「プロダクト開発」のお役立ち情報

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】Agentic Workflowとは？Agentic Workflow（エージェンティック・ワークフロー）とは、AIエージェントが自律的に複数のタスクを実行し、相互に連携しながら目標達成を目指すタスク設計や処理フローの考え方です。従来の単一タスクのプロンプト設計にとどまらず、生成AIを「複数の役割を持ったエージェント」として活用し、より高度で継続的な処理を可能にします。Agentic Workflowの基本構造Agentic Workflowは、一般に以下のような構成で設計されます。目標設定（Goal Definition）：全体の目的やユーザーの指示を初期入力として受け取るエージェント分担（Role Assignment）：各エージェントが担う専門的な役割（例：リサーチ担当・要約担当など）を設定タスク分解と再配分（Task Decomposition & Delegation）：大目標をサブタスクに分解し、それぞれのエージェントに割り当てループによる再評価（Reflection & Replanning）：エージェント同士の対話やフィードバックに基づいて、方針や内容を柔軟に修正これにより、単発のAI活用では難しかった複雑で非定型な業務の自動化・最適化が実現可能になります。なぜ「Agentic」なのか？“Agentic”という言葉は、「エージェントとしての自律性を持つ（agent-like）」という意味合いを持ちます。Agentic Workflowでは、各エージェントが以下のような特徴を持つことが前提です。目標志向性（Goal-oriented）継続的な意思決定（Iterative Reasoning）他エージェントとの対話・連携（Communication & Collaboration）つまり、エージェントが人間のように判断し、他者と連携し、試行錯誤しながら目標に向かう動きそのものを、ワークフロー設計の中核に据える考え方なのです。代表的な活用例レポート作成支援：調査→要約→構成→執筆を各エージェントが担当プロダクト開発補助：顧客要望分析→仕様案作成→ユーザーストーリー生成営業支援ツール：見込み顧客の抽出→メール文面の生成→フォローアップの提案従来の「人がAIに一問一答で指示する」使い方ではなく、AI自身が目的に向けてチームとして動くような設計思想がAgentic Workflowの本質です。今後の展望Agentic Workflowは、生成AIを単なるツールではなく「共同作業者」として活用する新たなパラダイムです。今後は以下のような分野での応用が期待されています。自律的な業務フローの設計複雑な意思決定支援の自動化複数AIによる分業的な創作支援生成AI活用の高度化が進む中で、Agentic Workflowはプロダクトマネジメントや業務設計の観点でも重要な概念になりつつあります。関連用語生成AI 用語集用語AIエージェントLangChainLangGraphAutoGPTBabyAGIReActフレームワークChain-of-ThoughtLLM（Large Language Model）

