LLMアプリを作ろうとすると、必ず名前が挙がる2つの道具が LangChain と LlamaIndex です。どちらも「生成AIにアプリの仕事をさせる」ためのフレームワークですが、生まれた目的が違うため得意分野がはっきり分かれます。ざっくり言えば、LangChain は「行動するAI（エージェント）を組み立てる」のが得意で、LlamaIndex は「自社データを検索して答えさせる（RAG）」のが得意。この記事は、両者の現在地（2026年）を踏まえて、初めての人でも迷わず選べるように整理します。
LangChain / LlamaIndex の使い分け
AI Navigate Original / 2026/5/16
要点
- LangChain と LlamaIndex は得意領域が異なり用途で選ぶ
- LangChain は連鎖/エージェント、LlamaIndex は取り込み/RAG
- 自社データ Q&A は LlamaIndex、多ツール連携は LangChain
- 厚い抽象は debug 困難、薄い要件は素の API が堅牢
