LangChainのシステム開発会社は、LangChainを使えるかより、要件整理からRAG評価、API権限設計、本番運用まで任せられるかで比べます。社内文書検索や申請処理まで組み込むなら、AIと業務システムの両方に通じた会社が必要になります。
LangChainの提供元、クラウド基盤、大規模SI、閉域環境や企業向けAIに強みを持つ実在の5社と、riplaを含む計6社について、特徴、向いている企業、見積もり時の質問をそろえて紹介します。
▼全体ガイドの記事
・LangChainのシステム開発の完全ガイド
- 要件定義・RAG評価・API権限設計
- 6社のクラウド・SI・企業向けAI支援
- 機密性・連携範囲・内製化の確認
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LangChainのシステム開発でパートナー選びが重要な理由
LangChainは、LLMそのものではなく、モデルやデータ、ツールを業務ロジックにつなぐアプリケーション層のフレームワークです。そのため、完成させるには、データの持ち方や業務ルールを含め、認証やログ、障害時の運用まで一つのシステムとして設計する必要があります。
業務要件とAI技術の同時整理
たとえば、社内規程を検索して回答するだけならRAGが中心になります。一方で、在庫の確認、CRMの検索、チケットの登録、申請の承認まで行う場合は、ツール呼び出しと状態管理が必要になります。
読み取りと更新を同じ権限で実行すると、誤操作や情報漏えいの影響が大きくなります。そのため、開発会社には、どの処理をLLMに任せ、どの処理を決められたAPIと人の承認に限るのかを説明してもらう必要があります。
PoCから本番までの品質管理の確認
生成AIのデモは短期間で作れても、本番化すると別の課題が出てきます。本番では、回答の正確性や根拠提示率を測る評価データと、プロンプトインジェクションへの耐性の確認が必要です。個人情報のマスキングや文書単位のアクセス権、監査ログ、モデル変更時の回帰テストも欠かせません。
LangChain公式は、1,000以上の連携先とモデル・ツールの交換性を案内しています。選択肢が多いからこそ、将来のモデル変更を見据えた設計と運用責任の分担を、最初に決めることが大切です（出典：LangChain公式「LangChain」、2026年8月確認）。
株式会社ripla｜コンサルから開発まで一気通貫で支援
riplaは、コンサルティングから開発まで一気通貫で支援できる企業です。IT事業会社として社内DXを推進してきた経験を活かし、ビジネスへの成果創出とシステムの定着支援に強みがあります。
営業・顧客・生産・販売管理など、幅広い基幹システムの構築・導入実績があり、企業の業務要件に合わせて柔軟に対応できる体制を整えています。
特徴と強み
riplaに相談する強みは、LangChainを導入すること自体よりも、導入後に現場で使われる業務システムへ落とし込む視点を持てる点にあります。
たとえば社内文書検索なら、文書の更新担当やアクセス権まで含めてRAGの要件を整理します。営業支援なら、CRMのどの情報を参照し、どの操作を人の承認にするかを決めます。
PoCで得た回答ログや失敗例は本番要件に反映し、画面・API・データ・運用を一本の流れで考えたい企業に合っています。
得意領域と相談時に確認したいこと
業務部門とIT部門の間に入り、要件の優先順位をつけながら段階的に導入したい企業に合います。
相談時には、LangChainやLangGraphを使う範囲、RAGの評価方法、モデルやベクトルデータベースを変えられる設計、ソースコード・IaC・評価データの納品範囲を聞いてみてください。
初期の技術検証、本番開発、LLMやクラウドの従量課金、保守を分けて見積もってもらうと、総額と責任分界を比べやすくなります。
LangChain, Inc.｜フレームワークと運用基盤を提供する本家
LangChain, Inc.は、LangChain、LangGraph、LangSmithを提供する実在のソフトウェア企業です。
受託開発会社というより、エージェント開発のフレームワークや、トレース・評価・デプロイを支援するプラットフォームの提供元です。
技術選定の基準を作りたい企業や、開発会社に本家の機能やロードマップを確かめたい企業にとって、重要な相談先になります。
