ChatGPTに代表される生成AIや大規模言語モデルは急速に社会に広まりつつあります。多くの企業ではDX（デジタルトランスフォーメーション）担当部門を中心にAI活用の模索が始まっていますが、単純にChatGPTを使うだけでは、自社データの活用やビジネス運営の自動化まで対応するのは難しい場合もあります。そこで話題になっているのが LangChain というAIアプリ開発用のフレームワークです。この記事では、非技術系のDX担当者や経営者にも理解しやすいように、LangChainの基本概念や機能、使い方および企業にとっての利点を解説します。DX推進におけるAI活用のイメージを得られるよう、必要に応じて身近な例えを交えながら解説していきます。
LangChainとは？
LangChainは、簡単に言うと生成AIアプリ開発の部品集合です。オープンソースであり、PythonやJavaScriptで利用できることもあり、世界中の開発者コミュニティが改善を続けているプロジェクトです。大規模言語モデル（LLM）を使ったチャットボットや自動文書要約ツールなどを構築する際に、LangChainを使うと必要な機能を容易に組み合わせることができます。いわばAIアプリ開発の「レゴ」のような存在で、言語モデルやプロンプトなどのパーツを簡単に組み合わせて、自分達のニーズに合わせたAIソリューションを作りやすくします。たとえば、社内データを搭載したQ&Aチャットボットや、複数のツールを駆使して業務を自動化するエージェントシステムなども、LangChainがあれば比較的簡単に開発できます。
言語モデル（Models）
LangChainでは、ChatGPTに代表される言語モデルをプログラムから呼び出して利用するためのインタフェースを提供しています。言語モデルとは、簡単に言えば「人間の言葉を理解し、対話や文章生成ができるAIの頭脳」です。LangChainはGPT-4やBERTなど複数のLLMサービスに対応しているので、企業は自社のニーズや情報セキュリティ要件に合わせてAIモデルを選択したり交換したりできるのもメリットです。例えば、消費者向けのチャットボットには回答の質を重視した高機能モデルを使い、内部向けのレポート自動作成などには実践程度で足りるモデルを使うというように、LLMを使い分けるといった導入戦略も容易です。これにより、AI活用の幅を広げながら、成果の質を確保することが可能です。
プロンプトテンプレート（Prompt Templates）
大規模AIに何か問いかけるとき、プロンプトと呼ばれる言葉で指示を与えます。LangChainではこのプロンプトをより簡単に構造化したり再利用したりできるよう、プロンプトテンプレートという機能を提供します。あらかじめフォーマットを用意し、空欄を埋めるような形で例文や受け取る情報のフォーマットを描いたテンプレートを作成できるので、同じフォーマットを使い回すことでAIの出力の質を統一しやすくなります。また、通常は文章で伝えるプロンプト以外にも、チャット形式のシナリオを用意できるため、例えば「ありがちな質問例とその答えの集合」をテンプレート上で一括管理し、毎回の質問にそれらを含めて問うことも可能になります。これは、例えばAIを実習生に見習いさせ、いくつかのパターンを追随させるようなイメージです。企業にとっては、プロンプトの構成をテンプレート化しておくことで、例えば回答の丁寧さや言葉遣いを変えたい場合にも、どの部分のプロンプトを修正すればよいかが明確なため、AIの出力をコントロールしやすいという利点があります。
インデックスと検索（Indexes & Retrieval）
インデックスは、AIが外部のデータや文書を構造化して参照できるようにする機能です。簡単に言えば、AIに「図書館の目録」を作ってあげる感覚です。これにより、AIは会社内やWebに分散した資料を横断的に検索し、必要な情報を取得できます。LangChainにはPDFファイルやデータベースなどから文書を読み込み、テキストを効率的に扱うための各種ツールも提供されています。その結果、数十万文字程度のテキストもAIで有効活用できるようになります。最も一般的なユースケースは、検索（Retrieval）と呼ばれるシナリオで、ユーザのクエリに対して最も関連性の高い文書をAIが選択して回答に活用することができます。たとえば、LangChainを使えば、多種多様なデータを同一のAIチャットボットで有効利用できるため、まるで全社的な知識ベースを擁している「社内知識共有チャットボット」や、客サポートFAQの自動対応などを実現できます。これは、DXの根幹である知識資産の活用をAIで進める上で、強力なツールになります。
チェーン（Chains）
