LangChain vs LlamaIndex：業務アプリ開発での使い分けガイド【比較と事例付き】

AI導入が進む中で、「ChatGPTを自社業務に活用したい」というニーズは急増しています。特に、エンタープライズ環境では、既存の業務フローと大規模言語モデル（LLM）をどう統合するかがカギになります。

本記事では、LLMアプリケーション構築で広く使われているLangChainと**LlamaIndex（旧GPT Index）**を比較しながら、両者の違いと業務への最適な活用法を解説します。

LangChainとは？何ができるのか？

LangChainは、LLMの機能を部品化して組み合わせ、柔軟なアプリケーションを作るためのライブラリです。複雑な処理フローも「チェーン」や「エージェント」という設計単位で整理できるため、構造的なLLMアプリの開発に向いています。

主な機能

• チェーン（Chain）：複数のLLM処理をステップごとに組み立てる
• プロンプトテンプレート：動的プロンプトの作成
• メモリ機能：会話履歴の保持（チャットボットに必須）
• エージェント機能：外部ツール（計算、検索、API）と連携
• 多数のラッパー：OpenAI、Claude、Anthropicなどと連携可能

📌 こんな場面に最適

• ChatGPTのような会話アプリ
• 複数LLMの組み合わせ（例：要約→翻訳→メール生成）
• ノーコードでは表現しづらい業務ロジックの自動化

LlamaIndexとは？どんな時に使うのか？

LlamaIndexは、LLMと社内データの**“橋渡し”**をするライブラリです。大量の非構造データ（PDF、CSV、DB、APIなど）をベクトル化し、検索・問い合わせに適した形で提供します。

主な機能

• Data Connector：ローカルファイル、Notion、Google Driveなどの読み込み
• Index構築：ベクトルストア（FAISS, Chromaなど）との統合
• Retriever/Query Engine：自然言語クエリによる高速検索
• RAG構成の構築支援：LLMに必要な情報だけを動的に渡す設計が可能

📌 こんな場面に最適

• 社内文書（数千件以上）をLLMで検索したい
• PDFやマニュアルからFAQを自動生成
• LLMに「必要な情報だけ渡す」ことでコスト削減

機能比較表：LangChain vs LlamaIndex

実装例：コードで見る違い

LangChain：プロンプトチェーンを使った商品名生成

まず必要なライブラリ（最新版）をインストール：

pip install -U langchain langchain-openai

下記（ターミナル）のようにライブラリのインストールが開始されます

無事インストールが完了すると下記（ターミナル）のように表示されます

OpenAIのAPIキーが環境変数に設定されていること

• コマンドプロンプトやPowerShellで次を実行：

$env:OPENAI_API_KEY="sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"

下記のようにコマンドプロンプトで実行

（PowerShell（推奨）で設定する場合はこちら $env:OPENAI_API_KEY="sk-xxxxxxxxxxxxxx"）

from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.chains import LLMChain

prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["product"],
    template="商品「{product}」に合うユニークな名前を考えてください。"
)

llm = OpenAI(temperature=0.7)
chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)

response = chain.run("AIベースの予定管理ツール")
print(response)

→ ユーザー入力 → プロンプトテンプレート → LLM出力、という直線的なフローが作れます。

LlamaIndex：PDF文書を読み込んで自然言語で質問

from llama_index import GPTVectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader

documents = SimpleDirectoryReader('pdfs/').load_data()
index = GPTVectorStoreIndex.from_documents(documents)

query_engine = index.as_query_engine()
response = query_engine.query("このPDFの要点を教えてください。")
print(response)

→ 数十〜数百ページあるPDFから、必要情報だけを抽出して答えるRAG構成がすぐ作れます。

StarScriptとしての活用事例

弊社StarScriptでは、業務アプリケーション開発の中でLangChainとLlamaIndexを状況に応じて併用しています。

実際の活用例：

• 営業支援AIツール
  • LlamaIndexで過去の提案資料やFAQをインデックス化
  • LangChainでユーザー入力を理解し、適切な情報を抽出→Slack連携
• 社内ナレッジボット
  • LlamaIndexでPDFやCSVから知識抽出
  • LangChainで対話的なUI、メモリ、ユーザー管理を実装

このように、両者は競合ではなく補完関係にあります。

まとめ：どちらを選べばいい？

多くの業務では、「LlamaIndexで情報を整理し、LangChainで応答をデザインする」という分担がもっとも効率的です。

おわりに

LLM活用が本格化する今、単にAPIを呼ぶだけでなく、業務データとの統合やUX設計が重要になっています。LangChainとLlamaIndexを適切に使い分けることで、コスト効率・応答精度・ユーザー体験をすべて高めることが可能です。

合同会社StarScript（スター・スクリプト）では、こうした生成AIアプリのPoCから本番運用支援までワンストップでご相談いただけます。

AI導入に悩んでいる企業様は、ぜひ一度お問い合わせください。