はじめに｜LLMアプリ開発におけるフレームワーク選定の重要性
ChatGPTをはじめとした大規模言語モデル（LLM）の登場により、企業の業務支援アプリや社内ツールの開発にも革新が生まれています。たとえば、社内ドキュメントの検索・要約、定型業務の自動化、カスタマーサポートの自動応答など、すでに多くの企業が「生成AIを組み込んだ業務アプリ」の構築に乗り出しています。こうしたLLMを活用したアプリケーション開発では、LangChainやLangGraphに代表される「開発フレームワーク」の選定が成功のカギを握ります。なぜなら、フレームワークの選び方ひとつで、以下のような観点に大きな違いが出てくるからです。
特に受託開発・再委託開発の現場では、開発中〜運用フェーズに至るまでの“設計思想のすり合わせ”が不十分なまま進行してしまうケースが散見されます。こうした事態は、技術選定段階での視野の狭さや、保守性・セキュリティへの配慮不足が原因となることが多いのです。本記事では、LLMアプリ開発に活用できる代表的なフレームワークを比較・整理したうえで、「どのユースケースに、どのフレームワークを選べばよいか」という視点と、「実装・運用フェーズでどんな注意点があるか」まで丁寧に解説していきます。あわせて、DIGILOが支援してきたプロジェクトでの実例や、提案・開発時に実際に重視しているポイントも交えながら、発注者が安心して開発を委託できるための判断材料を提供します。
「最新のLLM技術を活用したいが、どこから検討すべきかわからない」
「複数の技術を提案されたが、どれが自社にとって最適か判断できない」
「運用やセキュリティまで見据えて設計したい」そうしたお悩みをお持ちの方にこそ、ぜひお読みいただきたい内容です。
主要フレームワークの概要と比較
LLMを活用したアプリケーション開発においては、どのフレームワークを使うかが、実装方針や運用のしやすさを大きく左右します。ここでは、代表的なフレームワークについて、それぞれの特徴と活用シーンをわかりやすくご紹介します。
LangChain｜“つなぐ力”に強いスタンダードな選択肢
LangChainは、LLMを使った一連の処理を「チェーン（連鎖）」として構成できるフレームワークです。たとえば、「ユーザーからの入力 → 関連ドキュメントの検索 → 回答生成」というような流れを部品として定義し、組み合わせることで、アプリケーション全体を構築していきます。
LangChainは、以下のような用途に向いています：
また、ログ出力やエラー処理機構も整備されており、保守運用の視点からも管理しやすい点が評価されています。DIGILOでは、お客様との要件整理の中で「構造が明快な仕組みを望む場合」にはLangChainを推奨するケースが多くあります。
LangGraph｜複雑な業務プロセスに耐える“状態管理”型フレームワーク
LangGraphは、LangChainをベースにしつつも、より柔軟で「非線形」な処理を可能にした新しいフレームワークです。状態（ステート）を保持しながら分岐・ループなどの制御ができるため、たとえば次のような要件にも対応できます。
LangGraphは、エージェントのような自律的なLLM活用アプリや、意思決定が複雑な業務支援ツールで特に力を発揮します。一方で設計・保守が難しくなるため、DIGILOでは「アーキテクチャ設計から一緒に伴走できる体制」があるプロジェクトで採用を検討しています。
LlamaIndex｜社内データを賢く扱うための“検索強化”ツール
LlamaIndexは、社内ドキュメントや業務データベースをもとに、LLMが自然に検索・回答できるようにするための「データ連携専用フレームワーク」です。
「ドキュメントの検索性が低く、社内ナレッジが活かせていない」といった課題がある企業様には、LlamaIndexを中心に設計することで、検索精度と使いやすさを両立したソリューションが構築可能です。
AutoGen・CrewAI｜マルチエージェント型の自律処理に対応
より高度なアプリケーションを想定する場合、AutoGenやCrewAIのような“エージェント指向”のフレームワークも選択肢に入ってきます。これらは、LLMを使った複数のタスク処理をエージェント（＝役割を持ったLLM）に割り振り、自律的に連携して実行することができます。
たとえば：
