LangChainとは？メリット・機能・始め方・活用事例・他LLMフレームワークとの比較徹底解説！

OpenAI社のChatGPTをはじめとするLLM（大規模言語モデル）をビジネスで本格的に活用しようとすると、いくつかの壁に突き当たります。例えば、学習データに含まれない社内情報やリアルタイムの情報を扱うことができない点、そして複数のステップからなる複雑な業務プロセスを一度に実行できない点などが挙げられます。

こうしたLLM単体では解決が難しい課題を克服し、より高度で実用的なAIアプリケーションを開発するためのフレームワークが「LangChain」です。LangChainは、社内文書を検索して回答を生成する「RAG」システムの構築をはじめ、様々な外部ツールとLLMを連携させることが可能になります。

本記事では、LLMアプリケーション開発の中核を担うLangChainの概要、ビジネス上のメリット、主要な機能から、他のフレームワークとの違いまでを、経営者・事業責任者の視点から分かりやすく解説します。

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LangChainとは？

LangChainは、GPTシリーズなどのLLM（大規模言語モデル）を核としたアプリケーションを、効率的かつ迅速に開発するためのオープンソース・フレームワークです。LLMを単なる文章生成AIとして使うのではなく、様々なデータソースや外部システムと連携させ、より高度な知的作業を自動化するアプリケーションの「骨格」となる役割を担います。

LangChainを導入することで、LLMと社内データベース、Web検索、各種APIといった外部要素をシームレスに統合し、LLMの応用範囲を飛躍的に拡大させることができます。

LLMとは？どんな仕組みで動く？こちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

なぜLangChainが必要？ChatGPTでの欠点

ChatGPTのような対話型AIは非常に優れていますが、ビジネスの現場で使うにはいくつかの根本的な限界があります。LangChainは、これらの限界を乗り越えるための解決策を提供します。

例えば、LLMは学習データに含まれていない最新のWeb情報や、社内の機密データベース、特定のPDFファイルの内容については回答できません。また、「顧客データを検索し、その内容に基づいてメールを作成し、送信する」といった複数のツールをまたぐ一連の処理を自動で行うことも困難です。

LangChainは、LLMとこれらの外部データやツールを繋ぐ接着剤の役割を果たし、LLMの能力をビジネスの現場で最大限に引き出すことを可能にします。

LangChainと特に相性がいいのはPython

LangChainは、AI・機械学習分野で最も普及しているPythonと、Web開発で広く使われるJavaScript/TypeScriptに対応しています。特にPython版はエコシステムが最も成熟しており、LangChainの全ての機能を活用できます。

自社のエンジニアの技術スタックに合わせて導入しやすい点も魅力です。

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LangChain5つの特徴

LangChainを活用することで、LLMが苦手としていた課題を解決し、ビジネスに大きな価値をもたらします。ここでは、そのメリットを5つの視点から整理します。

• 複数のLLMを組み合わせて活用できる
• APIを使うより高機能システムを実現
• 社内データや最新情報をフル活用
• AIエージェントの構築
• 開発プロセスの効率化と標準化

複数のLLMを組み合わせて活用できる

プロジェクトの要件やコストに応じて、最適なLLMを選択・組み合わせできるのもLangChainの強みです。

例えば、高度な分析には高性能なGPT-4oを使い、定型的な文章生成にはコスト効率の良いClaude 3 Sonnetを使うといった使い分けが簡単なコードの変更だけで可能になります。LangChainが各LLMのAPI仕様の違いを吸収してくれるため、開発者はモデルの選択と組み合わせに集中でき、アプリケーションの性能とコストのバランスを最適化できます。

APIを使うより高機能システムを実現

LLMのAPIを直接利用して開発することも可能です。しかし、外部データの連携や複雑な処理フローを実装するには多くの定型的なコードを書く必要があり、時間も手間もかかります。

LangChainは、こうした頻出する処理を再利用可能な「モジュール」として提供しています。これにより、開発者は「車輪の再発明」を避け、ビジネスロジックという本質的な部分の実装に集中できます。

結果として、開発スピードを上げ、より堅牢でメンテナンス性の高いアプリケーションを構築できるのです。

RAGで社内データや最新情報をフル活用可能に

LLMの最大の弱点である「学習データ外の知識を知らない」という点を克服できます。LangChainを使えば、Web検索の結果や社内のドキュメント（PDF、Wordなど）、データベースの情報をLLMにリアルタイムで与え、それに基づいて回答を生成させることが可能です。

これにより、「最新の市場動向を要約して」といった情報収集業務の自動化や、膨大な社内規定に関する質問に正確に答えるAIチャットボットなどを実現できます。これはRAG（拡張検索生成）の中核をなす機能であり、LangChainの最も強力なユースケースの一つです。

