生成AIが至る所で登場する中、誰もがそれを自社のビジネスで実際にどう活用するかを必死に模索しています。開発者にとって、これは単なるチャットボット以上のカスタムアプリを構築するための適切なツールを見つけることを意味します。ここでLangChainが登場します。これは、大規模言語モデル（LLM）を活用したアプリケーションを作成するための、最も人気のあるオープンソースツールキットの1つです。
このガイドでは、LangChainとは何か、その構成要素がどのように組み合わさっているか、何が構築できるか、そしてプロジェクトを立ち上げるために実際にどれくらいのコストがかかるかについて、要点を絞って分かりやすく解説します。
ここでの重要なポイントは、LangChainのようなフレームワークは非常に強力である一方、それを適切に使いこなすには開発者の多大な時間と労力が必要だということです。また、現代のプラットフォームが、長い開発サイクルという頭痛の種なしに、そのすべての力をどのように提供できるかについても見ていきます。
LangChainとは？
LangChainは、その核心において、LLMを使用してアプリケーションを構築するのに役立つオープンソースフレームワークです。それ自体はAIモデルではありません。むしろ、開発者がLLM（GPT-4など）を他のデータソースやソフトウェアに接続するのを助けるツールボックスだと考えてください。PythonとJavaScriptで利用可能で、一般的なタスクを少し簡単にするための多くの構築済みコンポーネントを提供しています。
この動画は、LangChainとは何か、そして開発者が大規模言語モデルを使ってアプリケーションを構築する上でどのように役立つかを分かりやすく概説しています。
その人気はChatGPTのようなツールと並行して爆発的に高まりました。なぜなら、開発者が基本的な質疑応答をはるかに超えることができるからです。単にモデルに何かを尋ねるだけでなく、特定のデータを認識し、それについて推論し、さらにはアクションを起こすことができる複雑なシステムを構築できます。本質的に、LangChainは、選択したLLMと、ドキュメント、データベース、その他のツールといった外部の世界とを繋ぐ「接着剤」として機能します。
その名前自体が、その中心的なアイデアの手がかりを与えています。つまり、異なるコンポーネントを「連鎖（chain）」させてワークフローを作成するのです。例えば、顧客の質問を受け取り、特定のPDFで答えを見つけ、その質問と情報の両方をLLMに渡して完璧な回答を生成するという連鎖を構築できます。
LangChainの仕組み：中心となる構成要素
LangChainの真の魅力は、そのモジュラーな構成にあります。開発者は、レゴブロックのような部品箱を与えられ、それらを組み合わせてあらゆる種類のAIアプリケーションを構築できます。最も重要なものをいくつか見ていきましょう。
LangChainのモデル、プロンプト、パーサー
まず、基本的な要素があります。AIモデル、それに話しかける方法、そしてその返答を理解する方法です。
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モデル： LangChainは、OpenAIやAnthropic、あるいは自分で運用しているオープンソースモデルなど、世の中のほぼすべてのLLMに接続するための標準的な方法を提供します。これにより、すべてを書き直すことなく、アプリケーションの「頭脳」を交換できるので非常に便利です。
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プロンプト： 「PromptTemplate」は、基本的にLLMに与える指示の再利用可能なレシピです。プロンプトエンジニアリングとして知られる、これらの指示を適切に作成するスキルは、優れたAIアプリを作る上で非常に重要です。また、このプロセスは最も退屈な部分の1つでもあり、しばしば無限の微調整が必要になります。
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パーサー： LLMは通常、プレーンテキストを吐き出すだけなので、プログラムが扱うのは難しい場合があります。出力パーサーは、モデルがJSONのような構造化された形式で応答を返すように強制するのに役立ち、その出力をチェーンの次のステップで確実に使用できるようになります。
開発者はLangChainを使ってこれらのテンプレートやパーサーをゼロからコーディングしますが、それには多くの専門知識が必要です。単に結果を求めるチームにとっては、eesel AIのようなプラットフォームにはシンプルなプロンプトエディタがあり、コードを一切使わずに、分かりやすいインターフェースを通じてAIの個性やルールを定義できます。
独自のナレッジのためのLangChainインデックスとリトリーバー
LLMには大きな弱点があります。それは、訓練されたデータしか知らないということです。あなたの会社の社内文書や最新のヘルプ記事については何も知りません。LLMを本当に役立つものにするには、特定のナレッジへのアクセスを提供する必要があります。このプロセス全体は、検索拡張生成（Retrieval Augmented Generation）、略してRAGと呼ばれます。
