ゆっくりテックウォッチ Advent Calendar 2025

【LangChain】LinkedIn・Uber採用！15以上のLLMを統合できるAIエージェント構築フレームワーク

Posted at 2025-12-22

この記事はゆっくりテックウォッチ Advent Calendar 2025 の 21 日目の記事です。

個人開発の「ゆっくり動画スタジオ」でGitHub人気リポジトリの解説動画を自動生成しており、その分析データをもとに本記事も生成しています。

TL;DR

15以上のLLMプロバイダー（OpenAI、Claude、Ollama等）と簡単に統合可能
LinkedIn、Uber、Klarna、GitLab等の大企業が本番環境で採用
モジュラー設計で柔軟にコンポーネントを組み替え可能

このリポジトリについて

LLMで信頼性の高いエージェントを構築するためのプラットフォーム

LangChainは、大規模言語モデル（LLM）を使ったアプリケーションとエージェントを構築するためのPythonフレームワークです。モジュラーアーキテクチャで、複数のLLMプロバイダー、ベクトルストア、ツールを簡単に統合でき、本番環境での信頼性の高いAIエージェントの開発を支援します。

項目	内容
リポジトリ	langchain-ai/langchain
スター数	122,326
言語	Python
ライセンス	MIT License
作成日	2022-10-17

なぜ今注目されているのか

複数のLLM APIを統合し、複雑なAIワークフローを構築するのは難しい…。そんな課題に直面している開発者は多いのではないでしょうか。

LangChainなら15以上のLLMプロバイダーをモジュラーに組み合わせて、本番レベルのエージェントを構築できます。OpenAI、Anthropic（Claude）、Ollama（ローカルモデル）、Google Vertex AI、Mistral AIなど、同じインターフェイスで簡単に切り替え可能です。

スター推移

2022年10月に公開されてから、ChatGPTブームと共に急成長。2023年1月に1,400スターを獲得すると、わずか4か月で4万スターを突破しました。

その後も継続的に成長を続け、2025年12月現在では12万スターを超えています。LLMフレームワークとしては世界最大規模のコミュニティを形成しています。

主な機能・特徴

1. 15以上のLLMプロバイダーと簡単に統合可能

LangChainは、主要なLLMプロバイダーをすべてサポートしています：

OpenAI: GPT-4、GPT-3.5
Anthropic: Claude 3.5 Sonnet、Claude 3 Opus
Ollama: Llama 3、Mistral等のローカルモデル
Google: Gemini、Vertex AI
Mistral AI: Mistral Large、Codestral
その他: Groq、Fireworks、DeepSeek、Perplexity、xAI

すべて同じインターフェイスで操作できるため、LLMプロバイダーの切り替えが容易です。

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_anthropic import ChatAnthropic

# OpenAIを使う場合
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4")

# Claudeに切り替える場合（インターフェースは同じ）
llm = ChatAnthropic(model="claude-3-5-sonnet-latest")

2. LinkedIn、Uber等の大企業が本番環境で採用

LangChainは単なる実験的なフレームワークではありません。以下の大企業が本番環境で採用しています：

LinkedIn: プロフェッショナルネットワークのAI機能
Uber: 配車サービスのカスタマーサポート
Klarna: 決済サービスのAIアシスタント
GitLab: 開発者向けAI機能

これらの企業が採用していることは、LangChainの信頼性と本番環境での実績を証明しています。

3. モジュラー設計で柔軟にコンポーネントを組み替え可能

LangChainは「レゴブロック」のようなモジュラー設計を採用しています：

チェーン: 複数の処理を連結して実行
エージェント: 自律的にツールを選択・実行
リトリーバー: ベクトルストアからの情報検索
メモリ: 会話履歴の管理

必要なコンポーネントだけを選択し、柔軟に組み合わせてAIアプリケーションを構築できます。

4. LangGraphによる複雑なエージェントワークフロー

より複雑なエージェントを構築したい場合は、LangGraphを使用できます：

カスタマイズ可能なアーキテクチャ: 独自のワークフローを設計
長期記憶: 会話を超えた情報の保持
Human-in-the-loop: 人間の確認を組み込んだワークフロー

