はじめに
「ChatGPTはすごいけど、最新のニュースを知らないのが不便…」
「社内のPDFファイルを読み込ませて回答させたい…」
そんな悩みを解決するのが、AI開発の現場で必須となっている「LangChain（ラングチェーン）」です。
名前は難しそうですが、中身はシンプルです。一言で言えば、「AIという天才シェフに、包丁やレシピ本を渡して料理を作らせるための仕組み」のことです。
本記事では、エンジニアでなくても理解できるように、専門用語を一切使わずにLangChainの仕組みと使い方を解説します。
【結論】LangChainは「AIの万能接着剤」
ChatGPT（AIモデル）単体では、「脳みそ」しかありません。手も足も記憶力も持っていないのです。
- ChatGPTだけ: 「カレーの作り方は知ってるけど、実際に材料を買ったり、鍋を火にかけたりはできないよ」
- LangChainを使うと: 「ネットスーパーで材料を注文して（検索）、レシピ通りに調理して（実行）、お皿に盛り付けて出すね（出力）」
つまり、AIを「ただの話し相手」から「実際に仕事ができるツール」へと進化させるための連結パーツ（接着剤）がLangChainです。
図解でわかる！LangChainの3大機能
LangChainには多くの機能がありますが、初心者が覚えるべきは以下の3つだけです。
1. Chains（チェーン）：AIへの指示を数珠つなぎにする
「英語に翻訳して」→「その内容を要約して」→「メールの下書きを作って」というように、複数の命令を連続で実行させる機能です。
イメージ： 工場のベルトコンベア。材料（入力）を置くと、自動的に加工されて完成品（出力）が出てきます。
2. RAG（ラグ）：カンニングペーパーを渡す
AIは知らないこと（社内の極秘情報や最新ニュース）は答えられません。そこで、必要なデータを外部から引っ張ってきて、AIに見せながら答えさせる機能です。
イメージ： 試験中に「教科書（PDFや自社データ）」を持ち込んで、それを見ながら答案を書かせるようなものです。
3. Agents（エージェント）：道具を使わせる
AIに「Google検索」や「計算機」などの道具を持たせ、AI自身に「あ、これは今の知識じゃわからないから検索しよう」と判断させて行動させる機能です。
イメージ： 優秀な秘書。「航空券取っておいて」と言えば、勝手にカレンダーを見て、空き状況を検索し、予約まで完了してくれます。
【実践】Google ColabでAIツールを作ってみよう
ここからは実際に、Googleが提供する無料のプログラム実行環境「Google Colab」を使って、LangChainを動かしてみましょう。
※Googleアカウントがあれば誰でも無料でできます。
Step 1: 準備（ライブラリのインストール）
Google Colabを開き、以下のコードを貼り付けて再生ボタン（▶）を押してください。LangChainという道具箱をインストールします。
!pip install langchain-openai langchain-coreStep 2: AI（シェフ）と注文書（プロンプト）の用意
次に、AIに指示を出すための準備をします。ここでは最新の書き方（LCEL記法）を使いますが、やっていることは「つなぐ」だけです。
※OpenAIのAPIキーが必要です。
import os
# APIキーをここに設定（本来は安全な管理が必要ですが、テスト用に直接代入します）
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "sk-あなたのAPIキーを入力してください"
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
# 1. シェフ（AIモデル）を呼ぶ
model = ChatOpenAI(model="gpt-4o")
# 2. 注文書（プロンプト）を作る
# {topic}の部分に好きな言葉が入ります
prompt = ChatPromptTemplate.from_template("{topic}について、中学生でもわかるように3行で解説して")
# 3. 盛り付け係（結果をきれいな文字にする）
parser = StrOutputParser()
# 4. 連結！（チェーン）
# パイプ（|）という記号で、左から右へデータが流れるようにつなぎます
chain = prompt | model | parserStep 3: 実行！
最後に、チェーンを実行してみましょう。
# 「量子コンピュータ」について解説してもらう
result = chain.invoke({"topic": "量子コンピュータ"})
print(result)実行結果の例：
「従来のコンピュータは0か1しか扱えませんが、量子コンピュータは0と1を同時に扱える不思議な機械です。
これにより、スーパーコンピュータでも何万年もかかる計算を、一瞬で解く可能性を秘めています。
まだ開発途中ですが、新しい薬の開発やAIの進化に役立つと期待されています。」
応用：何ができるようになる？
この基本的な「つなぐ」仕組みを応用すると、以下のようなツールが作れます。
- YouTube要約AI: 動画のURLを渡すと、字幕データを取得し（Tool）、要約して（Chain）、ブログ記事にする。
- 社内ヘルプデスク: マニュアルPDFを全部読み込ませ（RAG）、社員の質問に「マニュアルの〇ページに書いてあります」と答えるbot。
まとめ
LangChainは、プログラミング言語（Python）とAIをつなぐ「魔法の接着剤」です。
- LLM（脳）だけでは仕事はできない。
- LangChainで「手足」や「道具」を与えれば、AIは最強の社員になる。
最初は難しく感じるかもしれませんが、やっていることは「ブロックを並べて命令の流れを作る」だけです。ぜひ簡単なコードから触ってみてください。
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