グラフ型ワークフロー
ノードと遷移を使い複雑なエージェント処理を構成できます。
出力は人が確認してから使う
開発ツールLangChain
LangGraph
エージェントの処理を一本道ではなく、状態と分岐を持つグラフとして設計する。
料金: OSS。周辺サービスの料金は公式で確認API: あり最終確認日 2026年8月21日
- Web
CONCLUSION
THINKLABの結論
どんなAIか
状態・分岐・人間承認を含む複雑なAIワークフローに向きます。
特に向いている用途
AIエージェント開発者 / 複雑なLLMワークフローを構築するチーム / Human-in-the-loopが必要な業務
選ぶ際の注意点
単純なLLM呼び出しには構成が重い
LangGraphについての結論
ABOUT
LangGraphとは
LangGraphは状態を持つAIエージェントや長時間実行ワークフローを構築するためのフレームワークです。
LLM呼び出しだけでなく、分岐、再試行、人間の承認、状態保持などを明示的に設計したい開発で検討価値があります。
- 検索のように「答えを探す」だけでなく、文章の下書きや整理、アイデア出しなど、作業の途中を支援できます。
- 通常のソフトと違い、決まったボタン操作ではなく、言葉で指示して結果を得ます。
- AIの回答は常に正しいとは限らないため、公開・提出・重要な判断の前に人が確認する必要があります。
CAPABILITIES
できること
状態管理
処理途中の状態を扱い、長時間実行や再開を設計できます。
出力は人が確認してから使う
Human-in-the-loop
重要工程に人間の確認や介入を組み込む設計ができます。
出力は人が確認してから使う
AUDIENCE
向いている人・向いていない人
向いている人
- AIエージェント開発者
- 複雑なLLMワークフローを構築するチーム
- Human-in-the-loopが必要な業務
向いていない・注意が必要な人
- 単発のプロンプト実行だけで十分な用途
医療・法律・金融など専門判断が必要な領域では、AIの出力だけを根拠にしないでください。
PRICING
料金
THINKLAB REVIEW
THINKLAB Review
結論
「LangGraphはエージェントを賢く見せる道具というより、失敗時の戻り道まで設計する道具として見ると強みが分かる。」
状態・分岐・人間承認を含む複雑なAIワークフローに向きます。
強み
- 複雑な分岐を明示しやすい
- エージェントの状態を管理しやすい
- 人間承認を含む業務フローへ拡張しやすい
注意点
- 単純なLLM呼び出しには構成が重い
- 状態設計や障害時の再開方針が必要
- 本番運用では監視・評価も別途設計が必要
今日試すこと
3工程の処理を書き出し、失敗時と人間確認時の遷移をグラフにする。
HISTORY
更新履歴
2026年8月21日 · updated
batchテンプレートから個別記事へ移行
THINKLAB編集部
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FAQ
FAQ
LangChainとの違いは？
LangGraphは特に状態、分岐、長時間実行を持つエージェントのオーケストレーションを設計する場面で使い分けると理解しやすいです。
ノーコードですか？
基本的には開発者向けフレームワークとして考えるのが適切です。
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