RAGを支える技術やツールとして、LangChain以外に以下が重要です。

AIエージェントの構築

LangChainの「Agents（エージェント）」機能を使えば、LLMが単なる文章生成ツールから、自律的にタスクを遂行する実行役（AIエージェント）へと進化します。

LLM自身が「何をすべきか」を考え、Web検索、計算、データベース操作といった「ツール」を適宜呼び出しながら、最終的なゴールを目指します。例えば、「競合A社の最新の株価を調べて、前期の決算情報と比較し、レポートを作成して」といった、これまで人間が複数のツールを駆使して行っていた複雑な指示を自動で実行させることが可能になります。

開発プロセスの効率化と標準化

LLMアプリケーション開発で頻出する「プロンプトの管理」「複数の処理の連結（チェイン）」「会話履歴の記憶」といった機能を、再利用しやすい形で提供します。

これにより、開発の属人化を防ぎ、チームでの開発効率を大幅に向上させることができます。コードの可読性も高まり、メンテナンスしやすいアプリケーションを構築できるため、長期的な運用コストの削減にも繋がります。

LangChainの主な機能

LangChainの主な機能として以下があります。それぞれが独立して機能する一方で、全体として連携させた動作も可能です。開発者は各機能を組み合わせ、具体的なニーズに応じたアプリケーションを作成できます。

Models：LLMの選択

「Models」は、各社のLLMを統一的なインターフェースで呼び出す機能です。本来は各ライブラリごとに理解して、それぞれの記法でコーディングする必要があります。

しかしModelsモジュールを活用することで、これらの手間を省けます。ユーザーはLangChainに統合されている多様なモデルを簡単に切り替えたり、組み合わせたりということが可能です。

Prompt：プロンプトの管理と最適化

「Prompt」は、プロンプトの管理や最適化をおこなうための機能です。

LLMを使用したアプリ開発には、プロンプトに関する機能を実装しなくてはなりません。LangChainのPromptモジュールはパッケージ化された機能で、プロンプトの管理や最適化が可能であり実装コストを抑えられます。

また、チームで開発する際に、統一された記述方法でコーディングが可能です。効率的な開発が期待できるでしょう。

Indexes：外部データの利用

「Indexes」は、外部データをLLMが利用しやすい形に整理・格納する機能です。具体的にはPDFやCSVファイルなどの外部データをもとに回答を生成できるようになります。

この機能が、社内文書検索システム（RAG）を構築する際の心臓部となります。

ChatGPTへの指示はテキストでのプロンプト入力が一般的ですが、LangChainによって機能拡張することで外部データを利用した効率的な指示を送れます。

Chains：複数プロンプトで一連の処理の実行

「Chains」は、複数のプロンプトを実行するための機能で、一度の指示で複雑な回答を得たいときに有効です。

具体的には、初めのプロンプトから出力された回答をもとに次のプロンプトを実行します。中間的な推論のステップを踏むことで、高精度の回答が得られます。

AIが生成して出力した回答を、次の別の生成AIのプロンプトに含めて入力とし、さらに出力させるといったことが可能です。例えば長い文章を部分部分に分割してそれぞれ要約し、それらをまとめて一つの文章に要約するといった利用法があります。

Agents：ツールの実行

「Agents」は、複数のツールを組み合わせて必要な処理を実行する機能です。LLMが自律的に思考し、ツールを使いこなして問題解決を行う、まさに「AIエージェント」と呼べるシステムを構築できます。

例えば、情報収集のためのGoogleの検索エンジンツールと、グラフ生成をするPythonのコードを実行するツールというように組み合わせて活用できます。必要な情報を収集して正しいグラフが作成できるまで修正を繰り返すといった処理が可能です。

Memory：対話履歴の保持

「Memory」は、言語モデルが出力した結果や回答履歴を保持して、必要に応じ再び活用できるようにした機能です。ChainsやAgentsモジュールの内部の状態を保持します。

ChatGPTなどのチャットモデルでChainsやAgentsを用いる際に、チャット上でのやり取りの内部の状態は保持されず、静的な各クエリは独立されたものとみなされます。Memoryを使うことで、過去の会話も記憶した上での回答生成が可能です。

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LangChainの導入と設定方法

LangChainの導入は、技術的な基盤となる準備から始まります。LangChainを効率的に設定し、最適な利用を開始するためのプロセスを紹介します。

導入前の準備

LangChainを導入する前に、対象となるシステムがLangChainの要件を満たしているか確認することが重要です。具体的には、Pythonのバージョンや依存関係のあるライブラリが互換性を持つことを確認し、開発環境が適切に設定されているかを検討します。