LangChainは、開発者がRAGシステムをゼロから構築するためのツールを提供します。
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ドキュメントローダー： これらは、PDF、ウェブサイト、Notionページ、データベースなど、さまざまな場所からデータを取得するコネクタです。
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テキスト分割ツール： LLMは100ページのドキュメントを一度に読むことはできません。テキスト分割ツールは、大きなファイルをより小さく、扱いやすいチャンクに分割するために使用されます。
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ベクトルストアと埋め込み： ここでRAGの魔法が起こります。テキストチャンクは「埋め込み」と呼ばれる数値表現に変換され、ベクトルストアと呼ばれる特別なデータベースに保存されます。これにより、システムは超高速検索を行い、あらゆる質問に対して最も関連性の高い情報を見つけることができます。
LangChainで堅牢なRAGパイプラインを構築するのは、本格的なデータエンジニアリングプロジェクトです。対照的に、eesel AIは、すべてのナレッジを即座に集約するのに役立ちます。Confluence、Google Docs、過去のヘルプデスクチケットなどのソースを数クリックで接続できます。プラットフォームが、チャンク化、埋め込み、検索といった厄介な部分をすべて処理してくれます。
LangChainのチェーンとエージェント
ここですべての要素が組み合わさり、何か役立つことを行います。
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チェーン： 名前が示す通り、チェーンは異なるコンポーネントを単一のワークフローに連携させる方法です。最もシンプルなバージョンは「LLMChain」で、これはモデルとプロンプトテンプレートを接続するだけです。しかし、複数のステップを連結させてタスクを完了する、より複雑なチェーンを構築することも可能です。
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エージェント： エージェントはチェーンから大きく進化したものです。固定された一連のステップに従うのではなく、エージェントはLLMを「頭脳」として使用し、次に何をすべきかを決定します。エージェントにウェブ検索、計算機、APIへのアクセスなどのツールボックスを与えると、問題を解決するためにどのツールをどの順序で使用するかを自ら判断します。これは、レシピに従うことと、実際にシェフであることの違いのようなものです。
LangChainの一般的なユースケース（と、その課題）
LangChainは非常に柔軟なので、思いつく限りのほとんどのものを構築するために使用できます。ここでは、最も一般的なアプリケーションのいくつかを紹介し、それらを自分で構築する際に直面する現実的なハードルについても触れます。
カスタムLangChainチャットボットとQ&Aシステム
これはおそらく、人々がLangChainに目を向ける最も一般的な理由でしょう。企業は、社内Wikiや公開ヘルプセンターなど、自社のプライベートなナレッジに基づいて質問に答えることができるカスタムLangChainチャットボットを構築したいと考えています。これはRAGの典型的なユースケースです。
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課題： 難しいのは、チャットボットが実際に正しく、単に（AIがよくやるように）作り話をしないようにすることです。間違った答えを出した場合、エージェントのロジックを掘り下げてなぜ間違えたのかを突き止めるのは、非常に骨の折れるデバッグ作業になる可能性があります。
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プラットフォームによる解決策： ここで既製のプラットフォームが本当に役立ちます。eesel AIの**AIチャットボットと社内チャット**は、まさにこの目的のために構築されています。さらに良いことに、強力なシミュレーションモードを使用して、過去の何千もの顧客からの質問でAIをテストできます。これにより、実際のユーザーと話す前に、AIの精度を確認し、ナレッジのギャップを見つけることができます。
タスクを自動化する自律型LangChainエージェント
ここからが本当に面白くなるところです。LangChainを使用して、複数のステップからなるタスクを自律的に処理するエージェントを作成できます。例えば、Shopifyで顧客の注文を調べ、運送会社のAPIで配送状況を確認し、パーソナライズされた更新メールを作成するエージェントを構築できます。
