【ITニュース解説】LangGraph vs. Chains: Building Smarter AI Workflows With State, Branching, and Memory

現代の生成AIは急速な進化を遂げ、大規模言語モデル（LLM）の能力は私たちの想像をはるかに超えるものになってきた。LLMとは、人間のように文章を理解し、生成できるAIモデルのことだ。これまでは、LLMを直接呼び出して質問に答えさせたり、文章を生成させたりするのが一般的だったが、これだけでは複雑なタスクには対応しきれない。そこで登場するのが、LangChainのようなフレームワークだ。

LangChainは、LLMとさまざまなツール（例えば、ウェブ検索やデータベースなど）を連携させ、複数のステップを組み合わせて実行できる「チェーン（Chains）」という仕組みを提供する。これにより、「ウェブで最新情報を検索し、その結果を元に要約を作成し、特定のフォーマットで出力する」といった一連の処理を自動化できるようになった。これは、まるで部品を連結して流れ作業を行うパイプラインのようなものだ。しかし、このチェーンには限界がある。それは、基本的に「ステートレス」であることと「リニア」であることだ。

ステートレスとは、一度実行が完了するとその時の状況（状態）を記憶しないことを指す。つまり、あるステップで得られた情報が次のステップに渡されることはあっても、全体としての文脈や過去の履歴をずっと覚えておくわけではない。また、リニアとは、処理の順番が一直線で、途中で条件によって経路を変えたり、前のステップに戻ったりすることができないという意味だ。もし、途中で「この情報が足りなければ、別の方法で情報を収集する」といった動的な判断が必要になった場合、チェーンだけでは対応が難しく、複雑なロジックを独自に組み込む必要があった。

ここで、LangGraphが登場する。LangGraphはLangChainを基盤として、これらの課題を解決するために開発された新しいフレームワークだ。LangGraphは、AIのワークフローを「グラフ」として設計することを可能にする。グラフとは、複数の点（ノード）が線（エッジ）で結ばれた構造のことだ。

LangGraphにおける「ノード」は、ワークフローの各ステップを表す。例えば、LLMを呼び出して質問する、データベースから情報を取得する、特定のロジックを適用して判断する、といった個々の処理がノードになる。そして、「エッジ」は、これらのノード間をどのように移動するか、つまり処理の経路を定義する。さらに重要なのが、「ステート（状態）」という概念だ。これは、ワークフロー全体で共有される記憶のようなもので、あるノードで生成された情報や現在の文脈が、グラフ内のどのノードからもアクセスできるよう、永続的に保持される。

このグラフ構造とステートの組み合わせによって、AIは単なるパイプラインのように一方向的に進むだけでなく、より柔軟で知的な振る舞いができるようになる。例えば、特定の条件が満たされたら別のノードに分岐する、情報が不足していれば前のノードに戻って再試行する、といった動的な意思決定が可能になるのだ。これは、まるで目的地にたどり着くために、状況に応じて最適なルートを選ぶことができる地図のようなものだ。

なぜこのような機能が重要なのか？それは、AIを「Agentic AI（エージェントAI）」へと進化させるための基盤となるからだ。エージェントAIとは、単に与えられた質問に答えるだけでなく、自ら推論し、ツールを適切に使いこなし、過去の経験や状況を記憶し、そしてその場で最適な行動を判断して実行できる、より自律的なAIシステムのことだ。人間が何か複雑な課題に取り組むとき、一度で解決策にたどり着くことは少なく、情報を集めたり、試行錯誤したり、時には計画を見直したりするだろう。エージェントAIも、まさにそのような多段階の思考と行動を可能にするシステムを目指している。

LangGraphは、このエージェントAIの実現を強力に後押しする。タスクを小さなサブステップに分割し、それぞれのステップ間で状態と記憶を管理できるため、複雑な課題も段階的に解決していくことが可能になる。また、分岐ロジックを導入することで、さまざまな状況に対応できる柔軟なワークフローを構築できる。そして、ワークフロー全体で状態を保持するため、単一のリクエストを超えて、より長期間にわたる持続的な対話やタスク実行が可能になるのだ。

これまでは、複雑なAIアプリケーションを構築する際には、「プロンプトの魔法」とでも呼ぶべき、非常に巧妙なプロンプト設計に頼ったり、複数のチェーンを複雑に組み合わせたりする必要があった。しかし、LangGraphを使うことで、より構造化された、堅牢な方法で自律的なAIエージェントを設計できるようになる。これは、AIが単に次の単語を予測するだけの存在から、自ら考え、行動し、学習する能力を持つ、より高度なシステムへと進化するための大きな一歩と言えるだろう。

今後のAI開発では、このLangGraphが提供するノード、エッジ、ステートといったコアな構成要素を理解し、実践に落とし込むことが非常に重要になる。これらの概念を深く掘り下げることで、自動化された研究、ビジネスプロセスの効率化、あるいは次世代のAI製品の開発といった、さまざまな分野で革新的なソリューションを生み出す道が開かれるだろう。