LangChainとは？RAG・AIエージェント開発での役割、主要機能・使い方・活用例を解説！

ChatGPTなどで利用されるLLM（大規模言語モデル）を自社の業務システムに組み込む際には、社内情報や最新情報を取得して入力に含める仕組みや、複数のツールを連携させて業務を進める仕組みが必要になります。

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。

関連記事：「RAG（検索拡張生成）とは？LLMとの連携シーン・メリット・システム構築の注意点を徹底解説！」

LangChainとは？

LangChainは、GPTシリーズなどのLLM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を利用するのか？

LLMは、学習済みの知識だけでは、最新のWeb情報や非公開の社内データを参照できません。必要な情報を入力に含めたり、RAG（検索拡張生成）を用いて関連する情報を検索し、回答に活用したりする仕組みが必要です。

LangChainは、こうしたRAGの構築や外部ツールとの連携、複数工程の処理を、自社のアプリケーションに組み込むための実装を支援します。

このフレームワークを利用することで、データの読み込み、検索、LLMへの情報の受け渡しなどを、用意された部品を組み合わせて実装できるため、一からコードを書く負担を減らし、開発を効率化できます。

Googleトレンド・GitHubで見るLangChainへの関心の推移

2023年頃に特に話題に挙がったLangChainについて、2026年でも引き続き注目されているのかどうかを把握するため、AI Marketでは、Googleトレンドにおける日本の検索関心と、公式GitHubリポジトリのスター獲得数を調査しました。

検索語「LangChain」の検索関心指数は、2023年に上昇し、以降は安定した推移を見せていました。2026年5月には対象期間内の最高値を記録し、その後は減少傾向にあります。

GitHubでは、2023年4〜6月に30,734件のスターを獲得しました。その後も獲得が続き、2026年4〜6月は9,552件と、前年同期の約1.56倍になっていますが、2023年にと比較すると減少傾向です。

※2026年9月16日に取得したデータを基にAI Marketが集計。対象期間：2023年1月〜2026年8月
※Googleトレンドは検索語「LangChain」の日本向けデータで、月次の0〜100の相対指数を期間ごとに単純平均し、小数第1位に丸めています。検索回数そのものではありません。
※GitHubは公式リポジトリ「langchain-ai/langchain」のスター履歴を対象に、日別データをUTC基準で期間ごとに合算しています。
※2026年7〜8月のみ2か月分のため、スター獲得数を他の3か月間と比較する際は期間の違いに注意してください。

参照：GitHub｜LangChain
参照：Googleトレンド｜「LangChain」の検索関心の推移（日本）

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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

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、高度な分析には推論性能を重視したモデルを使い、定型的な文章生成には高速・低コストなモデルを使うなど、処理の内容に応じて使い分けられます。

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連携や複雑な処理の実装を効率化

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

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）、データベースから取得した情報をLLMに渡し、それに基づく回答を生成できます。これにより、学習済みの知識だけでは回答できない質問にも対応しやすくなります。

例えば、最新の市場動向の要約や、社内規程に関する問い合わせに回答するAIチャットボットの構築に活用できます。

関連情報を検索してLLMの回答生成に利用する仕組みがRAGであり、LangChainの代表的な活用方法の一つです。

RAGの構築に用いられる主な技術・ツールは以下のとおりです。役割が異なるため、検索方法やシステム構成に応じて選択・組み合わせます。

すべてが必須というわけではありません。例えば、キーワード検索を用いたRAGでは、Embeddingやベクトル検索を使わない構成も可能です。

関連記事：

• チャンキングの手法と検索精度への影響
• Embedding（埋め込み）の仕組み
• ベクトル検索の仕組みと活用方法
• Rerankの仕組みとRAGでの役割

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。

関連記事：「AIエージェントとは？生成AIとの違い・自律的に動く仕組み・種類・導入リスクを徹底解説！」

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

以下では、LangChainを使ったアプリケーション開発で扱う主な機能を紹介します。これらは機能別の整理であり、現在のパッケージ名やモジュール構成と必ずしも一致しません。

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。

LangChainを使えば、外部データから取得した情報を質問と組み合わせてLLMへ渡し、その情報に基づく回答を生成するアプリケーションを構築できます。

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

会話履歴などを保持し、後続の応答で参照できるようにする機能です。

現在のLangChainのエージェントでは、会話履歴を状態として管理し、チェックポインターを設定することで、同じ会話スレッド内の情報を次の呼び出しへ引き継げます。

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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

利用するモデルに応じて、langchain-openaiやlangchain-anthropicなどの連携パッケージも追加します。

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。

APIキーは環境変数などで設定し、モデル名やタイムアウトは、使用する連携パッケージの設定項目に指定します。.envファイルで管理する場合は、アプリケーション側で読み込む処理が必要です。

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の活用例5選

LangChain活用例を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例をご紹介します。

PDFから抽出したテキストを分割し、埋め込みモデルで各部分をベクトル化します。質問もベクトル化して関連する文章を検索し、取得した文章と質問をLLMへ渡すことで、PDFの内容に基づく回答を生成します。

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のドキュメントローダー、埋め込みモデル、ベクトルストア、リトリーバーなどとLLM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を図れます。

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。

検索で取得した外部情報をLLMへ渡すことで、その情報に基づく回答を生成できます。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。

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LangChainと関連する開発ツールの違い

LangChainは、LLM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、他の開発ツール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LLMとデータ・ツールを組み合わせてアプリケーションを構築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。

LangChainについてよくある質問まとめ

まとめ

本記事ではLLM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。