LangGraphとLangChainの違いを徹底解説【2026年最新】実務での使い分けガイド

AIエージェント開発を始めると必ず直面する疑問：LangGraphとLangChainって何が違うの？

この記事では、両者の関係性・違い・実務での使い分けを、図解なしでも理解できるように徹底解説します。

結論から言うと

	LangChain	LangGraph
役割	LLMをチェーンでつなぐ構成ツール	エージェントフローをグラフで管理
構造	線形チェーン	有向グラフ（ノード＋エッジ）
向いている処理	単純な順次処理	条件分岐・ループ・マルチエージェント
関係性	基盤ライブラリ	LangChainの上に乗る拡張

LangGraphはLangChainの「別物」ではなく、LangChainの上に構築された拡張フレームワークです。

LangChainとは

LangChain（2022年登場）はLLMアプリケーション開発の基盤ライブラリです。

主な機能：

Chains：LLM呼び出しを順番につなぐ
Agents：LLMが使うツール（検索・計算・DB等）を定義・実行
Memory：会話履歴の管理
Retrievers：RAG（検索拡張生成）の実装

シンプルなユースケース、例えば「ユーザーの質問 → 検索 → LLMで回答生成」なら LangChain だけで十分です。

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o")
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", "あなたは親切なAIアシスタントです。"),
    ("user", "{input}")
])
chain = prompt | llm
response = chain.invoke({"input": "LangChainとは何ですか？"})

LangGraphとは

LangGraph（2024年登場）は、複雑なエージェントフローを有向グラフとして表現・実行するフレームワークです。

核心概念：

State：グラフ全体で共有する状態（辞書形式）
Nodes：状態を変換する関数（LLM呼び出し、ツール実行など）
Edges：ノード間の遷移（条件分岐も可能）

from langgraph.graph import StateGraph, END
from typing import TypedDict

class AgentState(TypedDict):
    messages: list
    next_action: str

def llm_node(state: AgentState):
    # LLM呼び出し処理
    return {"messages": [...], "next_action": "tool"}

def tool_node(state: AgentState):
    # ツール実行処理
    return {"messages": [...], "next_action": "end"}

def router(state: AgentState):
    return state["next_action"]

graph = StateGraph(AgentState)
graph.add_node("llm", llm_node)
graph.add_node("tool", tool_node)
graph.add_conditional_edges("llm", router, {"tool": "tool", "end": END})
graph.add_edge("tool", "llm")

LangGraphが強力なのは、ループ処理（tool→llm→tool→...）と条件分岐を自然に表現できる点です。

実務での使い分け

✅ LangChainだけで十分なケース

RAGシステム：質問 → 検索 → 回答
シンプルなチャットボット：会話履歴付き対話
データ変換パイプライン：入力 → 処理 → 出力の線形フロー
プロトタイプ・PoC：素早く試したいとき

✅ LangGraphが必要なケース

ReActエージェント：思考→行動→観察のループを繰り返す
マルチエージェントシステム：複数のエージェントが連携
Human-in-the-loop：途中で人間の確認・介入が必要
長期タスク実行：チェックポイントを挟みながら進める処理
条件分岐が複雑：フローが状態によって大きく変わる

よくある誤解

「LangGraphを使うとLangChainは不要？」

No。 LangGraphはLangChain Components（LLM呼び出し、プロンプト、ツール）をそのまま使います。LangChainの代替ではなく、その上に乗る「フロー管理レイヤー」です。

「LangChainのAgentsはもう古い？」

半分Yes。 AgentExecutor（旧来の方式）はLangGraphに移行が推奨されています。複雑なエージェントはLangGraphで書き直す価値があります。シンプルなものはAgentExecutorのままでも問題ありません。

「どちらから始めるべき？」

LangChainから始めるのが正解。LangChainの基本（Chain、Retriever、Tool）を理解してからLangGraphに進むと、グラフの概念が自然に理解できます。

まとめ

LangChain
  └── LLM/プロンプト/ツール/メモリの基盤
  
LangGraph（LangChainの上に乗る）
  └── 複雑なフロー管理（ループ・分岐・マルチエージェント）

迷ったらまずLangChain。フローが複雑になったらLangGraphを追加する。

これが2026年時点の実務的な結論です。

関連リソース

より多くのAIエージェントフレームワーク・ツールを探している方は → agdex.ai で224選を8カテゴリに整理しています。LangChain/LangGraph以外のフレームワーク（CrewAI、AutoGen、Google ADKなど）も網羅しています。