といった一連の業務を、複数のLLMが自律的に分担して処理する設計が可能になります。
ただし、こうしたフレームワークはまだ発展途上の部分もあり、セキュリティ設計やエラーハンドリングが未成熟なケースもあるため、導入時には注意が必要です。
ユースケース別｜どのフレームワークが合うか？
LLMアプリケーションの導入を検討する際、最も重要なのは「自社の目的に合った設計を選ぶこと」です。技術的に優れたフレームワークであっても、ユースケースに合わなければ過剰設計や運用コストの増加を招いてしまいます。
ここでは、代表的な活用シーンごとに、どのようなフレームワークが適しているかを整理してご紹介します。
FAQ自動応答や業務チャットボットの場合
おすすめ：LangChain
問い合わせ対応や社内FAQなど、比較的定型的なフローを処理するアプリケーションでは、LangChainのシンプルな構成が最も適しています。
LangChainは、ユーザーの質問を受け取り、適切なドキュメントを参照し、回答を生成する──という直線的な処理をスムーズに構築できます。
たとえば、DIGILOが支援したある医療法人では、よくある診療フローや保険制度の質問に自動で答えるチャットボットをLangChainベースで構築しました。回答の精度を担保するために、プロンプト設計とログ管理を組み合わせ、利用状況を可視化しながらチューニングを続けられる設計としました。
ドキュメント検索／要約を行う業務支援ツールの場合
おすすめ：LlamaIndex × LangChain（またはLangGraph）
ナレッジ検索や契約書の要約、社内マニュアルのレコメンドなど、“社内にある大量の情報を活かしたい”というニーズに最適なのが、LlamaIndexです。
LlamaIndexを使うことで、PDFやNotion、SharePointなどに散在している社内データを一元的に扱い、LLMが自然言語で検索・要約を行える環境を整えられます。
このような構成では、LlamaIndexがデータ部分を担当し、LangChain（またはLangGraph）が全体の制御・出力を担う役割を果たします。たとえば、複数のデータソースをまたいで一貫性のある回答を返すような要件にも対応可能です。
保守面では、インデックスの更新管理やアクセス制限の実装などがポイントになりますが、DIGILOではこれらを自動化・可視化できる設計テンプレートを保有しています。
複雑なプロセスやエージェント連携が必要な業務自動化の場合
おすすめ：LangGraph、AutoGen、CrewAI
社内業務において、判断の分岐や状態の保持が必要な処理（例：社内申請の承認フロー、営業プロセスの自動化など）では、LangGraphの非線形ワークフロー構築機能が非常に有効です。
さらに、業務の中で複数の役割が連携するようなケース──たとえば、データを収集する「情報収集エージェント」と、それを元に提案資料を作成する「提案作成エージェント」が存在するような設計では、AutoGenやCrewAIのようなマルチエージェント指向のフレームワークが適しています。
ただし、これらは実装・保守の難易度が高いため、DIGILOでは次のようなプロジェクトでのみ活用を推奨しています：
このようなプロジェクトでは、運用中の挙動をロギングし、逐次改善できる体制設計が不可欠となります。
DIGILO視点｜実装・保守・再委託まで見据えたフレームワーク選びのコツ
LLMを活用したアプリケーションの開発において、最初の設計段階から「運用」や「再委託」まで見据えた視点を持つことは、プロジェクト全体の安定性と継続的な改善につながります。DIGILOでは、クライアントや協力会社との連携経験を通じて、次のような課題を繰り返し見てきました。
このセクションでは、発注者・再委託先・保守運用チームの立場をすべて考慮した開発設計のヒントをご紹介します。
保守・運用フェーズでの落とし穴とは？
プロジェクトの初期には見えづらいのが「保守・運用」フェーズの現実です。特にLLMアプリは以下のような特性を持つため、“運用してみないとわからない”変数が多く存在します。
たとえば、LangChainなどでは外部APIを通じてLLMを呼び出しますが、「APIが時間帯によって不安定になる」「入力によって異常なプロンプト処理が発生する」といったケースでは、障害原因の特定やリカバリ対応に時間がかかることがあります。
