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をはじめとする大規模言語モデル（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る。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る。
このようなLLMを活用したアプリケーション開発においては、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る。なぜなら、フレームワークの選定次第で、以下のような観点に大きな差が生じるためである。
特に受託開発・再委託開発の現場においては、開発中から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る。このような事態は、技術選定段階における視野の狭さや、保守性・セキュリティへの配慮不足が原因であることが多い。
本記事では、LLMアプリ開発に活用可能な代表的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定すべきか」という視点と、「実装・運用フェーズでどのような注意点があるか」について丁寧に解説する。
あわせて、DIGILOが支援してきたプロジェクトにおける実例や、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する。
こうした課題を抱える読者にこそ、ぜひ読んでもらいたい内容である。
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用するかが、実装方針や運用のしやすさを大きく左右する。本節では、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紹介する。
LangChain｜“つなぐ力”に強いスタンダードな選択肢
LangChainは、LLMを用いた一連の処理を「チェーン（連鎖）」として構成できるフレームワークである。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」といった処理の流れを部品として定義・組み合わせることで、アプリケーション全体を構築することができる。
LangChainは、以下のような用途に適している。
LangGraphは、エージェントのような自律的なLLM活用アプリケーションや、意思決定が複雑な業務支援ツールにおいて特に効果を発揮する。一方で、設計や保守が難しくなるため、DIGILOでは「アーキテクチャ設計から並走できる体制」が整ったプロジェクトにおいて採用を検討している。
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
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」である。
「ドキュメントの検索性が低く、社内ナレッジを活かせていない」といった課題を抱える企業には、LlamaIndexを中心に設計を行うことで、検索精度と使いやすさを両立させたソリューションの構築が可能である。
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には、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となる。これらは、LLMを用いた複数のタスク処理をエージェント（すなわち役割を持つLLM）に割り振り、自律的に連携して実行できるものである。
たとえば、以下のような一連の業務を複数のLLMが分担して処理する設計が可能である。
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多く、セキュリティ設計やエラーハンドリングが未成熟であるケースも見受けられるため、導入時には慎重な検討が求められる。
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」である。技術的に優れたフレームワークであっても、ユースケースに適合しなければ過剰設計や運用コストの増加を招く恐れがある。
本節では、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紹介する。
AQ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には、LangChainのシンプルな構成が最も適している。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った直線的な処理をスムーズに構築できる。
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に関する質問に自動で回答するチャットボットをLangChainベースで構築した。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継続的なチューニングが可能な設計とした。
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、契約書の要約、社内マニュアルのレコメンドといった「社内にある大量の情報を有効活用したい」というニーズには、LlamaIndexが最適である。
LlamaIndexを活用すれば、PDFやNotion、SharePointなどに分散している社内データを一元的に扱い、LLMによる自然言語での検索・要約を実現できる。この構成では、LlamaIndexがデータ管理を担い、LangChainまたはLangGraphが全体の制御と出力を担当する。
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といった要件にも対応可能である。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が重要となるが、DIGILOではこれらを自動化・可視化する設計テンプレートを保有している。
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
社内業務の中でも、判断の分岐や状態の保持が求められる処理──たとえば社内申請の承認フローや営業プロセスの自動化といったシナリオでは、LangGraphによる非線形ワークフロー構築が極めて有効である。
さらに、業務の中で複数の役割が連携するケース、たとえば「情報収集エージェント」がデータを収集し、「提案作成エージェント」がそれを基に資料を生成するような設計には、AutoGenやCrewAIといったマルチエージェント指向のフレームワークが適している。
ただし、これらは設計・実装・保守の難易度が高いため、DIGILOでは以下のような条件を満たすプロジェクトでの活用を推奨している。
このようなプロジェクトにおいては、運用中の挙動を継続的にロギングし、段階的に改善していける体制設計が不可欠である。