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】BabyAGIとは？BabyAGI（ベイビーエージーアイ）とは、生成AIを活用して自律的にタスクを生成・実行・管理する軽量なAIエージェントシステムのことです。名前にある「AGI（汎用人工知能）」は、あらゆる知的作業を人間のようにこなすAIを指しますが、BabyAGIはその初期的な実装を目指したプロジェクトとして注目を集めました。BabyAGIの概要BabyAGIは、GPT（大規模言語モデル）をコアとして用い、以下のような処理をループで繰り返します。目標（ゴール）の設定：ユーザーが与えた高レベルの目標を起点とするタスクの生成：目標達成に必要な次のタスクをAIが自動で生成タスクの実行：タスク内容に応じて外部情報を取得・分析・出力タスクの更新：実行結果に基づいて次に取り組むべきタスクを再生成このようなサイクルを繰り返すことで、人の手を介さずに一連の作業を進行させる仕組みとなっています。開発背景と特徴BabyAGIはアメリカの開発者Yohei Nakajima氏によって2023年に公開され、以下のような特徴を持ちます。Pythonで簡易実装可能な軽量アーキテクチャLangChainやOpenAI APIとの連携を前提にした構造タスクのメモリ（履歴管理）や優先順位の管理機能を備える元々は技術的なプロトタイプでしたが、生成AIを活用した自己駆動型エージェントの参考実装として、多くのフォークや派生プロジェクトが登場しました。AutoGPTとの違い項目BabyAGIAutoGPT主な目的タスク生成と管理タスクの完遂と自律実行実装のシンプルさ高い（教育・実験向け）複雑（多機能）拡張性LangChainとの連携で柔軟外部API連携に優れる開発者Yohei Nakajima氏OpenAI系プロジェクトBabyAGIは「AGIへの入り口」として設計されており、教育目的や概念実証（PoC）での活用が多く見られます。ユースケースと実験的活用プロジェクト管理の自動化（タスクの洗い出し・順序整理）市場調査やリサーチ業務の自律的実行生成AIツール開発におけるエージェント基盤の実験このように、BabyAGIは生成AIエージェント開発の学習材料や実験環境として有用であり、LangGraphやAutoGPTなどのより高度なエージェントへの橋渡し的な存在といえます。関連用語生成AI 用語集用語AIエージェントLangChainAutoGPTLangGraphToolformerChain-of-ThoughtReActフレームワークLLM（Large Language Model）Embedding

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】AutoGPTとは？AutoGPT（オートジーピーティー）とは、OpenAIが開発した大規模言語モデル「GPT」シリーズを活用し、ユーザーの目標達成に向けてタスクを自律的に実行するAIエージェントの一種です。プロンプトの都度入力を必要とせず、一度目標を与えれば、必要な情報収集・判断・実行を自動で繰り返す自己駆動型の仕組みを持っています。AutoGPTの特徴AutoGPTは従来のチャットボットや生成AIとは異なり、以下のような特徴があります。自己プロンプト生成機能：ユーザーから与えられた目標に基づき、自ら次のアクションを考え、プロンプトを生成・実行する外部ツールとの連携：Web検索、ファイル保存、コード実行、API操作など、多様なツールと接続して行動するループ構造による自律実行：ゴール達成までのタスクを繰り返し実行し、計画・実行・評価のサイクルを自動で回すこのような機能により、人間の介入なしで、複雑な作業を段階的にこなしていきます。代表的なユースケースAutoGPTの代表的な利用シーンとして、以下のようなケースが挙げられます。商品リサーチと競合分析の自動化簡易なWebアプリケーションの設計・実装SNS投稿やブログ記事の自動生成売上データに基づくレポート作成業務自動化やプロダクト開発の補助として、時間のかかる反復作業を効率化できる点が注目されています。AutoGPTと他のエージェントの違い項目AutoGPTChatGPT（従来）LangChain実行形式自動・自己駆動ユーザー指示型プログラマブルなワークフロープロンプト操作自律的に生成・実行ユーザーが都度入力スクリプトで制御可能拡張性高（外部API・ツール統合）低非常に高い代表的な用途複雑な自動タスク会話・文書生成アプリ構築や連携AutoGPTは技術デモ的な性格が強く、信頼性や安全性の課題も指摘されていますが、自己駆動型エージェントの将来像を体現するプロジェクトとして注目されています。開発と課題AutoGPTはオープンソースで提供されており、誰でもローカル環境で実行可能です。ただし以下のような課題もあります。長期記憶（メモリ）の扱いに制限がある意図しない行動（Hallucination）が発生しやすい実行コストが高く、API制限に影響されやすいそのため、現時点では本番運用よりも、実験や技術検証、プロトタイピング用途での利用が主流です。関連用語生成AI 用語集用語AIエージェントLLM（Large Language Model）LangChainToolformerReActフレームワークChain-of-ThoughtLangGraphEmbeddingPrompt Engineering