また、LangChainのドキュメントやGitHubのリポジトリを通じて、LangChainの基本的な概念やアーキテクチャについての理解を深めることが求められます。LangChainは多様な開発環境に対応しており、幅広い技術スタックで利用可能です。

LangChainのインストール

LangChainのインストールは、プロジェクトの基盤を構築する最初のステップです。Pythonパッケージマネージャ（pip）を使用して、LangChainを簡単にインストールできます。

コマンドラインまたはターミナルから以下を入力することで、必要なパッケージと依存関係が自動的にシステムに追加されます。

pip install langchain

このプロセス中に、環境変数の設定や追加の設定ファイルの調整が必要になる場合があります。

具体的なインストール手順や初期設定に関しては、LangChainの公式ドキュメントを参照することが推奨されます。インストール後は、簡単なコマンドを実行してLangChainが正しくインストールされ、動作することを確認することが大切です。

基本設定の調整

LangChainのインストール後、基本設定の調整が必要になります。これは、LangChainを特定のプロジェクト要件に合わせてカスタマイズする過程です。

設定ファイル（通常は.envファイル）を編集することで、LangChainの動作を細かく制御できます。例えば、使用する言語モデルの種類やAPIキー、リクエストのタイムアウト設定など、プロジェクトに最適な設定を選択します。

設定の調整は、LangChainをより効率的に、そして柔軟に使用するための鍵となります。また、この段階で実施するテストを通じて、設定の調整が適切に行われているかを確認することが重要です。

最初のプロジェクトの作成

LangChainを使用した最初のプロジェクトの作成は、具体的な学習と実践の機会を提供します。新しいプロジェクトを開始するには、まずLangChainのライブラリをプロジェクトにインポートし、基本的なLangChainオブジェクトを初期化します。

次に、LangChainを使用して特定のタスクを実行する簡単なスクリプトを作成します。例えば、自然言語処理やテキスト生成のタスクを自動化するシンプルなアプリケーションです。このプロセスを通じて、LangChainのAPIとその主要な機能に慣れることができます。

また、デバッグとテストを行いながら、LangChainの設定を最適化し、プロジェクトの要件に合わせて調整することが重要です。

尚、LangChainの導入詳細は、こちらの公式ガイドラインをご参考ください。

LangChainの活用事例5選

LangChainを活用した事例を5つ紹介します。

膨大なPDFの内容を瞬時に把握

LangChainの活用により、大量のPDFドキュメントから必要な情報を瞬時に抽出するという具体的な事例をご紹介します。

この事例では、ChatGPTとLangChainが組み合わさっています。まず、PDFドキュメントからテキストを抽出し、それを複数の部分に分割します。次に、LangChainのモジュールを使用して、これらのテキスト部分間の関連性を示すベクターデータを生成します。

そして、ChatGPTがこのベクターデータを利用して、ユーザーからの自然言語の問い合わせに対して、関連する情報をPDFドキュメントから迅速に抽出できるようになります。

このように、LangChainを活用することで、大量のPDFドキュメントから必要な情報を効率的に抽出するという新たな可能性が開かれました。

LangChainのメリットを活かした新しいアプリ開発

LangChainの利点を最大限に活用し、ChatGPTを用いてプログラミングの知識がなくてもデータ分析が可能なアプリケーションの開発が行われます。これは、LLM（大規模言語モデル）のビジネスへの応用例として注目に値します。

このアプリケーションでは、ユーザーが自然言語で指示を出すだけで、データ分析の各ステップを自動的に実行します。前処理からデータセットの作成、結果の可視化まで、データ分析の全過程を手軽に実行できるのです。

このように、LangChainを活用することで、LLM（大規模言語モデル）の可能性を広げ、より多くの人々がデータ分析を行うことが可能になりました。これは、LangChainの真価を示す一例と言えるでしょう。

コマンドや検索を駆使した調査活動の自動化

LangChainの活用により、OSINT（公開情報を活用した情報収集）の過程で行われる手作業のタスクを自動化することが可能となります。これは、特にサイバーセキュリティの分野で重要な意義を持ちます。

OSINT（Open Source Intelligence）は、Linuxコマンドの実行やGoogle検索を通じて公開情報を収集・分析する手法です。しかし、これらのタスクは手作業で行われることが一般的であり、時間と労力を要します。

しかし、LangChainを活用することで、これらのタスクを自動化することが可能となります。具体的には、ユーザーが自然言語で指示を出すと、LangChainはそれをLinuxコマンドやGoogle検索のクエリに変換し、自動的に情報収集や分析を行います。

このように、LangChainの活用により、OSINTの過程が効率化され、より迅速かつ正確な情報収集が可能となります。サイバーセキュリティの分野におけるLangChainの大きな貢献と言えるでしょう。

