選ばれました。GET_TOP_SQL_TOOL のツール名（および description: "Returned top N SQL ... by elapsed time from V$SQL"、前回記事 6.3 章で確認）はユーザー発話「重い SQL」「TOP SQL」と直接対応しています。これは前回記事 7.4 章で立てた「名前マッチが第 1 優先」仮説と整合する結果です。

T2（中・派生）

セッション	選択ツール
S1	adb-dba-copilot.`EXECUTE_SQL`
S2	sqlcl.`run-sql` → 接続権限不足を察知して adb-dba-copilot に切替
S3	adb-dba-copilot.`MY_RUN_SQL_TOOL`
S4	oci-dbtools-mcp 内で 9 ツール試行

4 セッションすべてで異なるツールが選ばれました。Claude のツール一覧には汎用 SQL 実行ツール（EXECUTE_SQL / MY_RUN_SQL_TOOL / sqlcl.run-sql 等）が複数の MCP に並んで見えている構成です（4.1 章）。

T3（深・分析）

セッション	挙動
S1	MCP を呼ばず、5 案のチューニング推奨を組み立て
S2	MCP で `DBA_INDEXES` / `DBA_TAB_STATISTICS` を取得後、5 案を組み立て
S3	MCP を呼ばず、5 案を組み立て
S4	MCP で `DBA_TAB_COLUMNS` 等を取得後、4 案を組み立て

4 セッションすべてで「チューニング案を出す」専用の MCP ツールは呼ばれませんでした（そのようなツールは公開されていません）。Claude は応答本文を自前で組み立てており、S2 / S4 では事前に MCP でテーブル情報を取得する挙動も見られました。

5.2. Reporting Tool（`report_execute`）は今回のテストでは選ばれなかった

                            選択された回数 / 全試行数
GET_TOP_SQL_TOOL (Custom)            3 / 4
EXECUTE_SQL (adb-dba-copilot)        1 / 4
report_execute (Reporting)           0 / 4

ALL ON 環境（S1〜S3）+ oci-dbtools-mcp 単独環境（S4）を通じて report_execute は一度も選ばれませんでした。

MCPツールセットの作成では、3 種類のツールセットタイプが以下のように位置付けられています:

タイプ	公式の位置付け
組込み SQL	DBA 向け
カスタム SQL ツール	開発者向け
カスタマイズ可能なレポート・ツール	ビジネスユーザー / アナリスト向け

今回のテスト（「重い SQL」「実行計画」「チューニング案」）は内容として DBA 寄りであり、公式のユーザー層位置付けからすると Reporting Tool の主たる想定外にあたります。

本記事の検証範囲では「report_execute が選ばれなかった」という事実までしか確認しておらず、その原因がツール名の抽象度なのかユーザー層の不一致なのか 多段ツール構造（list → execute） なのかまでは切り分けていません。

5.3. 動的自己訂正 — Claude は経路を組み立て直す

S2-T2 と S4-T2 で、Claude がツール選択を実行途中で変える挙動が観測されました。

S2-T2 の事例: 権限不足の察知と乗り換え

ユーザー: 1 番上の SQL の実行計画を見せて

Claude:  sqlcl.run-sql を使用しました
Claude:  I need to connect first. Let me check what connections are available.
Claude:  I'll connect using adbtest02_dba_copilot since it likely has DBA privileges
          needed for DBMS_XPLAN.DISPLAY_CURSOR.
Claude:  adb-dba-copilot 経由で実行計画取得成功

最初に sqlcl.run-sql を呼んだあと、接続情報を確認したうえで「DBA 権限が必要」と発話し、adb-dba-copilot 経由に切り替えています。発話ログから、ツール選択を実行途中に変えたことが読み取れます。

S4-T2 の事例: ツール不在環境での試行錯誤

oci-dbtools-mcp 単独 ON 環境では、汎用 SQL 実行ツールが公開ツール一覧（GET_TOP_SQL_TOOL / report_execute / report_list / request_status / schema_information）には含まれていません。それでも Claude は 9 ツール呼び出しを経て DBMS_XPLAN を取得しました。

Claude:  DBMS_XPLAN.DISPLAY_CURSOR で実行計画を取得します
Claude:  ToolSearch を使用しました
Claude:  利用可能なレポートを一覧して実行計画を取得します  ← Reporting Tool を探した
Claude:  使用済み 2個のツール
Claude:  実行計画レポートがないので、SQLcl で直接実行します  ← 経路変更
Claude:  使用済み 2個のツール
Claude:  SQLcl への接続が必要です。接続ツールのスキーマを取得します
Claude:  使用済み 2個のツール
Claude:  DBA 権限のある adbtest02_dba_copilot で接続して実行計画を取得します
Claude:  使用済み 3個のツール（合計 9 ツール）
Claude:  実行計画が取得できました。

