LangGraph (ランググラフ)
読み: らんぐぐらふ
最終更新: 2026-06-29・AI PICKS編集部
定義
LangGraphとはLLMを使った複数AIエージェントのワークフローをグラフ構造で定義・実行できるオープンソースフレームワークのこと。LangChain社が開発し、ループや条件分岐など複雑な状態遷移を管理できる。
LangGraph (ランググラフ)とは — 詳しく解説
LangGraphはLangChain社が開発したマルチエージェントオーケストレーションフレームワーク。処理単位の「ノード」と遷移条件の「エッジ」でグラフを組み、ループ・Human-in-the-loop・並列実行など単純なLLMチェーンでは実現困難な複雑ワークフローを表現できる。 2026年の実運用で頻出する落とし穴は3点。①State肥大化——ノード間で共有する状態オブジェクトに情報を詰め込むほどトークンコストが跳ね上がり、デバッグも困難になる。②過剰複雑化——実際はシンプルなRAGで済む案件にLangGraphを採用し、工数が2〜3倍になる現場事例が目立つ。③Checkpointコストの見落とし——状態永続化にRedisやSQLiteを使う場合のインフラ費用が別途発生する。 相場感としてはGPT-4o + LangGraph構成で月1〜5万円のAPI費用が一般的。AI PICKSの検証では、CrewAIやAutoGenと比べてカスタマイズ自由度が最も高い半面、学習コストも最高水準。「エージェント数3以上かつループあり」の要件が揃ってから導入を検討するのが現実的な判断基準。
LangGraph (ランググラフ)の使用例
- カスタマーサポートエージェントで「問い合わせ分類→回答生成→エスカレーション判断」のグラフを構築し、複雑なルーティングを実現した事例。
- Checkpointを活用して長時間調査タスクの途中状態を保存し、エラー時に前回の続きから自動再開できるエージェントを設計する実装例。
LangGraph (ランググラフ)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。
AI用語辞典をすべて見てみませんか
12カテゴリ・302語以上を体系的に整理しています
辞典トップへ