特徴と強み
公式情報によると、LangChainはモデルやツールをつなぐオープンソースのフレームワークです。さらに、LangGraphの永続的な実行基盤によって、チェックポイントや人の承認を扱えると説明されています。
LangSmithは、エージェントの実行状況を追跡し、評価やデプロイまで管理する位置付けです。
複雑なエージェントを本番で運用するなら、ライブラリだけでなく、失敗したステップを追跡できる観測性まで設計対象に含める必要があります。
得意領域と確認したいこと
本家に確認する際は、LangChainとLangGraphの使い分けや、LangSmithのデータ保管・権限・デプロイ形態を押さえる必要があります。併せて、利用するSDKの対応範囲と将来のバージョン変更も聞いてください。
LangSmithの料金は、Developerプランが1席月額0ドルで月5,000ベーストレースまで含まれ、Plusプランが1席月額39ドルで月10,000ベーストレースまで含まれます。Enterpriseは個別見積もりです（出典：LangChain公式「Plans and Pricing」、2026年8月確認）。
ただし、LLM APIやクラウドの費用、実装と運用の費用は別に必要です。実際の業務システムでは、国内のSIerや受託開発会社と組み合わせて進めるのが現実的です。
アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社｜AWS基盤とLangChainを組み合わせるクラウド型
アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社は、Amazon BedrockなどのクラウドサービスとLangChainを組み合わせる構成を検討したい企業の候補です。
AWSはLangChainの受託開発会社というより、LLMや検索を含む基盤を運用まで含めて提供するクラウドベンダーです。
実装はAWSの技術チームや認定パートナー、受託開発会社と分担する場合があります。そのため、契約主体と責任範囲を先に確認しておく必要があります。
特徴と強み
AWS公式は、Amazon BedrockやAmazon Kendra、SageMaker JumpStart、LangChainなどを組み合わせ、企業データに基づく生成AIアプリケーションを構築できると案内しています。
社内文書検索やFAQでは、モデル接続と検索基盤をクラウドに集約できるため、アクセス制御や監視もAWSの運用に任せられる点が強みです。
すでにAWSを使っている企業なら、ネットワークやログ管理の考え方を既存環境に合わせやすくなります。
得意領域と確認したいこと
AWSを使ったLangChainシステムは、クラウドで段階的に拡張したい企業や、複数のモデルを比べたい企業、データを自社のAWS環境に置きたい企業に合っています。
提案時には、Bedrockのモデル選定や、Kendraとベクトルデータベースの使い分けを確認してください。加えて、VPC・IAM・キー管理、ログの保存期間、リージョン、障害時の代替モデルも確かめておく必要があります。
初期費用だけでなく、モデルのトークン料金や、検索・ストレージ・コンピュート、監視を分けた月額の試算を依頼することが大切です。
富士通株式会社｜閉域環境や業務データ保護を重視する企業向け
富士通株式会社は、既存のデータベースやサーバーを活用しながら、業務データを安全に生成AIへつなげたい企業の候補です。
富士通の公開マニュアルでは、RAGアプリケーションのための知識データ管理機能とLangChain連携が案内されています。
公開情報から確認できるのは、製品や技術連携の内容です。個別の受託開発実績やLangChainの担当範囲は、公開情報だけでは判断できないため、提案時に案件単位で確認する必要があります。
特徴と強み
機密性の高い文書を扱うRAGでは、データの保管場所、検索できる人、更新や削除の反映方法を、最初に決めておく必要があります。
オンプレミスやプライベートクラウドを含めて構成を検討できるベンダーなら、クラウドに出せない業務の制約を踏まえた設計がしやすくなります。
特に、金融や製造、公共などで既存の富士通製品やデータベースを運用している企業は、知識データの管理と既存資産の接続をまとめて相談できる候補になります。
得意領域と確認したいこと