「Reporting Tool 一覧を確認した」「実行計画レポートが無いことを確認した」「経路を変えた」というステップが発話に明示されており、Claude が取得経路を順次変更していることが読み取れます。

なお、公開ツール一覧に汎用 SQL 実行手段が無いはずの構成で最終的に DBMS_XPLAN が取得できた理由は特定できていません。。

5.4. 「ツール選択 4 階層仮説」の更新

前回記事の 7.4 章で立てた仮説:

階層	何が効くか
第 1 階層	ツール名の意味的マッチ
第 2 階層	tool description
第 3 階層	メタ情報の豊富さ
第 4 階層	多段ツール構造（`list` → `execute`）

今回の実測で観測された追加要素は以下の 2 点です:

追加	内容	根拠
動的自己訂正	ツール選択を実行途中で変える挙動が観測された	S2-T2 / S4-T2 の発話ログ（5.3 章）
同等機能の並存による揺らぎ	同等機能の汎用 SQL 実行ツールが複数 MCP に並存する状況で、4 セッション全てが異なるツールを選んだ	T2 の 4 セッション結果（5.1 章）

「ツールが具体的なほど浅い質問で勝つ」仮説の評価

事前仮説（plan.md §2.2）と本検証の実測の対比:

ターン	事前仮説	実測	評価
T1	具体的なツール（`GET_TOP_SQL_TOOL`）が勝つ	3/4 で勝った	✅ 仮説と整合
T2	汎用 SQL ツールが勝つ	4/4 で汎用 SQL ツール系列が勝ったが、どれが選ばれるかは不安定	△ 「勝つカテゴリ」は当たり「どれが」は外れ
T3	MCP では扱えず Claude 自身に流れる	4/4 で「チューニング案」専用ツールは無く Claude が自前で組み立て	✅ 仮説と整合

上記の実測範囲では、ツール選択はツールの抽象度に応じて層が変わると整理できそうです（具体的ツール → Custom SQL Tool、汎用 SQL ツール → 汎用 SQL exec、分析的問い → Claude 自身の知識ベース）。ただし「層が変わる」原因がツール名の意味的マッチなのか、他の階層（description / メタ情報 / 多段構造） との重み付けによるものなのかは本検証では切り分けていません。

6. まとめ

6.1. 検証ゴールの達成状況

#	検証項目	結果
1	4 セッション × 3 ターンの選択遷移を観測	✅ S1〜S4 完走
2	「ツール選択 4 階層仮説」を拡張または反証	✅ 拡張（動的自己訂正 + 同等機能並存による揺らぎを追加）

6.2. 確認できたポイント

ポイント	内容
⭐ ツール選択は揺らぐ	ALL ON 環境では同じ Sonnet 4.6・同じプロンプトでも T1/T2/T3 で別の選択をする
⭐ 動的自己訂正	権限不足やツール不在を察知して別経路に乗り換える（S2/S4 で観測）
⭐ 名前マッチが第 1 優先	`GET_TOP_SQL_TOOL` のような具体的なツール名は浅い質問で圧倒的に有利
Reporting Tool の出番	今回は 0/4 だが、Reporting Tool は本来「ビジネスユーザー / アナリスト向け」と公式で位置付けられている。DBA 寄りの問いで選ばれないのは標準的な挙動

そもそも、MCPツールを並列に、というところ自体があまり想定してないだろう、というところは想像できます。

7. 今後の課題

ちょっとどこまでやるかはわかりませんが・・

派生記事（近日公開）: 4 経路の設計差を 6+2 観点で比較したガイドと、ユーザー層ごとに経路を絞る運用設計（Application Role 含む） を切り出して別記事化します
ガバナンス観点: 監査ログ・SQL 承認フロー・誰がどう承認するかは本記事スコープ外。独立記事で扱う予定
S4-T2 の追加検証: oci-dbtools-mcp 単独で DBMS_XPLAN がなぜ動いたのか
SELECT AI の多段会話検証: 業務ユーザー視点での T1〜T3 挙動は未実施
モデル差の検証: 本記事は Sonnet 4.6 のみ。Opus や他モデルでツール選択の支配要因がどう変わるかは未検証
Private Agent Factory との関係整理: 今回扱った 4 経路に加え、OCI Generative AI Agents の Private Agent Factory で構築したエージェント経由でも同じ問いに答えられる可能性があります。Agent Factory はナレッジベース統合・ツール設計を OCI 側で完結させる形になり、本記事で見た「LLM クライアント側でツール選択が揺らぐ」問題に対する別アプローチとして位置付けられます

参考

公式 Docs

Using MCP Server with Autonomous AI Database
Using the Oracle SQLcl MCP Server (26.1)（英語版のみ）
MCPツールセットの作成

シリーズ過去記事（同じ問いを別経路で）