著者：GOZEN AI Lab管理人
生成AIエンジニア（オープンバッジ取得）生活や業務に潜む「面倒くさい」を手放すため、生成AIを活用した業務効率化施策、自動化ワークフローの構築・運用などを手がけ、実践と継続的な改善を通じて仕組みづくりを推進している。
結論：LangChainは雑誌編集長に例えると理解しやすい説
LangChainは、大規模言語モデル（LLM）をもっと自由に、もっと実用的に活かすための「フレームワーク」の事なのですが、。これを聞いてもいまいちピンときません。
この記事では、「LangChainとは？」という疑問に対し、雑誌づくりを例にしながら、専門知識がなくても理解できるように丁寧に解説していきます。
この記事を読み終えたとき、あなたはLangChainがどのように「ChatGPTのような対話型AI」を動かし、ユーザー質問への答えを仕上げていくのかをまるごと理解できているはずです。
LangChainとは？（重要：ここに全て集約されています）
では、改めて「LangChainとは？」を雑誌制作の観点で説明していきます。
LangChainは、大規模言語モデル（LLM）という超優秀なライターやRAGというリサーチャーたちを束ねて、読者ニーズに応える誌面（答え）を効率的に編集・構築するための「編集長」です。
例えば、あなたの会社に社内専用の対話型AIアプリ（社内限定ChatGPTをイメージしてください）のようなものがあったとして、「うちの会社の規則に基づいて、有給の使い方を教えてください」と聞いたとします。
その時、対話型AIアプリの内部ではこのような事が行われます。
| 役割 | 担当者（人に例える） | 内容・たとえ |
|---|---|---|
| あなた | 質問 | 「うちの会社の規則に基づいて、有給の使い方を教えてください」 |
| LangChain | 編集長（全体指揮） | 「OK！有給の答え記事を書こう！」と企画を立て、チームに指示を出す。 |
| Retriever（RAG） | リサーチ担当ライター | 「有給休暇」について社内規定や資料から情報をかき集めて編集長に渡す。 |
| LangChain | 編集長（再登場・構成編集） | 「この資料と質問を、記事にしやすく整理して、とライターに渡す」 |
| LLM（ChatGPTの4oやo3などの事） | 専属ライター（超優秀） | 提示された資料と指示に従って、わかりやすく・読みやすい記事を書く |
| LangChain | 編集長（提出・校了担当） | 完成した記事をチェックして、あなたに「有給の答え記事」を届ける。 |
LLMが“文章を書く才能にあふれたライター”だとすれば、LangChainはその力を読者に届く形でまとめあげる“腕利きの編集長”というわけです。
ライター（LLM）は非常に優秀なのですが、「何を書けばいいか？」「どの順番で？」「どの資料を参考に？」といった指示がなければ力を発揮できません。
LangChainは、そうしたバラバラの素材や人材（情報・LLM・データ連携）をつなぎ、記事という形に仕上げるための“編集の流れと仕組み”を提供してくれるのです。
よくある、つまずきやすいポイントなのですが「ChatGPT」と「LLM」が混合してしまうケースがありますが、似て非なるものです。
・LLM（ChatGPTの4oやo3など） ＝ 「AIの脳」の事
・ChatGPT ＝ LLMモデルを搭載した対話型AIアプリの事
また、皆さんのイメージの中で「AI＝ChatGPT」と考えている方もいるかと思います。
勿論、私もひとくくりにAIと呼称する事もありますが、正確には「ChatGPT＝対話型AIアプリ」だという事を覚えておいてください。
なぜLangChainが必要なの？ LLMだけでは難しいこと
「GPT-o3とか、Gemini 2.5Flashとか、LLMだけでも十分すごいんじゃないの？」と思うかもしれませんし、LLM単体でも驚くほど賢く、文章を作ったり質問に答えたりできます。
しかし、先ほどご説明したような流れのように単体ではできない事もあります。
- 「最新の〇〇に関する情報を調べて、それを踏まえてレポートを書いて」 → LLMは学習したデータしか知らないので、最新情報には弱いです。
- 「うちの会社の規定に基づいて、この書類をチェックして」 → LLMは一般的な知識は豊富ですが、個別の、しかも社内のような閉じた情報の知識は持っていません。
- 「メールを読んで、もし対応が必要なら担当者にSlackで連絡して、その結果を議事録に追記して」 → LLMはテキスト処理は得意ですが、外部ツールと連携して複数のステップを実行するのは苦手です。
このように、LLMは単体では、現実世界の最新情報にアクセスしたり、特定の専門知識を利用したり、他のツールと連携して一連の複雑なタスクをこなしたりするのが難しいのです。
そこでLangChainが必要になります。 LangChainは、LLMの力を借りながら、外部の情報源（Webサイト、データベースなど）と連携したり、複数のAI機能を組み合わせたり、他のツール（カレンダー、メール、検索エンジンなど）を呼び出したりといった、複雑な処理を組み立てる手助けをしてくれるのです。