LangChainのチェーン機能は、AI処理を複数段階にわたって実行するためのワークフローを構築できるようにする機能です。単体でも高度なLLMですが、チェーンを連結することで、より複雑な問題解決やプロセスを自動化できます。言い換えると、チェーンとは複数プロセスの連なりです。例えば、チェーンの一例として、ユーザーからの入力をプロンプトテンプレートでフォーマットし、それをLLMに渡し、生成された答えを再度フォーマットする。このような一連の処理を一つにまとめ、自動化できるようにします。実際にはこれを基本単位として、複数のチェーンを順序立てて繋いだ「SequentialChain」（順次チェーン）や、自社のビジネスロジックに適したカスタムチェーンを作成する機能も提供されています。例えば、一つのチャットでアイデア出しから評価までを一気に行うようなAIアシスタントのワークフローや、複数回のAI実行を連続させた分析プロセスの自動化などを構築できます。DXプロセスで各部分が連携して効率化されるように、「工程をチェーンで組み立てる」ことで、AIアプリが付加価値の高い結果を出せる環境を作り出せます。
エージェント（Agents）
LangChainが提供するエージェント機能により、LLMは自らツールを使用する行動を取れるようになります。簡単に言えば「AIが自分で検索をしたり計算を行える」ようなものです。AIが自律的に次の行動を決定できるようにしてくれます。これにより、そのLLMだけでは難しい問題も解決できるシーンが広がります。例えば、知識カットオフされたAIもWeb検索ツールを使えば新しい情報を収集できますし、数学ツールを使えば複雑な計算や分析も簡単です。LangChainではあらかじめ使用可能なツールを指定し、LLMへのインプットとアウトプットの形式を決めるだけで、自動検索・ツール利用型のAIエージェントを設計できます。企業にとっては、AIが自動的に内部データを突き合わせたりAPI経由で利用したりという、人の意思決定が必要だった作業もスムーズにこなすAIエージェントを実現できると言えます。これは、デジタル化が進むDXの世界で、AIを実ビジネスに活かす方法として大きなチャンスを生み出します。
メモリ（Memory）
LLMは通常、一回ごとの入力に対して返答を生成するもので、それ以前の履歴を自動では保持しません。例えばChatGPT（API利用時）では、毎回これまでの対話履歴も含めて長文のプロンプトを送ることで、ようやく前の内容を考慮できます。LangChainのメモリ機能は、この過去のやりとりをスムーズに記憶し、LLMに渡すためのモジュールです。やりとりの内容を実際に逐一伝えるのではなく、人間がメモを取るように、古い会話の要約を縮めて記憶するという挙動をLLM側でうまく面倒見るようにしてくれます。これにより、AIチャットボットが話者の意図を誤解しにくくなるというメリットが生まれます。異なるメモリモジュールを組み合わせることで、単純に過去全てを保存するだけでなく、相談の主題と関係のない情報を除去したり、一部の情報に重みを置いて記憶したりといった高度なコントロールも可能です。例えば、問い合わせ者が1年前に提出した情報をAIが覚えていて会話に生かせるような、連続性の高い対話型のチャットボットも、LangChainのMemoryを活用することで実現できます。
コールバック（Callbacks）
AIチェーンやエージェントの実行過程は、外部から見えにくいブラックボックスになりがちです。LangChainのコールバック機能は、その過程を可視化するための仕組みを提供します。例えば、LLMの処理が開始されたとき、結果が出力されたとき、ツールが呼ばれたとき、などのイベントを捕捉してログを取ることが可能です。こうしたロギングや監視を通じて、開発者や運用担当者はAIの内部で何が起こっているかを詳細に知り、必要に応じて中断や調整も可能になります。また、処理中の中間結果を流しながらUIに表示するようなストリーミング表示や、通信の量やツール利用頻度を追跡するモニタリングなども容易です。今まで見えづらかったAI利用のプロセスを見える化することで、企業はAIの運用をより精密に管理し、自社の要求に応じた形で活用できるようになります。
LangChainでDXを加速する
LangChainを活用することで、企業は最新の生成AI技術を自社のシステムやデータに簡便に組み込むことができるようになります。コンポーネント化されたツールを利用することで開発スピードも向上し、プロトタイピングから運用監視まで一貫したフレームワークに依ることで、リスクを押さえながらDXを推進できます。現在、LangChainは世界中の開発者から支持されており、日々新しいユースケースやアップデートが生み出されています。自社でもAIやDXの取り組みを次のレベルへ発展させたいと考えたら、ぜひLangChainの機能やユースケースを検討してみてください。不明な点や実現したいアイデアがあれば、当社などAIソリューション開発の専門家にご相談いただくのも歓迎いたします。
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