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】AIエージェントとは？AIエージェントとは、自律的に判断・行動できる人工知能（AI）のことを指し、人間の指示や目的に従って、タスクを実行する役割を持つソフトウェアやシステムです。近年の生成AI技術の発展により、より高度な判断や対話、計画立案が可能なAIエージェントが登場し、業務自動化やプロダクト開発の支援など、多くの分野で活用が進んでいます。AIエージェントの基本的な仕組みAIエージェントは一般に、以下のような構成要素から成り立ちます。知覚（Perception）：外部から情報を取得する機能（例：センサー、API、ユーザーからの入力）推論・判断（Reasoning）：得た情報を分析・評価し、次にとるべき行動を決定行動（Action）：外部システムへの命令実行、ユーザーへの応答などのアクション目標（Goal）：事前に与えられた目的やタスクに基づいて行動を計画・調整このような仕組みを通じて、AIエージェントは単なるルールベースのボットを超え、より柔軟で自律的なふるまいが可能になります。現在主流のAIエージェントのタイプ生成AIをベースとしたAIエージェントには、以下のようなタイプがあります。対話型エージェント（Conversational Agent）：ChatGPTやGoogle Bardなど、自然言語による質問応答が可能タスク実行エージェント（Task-oriented Agent）：RPA（Robotic Process Automation）に近く、特定の業務を代行マルチエージェントシステム（Multi-Agent System）：複数のエージェントが協調しながら大規模タスクを分担して実行近年はLangChainやLangGraphといったフレームワークの登場により、複雑なワークフローやプロンプト連携を自動で管理するAIエージェントの構築も容易になってきています。AIエージェントの活用例AIエージェントは、プロダクト開発や業務効率化の現場で多様な用途に活用されています。顧客対応の自動化：FAQ応答、カスタマーサポートチャットボット資料作成の支援：議事録作成、プレゼン資料の自動生成プロジェクトマネジメント：進捗確認、タスク割り振りの自動化開発支援：コード生成やテストケース作成の自動化ユーザーが定義したタスクを継続的に実行し、時にはフィードバックを受けながら学習・改善していく点が、AIエージェントの大きな強みです。関連用語生成AI 用語集用語LLM（Large Language Model）LangChainLangGraphToolformerChain-of-ThoughtReActフレームワークEmbeddingPrompt EngineeringVector Search

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】JSON Mode／Function Callとは？JSON Mode（JSONモード）および Function Call（ファンクションコール）は、生成AIモデルに対して構造化された出力や外部関数の呼び出しを指示するための機能です。主に OpenAI の GPT-4 や GPT-3.5 などのAPIで提供されており、AIが生成する応答を制御したり、外部のプログラム処理と連携させたりする際に活用されます。JSON ModeとはSON Mode は、GPTモデルの出力を 厳密なJSON形式 に制限するモードです。従来のプロンプトでは、自然言語ベースで出力されるため形式が曖昧になることがありましたが、JSON Modeを使うことで、AIが出力する構造をプログラムで扱いやすいように統一できます。活用例APIレスポンス形式のデータ生成表形式データの整形システムとの連携を前提とした機械可読な出力{ "title": "生成AIとは", "category": "AI", "tags": ["LLM", "GPT", "自然言語処理"] }上記のように、AIが明示的にJSON構造で返答することが保証されます。Function CallとはFunction Call は、生成AIに対して「特定の関数（APIなど）を呼び出すべきである」と判断させ、引数付きで関数を実行するための構造を出力させる仕組みです。これは、AIと外部アプリケーションが協調して動作するための インターフェース設計 に役立ちます。概要フローユーザーが自然言語でリクエストGPTが必要な関数と引数を選択出力された関数呼び出し（JSON）を外部で実行実行結果をAIが受け取り、応答を生成例{ "function": "get_weather", "arguments": { "location": "Tokyo", "unit": "celsius" } }このように、Function Callを使うと、AIがただ情報を返すだけでなく、能動的に外部APIを操作する入口として機能します。JSON ModeとFunction Callの違い項目JSON ModeFunction Call目的出力フォーマットの整形外部関数呼び出しの構造出力出力形式JSONJSON（特定形式の構造）対応APIモデルGPT-4、GPT-3.5（2023年以降のAPI）GPT-4、GPT-3.5（Function calling 対応モデル）主なユースケースデータ整形、構造化出力外部API連携、自動処理フローの設計プロダクトマネージャー視点での利点これらの機能により、プロダクトマネージャーはAIをバックエンド処理の一部として安全かつ構造的に活用できます。ユーザー入力を自動処理フローに組み込みやすくなり、AIと自社アプリケーションとの統合を加速できます。関連用語生成AI 用語集用語ChatGPTOpenAI APIEmbeddingPrompt（プロンプト）LangChainToolformerAIエージェント