LangChainで何ができるの？ 主な機能を分かりやすく紹介
LangChainを使うと、LLM単体では難しかった、以下のような様々なことができるようになります。
- 最新情報に基づいた回答の生成（RAG：検索拡張生成）
インターネット上の最新情報や、あなたが持っている独自の資料（PDFファイル、社内ドキュメントなど）を検索して、その情報に基づいた正確な回答をLLMに生成させることができます。 - 複数のAI機能を組み合わせた複雑な処理（Chains）
例えば、「ユーザーからの質問を受け取る」→「質問の内容を要約する」→「要約した内容で社内データベースを検索する」→「検索結果と元々の質問をLLMに渡して回答を作成させる」→「回答をユーザーに返す」のように、複数のステップや異なるAIモデルの機能を順番に実行する処理の流れを簡単に構築できます。 - 自律的に判断してタスクを実行するAI（エージェント）
「〇〇というタスクを完了させて」と指示すると、AI自身が「まずWebで調べるべきか？」「計算ツールを使うべきか？」「誰かにメールを送るべきか？」などと判断し、必要なツールを呼び出してタスクを遂行させることができます。 - 様々なデータソースとの連携（Data Connection）
Word、PDF、CSVファイル、データベース、Webサイトなど、様々な形式のデータから情報を読み込み、それをLLMが利用できる形に変換できます。
これらの機能を組み合わせることで、単なるチャットボットを超えた、より実用的でインテリジェントな生成AI 開発が可能になります。
LangChainを使うメリット・デメリット
LangChainのメリットは、主に以下の点です。
- 開発効率が格段にアップ！
複雑なAIアプリケーションをゼロから作る手間が省け、様々な部品（機能）が揃っているため、効率的に開発を進められます。まさに「車輪の再発明」をする必要がありません。 - 高度なAIアプリケーションが実現できる
単体のLLMでは難しかった、外部情報との連携や複数ステップの処理など、より賢く実用的なアプリケーションを作れます。 - 様々なLLMに対応
OpenAIのGPTシリーズだけでなく、GoogleのGemini、AnthropicのClaudeなど、様々なLLMに対応しており、モデルを切り替えながら開発を進めることができます。
一方、LangChainのデメリットとしては、
- 学習コストがかかる
新しいフレームワークなので、その使い方や概念を学ぶのに時間は必要です。 - フレームワークの進化が速い
比較的新しい技術のため、頻繁にアップデートがあり、変化に対応していく必要があります。 - プログラミングの知識は基本的には必要
主にPythonやJavaScriptで利用するため、基本的なプログラミングスキルがあると開発がスムーズに進みます。（ただし、最近はGUIで開発できるツールなども出てきています）
どんなことができる？ LangChainの活用事例
LangChainを使うと、私たちの身の回りでも役立つ様々なアプリケーションを開発できます。
- 社内情報検索AI
会社の膨大なマニュアルや議事録、報告書の中から、ユーザーの質問にピンポイントで答えてくれるAIアシスタント。入社したばかりの社員でもすぐに必要な情報にアクセスできるようになります。 - 専門家向けの情報収集・要約ツール
弁護士が判例データベースから関連情報を集めて要約したり、医師が最新の医療論文から必要な情報を抽出したりするのを支援するツール。 - パーソナル学習アシスタント
特定の教材やあなたの学習履歴に基づいて、質問に答えてくれたり、練習問題を作成してくれたりするAI。 - 複雑なタスクをこなす自動化エージェント
例えば、「来週の会議の候補日をカレンダーから探し、参加者にメールで打診し、決定したらカレンダーに登録する」といった一連の業務を、AIが自律的に実行するシステム。
このように、LangChainは様々な業界や用途で、LLMの可能性を広げる鍵となっています。
LangChainを触り始めるには？ LangChain 使い方のヒント
「LangChain、ちょっと触ってみたいかも…」そう思った方へ、簡単にLangChain 使い方のヒントをお伝えします。LangChainを使うには、基本的にPythonというプログラミング言語を使います。
- Pythonをインストールする: お使いのPCにPythonが入っていない場合はインストールします。
- LangChainライブラリをインストールする: pipというコマンドを使って、簡単にLangChainのライブラリをインストールできます。「
pip install langchain openai」のようにコマンドを実行します。(openaiはChatGPTなどのOpenAIモデルを使う場合に必要です) - コードを書いてみる: あとはPythonでコードを書いて、LLMをAPIで呼び出したり、外部情報を読み込んだりといった処理を組み立てていきます。