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課題： これらの自律型エージェントを構築し、デプロイし、監視し続けるのは大変な作業です。LangChainは最終的に、デバッグとモニタリングを支援するためにLangSmithという別のツールをリリースしましたが、これもまた開発者が学び、管理し、支払う必要があるもう1つの複雑なシステムです。
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プラットフォームによる解決策： eesel AIを使えば、これらのエージェントをゼロから構築する必要はありません。**AIエージェント**は、注文情報を検索したり、ZendeskやFreshdeskのようなヘルプデスクでチケットを整理したりするためのカスタムアクションを設定できます。これらすべてをシンプルなインターフェースで行い、レポート機能も組み込まれているため、エンジニアリングのオーバーヘッドなしに完全に制御できます。
LangChainによる要約とデータ抽出
もう一つの一般的な用途は、LLMに大量のテキストを理解させることです。これには、長いドキュメントの要約、会議の議事録のダイジェスト作成、カスタマーサポートのチャットから重要な詳細を抽出することなどが含まれます。
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課題： 適切な詳細を捉えた一貫して質の高い要約を得るには、指示を完璧にする必要があります。これには、プロンプトでの多くの試行錯誤が必要になることが多く、場合によっては独自のモデルをファインチューニングする必要さえあり、コストと複雑さがさらに増します。
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プラットフォームによる解決策： eesel AIは、過去のサポートチケットから自動的に学習し、ブランドの声や一般的な問題を理解します。そして、**AI Copilot**がこのコンテキストを使用して、エージェントが高品質で関連性の高い返信を作成するのを支援します。解決済みのチケットからヘルプ記事の下書きを生成することもでき、乱雑な会話を、追加作業なしにクリーンで再利用可能なナレッジに変えることができます。
LangChainの価格と始め方
始める前に、ビジネスでLangChainプロジェクトに取り組む際の実際のコストと労力を理解しておくことをお勧めします。
LangChainの利用コスト
LangChainフレームワーク自体はオープンソースで無料ですが、その「無料」にはいくつかの注意点があります。LangChainアプリの総コストは、実際にはいくつかの異なる要素から成り立っています。
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LLM APIコスト： アプリケーションが行うすべてのリクエストに対して、モデルプロバイダー（OpenAIなど）に料金を支払う必要があります。これらのコストは予測不可能であり、アプリの利用者が増えるにつれて急速に増加する可能性があります。
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LangSmith： プロフェッショナルレベルのエージェントを適切にデバッグ、監視、デプロイするためには、おそらくLangChainの有料モニタリングプラットフォームであるLangSmithが必要になります。
LangSmithのコストの概要は以下の通りです。
| 機能 | Developer | Plus | Enterprise |
|---|---|---|---|
| 価格 | 無料（1シート） | $39/シート/月 | カスタム |
| 含まれるトレース | 月間5,000基本トレース | 月間10,000基本トレース | カスタム |
| デプロイ | N/A | 1つの無料開発デプロイ | カスタム |
このような変動的で利用量ベースの価格設定は、予算を立てるのを非常に難しくします。対照的に、eesel AIは、月間のAIインタラクション数に基づいた明確で予測可能な価格設定を提供します。すべての機能、エージェント、Copilot、レポートが1つのシンプルなプランに含まれているため、LLMプロバイダーからの予期せぬ請求を心配する必要はありません。
始め方とLangChainの学習曲線
LangChainが誰のためのものか、現実的に見てみましょう。人気のUdemyコースでもわかるように、LangChainはPythonやJavaScriptにすでに慣れているソフトウェア開発者やAIエンジニア向けに作られています。
本番環境で使えるアプリを構築するのは、週末のプロジェクトではありません。開発環境のセットアップ、APIキーの安全な取り扱い、大量のコード記述、厄介なインタラクションのデバッグ、そしてシステム全体のデプロイとスケーリング方法の考案を意味します。これは本格的なソフトウェアプロジェクトです。
今すぐ強力なAIソリューションを必要とするビジネスにとって、LangChainの急な学習曲線と長い開発時間は大きな障害となり得ます。eesel AIは、完全にセルフサービスで利用できるように設計されています。ヘルプデスクを接続し、ナレッジでAIをトレーニングし、数ヶ月ではなく数分で稼働させることができ、多くの場合、開発者はまったく必要ありません。
