プロトタイプから「本気」のプロダクション実装までを完全網羅
2025年から2026年にかけて、LLM（大規模言語モデル）アプリケーション開発の現場は「単に応答させる」フェーズから、「複雑な業務を自律的に遂行し、高い信頼性を担保する」フェーズへと移行しました。
その中心にあるのが、LangChain と LangGraph です。本記事では、これら2つのフレームワークの役割の違いと、現代のデファクトスタンダードである「併用パターン」について徹底解説します。
1. 役割の明確化：工具箱か、制御システムか
現在、この2つは競合ではなく**「補完関係」**にあります。
LangChain：LLMアプリの「巨大な工具箱」
LangChainは、LLMアプリに必要なあらゆる部品（コンポーネント）を提供します。
- 抽象度： 高〜中（すぐに使えるAPIが豊富）
- 役割： モデル、ベクトルDB、プロンプトテンプレート、ドキュメントローダーなどの「接続」と「標準化」。
- 2025年以降の進化： v1.0 への移行により、エージェント中心のアーキテクチャへと深化しました。複雑な制御はLangGraphに任せ、LangChain自体は「使いやすい部品集」としての地位を確立しています。
LangGraph：状態を持つ「精密な制御システム」
LangGraphは、LangChainの部品を使いながら、複雑な「意思決定フロー」を構築するためのフレームワークです。
- 抽象度： 中〜低（グラフ構造を自分で設計）
- 役割： 「Node（処理）」と「Edge（遷移）」による有向グラフの構築。
- 強み： 「状態（State）」の保持。処理を中断して人間が介入（Human-in-the-loop）したり、失敗したステップから再開したりする「本番環境に必須の機能」をネイティブでサポートします。
2. 2026年の実務視点：比較早見表
項目 LangChain (v1.0〜) LangGraph
主な用途 RAG、簡易エージェント、プロトタイピング 業務自動化、複雑なマルチエージェント
状態管理 基本的に一方向。保持が苦手 チェックポイント機能で強力に保持
人間介入 追加実装が重い ネイティブサポート（標準機能）
信頼性・回復 エラー時に最初からやり直しが多い 失敗したノードから再試行・再開が可能
学習コスト ★★☆☆☆（始めやすい） ★★★★☆（グラフの概念理解が必要）
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