【徹底解説】LangChainとは？仕組みから使い方までまるっと解説！
山崎講師こんにちは。ゆうせいです。
最近、AIの進化がめざましく、さまざまな場面で活用されるようになっています。特に「LangChain（ラングチェーン）」というフレームワークは、LLM（大規模言語モデル）を活用したアプリケーション開発のハードルを大きく下げる存在として注目されています。
この記事では、LangChainの基本的な仕組みや活用メリット、さらにはどのように使うのかについて、初心者にもわかりやすく解説します！
目次
- LangChainって何？
- 一言でいうと？
- LangChainの役割とは？
- LangChainの活用メリット
- AI開発のハードルを下げる
- 活発なコミュニティと豊富な情報
- AI開発の基礎が学べる
- LangChainの仕組みを理解しよう
- LangChainの主要コンポーネント
- LangChainを活用した実装例
- LangChainで質問応答アプリを作ってみよう！
- まとめ：LangChainを学ぶとどうなる？
LangChainって何？
一言でいうと？
LangChainは、LLMを活用したアプリケーション開発を効率化するフレームワークです。
フレームワークとは、アプリケーション開発の土台となるソフトウェアのことを指します。LangChainを使うことで、AIエージェントの開発やカスタマイズがより簡単になります。
例えば、ChatGPTやGeminiのようなLLMを使ったチャットボットを作る場合、LangChainを活用すると、外部データの取得や情報の処理をスムーズに行えるようになります。
LangChainの役割とは？
LangChainは、LLMと外部データやツールをつなぐ「架け橋」のような役割を持ちます。
例えば、AIが以下のようなデータソースにアクセスする場合、LangChainがその橋渡しをしてくれます。
データソースの例
- PDFやWordなどの社内ドキュメント
- Webサイトの情報
- データベースに保存されている情報
また、AIが特定のツールを活用する場合にもLangChainが役立ちます。
ツールの例
- 検索エンジン（Google検索など）
- 計算機（数式の計算）
- API（天気予報や翻訳サービスなど）
つまり、LangChainを使うとLLMがより多くの情報を活用し、さまざまなタスクをこなせるようになるのです。
LangChainの活用メリット
LangChainが注目される理由は、大きく3つあります。
1. AI開発のハードルを下げる
これまでAIを活用したアプリ開発には高度なプログラミングスキルが必要でした。しかし、LangChainを使うと、LLMを活用したアプリケーションを比較的簡単に開発できます。
例えば、「質問に応じて適切な情報を検索し、回答するAIアシスタント」を作る場合、LangChainの機能を組み合わせることで、少ないコードで実装が可能になります。
2. 活発なコミュニティと豊富な情報
LangChainはオープンソースのフレームワークなので、世界中の開発者が参加し、情報が日々アップデートされています。
- 公式ドキュメントが充実している
- GitHub上で最新のコードが公開されている
- フォーラムやブログでノウハウが共有されている
そのため、初心者でも学びやすい環境が整っています。
3. AI開発の基礎が学べる
LangChainを学ぶことで、LLMを活用した開発の流れを理解できます。これは、将来的にAIエンジニアを目指す人にとっても大きなメリットです。
また、ビジネスにおいても、以下のような活用が考えられます。
ビジネスでの活用例
- データ分析の効率化
→ 大量のデータから必要な情報を抽出し、自動でレポートを作成 - 顧客対応の自動化
→ よくある質問への回答をAIが対応 - 新規事業のアイデア創出
→ AIと対話しながらビジネスアイデアを生み出す
LangChainの仕組みを理解しよう
LangChainは、以下の6つのコンポーネントで構成されています。
| コンポーネント | 役割 |
|---|---|
| Model I/O | LLMとの入出力を管理 |
| Retrieval | 外部データの取得 |
| Chains | 一連の処理を自動化 |
| Agents | 複数のツールを組み合わせる |
| Memory | 会話履歴を記憶 |
| Callbacks | 処理の進捗を管理 |
例えば、「ユーザーの質問に応じて、適切な情報を取得し、回答するAIアプリ」を作る場合、以下のような流れになります。
- 質問を受け取る（Model I/O）
- データを検索する（Retrieval）
- 情報を整理し、回答を生成（Chains）
- 外部ツールを活用（Agents）
- 過去の会話を考慮（Memory）
- 進行状況をログに記録（Callbacks）
これらのコンポーネントを組み合わせることで、柔軟で高度なAIアプリを作ることができます。
LangChainで質問応答アプリを作ってみよう！
ここでは、LangChainを使って簡単な質問応答アプリを作ってみます。
手順
- LangChainをインストール
pip install langchain - OpenAIのAPIキーを設定
from langchain.llms import OpenAI llm = OpenAI(api_key="YOUR_API_KEY") - ユーザーの質問を受け取って回答
question = "LangChainとは何ですか？" response = llm(question) print(response)
LangChainを活用すると、このように簡単にLLMを使ったアプリを作ることができます！
まとめ：LangChainを学ぶとどうなる？
LangChainを学ぶことで、AIを活用したアプリ開発のスキルを身につけることができます。
- AI開発のハードルが下がる
- 豊富な情報を活用できる
- AIの基礎スキルが身につく
将来、AIがさらに進化する中で、LangChainの知識を持っていることは大きな強みになります！ぜひ、学習を進めてみてくださいね。
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投稿者プロフィール
- 代表取締役
-
セイ・コンサルティング・グループ株式会社代表取締役。
岐阜県出身。
2000年創業、2004年会社設立。
IT企業向け人材育成研修歴業界歴20年以上。
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