LangChain (ラングチェーン)
読み: らんぐちぇーん
最終更新: 2026-06-27・AI PICKS編集部
定義
LangChainとは、LLMを核にした複数の処理を「チェーン」としてつなぎ合わせ、RAGやAIエージェントを構築するためのOSSフレームワークのこと。
LangChain (ラングチェーン)とは — 詳しく解説
LangChainはPythonおよびJavaScript（LangChain.js）で使える、LLMアプリケーション開発のためのOSSフレームワーク。2022年末の登場以来、RAG（検索拡張生成）・AIエージェント・チェーン処理のデファクトスタンダードとして普及してきた。 2026年現在の実運用では、バージョン間の破壊的変更が多く、v0.1→v0.2→v0.3へのマイグレーション作業が発生しやすい点が現場の大きな落とし穴。依存ライブラリ（LangGraph、LangSmith等）が増え、「シンプルに使いたいだけなのに重すぎる」という声も多い。 AI PICKSが調査した実運用の相場感として、基本的なRAGパイプライン構築には1〜2週間、エージェント構築は追加で2〜4週間の学習コストが現場では一般的。ChatGPTのFunction CallingやOpenAI Assistants APIの台頭により、「LangChainが本当に必要か」を問い直す事例も増えている。 選び方の基準は明確で、複数LLMプロバイダーの切り替えや、メモリ管理・評価（LangSmith）まで一気通貫で管理したい場合はLangChainが有力。OpenAI単体で完結するならAssistants APIの方がシンプルで保守コストが低い傾向がある。
LangChain (ラングチェーン)の使用例
- PDF社内ドキュメントをLangChainでRAG化し、Slackから自然言語で質問に答えるチャットボットを1週間で構築した事例。
- LangGraphを使い、Web検索→要約→レポート生成を自動化するマルチステップエージェントをLangChainで実装するプロンプト例。
LangChain (ラングチェーン)に関連するAIツール
関連用語
「AIエージェント」の他の用語
目標を渡すと 自律的に計画 + 行動を繰り返す AI。 単なる対話を超えて タスクを完遂する。
ReAct とは、 LLM に 推論 (Reasoning) と 行動 (Acting) を 交互に繰り返させ、 ツールを使いながら答えに辿り着かせる エージェント設計手法のこと。
MCPとはAIモデルが外部ツールやデータソースと統一的な方法で連携するためのオープンプロトコルのこと。Anthropicが2024年11月に公開した。
Function Callingとは、LLMが外部の関数やAPIを呼び出すための構造化データを生成し、自律的にツールを使えるようにする仕組みのこと。
ヒューマン・イン・ザ・ループとは、AIの判断プロセスに人間が介入・確認する仕組みのこと。AIが出力した結果を人間がレビューし、承認・修正・却下を行うことで精度と安全性を担保する。
Computer Useとは、AIがスクリーン認識・マウス・キーボード操作を通じてコンピュータを人間のように自律的に操作する技術のこと。
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