定義
LangGraphとはLLMを使った複数AIエージェントのワークフローをグラフ構造で定義・実行できるオープンソースフレームワークのこと。LangChain社が開発し、ループや条件分岐など複雑な状態遷移を管理できる。
LangGraph (ランググラフ)とは（詳しく解説）
LangGraphはLangChain社が開発したマルチエージェントオーケストレーションフレームワーク。処理単位の「ノード」と遷移条件の「エッジ」でグラフを組み、ループ・Human-in-the-loop・並列実行など単純なLLMチェーンでは実現困難な複雑ワークフローを表現できる。 2026年の実運用で頻出する落とし穴は3点。①State肥大化：ノード間で共有する状態オブジェクトに情報を詰め込むほどトークンコストが跳ね上がり、デバッグも困難になる。②過剰複雑化：実際はシンプルなRAGで済む案件にLangGraphを採用し、工数が2〜3倍になる現場事例が目立つ。③Checkpointコストの見落とし：状態永続化にRedisやSQLiteを使う場合のインフラ費用が別途発生する。 相場感としてはGPT-4o + LangGraph構成で月1〜5万円のAPI費用が一般的。AI PICKSの検証では、CrewAIやAutoGenと比べてカスタマイズ自由度が最も高い半面、学習コストも最高水準。「エージェント数3以上かつループあり」の要件が揃ってから導入を検討するのが現実的な判断基準。
この解説の引用について
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出典: AI PICKS AI用語辞典「LangGraph (ランググラフ)とは」 https://aipicks.jp/glossary/langgraph
LangGraph (ランググラフ)の使用例
- カスタマーサポートエージェントで「問い合わせ分類→回答生成→エスカレーション判断」のグラフを構築し、複雑なルーティングを実現した事例。
- Checkpointを活用して長時間調査タスクの途中状態を保存し、エラー時に前回の続きから自動再開できるエージェントを設計する実装例。
