最終情報更新: 2026-02-16
| 項目 | 詳細 |
|---|---|
| 種別 | LLMアプリケーション開発フレームワーク |
| 開発元 | LangChain, Inc. |
| 料金 | 無料（OSS）/ LangSmith有料 |
| 言語 | Python、TypeScript |
| GitHub | 90K+ スター |
LangChainとは？
LangChainは、LLM（大規模言語モデル）を活用したアプリケーションを構築するための標準フレームワーク。2022年末に登場し、AI開発者コミュニティで急速に普及。
「プロンプト→LLM→出力」という単純なパイプラインを超え、**チェーン（複数ステップの連結）、エージェント（自律的行動）、RAG（検索拡張生成）**といった複雑なパターンを簡単に実装できる。
OpenAI、Anthropic、Google、ローカルLLMなど、複数のLLMプロバイダーを統一的なインターフェースで扱えるのも大きな強み。
こんな人におすすめ
| ターゲット | 適性 | 理由 |
|---|---|---|
| LLMアプリ開発者 | ⭐⭐⭐ | 事実上の標準フレームワーク |
| RAG構築者 | ⭐⭐⭐ | ベクトルDB連携が充実 |
| AIエージェント開発者 | ⭐⭐⭐ | エージェント実装が容易 |
| プロトタイパー | ⭐⭐ | 素早くPoC構築 |
| シンプルなボット | ⭐ | オーバースペックかも |
主要機能
チェーン（Chains）
複数のLLM呼び出しを連結。「入力→要約→翻訳→出力」といった多段処理をコードで表現。
エージェント（Agents）
LLMが自律的にツール（Web検索、計算、API呼び出し）を選択して実行。複雑なタスクを分解して処理。
RAG（Retrieval Augmented Generation）
ベクトルデータベースと連携し、関連ドキュメントを検索→LLMに渡して回答生成。社内ドキュメントQAなどに最適。
多LLMプロバイダー対応
OpenAI、Anthropic、Google、Cohere、ローカルLLM（Ollama）など、統一インターフェースで切り替え可能。
メモリ管理
会話履歴の保持、長期記憶の実装。チャットボットの文脈維持に必須。
プロンプトテンプレート
変数を含むプロンプトを管理。再利用性の高いプロンプトエンジニアリング。
LangSmith（有料）
LLMアプリのデバッグ、トレース、評価を行うプラットフォーム。本番運用に必須。
使い方（Getting Started）
# インストール
pip install langchain langchain-openai
# 基本的なチェーン
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4")
prompt = ChatPromptTemplate.from_template("Translate: {text}")
chain = prompt | llm
result = chain.invoke({"text": "Hello, world!"})
print(result.content)
料金
LangChain自体は無料（OSS）。
| 項目 | 価格 |
|---|---|
| LangChain（OSS） | 無料 |
| LangSmith Developer | 無料（制限付き） |
| LangSmith Plus | $39/月 |
| LangSmith Enterprise | カスタム |
※別途LLM API費用が発生
Pros（メリット）
- ✅ 標準フレームワーク: 多くのチュートリアル・事例
- ✅ OSS: 無料で利用、カスタマイズ可能
- ✅ マルチLLM: 複数プロバイダーを統一API
- ✅ RAG特化: ベクトルDB連携が充実
- ✅ エージェント: 自律AIの実装が容易
- ✅ コミュニティ: 活発な開発、頻繁な更新
- ✅ TypeScript版: JSエコシステムでも利用可能
Cons（デメリット）
- ⚠️ 学習曲線: 抽象化が多く、理解に時間
- ⚠️ バージョン変更: 破壊的変更が多い
- ⚠️ オーバーヘッド: シンプルな用途にはヘビー
- ⚠️ デバッグ: 複雑なチェーンは追跡が難しい
- ⚠️ ドキュメント: 更新が追いつかないことも
ユーザーの声
「LLMアプリを作るなら、まずLangChainを学ぶべき」 — AI開発者
「RAG実装が本当に楽。ベクトルDBとの連携がスムーズ」 — バックエンドエンジニア
「バージョンアップで動かなくなることがある。依存管理に注意」 — Hacker News コメント
「抽象化が多すぎて、最初は何をしているか分かりにくい」 — Python初心者
FAQ
Q: LlamaIndexとの違いは？
A: LangChainは汎用LLMフレームワーク、LlamaIndexはRAG/データ連携に特化。両方使うプロジェクトも多い。
Q: TypeScript版は使える？
A: LangChain.jsとして提供。機能はPython版に準拠。Next.js等のJSプロジェクトで利用可能。
Q: 本番運用にはLangSmithが必要？
A: 必須ではないが、デバッグ・モニタリングに非常に便利。本格運用なら導入推奨。
Q: 学習リソースは？
A: 公式ドキュメント、YouTubeチュートリアル、Udemy講座など豊富。
競合比較
| ツール | 価格 | 特化分野 | 特徴 |
|---|---|---|---|
| LangChain | OSS | 汎用 | 標準フレームワーク |
| LlamaIndex | OSS | RAG | データ連携特化 |
| Semantic Kernel | OSS | .NET/C# | Microsoft製 |
| Haystack | OSS | 検索/QA | deepset製 |
ソロビルダー向けの使いどころ
カスタムチャットボット構築
自社データを読み込ませたRAGチャットボット。サポート対応、ドキュメント検索などに活用。
AIエージェント開発
LangChainのAgentフレームワークで、自律的にタスクを実行するAIを構築。
プロトタイピング
アイデアを素早くLLMアプリとして実装。PoC段階での検証に最適。
公式リンク
- 公式サイト: https://www.langchain.com/
- GitHub: https://github.com/langchain-ai/langchain
- ドキュメント: https://python.langchain.com/
- LangSmith: https://smith.langchain.com/
- Discord: https://discord.gg/langchain
