Hello there, ('ω')ノ
「LangChain」って名前だけで難しそうに聞こえませんか？
RAGの話をしていると必ず登場するのが、LangChain（ラングチェーン）というツール。
名前からしていかにも“技術者向け”の雰囲気がありますが、実はこのツール、RAGの処理を簡単につなげる“便利なハブ”のような存在なんです。
💬「RAGを作るにはLangChainが必要って聞いたけど、何ができるの？」
💬「プログラミング経験がない人でも触れるの？」
そんな疑問にお答えすべく、今回はLangChainの機能と使いどころをわかりやすく一覧形式でご紹介します！
💡 LangChainとは？一言でいえば…
✅ 「生成AIまわりのツールをつなげて、“対話アプリ”を作るためのフレームワーク」
です。
🔌 ChatGPTやベクトル検索、ファイル読み込みなどの機能を組み合わせて、
「質問→情報検索→回答生成→返答」という流れを自動で組み立てられます。
LangChainでできること一覧（業務イメージ付き）
| 機能カテゴリ | できること | 業務での例 |
|---|---|---|
| 💬 LLM接続 | GPTやClaudeなどのAIを呼び出して使う | 質問に答える、文章を要約する |
| 📄 文書読み込み | PDFやWord、Webページなどを読み取る | 社内マニュアル、FAQ、契約書を読み込ませる |
| 🔍 ベクトル検索 | ユーザーの質問と似た内容の文書を探す | 社内データの“意味検索” |
| 🧠 チェーン設計 | 複数の処理を連携させて自動化 | 「質問→検索→回答生成」をワンセット化 |
| 🔁 エージェント化 | AIに“自律的な判断・実行”をさせる | 必要なツールを選んで実行する“AI秘書”のような動作 |
| 🌐 API連携 | 外部サービスとデータ連携 | Google検索、データベース、社内ツールとつなぐ |
| 🧾 出力フォーマット指定 | 出力形式をコントロール | 表形式、箇条書き、メール文など用途に合わせて出力 |
たとえばこんなことができます（ユースケース別）
📚 ① 社内FAQボットを作る
- データ：社内マニュアル（PDF）
- 処理：文書読み込み → ベクトル検索 → ChatGPTで回答生成
- 結果：社員の質問に、自社ルールに基づいた答えを返すチャットボットが完成！
📑 ② 契約書のレビュー支援AIを作る
- データ：過去の契約書、リスクチェックリスト
- 処理：文書の該当条項を検索 → 要点を抽出 → 修正案を提案
- 結果：法務チームの作業時間が半減、対応の抜け漏れも減少！
🧠 ③ 複雑な質問にも対応できる“思考するAI”
- ユーザー：「この条件で一番コストが安くなるプランは？」
- 処理：検索＋数式処理＋条件比較などを組み合わせて推論
- 結果：人が考え込むようなプロセスもAIに任せられる
ノーコードでLangChainを使いたい方には…
LangChain自体はPythonベースのフレームワークですが、
最近はノーコード・ローコードで使えるツールも充実してきています。
| ツール名 | 特徴 |
|---|---|
| Flowise | LangChainをブロックで組み立てられるGUIツール（無料） |
| LangFlow | チャート形式で視覚的にチェーンを構築できる |
| Dust | 複雑なワークフロー設計が可能なクラウド型LangChain UI |
➡これらを使えば、ドラッグ＆ドロップだけでRAGの基本構成が組めるので、
非エンジニアでも十分に試せます！
LangChainが選ばれる理由まとめ
| 理由 | 内容 |
|---|---|
| 柔軟性が高い | 様々なLLMやツールと自由に組み合わせ可能 |
| 機能が豊富 | ベクトル検索、文書要約、計算など1つに集約 |
| 成長が速い | コミュニティと機能追加が活発（アップデートも頻繁） |
| 他ツールとの相性がよい | LlamaIndex、Chroma、OpenAIなどと簡単に接続できる |
まとめ：LangChainは“AIを実務で使える形”にしてくれる万能ハブ
- LangChainは、RAGを構築するための処理のつなぎ役（オーケストレーター）
- 質問・検索・回答などを1つの流れにまとめて自動化できる
- ノーコードツールと組み合わせれば、非エンジニアでも体験可能
- チャットボットから業務支援AIまで、「現場に効くRAGアプリ」が作れる！
Best regards, (^^ゞ