提案を受けるときは、LangChainと富士通の知識データ管理機能の接続箇所を聞いておきます。あわせて、埋め込みデータの暗号化、削除・再インデックスの手順、外部LLMへ送られるデータの範囲も確認します。
閉域構成では、GPUや推論基盤の調達費、容量計画、モデル更新の作業が、費用と期間を押し上げることがあります。そのため、利便性だけで判断せず、データ持ち出しの制約と本番後の運用担当者まで含めて比べてください。
株式会社NTTデータ｜大規模な業務改革とAIガバナンスを含む支援
株式会社NTTデータは、生成AIの活用戦略からデータ・AI基盤、アプリケーション、運用やBPSまでを一体で検討したい大企業向けの候補です。
同社の公式ページでは、業務アプリケーションからインフラ・AIモデル、導入・運用までのフルスタック支援と、AIガバナンスの整備を案内しています。
LangChainを必ず採用する会社として見るより、大規模な業務システムの中で採用技術を提案してもらうSIerとして比べるのが適切です。
特徴と強み
NTTデータの生成AIサービスページでは、組織変革とAIガバナンスを並行して進め、検知・評価・対応・予防のプロセスを継続すると説明しています。
全社で使う場合は、モデルの精度に加えて、業務部門ごとのルールや監査、教育、インシデント対応も必要になります。
複数の基幹システムや業界規制をまたぐプロジェクトでは、LangChainを含む実装技術と、業務やインフラの統制を一つの計画にまとめられるかが比較の要点になります。
得意領域と確認したいこと
複数部門への展開や既存基幹との連携、閉じた環境での運用、業務委託までまとめて任せたい企業に合います。
見積もりは、コンサルティングやデータ整備、アプリ開発、評価・セキュリティ試験、運用を分けてもらうと比べられます。
大規模SIでは再委託先や担当会社が増えることもあります。そのため、障害時の一次窓口やソースコードの帰属、評価データの納品、契約終了時の引き継ぎも、事前に確認してください。
日本アイ・ビー・エム株式会社｜企業向けAI基盤とRAG評価を重視する企業向け
日本アイ・ビー・エム株式会社は、企業データを用いたRAG、AIエージェント、ガバナンスを既存の業務基盤と結びつけて検討したい企業の候補です。
公式情報では、watsonxがLangChainの利用をサポートし、RAGパイプラインの構築・最適化・デプロイを案内しています。ただし、IBMはLangChain専門の受託会社とは言えません。watsonxや既存のIBM製品と、オープンなフレームワークを組み合わせる企業向けベンダーとして比べます。
特徴と強み
IBMは、生成AIの回答を業務データに根拠付けし、セキュリティーやコンプライアンスに配慮しながら本番化したい企業に合っています。
IBMのRAG評価に関する公式チュートリアルでは、LangChainで構築したRAGの出力をRagasなどで評価する考え方が説明されています。
検索された文書の適合性や、根拠に沿った回答、拒否すべき質問への対応をデータセットで確かめたい企業には、評価設計を提案に含めやすい点が強みです。
得意領域と確認したいこと
既存のIBM製品やデータ基盤、業務ワークフローを活かしたい企業や、オンプレミスとクラウドをまたぐ構成を比べたい企業に合います。
提案時は、LangChainを使う層とwatsonxを使う層の責任分界を確認してください。あわせて、利用モデルの選択肢とRAG評価の指標、検索基盤の費用を聞いておきましょう。
データの学習利用や監査ログの保管場所も、契約前に確かめたい項目です。製品の多さより、必要な機能を自社の業務シナリオで再現してもらうことが大切です。
LangChainのシステム開発会社を選ぶ5つのポイント
6社は、役割がそれぞれ異なります。自社の要件に対して、どの会社が開発の主体になり、どの会社が基盤や製品を提供するのかを分けて比べることが大切です。
実績、RAG評価、費用の分け方、成果物の帰属、既存システムとの責任分界の5点は、RFPや初回ヒアリングに入れておくと、知名度やデモの印象だけでは見えない差を確かめられます。
LangChainと生成AI全般の実績の切り分け
「生成AIの実績がある」という説明から、LangChainで本番システムを構築した経験を読み取ることは難しいです。そこで、社内文書RAGなのか、複数ツールを呼ぶエージェントなのか、LangGraphの状態管理や人の承認を使ったのかを確認します。