技術スタック

PythonベースのモジュラーLLMフレームワークです。

分類	技術
主要技術	Python 3.10+, LLM APIs
フレームワーク/ライブラリ	langchain-core, langgraph, pydantic, pytest
インフラ	uv（パッケージ管理）, ベクトルストア（Chroma, Qdrant等）
AIモデル	OpenAI, Anthropic, Ollama, Google, Mistral AI, Hugging Face等

ユースケース

ユースケース1: スタートアップのCTO

背景: AIスタートアップの技術責任者・田中さんは、カスタマーサポートの自動化を検討していましたが、複数のLLM APIを統合するのが難しいと感じていました。

課題: OpenAI、Anthropic、ローカルモデルを比較検証したいが、それぞれAPI仕様が異なり統合が大変。

解決策: LangChainを導入し、同じインターフェイスで複数のLLMプロバイダーを試せるようになりました。RAGシステムを構築し、社内FAQドキュメントを検索してLLMが回答を生成するカスタマーサポートボットを開発。

結果: 問い合わせ対応時間が70%削減され、顧客満足度が向上。複数のLLMプロバイダーを簡単に切り替えられるため、コスト最適化も実現しました。

ユースケース2: 機械学習エンジニア

背景: 大手Eコマース企業のMLエンジニア・佐藤さんは、複雑なデータ分析タスクを自動化したいと考えていました。

課題: 自然言語でデータ分析を指示し、複数のツール（SQL、Python、グラフ生成等）を使い分けるエージェントが必要。

解決策: LangGraphを使って、データ分析エージェントを構築。社内のデータアナリストがSlackで「先月の売上トップ10商品をグラフ化して」と指示すると、自動的にSQLクエリを実行し、グラフを生成するシステムを開発。

結果: データ分析の依頼対応時間が80%削減。非エンジニアでもデータ分析が可能になり、意思決定のスピードが向上しました。

競合との比較

LlamaIndexとの違い

観点	LangChain	LlamaIndex
主な焦点	広範なエージェントワークフローとLLM統合	ドキュメント検索とRAGに特化
LLMプロバイダー統合	15以上の豊富な統合	主要なLLMプロバイダーをサポート
エージェントワークフロー	LangGraphによる高度なオーケストレーション	基本的なエージェント機能

LangChainを選ぶべきタイミング: 複雑なエージェントワークフローや、複数のLLMプロバイダーを柔軟に統合したい場合

両者を組み合わせて使うことも可能です。

Haystackとの違い

観点	LangChain	Haystack
ターゲット	幅広い開発者とエンタープライズ	エンタープライズ向けNLPパイプライン
モジュラー性	高いモジュラー性と柔軟性	パイプライン指向の設計
LLMプロバイダー統合	15以上の豊富な統合	主要なLLMプロバイダーをサポート

LangChainを選ぶべきタイミング: 柔軟にLLMプロバイダーを切り替えたい、複雑なエージェントワークフローを構築したい場合

始め方

インストールは1行で完了します：

pip install langchain

簡単な例：

from langchain_openai import ChatOpenAI

# LLMの初期化
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4")

# 質問に回答
response = llm.invoke("LangChainとは何ですか？")
print(response.content)

より高度なエージェントを構築したい場合は、LangGraphも導入：

pip install langgraph

詳細は公式ドキュメントを参照してください。

まとめ

15以上のLLMプロバイダーと簡単に統合可能
LinkedIn、Uber等の大企業が本番環境で採用している信頼性
モジュラー設計で柔軟にコンポーネントを組み替え可能
LangGraphで複雑なエージェントワークフローを構築
15,000近いコミットと活発なオープンソースコミュニティ

GitHubでスターして、公式ドキュメントで始めよう！

動画でも解説しています

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