DIGILOでは、こうしたリスクに備え、以下のような基本設計方針を導入しています：
構成・設計段階で整理すべき観点（セキュリティ、冗長化、API制限）
信頼性と継続運用のためには、「コードの良し悪し」だけでなく、以下のような構成設計レベルでの判断が必要になります。
| 観点 | 重要なポイント |
| セキュリティ | 外部APIとの通信の暗号化、LLMへの入力情報のマスキング、プロンプトインジェクション対策 |
| 冗長化 | モデル応答の異常時に別のルートに切り替える構成（例：LangChain + LiteLLM連携） |
| API制限 | 月間利用量やレスポンス速度制限への対応。必要に応じてキャッシュ機構を組み込む |
DIGILOが支援した教育業界のプロジェクトでは、生徒データをLLMに取り扱わせる必要があり、個人情報の扱いと応答の検証プロセスに細心の注意を払いました。OpenAI APIの利用に際しても、“外部送信されるデータの監査設計”を導入し、発注者側にとっても安心できる仕組みを整えました。
再委託時に起きがちなトラブルとその回避策
発注者として特に気をつけたいのが、「初期開発を行った企業とは別のチームが保守を担当する」いわゆる再委託構成です。このときに起こりがちな問題は以下のようなものです：
DIGILOでは、こうした再委託トラブルを防ぐため、以下の3点を提案しています：
このような準備をあらかじめ進めておくことで、システムの属人性を抑え、信頼性と拡張性を両立させることができます。
実装例｜LangChain × LangGraph の実務レベル連携パターン
ここでは、DIGILOが実際に手がけたプロジェクトをベースに、LangChainとLangGraphを組み合わせてLLMアプリを開発した実装パターンを紹介します。
この実装は、シンプルな問い合わせ対応（LangChain）と、状態を保持しながら対話を進める複雑な処理（LangGraph）を両立させる必要があったケースです。
たとえば、以下のようなフローを実現しました：
基本的な構成アーキテクチャ
- ユーザー入力 → LangChainで初期処理（意図の判定）
- ルールベースでルーティング
- 単発処理：LangChainで回答生成
状態保持処理：LangGraphに遷移し、会話の文脈を追跡
この構成により、ユーザーの発言が「単純なFAQ」か「継続的なサポート案件」かを自動判定し、処理を分岐。単発処理にはLangChainを、複雑な状態管理にはLangGraphを適用しました。
ポイントは、二つのフレームワークの「役割分担」と「疎結合」です。たとえば、LangChain内での初期処理の設計は単純である一方、LangGraphは対話履歴やフロー進行状態を保持できるよう詳細設計が必要でした。
フォールバック機能の実装
LLMを使う以上、外部APIの応答エラーや不安定な挙動は避けられません。そこでDIGILOでは、「自動で代替手段に切り替える設計」を盛り込みました。
例：OpenAI APIが停止した場合のフォールバック構成
この設計により、サービスの可用性を確保しつつ、発注者側にも「落ちない・止まらない構成」として安心感を提供できます。
LangChainとLangGraphの連携における工夫ポイント
DIGILOでは、開発中に設計した構成要素を社内ライブラリ化し、他プロジェクトへの水平展開も可能な形で管理しています。こうした「属人化を防ぐ設計の仕組み」は、保守や再委託フェーズでの信頼性に直結します。
LLMアプリ開発の今後とトレンド展望
急速に進化を遂げているLLMアプリ開発の領域では、今後さらに高度なユースケースへの対応が求められると同時に、ガバナンス・信頼性・継続的改善の視点がますます重要になってきます。このセクションでは、DIGILOが注視している最新動向と、実務への影響を見据えたトピックをご紹介します。
統合プラットフォーム化の流れ（LangSmithなど）
近年、LLMアプリの開発・運用・テスト・監視までを一元的に管理できる統合プラットフォームが注目を集めています。その代表例が、LangChain開発元が提供するLangSmithです。
LangSmithでは、以下のような管理が可能です：