可能であれば、匿名化した画面や構成図、評価レポートを見せてもらい、デモではなく実際の運用課題と改善履歴を聞きます。また、公開情報にない実績は、記事や提案書で推測せず、候補会社へ直接確かめる姿勢が必要です。
RAG評価とセキュリティ試験の成果物への組み込み
本番化を判断するには、正解率に加えて、検索の適合率と根拠提示率を測る必要があります。回答不能時の拒否率や応答時間、1件あたりのLLM費用も、同じ評価で確かめます。
セキュリティ試験では、プロンプトインジェクションや機密情報の漏えいに加え、不適切な出力処理、過剰な権限、無制限の消費もテスト項目に入れます。OWASPの「Top 10 for LLM Applications 2025」や、IPA・AISIのAIセーフティに関する評価観点を参照し、試験結果と未解決リスクを納品物に含められるかを確認します。
PoC・本番・保守・従量課金を分けた見積もり
LangChain自体はオープンソースで無料ですが、システム開発の費用は別にかかります。業務システムの推定目安としては、技術検証や小規模チャットPoCが300万〜800万円、社内文書RAGが800万〜2,000万円、業務API連携エージェントが2,000万〜5,000万円程度から検討されます。
これは、一般的な業務システムの工数に、データ整備・評価・ガードレール・連携を加味した、2025〜2026年時点の編集用の推定です。公的なLangChain受託開発の統計ではありません。
提案を比べる際は、初期開発費と、LLM・埋め込み・クラウドの従量費、監視・保守を別々に示してもらうことが大切です。
ソースコード・評価データ・運用責任の帰属
生成AIシステムは、プロンプトや検索設定を変えるだけでも品質が変わります。
納品時にソースコードだけを受け取ると、別会社への移行や内製化が難しくなります。プロンプトや評価用データ、インデックス作成処理、IaC、監視設定まで受け取れるかを確かめておきます。
モデルやLangChainのバージョンアップは、誰が判断し、どの回帰テストを通過させ、事故時に誰が止めるのかを、契約書と運用設計書に落としておく必要があります。
既存システムとの責任分界とプロジェクト管理の確認
AI部分だけを開発会社に任せても、認証基盤やCRM、ERPなどを別の会社が管理していると、障害時に原因を特定しにくくなります。
RACIなどを使い、要件定義やデータ登録、APIの認可、LLMの選定の担当を明確にします。さらに、品質評価やリリース承認、監視、問い合わせ対応についても、誰が担うかを決めておきます。
最初は1業務・1データソースでKPIを検証し、利用ログと失敗例をもとに段階的に広げる計画を提案できる会社を選ぶと、過剰投資を抑えやすくなります。
LangChainのシステム開発会社に関するよくある質問
LangChainの導入を検討すると、技術・費用・セキュリティに関する疑問が次々に出てきます。開発会社へ相談する前に、代表的な質問と答えを押さえておきましょう。
LangChainのシステム開発はどのような企業に向いていますか？
社内文書や業務データを検索して回答するだけでなく、既存のAPIや業務ルールとLLMを組み合わせたい企業に向いています。
単純なチャット画面を試すだけなら小さな検証で足りますが、本番で認証や権限、監査ログ、承認フローまで必要なら、業務システムの設計経験がある会社へ相談することをおすすめします。
RAGとAIエージェントのどちらを選べばよいですか？
社内規程やマニュアルを検索して根拠付きで回答する用途なら、まずRAGを検討します。
在庫照会や顧客更新、申請処理のように、複数ステップの実行や人の承認が必要な場合は、LangGraphなどを含むワークフロー設計を検討します。
最初から自律性を高めるより、読み取り専用から始め、権限を限定したツール呼び出しへ段階的に広げる方が安全です。
LangChainのシステム開発費用はいくらですか？
要件によりますが、技術検証や小規模チャットPoCは300万〜800万円、社内文書RAGは800万〜2,000万円、業務API連携エージェントは2,000万〜5,000万円程度が検討の起点になります。
これは、開発工数に加えて、データ整備や評価、セキュリティ、既存システム連携を含めた編集用の推定です。LangChainの公的な価格表ではありません。