データ探索やファイル検索を高度化

LangChainの「Data Connection」モジュールとChatGPTのAPIを組み合わせることで、データ探索やファイル検索の高度化が実現します。

この組み合わせにより、言語モデルは外部データを組み込み、そのデータに基づいた回答を生成する能力を持つようになります。これにより、ドキュメントの検索や特定のWebサイトからの最新情報の抽出など、より高度な情報探索が可能となります。

特に、「Data Connection」モジュールの活用により、外部の情報ソースを用いた言語モデルの回答が強化されます。これにより、ユーザーはより深く、広範にデータを探索することが可能となります。これは、LangChainが提供する強力な機能の一つであり、データ探索の新たな可能性を開くものです。

AI Tuber

AI Tuberは、YouTuberやVTuberに次ぐ新たなオンライン配信事業として注目を集めています。これは、AIが自然な対話を生成し、人間のように会話するコンテンツを提供する新しい形態の配信です。

LangChainの導入により、AI Tuberの制作にかかる手間やコストが大幅に削減され、世界中でその利用が広がっています。しかし、開発にはソフトウェアやAIの高度な知識が必要となるため、ノーコードでAI Tuberを作成できる環境の整備が、その普及を加速する鍵となると考えられています。

LangChainを活用することで、AI Tuberの制作がより手軽に、そして効率的に行えるようになります。これにより、より多くの人々がAI Tuberという新たな配信形態を利用し、その可能性を広げることが期待されます。

承知しました。指示に従って、H2見出しとそれに続くH3見出しごとに、条件に沿った説明文を作成していきます。最初のH2見出しから順に進めていきますので、次のH2に進む前にフィードバックをお願いします。

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LangChainと他のLLMフレームワークの比較

LangChainは、LLM（大規模言語モデル）を活用してアプリケーションを開発するためのフレームワークです。しかし、LangChainはこの分野で唯一の選択肢ではありません。LangChainを検討する際には、他のフレームワークとの比較を行うことが重要です。

LangChainがもつ独自の機能や利点を理解し、自社のニーズに最も適したフレームワークを選ぶ必要があるでしょう。

LlamaIndex

LlamaIndexは、特にRAG（検索拡張生成）の構築に特化したフレームワークです。膨大なドキュメントをLLMが効率的に検索・利用できる形（インデックス）に変換し、高精度な検索を実現することに強みを持ちます。

LangChainがLLMアプリケーション全体の処理フローを組み立てる「総合的なオーケストレーションツール」だとすれば、LlamaIndexはRAGにおけるデータの前処理と検索という「専門分野のスペシャリスト」と言えます。

両者は競合するというより、組み合わせて使われることも多い補完関係にあります。

関連記事：「LlamaIndexとは？RAGの構築を実現するライブラリの機能やメリット、構築手順を徹底解説！」

Hugging Face

Hugging Faceは、LLMを含む膨大なAIモデルが公開されているプラットフォーム（モデルハブ）であり、それらのモデルを扱うためのライブラリ（Transformersなど）を提供するエコシステムです。

LangChainが既存のLLMをAPI経由で「活用する」ためのフレームワークであるのに対し、Hugging Faceはモデルのダウンロードや、自社データでモデルを再学習させるファインチューニングや転移学習など、モデルそのものを「扱う」ための機能が充実しています。

Pytorch Lightning

Pytorch Lightningは、Pytorchをベースとした機械学習フレームワークで、モデルの構築からトレーニング、デプロイまでの一連の工程をシームレスに行えます。LLMを含む大規模モデルの学習に適したアーキテクチャを持ち、並列処理にも対応しています。

これらのフレームワークは、それぞれの分野で高い評価を得ており、LLMを活用する上で有力な選択肢となります。LangChainとの比較においては、これらのフレームワークがもつ固有の強みを理解することが重要です。

OpenAI Gym

OpenAI Gymは、強化学習のためのツールキットで、エージェントの学習環境を提供します。ゲームやロボット制御など、さまざまなタスクで活用されており、OpenAIが開発したLLMとの連携も可能です。

当初はOpenAI が開発しましたが、2022 年 10 月に非営利団体の Farama Foundation が運営を受け継ぐことになっています。

LangChainについてよくある質問まとめ

まとめ

本記事ではLLM（大規模言語モデル）を活用したアプリケーション開発に役立つLangChainというライブラリについて解説しました。

ChatGPTをより有効に活用するためにもLangChainが役立ちます。ビジネスでLLMを本格的に活用し、競合優位性を築きたいとお考えの方は、LangChainの導入を検討してみてはいかがでしょうか。

初期の導入や設計には専門的な知見が必要となるため、知見のある外部パートナーと連携することも成功への近道です。