これにより、「開発して終わり」ではなく、「運用しながら継続的に改善する」ための土台が整います。DIGILOでも、継続利用を前提としたLLM導入プロジェクトにおいて、LangSmithを含めた運用基盤の導入支援を検討・実装しています。
日本国内での導入事例とPoC傾向
日本では、特に教育、医療、製造業を中心に、PoC（実証実験）としてLLMを業務に取り入れる動きが広がっています。
たとえば、以下のようなケースが現実に進んでいます：
こうした導入プロジェクトでは、「効果が出るまで運用を継続できる体制」を構築できるかどうかが成功の分かれ目です。DIGILOでは、単なる技術提供にとどまらず、クライアントと並走しながら評価指標の設計や改善スプリントの運用まで含めて支援しています。
ガバナンス・社内導入で考慮すべき視点
LLMアプリは外部APIやクラウドサービスと密接に関わるため、企業内での導入にはガバナンスとセキュリティの観点も欠かせません。
特に発注者・管理者側としては、以下のようなチェックリストが重要です：
| 項目 | チェックポイント |
| 情報セキュリティ | 個人情報や機密情報がLLMに送信されないか？ API通信は暗号化されているか？ |
| 誤応答リスク | LLMの回答にファクトチェック機能があるか？ 意図しないアウトプットへの対応策があるか？ |
| 社内ルール | どの部門がLLMを扱えるか？ 変更や設定の権限はどう管理されるか？ |
DIGILOでは、システム構築だけでなく、社内展開に向けたガイドライン整備や研修支援のご相談も増えており、技術導入と組織運用の橋渡しまで含めたトータルサポートを提供しています。
まとめ｜選定ガイドラインと次のアクション
生成AIを活用したLLMアプリケーションの開発は、今やPoCの段階を超え、業務プロセスの一部として実運用されるフェーズに入りつつあります。その中で、フレームワーク選定は単なる「技術選択」ではなく、運用・保守・発注連携までを左右する重要な経営判断の一つとなっています。
この記事では、代表的なLLMアプリ開発フレームワークの特徴や選定軸、そして実務に即した構成・設計上の注意点をご紹介してきました。以下に、本記事でご紹介した内容をもとにしたチェックリスト形式の選定ガイドラインをまとめます。
フレームワーク選定チェックリスト（発注者・PM向け）
| 質問 | 推奨フレームワーク |
| 単発のFAQや定型処理に対応したいか？ | LangChain |
| 会話の文脈や処理の状態を保持したいか？ | LangGraph |
| 社内文書やDBを活用した検索・要約を行いたいか？ | LlamaIndex × LangChain |
| 複数のAIエージェントが役割分担するような構成か？ | AutoGen / CrewAI |
| 長期運用や再委託も視野に入れているか？ | LangChain＋設計テンプレート活用（DIGILO推奨） |
発注者が取り組むべき「次の一歩」
LLMアプリ開発は、プロンプトやAPIを呼び出すだけで簡単に始められる反面、スモールスタートの段階で構成・セキュリティ・運用フローを設計しておくことが成功のカギです。
DIGILOでは、こうしたポイントを踏まえた「発注・提案時の技術相談」や「構成レビュー」なども提供しており、以下のようなニーズに対応しています：
発注の精度を高めることは、開発の成功率を高め、将来的なトラブルを防ぐ最大の防御策となります。もし、この記事の内容を踏まえて「もっと具体的な設計を相談したい」「導入の成功事例が知りたい」といったご要望があれば、DIGILOがその一歩を支援いたします。
DIGILOからのご提案｜LLMアプリ開発を成功に導くフレームワーク選定と運用支援
私たちDIGILOは、生成AI・モバイルアプリ・業務特化型ソフトウェア開発の分野で、多様な業界課題の解決を支援しています。
柔軟なカスタマイズ対応と高度なセキュリティ設計を強みに、企業のビジネス成長を支えるテクノロジーパートナーとして選ばれてきました。
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DIGILOでは、これまでに以下のような業界・企業様への導入実績があります。
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