2025 年版 フレームワーク徹底比較

③ 2025 年版 フレームワーク徹底比較

―― LangChain / AutoGen / CrewAI / Semantic Kernel / LangGraph

2025 年版 エンタープライズ AI エージェント フレームワーク徹底比較

Published 2025-05-07

TL;DR

• LangChain が依然デファクト、だが AutoGen・CrewAI がプロダクション投入例を増やし勢力図が変化。:contentReference[oaicite:9]{index=9}
• Semantic Kernel は Microsoft Stack との親和性、LangGraph は複雑フローで台頭。:contentReference[oaicite:10]{index=10}

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1. 一覧比較表

Framework	強み	弱み	典型ユースケース
LangChain	圧倒的エコシステム／コミュニティ	バージョン互換に難	汎用 RAG, PoC
LangGraph	グラフワークフロー, チェックポイント	学習コスト	多段業務フロー
AutoGen	マルチエージェント自動協調	リソース消費	要件定義書生成
CrewAI	“役割ベース”実装が簡単	実運用例が少ない	マーケ分析
Semantic Kernel	Planner + Memory, C# 対応	Python コミュニティ小	Outlook/Teams 連携
LlamaIndex Agents	ローカルモデル指向	DB, Tooling不足	オフライン環境

選定指針
1️⃣ PoC スピード重視 ➜ LangChain
2️⃣ 大規模ワークフロー ➜ LangGraph ⟺ AutoGen
3️⃣ Microsoft 365 連携 ➜ Semantic Kernel
4️⃣ 低コスト・ローカル ➜ LlamaIndex Agents

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2. ディシジョンツリー

ROI>要件↑
       ├─ 3rd-party SaaS統合? ─ Yes → LangChain
       │                            │
       │                            No
       │          複雑フロー? ── Yes → LangGraph or AutoGen
       │                            │
       │                            No
       No → セキュリティ重視? ─ Yes → Semantic Kernel
                                 │
                                 No → CrewAI

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3. “選んだあと”に注意すべき落とし穴

1. アップデート頻度 : LangChain v0.2→0.3 で Breaking Change 多発([Medium][4])
2. ランタイムコスト : AutoGen/CrewAI は内部で複数 LLM 呼び出し＝トークンコスト急増
3. 監査要件 : EU/US での監査ログ義務 → Semantic Kernel / LangGraph のチェックポイント機能が有利

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4. ケーススタディ：社内ヘルプデスク自動化

機能	推奨 FW	理由
FAQ 回答	LangChain	Retriever + Template がシンプル
チケット起票	Semantic Kernel	Planner で「起票→ステータス確認」自動化
SLA 超過監視	LangGraph	ループ & Retry のフロー制御が容易

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5. まとめ

2025 年の時点では “一択” など存在しない。
機能要件 × 運用体制 × コスト を掛け合わせて 最小構成 → 拡張 がベストプラクティスだ。
まずは PoC 2 週間 → 学びを横展開 のリズムで始めよう。