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】OpenAI APIとは？OpenAI API は、OpenAI が開発した自然言語処理モデルや画像生成モデルなどの高度なAI技術を、外部のアプリケーションやサービスから利用できるようにするクラウド型のAPIサービス です。GPT（Generative Pre-trained Transformer）シリーズをはじめとした生成AIの中核的な技術を、API経由で簡単に呼び出せるため、エンジニアだけでなく、プロダクトマネージャーやビジネスサイドのユーザーにも広く活用されています。OpenAI APIでできることOpenAI APIでは、以下のような多様なAI機能を利用できます。自然言語生成（テキスト生成）GPT-4などの大規模言語モデルを使って、文章の自動生成や要約、翻訳、対話などを行えます。コード生成・補完Codexを用いることで、プログラミングの支援やコードの自動生成が可能です。画像生成DALL·Eモデルを通じて、テキストから画像を生成できます。埋め込み（Embedding）取得文書のベクトル化を行い、類似検索やクラスタリングなどのタスクに応用できます。音声認識・合成Whisperなどのモデルによる音声データの文字起こし、または音声の合成も可能です。OpenAI APIの活用事例OpenAI APIはスタートアップから大手企業まで幅広く導入され、以下のようなユースケースに活用されています。チャットボットやAIアシスタントの構築FAQやナレッジベースの自動生成商品説明文や広告コピーの自動作成プログラミング学習支援ツールの開発カスタマーサポートの自動応答利用方法と課金体系OpenAI APIは、公式サイト からAPIキーを取得することで利用を開始できます。課金体系は従量課金制となっており、モデルの種類（GPT-4 / GPT-3.5など）や出力トークン数によって料金が異なります。プロダクトマネージャー視点での重要性プロダクトマネージャーにとってOpenAI APIは、AI機能を素早くプロダクトに統合できる手段であり、プロトタイピングやユーザー体験の向上、差別化に大きく寄与します。自社でモデルを開発・運用する手間なく、強力なAIの恩恵を享受できる点が魅力です。関連用語生成AI 用語集用語LLM（Large Language Model）ChatGPTEmbeddingPrompt（プロンプト）LangChainRAG（Retrieval-Augmented Generation）AIエージェントDALL·E 3TokenPrompt EngineeringHallucinationLangGraph

