LangChain入門ガイド｜LLMアプリ開発の定番フレームワークを基礎から完全解説【2026年版】

LangChain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ための最も広く使われているフレームワークだ。2022年10月にHarrison Chaseが開発を開始し、2026年現在ではPython版で8万以上のGitHubスターを獲得している。

この記事では、LangChainの基本概念からインストール、主要コンポーネントの使い方、実践的なRAGパイプラインの構築まで、入門に必要な情報を網羅する。

LangChainとは——なぜ必要なのか

LLMのAPIを直接呼び出すだけでは、実用的なアプリケーションを構築するのは難しい。外部データの接続、会話履歴の管理、複数のAPIの連携——これらの「配管工事」を効率化するのがLangChainの役割だ。

課題	直接API呼び出し	LangChain
外部データ接続	自前で検索→プロンプト構築	Retriever/Document Loaderで標準化
会話履歴管理	自前でメモリ管理	Memory モジュールで自動管理
複数LLMの切り替え	各APIの仕様に個別対応	統一インターフェースで切り替え
ツール連携	自前で関数呼び出しを実装	Agent + Tools で標準化

LangChainの主要コンポーネント

LangChainは複数のパッケージに分かれている。2026年現在の構成を整理する。

パッケージ	役割	主な機能
langchain-core	基盤	LCEL（LangChain Expression Language）、基本型
langchain	高レベルAPI	Chain、Agent、Memory
langchain-community	インテグレーション	各社LLM/ベクトルDB接続
langchain-openai	OpenAI連携	GPT-4o/GPT-5.4呼び出し
langchain-anthropic	Anthropic連携	Claude呼び出し
langgraph	エージェント構築	有向グラフベースのワークフロー
langsmith	監視・評価	トレーシング、評価、デバッグ

2025年以降、LangChainはLCEL（LangChain Expression Language）を中心に再設計された。パイプ演算子（ | ）でコンポーネントを連結する直感的な記法が特徴だ。

LCEL——パイプラインの構築方法

LCEL（LangChain Expression Language）は、LangChainの現在の推奨パターンだ。

概念	説明	例
Runnable	入力→出力を持つ実行単位	LLM、Retriever、Parser
Pipe（パイプ）	Runnableを連結	prompt → llm → parser
RunnableParallel	並列実行	複数の処理を同時実行
RunnableBranch	条件分岐	入力に応じて処理を切り替え

LCELの最大の利点は、ストリーミング、バッチ処理、非同期実行が自動的にサポートされる点だ。一度パイプラインを定義すれば、.stream()、.batch()、.ainvoke() で実行方法を切り替えられる。

RAGパイプラインの構築

LangChainで最も頻繁に構築されるのがRAG（Retrieval-Augmented Generation）パイプラインだ。

ステップ	コンポーネント	役割
1. 文書の読み込み	Document Loader	PDF/Web/DBから文書を取得
2. テキスト分割	Text Splitter	文書をチャンクに分割
3. Embedding生成	Embeddings	テキストをベクトルに変換
4. ベクトル格納	Vector Store	Pinecone/Chroma等に格納
5. 検索	Retriever	類似文書を検索
6. 回答生成	LLM + Prompt	検索結果を基に回答生成

RAGの詳細についてはRAG完全ガイド、より高度な手法はAdvanced RAGテクニックで解説している。

LangGraph——エージェントの構築

LangGraphは、LangChainのエージェント構築用パッケージだ。有向グラフとしてエージェントのワークフローを定義する。

概念	説明	用途
State	エージェントの状態を保持	会話履歴、中間結果の管理
Node	処理単位（関数）	LLM呼び出し、ツール実行
Edge	ノード間の遷移	条件分岐、ループ
Checkpoint	状態の永続化	中断・再開、デバッグ

LangGraphの最大の強みは「ヒューマン・イン・ザ・ループ」だ。エージェントの処理を途中で一時停止し、人間の確認を挟んでから再開できる。Agentic RAGの構築にも広く利用されており、詳細はAgentic RAG完全ガイドを参照してほしい。

LangChainは「AIアプリ開発の共通言語」になりつつある。まずは簡単なRAGパイプラインから始めて、徐々にエージェントへと発展させていくのが王道のステップだ。あなたが次に作るLLMアプリは、どんな問題を解決するだろうか。

出典・参考

• LangChain公式ドキュメント
• LangGraph公式ドキュメント
• Harrison Chase「LangChain Blog」