LangChainとは丨生成AI 用語集

この記事の監修者

佐々木真
PM Career事業責任者（Xアカウント ＠shin_sasaki19）
株式会社リクルートにて「スタディサプリ」の初期メンバーとして事業開発・プロダクトマネージャー業を担当し全国展開を達成後、SmartHRのグループ会社としてToB向けSaaS「SmartMeeting」を立ち上げ2021年3月に退任。その後PMオンラインスクール「PM School」、プロダクト開発人材の転職サイト「PM Career」の事業を運営中。プロダクト開発の知見・人材の流動性を高め、日本のプロダクト作りをぶち上げるべく尽力中。個人としてもX（Twitter）アカウントのフォロワーは3万人超え、YouTubeやPodcastでもプロダクト開発のコンテンツを発信する日本で最も有名なプロダクト開発者の1人。

今すぐ転職をしたい人も、中長期的にしたい方も、PM Careerに無料会員登録をしておくことでキャリアに役立つ情報を定期的にキャッチアップすることが重要です。まだ登録されてない方はこちらからどうぞ。3分で完了します。
PM Careerに無料会員登録する
転職についての情報はこちらをご覧ください！

• プロダクトマネージャー転職完全ガイド｜年収・面接対策・求人探しまで【2025年最新版】
• プロジェクトマネージャー 転職・完全ガイド｜年収・面接対策・求人探しまで【2025年最新版】

LangChainとは？

LangChain（ラングチェーン）は、大規模言語モデル（LLM）を活用したアプリケーションを構築するためのオープンソースのフレームワークです。複数の外部ツールやデータソースとの連携を容易にし、LLM単体では実現が難しい高度な処理を実装できるのが特徴です。

LangChainの役割と特徴

LangChainは以下のような役割を果たします。

• LLMの機能拡張：LLMに対し、外部データベースの検索やAPIの呼び出しなど、追加機能を柔軟に組み合わせられます。
• チェーンの構築：複数の処理（例：ユーザー入力 → データ取得 → 要約 → 出力）をチェーン（連結処理）として定義・実行できます。
• エージェント機能：ユーザーの指示に応じて、LLMが動的にどのツールを使うか判断するAgent（エージェント）機能も提供されています。
• モジュール設計：プロンプト、メモリ、ツールなどのコンポーネントがモジュール化されており、組み替えや拡張がしやすくなっています。

主なユースケース

LangChainは、以下のような生成AIアプリケーションで活用されています。

• RAG（Retrieval-Augmented Generation）：外部検索とLLMを組み合わせた、最新情報の取り込み。
• データベースQAシステム：社内DBに自然言語で問い合わせできるチャットボット。
• マルチツール連携AI：計算、翻訳、ウェブ検索などを動的に使い分けるAIアシスタント。

なぜLangChainが重要なのか

LLMは高性能である一方、「事実の信頼性」や「動的な操作」には限界があります。LangChainはこの弱点を補い、「より実用的なAIアプリケーション」の構築を可能にします。

プロダクトマネージャーにとっても、LLM単体のPoCにとどまらず、業務フローや外部ツールと連携した本番環境向けAIプロダクトの企画を進める際に重要なフレームワークとなります。

関連用語

生成AI 用語集