LLM APIやベクトルデータベース、クラウド、監視・保守は、開発費とは別のランニング費用です。利用量を変えた複数のパターンで見積もってもらうと比べられます。
社内の機密情報をLangChainのシステムで扱えますか？
扱うことは可能です。ただし、安全性は、モデルやクラウドの選定に加えて、設計の中身で決まります。
具体的には、文書単位のアクセス権やPIIの検出・マスキング、入力と出力のフィルタを設計します。さらに、ツールの最小権限や監査ログ、データの保管場所、外部送信の条件も決めておきます。
候補会社には、拒否すべき質問やプロンプトインジェクションを含むテストケースを用意し、どのリスクをどの対策で抑えるのかを説明してもらってください。
開発会社には何を質問すればよいですか？
LangChain・LangGraphの実案件経験、RAG評価の指標と評価データの納品、既存APIの権限設計について質問します。
そのうえで、データ持ち出しの条件やモデル変更時の回帰テスト、ソースコードとIaCの引き渡し、保守SLAも聞いておきます。
加えて、再委託先や障害時の連絡先、PoCから本番へ移行する判断基準、LLM・クラウドの従量課金の試算方法も確認します。質問への回答が具体的な成果物や運用手順に落ちている会社ほど、比べやすくなります。
まとめ
LangChainのシステム開発では、フレームワークの知識に加えて、業務データや既存API、認証・権限に加え、評価、監視、保守まで含めた本番設計が欠かせません。
株式会社riplaは、業務要件から開発・定着まで一気通貫で相談したい企業に、LangChain, Inc.は本家の技術基盤を確認したい企業に向く候補です。
AWSはクラウドで拡張したい企業、富士通は閉域や既存データ基盤を重視する企業、NTTデータは大規模な業務改革を進めたい企業、IBMは企業向けAI基盤とRAG評価を重視する企業に、それぞれ合います。
最初の問い合わせでは、作りたい機能に加えて、対象業務や利用データ、連携先を伝えます。さらに、許容できる誤回答や承認が必要な操作、機密情報の扱い、目標KPIも添えておくと役立ちます。
PoC・本番・保守・従量課金を分けた見積もりを並べてください。そのうえで、評価データやソースコード、IaC、運用手順の納品条件を比べれば、安さやデモの印象に左右されず、自社に合うパートナーを選びやすくなります。
▼全体ガイドの記事
・LangChainのシステム開発の完全ガイド
▼RFP作成前に読みたい無料ホワイトペーパー
・業務システム開発の完全ガイドブック
・スクラッチシステム開発の完全ガイドブック
・【2026年最新版】AI駆動開発の完全ガイドブック
会社紹介
株式会社riplaでは、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを、構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルによる高い要件定義力・システム設計力を活かし、事業成果の最大化に伴走します。
また、当社独自の開発テンプレート「Boxシリーズ」による標準機能の高速開発と、AI駆動開発の独自フレームワーク「GoDD」による独自機能のAI実装を組み合わせることで、低コスト・短期間で開発を実現いたします。
もし、システム開発やプロダクト開発に関するご要望がございましたら、お気軽にお問い合わせください。
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株式会社ripla 代表取締役CEOとして、システムパッケージ活用、システム開発、データ分析、生成AI活用、SaaS開発、アプリ開発、EC構築など、幅広い領域で企業のDX推進と事業成長を支援している。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルが集う株式会社riplaにおいて、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援し、単なるシステム納品にとどまらず、クライアントと同じ目線で事業成果の最大化に向けた伴走支援を行う。早稲田大学卒業後、ラクスル株式会社、LINEヤフー株式会社にて事業開発やDX推進などに従事した後、株式会社riplaを創業。