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】LangGraphとは？LangGraph（ランググラフ）は、複雑な対話フローや状態遷移を伴う生成AIアプリケーションを構築するためのマルチエージェント・フレームワークです。LangChainの拡張として開発され、会話の流れやエージェントの挙動を状態機械（State Machine）の形式で制御できることが大きな特徴です。LangGraphの役割と特徴LangGraphは、LangChainの基盤を活用しながら、以下のような高度な処理を可能にします。状態遷移による制御各処理（ノード）を状態として定義し、条件に応じてどの状態に遷移するかを制御できます。これにより、複雑な会話や分岐ロジックを視覚的かつ明示的に設計できます。ループや条件分岐の柔軟な実装通常のLangChainでは困難な「ある条件が満たされるまで繰り返す」「条件に応じて別の処理に進む」といった構造が、LangGraphでは簡潔に表現できます。エージェントの協調動作複数のAIエージェントが状態ごとに役割を担い、連携してタスクを解決するようなフローが設計可能です。具体的なユースケースLangGraphは次のような用途に適しています。複数ステップのタスク処理（例：FAQ＋要約＋翻訳）条件に応じたフローの切り替え（例：ユーザーの入力によって回答プロセスを変える）マルチエージェント協調（例：調査担当と出力担当の分業）これにより、単純なチャットボットにとどまらず、柔軟性の高いAIワークフローの実装が可能になります。LangGraphとLangChainの関係LangChainはプロンプト、ツール呼び出し、チェーン構築を中心としたライブラリであり、LangGraphはそれを状態遷移ベースのフレームワークとして補完する役割を担っています。LangGraphを使うことで、LangChainベースのアプリケーションに対してフロー制御と構造的な再利用性を加えることができます。関連用語生成AI 用語集用語LangChainAIエージェントToolformerReActフレームワークLLM（Large Language Model）Chain-of-ThoughtPrompt EngineeringEmbeddingAttention機構

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 用語集用語RAG（Retrieval-Augmented Generation）AIエージェントToolformerChain-of-ThoughtPrompt EngineeringLLM（Large Language Model）EmbeddingVector SearchAttention機構Transformer

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】Vector Searchとは？Vector Search（ベクトル検索）とは、検索対象のデータやクエリを数値ベクトル（多次元の数値の並び）に変換し、類似度に基づいて検索結果を返す技術のことです。従来のキーワードベースの検索（例：全文検索）と異なり、意味的な近さをもとに情報を見つけることができるため、自然言語処理（NLP）や生成AIとの相性が非常に良いとされています。ベクトル検索の仕組みベクトル検索では、まずテキストや画像などのデータを「埋め込み（Embedding）」と呼ばれる高次元ベクトルに変換します。このベクトルは、AIモデル（多くの場合は大規模言語モデルや専用のエンコーダー）によって生成され、データの意味的な特徴を表現しています。次に、ユーザーのクエリも同様にベクトル化され、ベクトル同士の「コサイン類似度」や「ユークリッド距離」などを用いて、意味的に近いデータを検索します。Vector Searchの活用例生成AIのRAG（Retrieval-Augmented Generation）構成において、検索対象のドキュメントをベクトル化し、ユーザーの質問に関連する情報を検索するのに使用されます類似商品やコンテンツの推薦（レコメンドエンジン）で、ユーザーの好みに近いアイテムを見つけるFAQ検索やナレッジ検索で、表現が異なる質問にも対応可能な柔軟な検索体験を実現キーワード検索との違い比較項目キーワード検索Vector Search検索の基準キーワードの一致意味的な類似度対応力表現の揺れに弱い表現が違っても意味が近ければヒット検索結果の正確性誤字脱字に弱い一部対応可能使用技術インデックス構造中心ベクトル空間・類似度計算技術的背景と実装技術Vector Searchの実装には、Faiss（Facebook）やMilvus（Zilliz）、Weaviate、Pineconeなどのベクトル検索エンジンが活用されます。これらのツールは、数百万〜数十億規模のベクトルを高速に検索可能なインデックス構造を提供します。また、ベクトルを生成するためには、「Embeddingモデル（例：OpenAI Embeddings、SBERTなど）」が必要になります。プロダクト開発における意義生成AIを活用したインテリジェント検索体験の構築や、ユーザーが入力した曖昧な自然言語に対しても意味の通った検索結果を返すUXを実現するため、プロダクトマネージャーにとってもVector Searchの理解は不可欠です。まずは自社の検索機能が、意味ベースの検索に対応できているかを確認してみてください。関連用語生成AI 用語集用語EmbeddingRAG（Retrieval-Augmented Generation）LLM（Large Language Model）Attention機構TokenChain-of-ThoughtPrompt（プロンプト）Prompt Engineering

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