最初は難しく感じるかもしれませんが、LangChainの公式サイトには丁寧なドキュメントやチュートリアルがたくさん用意されています。まずは簡単な例から試してみるのがおすすめです。
今はコードを書かずに直感的な操作でLangChainのChainやエージェントを構築できる「LangFlow」や「Flowise」といったGUIツールもあり、プログラミングが苦手な方でもLangChainの世界に触れやすくなっています。
まとめ：LangChainはAI活用の強力な味方！
この記事では、「LangChainとは？」というテーマで、その基本的な考え方から、なぜ必要なのか、何ができるのか、そしてどんなメリットがあるのかを解説しました。
LangChainは、単体のLLMでは難しかった、現実世界の情報を活用したり、複雑なタスクを自動化したりするための強力なツールです。特に、あなたの持つ独自の知識や最新情報を反映させた生成AI 開発を効率的に行いたい場合に、その真価を発揮します。
もちろん、沢山学ぶことはありますが、LangChainを使いこなすことで、LLMの可能性を最大限に引き出し、これまで考えられなかったような便利なアプリケーションを生み出すことができます。
よくある疑問：FAQ
Q1. LangChainを使うと、どんなことができるようになるの？
A1.LLM単体では難しい、最新情報やあなたの独自のデータに基づいた正確な回答を生成したり、複数のAI機能を組み合わせた複雑なタスクを自動化したり、他のツールと連携したりすることができるようになります。より実用的で賢いAIアプリケーションを開発するのに役立ちます。
Q2. LangChainを使うには、プログラミングの知識は必要ですか？
A2. 基本的にはPythonなどのプログラミング言語を使って開発するため、基本的な知識があるとスムーズです。ただし、最近はコードを書かずにビジュアル操作でLangChainの機能を扱えるツール（LangFlow, Flowiseなど）も出てきているので、プログラミングが苦手な方でも触れる機会は増えています。
Q3. LangChainは無料ですか？
A3. LangChainのライブラリ自体はオープンソースで無料で利用できます。しかし、LangChainを使ってLLMを利用する際には、各モデルの提供元が定める利用料が発生する場合があります。また、外部サービス（データベース、検索エンジンなど）を利用する場合にも別途費用がかかることがあります。
Q4. LangChainを使うと、どんな「メリット」があるの？
A4. 一番のメリットは、生成AI 開発の効率が格段に上がることです。AIアプリケーションを作るために必要な様々な部品や仕組みが用意されているため、ゼロから全てを作る必要がなく、開発時間を短縮できます。また、LLMの能力を最大限に引き出し、高度な機能を実装できるようになります。
Q5. LangChainはどんな人が使うべきですか？
A5. LLMを使った新しいサービスやツールを開発したいエンジニアやプログラマーはもちろんですが、AIを活用して業務効率化や新しいアイデアを実現したいビジネスパーソンや研究者など、AIの可能性を広げたいと考える多くの人にとって、学ぶ価値のあるツールです。特に、あなたの持つ独自のデータをAIに活用させたい場合に非常に役立ちます。
専門用語解説
- 大規模言語モデル (LLM: Large Language Model):
インターネット上の膨大なテキストデータを学習して作られた、非常に賢いAIモデルです。文章を生成したり、質問に答えたり、翻訳したりと様々なことができます。ChatGPTやGPT-4o、GoogleのGeminiなどがこれにあたります。 - 生成AI (Generative AI):
テキスト、画像、音楽、コードなど、様々なコンテンツを新しく「生成」することができるAIの総称です。LLMは、生成AIの一種です。 - フレームワーク (Framework):
ソフトウェア開発において、よく使う機能や基本的な構造があらかじめ用意されている枠組みのことです。開発者はゼロから全てを作る必要がなく、フレームワークが提供する部品やルールに沿って開発を進めることで、効率的に高品質なソフトウェアを作ることができます。LangChainは、AIアプリケーション開発のためのフレームワークです。 - RAG (検索拡張生成 – Retrieval-Augmented Generation):
LLMが回答を生成する際に、事前に外部の情報源（ドキュメント、データベース、Webなど）から関連性の高い情報を検索し、その情報を参照しながら回答を生成する技術のことです。これにより、LLMが知らない最新情報や固有の知識に基づいた、より正確で信頼性の高い回答が可能になります。 - API (Application Programming Interface):
ソフトウェアやプログラム同士が情報をやり取りするための「窓口」のようなものです。LLMのAPIを使うことで、自分でプログラムを書いてLLMの機能（テキスト生成など）を呼び出し、利用することができます。