LangChainの結論：自社開発か、購入か
LangChainは、高度にカスタム化されたAIアプリケーションをゼロから構築する必要がある開発者にとって、間違いなく強力で柔軟なフレームワークです。チームに適切な技術的スキルとリソースがあれば、完全なコントロールが可能になります。
しかし、そのコントロールには代償が伴います。これは典型的な「自社開発か購入か（Build vs. Buy）」の状況にあなたを置きます。LangChainを使ったカスタムソリューションの構築に、多大なエンジニアリングの時間、費用、そして継続的なメンテナンスを注ぎ込みたいですか？それとも、初日から価値を提供し始めることができる既製のプラットフォームを利用したいですか？
ほとんどのカスタマーサービス、IT、および社内サポートチームにとって、目標はAIを構築することではなく、問題をより迅速に解決することです。eesel AIは、まさにそのために構築されたプラットフォームを提供します。チケットの自動解決、インテリジェントな返信提案、社内の質問への即時回答といったAIエージェントの主要な利点をすべて、ゼロからの開発プロジェクトに伴うコスト、複雑さ、リスクなしに得ることができます。それは、カスタムビルドエージェントのすべてのパワーと、セルフサービスツールのシンプルさを兼ね備えています。
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よくある質問
LangChainはオープンソースのフレームワークであり、大規模言語モデル（LLM）を他のデータソースやソフトウェアに接続するツールボックスとして機能します。一般的なタスクを効率化する構築済みコンポーネントを提供し、開発者が特定のデータを認識し、アクションを実行できる複雑なシステムを構築できるようにします。本質的には、異なるコンポーネントを「連鎖」させて完全なAIワークフローを構築するのに役立ちます。
主要なコンポーネントには、モデル（LLMへの接続用）、プロンプトテンプレート（指示の設計用）、出力パーサー（LLMの応答を構造化するため）などがあります。カスタムナレッジを統合するためには、ドキュメントローダー、テキスト分割ツール、埋め込み機能付きのベクトルストアが提供されています。これらの要素を組み合わせて、特定のタスクを実行するためのチェーンやエージェントを作成します。
LangChainは様々なAIアプリケーションに対応できる汎用性があります。一般的なユースケースには、自社データに基づいたカスタムチャットボットやQ&Aシステム、注文処理のような複数ステップのタスクを自動化する自律型エージェント、長いドキュメントや顧客とのやり取りからの要約やデータ抽出ツールなどがあります。
LangChainは、検索拡張生成（RAG）を実装するためのツールを提供します。これには、データを取り込むためのドキュメントローダー、それをチャンクに分割するためのテキスト分割ツール、そしてこれらのチャンクを検索可能な数値表現（埋め込み）に変換するためのベクトルストアが含まれます。このプロセスにより、LLMはあなたのナレッジベースから特定の関連情報を取得して利用することができます。
LangChainフレームワークはオープンソースで無料ですが、OpenAIなどのプロバイダーからのLLM API利用料が発生し、これは予測不可能な場合があります。さらに、プロフェッショナルレベルのデバッグとモニタリングのためには、LangChainの専用モニタリングプラットフォームであるLangSmithに料金を支払う必要があるでしょう。これらの費用がプロジェクト全体のコストに加わります。
LangChainの学習曲線は非常に急です。これは、PythonやJavaScriptに既に習熟しているソフトウェア開発者やAIエンジニア向けに設計されているためです。本番環境で使えるアプリケーションを構築するには、セットアップ、コーディング、デバッグ、デプロイ、スケーリングに多大な開発者の時間が必要となり、手軽なソリューションというよりは本格的なソフトウェアプロジェクトになります。
LangChainのチェーンは、異なるコンポーネントを事前に定義された固定のワークフローに連携させ、設定された順序でステップを実行します。対照的に、エージェントはLLMを「頭脳」として使用し、提供されたツールボックスから次に取るべきアクションを動的に決定します。これにより、厳格なレシピに従うのではなく、より自律的に問題を適応的に解決することができます。
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Article by
Kenneth Pangan
Writer and marketer for over ten years, Kenneth Pangan splits his time between history, politics, and art with plenty of interruptions from his dogs demanding attention.