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は、最初の設計段階から「運用」や「再委託」までを見据えた視点を持つことが、プロジェクト全体の安定性および継続的な改善につながる。DIGILOでは、クライアントや協力会社との連携経験を通じて、以下のような課題を繰り返し目にしてきた。
本セクションでは、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紹介する。
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段階では見えづらいのが、保守・運用フェーズの現実である。特にLLMアプリケーションには以下のような特性があるため、「運用してみなければわからない」変数が多く存在する。
たとえば、LangChainでは外部APIを通じてLLMを呼び出すが、「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を要することがある。
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る。
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）
信頼性と継続運用を担保するためには、「コードの良し悪し」だけでなく、構成設計レベルで以下のような観点を考慮した判断が求められる。
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に扱わせる必要があったため、個人情報の取り扱いや応答の検証プロセスに細心の注意を払った。OpenAI APIの利用にあたっては、“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備した。
再委託時に起きがちなトラブルとその回避策
発注者として特に注意すべきは、「初期開発を行った企業とは異なるチームが保守を担当する」いわゆる再委託構成である。この場合に起こりがちな問題として、以下が挙げられる。
DIGILOでは、こうした再委託トラブルを未然に防ぐため、次の3点を推奨している。
このような準備をあらかじめ行っておくことで、システムの属人性を抑制し、信頼性と拡張性を両立させることが可能となる。
LLMアプリ開発の今後とトレンド展望
LLMアプリ開発の領域は急速に進化を遂げており、今後は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・継続的改善といった視点の重要性が一層高まると考えられる。
本セクションでは、DIGILOが注視している最新動向と、実務に与える影響を見据えたトピックを紹介する。
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る。代表的な例が、LangChainの開発元が提供するLangSmithである。
LangSmithでは、以下のような管理が可能となる。
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」ための基盤が整う。DIGILOでも、継続的な活用を前提としたLLM導入プロジェクトにおいて、LangSmithを含む運用基盤の導入支援を検討・実装している。
日本国内での導入事例とPoC傾向
日本国内では、特に教育・医療・製造業を中心に、PoC（概念実証）としてLLMを業務に取り入れる動きが広がっている。以下のような事例がすでに現実に進行している。
このような導入プロジェクトにおいては、「効果が出るまで運用を継続できる体制」を構築できるか否かが、成否の分かれ目となる。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た支援を行っている。
ガバナンス・社内導入で考慮すべき視点
LLMアプリケーションは外部APIやクラウドサービスとの連携を前提とするため、企業における導入に際しては、ガバナンスとセキュリティの観点も極めて重要である。特に発注者や管理者の立場からは、以下のような観点でのチェックが求められる。
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に送信されていないか／API通信が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備わっているか／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 LLMを扱える部門が明確に定義されているか／変更や設定の権限管理が適切に行われているか
DIGILOでは、システム構築に加え、社内展開に向けたガイドラインの整備や研修支援の相談も増加しており、技術導入と組織運用の橋渡しを含めたトータルサポートを提供している。
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、もはや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突入しつつある。その中で、フレームワークの選定は単なる「技術選択」にとどまらず、運用・保守・発注連携にまで影響を及ぼす重要な経営判断の一つとなっている。
本記事では、代表的なLLMアプリ開発フレームワークの特徴や選定の軸、そして実務に即した構成・設計上の注意点を解説してきた。以下に、それらを踏まえたチェックリスト形式の選定ガイドラインをまとめる。
フレームワーク選定チェックリスト（発注者・PM向け）
質問項目 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」
LMアプリ開発は、プロンプトやAPIを呼び出すだけで簡易に着手できる反面、スモールスタートの段階から構成・セキュリティ・運用フローを設計しておくことが成功の鍵を握る。
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る。
発注の精度を高めることは、開発の成功率を引き上げ、将来的なトラブルを未然に防ぐ最大の防御策となる。
本記事の内容を踏まえ、「より具体的な設計を相談したい」「導入の成功事例を知りたい」といった要望があれば、DIGILOがその一歩を共に支援する。
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
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において、多様な業界課題の解決を支援してきた。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とし、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いる。
このような課題を抱えていないだろうか？
DIGILOでは、これまでに以下のような業界・企業への導入実績がある。技術選定から運用設計、社内体制の構築まで、一貫した支援が可能である。開発や導入に関して課題を抱えている場合には、ぜひ相談いただきたい。
LLMアプリ開発に関するご相談は、いつでも受け付けている。DIGILOが、貴社のLLM導入を安全かつ確実に支援する。
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