LangChain を使った AI アプリケーション開発において、Python 版と JavaScript/TypeScript 版のどちらを選ぶべきか迷われる方は多いのではないでしょうか。両者は同じ LangChain というブランド名を持ちながら、API 設計・型システム・デプロイ環境など多くの面で異なる特徴を持っています。本記事では、実務でよく直面する「どちらを選ぶべきか」という疑問に対して、具体的な違いと選択基準を解説します。

背景

LangChain は、LLM（大規模言語モデル）を活用したアプリケーションを構築するためのフレームワークです。もともと Python 版が先行してリリースされ、その後 JavaScript/TypeScript 版（LangChain.js）が登場しました。

現在、両バージョンはそれぞれ独立して開発されており、コミュニティも分かれています。Python 版は機械学習エコシステムとの親和性が高く、LangChain.js は Web フロントエンドやサーバーレス環境での利用に強みがあります。

以下の図は、LangChain の 2 つのバージョンがどのようなエコシステムに位置づけられているかを示しています。

mermaidCopy codeflowchart TB
  subgraph py["Python エコシステム"]
    langchain_py["LangChain(Python)"]
    numpy["NumPy / pandas"]
    ml["scikit-learn / PyTorch"]
    jupyter["Jupyter Notebook"]
  end

  subgraph js["JavaScript/TypeScript エコシステム"]
    langchain_js["LangChain.js"]
    react["React / Next.js"]
    node["Node.js / Express"]
    edge["Edge Runtime / Vercel"]
  end

  llm["OpenAI / Anthropic<br/>などの LLM API"]

  langchain_py --> llm
  langchain_js --> llm

  langchain_py --- numpy
  langchain_py --- ml
  langchain_py --- jupyter

  langchain_js --- react
  langchain_js --- node
  langchain_js --- edge

図で理解できる要点：

• Python 版はデータ分析・機械学習ライブラリと連携しやすい
• JavaScript 版は Web フロントエンドやエッジ環境と統合しやすい
• 両者は同じ LLM API を利用するが、周辺エコシステムが異なる

課題

LangChain を実務で導入する際、以下のような課題に直面します。

API 設計の違いによる学習コスト

Python 版と LangChain.js は、同じ概念（Chain、Agent、Memory など）を扱いながらも、API の設計が異なります。一方を学んでも、もう一方にそのまま知識を転用できない場合があります。

型安全性とコード品質

TypeScript を使う LangChain.js では型推論が効きますが、Python 版では型ヒントが部分的にしか提供されていません。実務では型安全性がバグ防止に大きく影響します。

デプロイ環境の制約

Python 版は Docker や EC2 などの従来型サーバーに向いている一方、LangChain.js は Vercel や Cloudflare Workers などのエッジ環境にも対応します。プロジェクトのインフラ戦略によって選択肢が変わります。

以下の図は、選択時の主な悩みどころを示しています。

mermaidCopy codeflowchart TD
  start["LangChain 導入検討"]
  start --> q1["既存コードベース<br/>は何か？"]
  q1 -->|Python| concern_py["型ヒント不足<br/>デプロイ先の選択肢"]
  q1 -->|JavaScript/TS| concern_js["API ドキュメント<br/>ライブラリ対応状況"]

  concern_py --> infra_py["Docker / EC2<br/>Lambda(Python)"]
  concern_js --> infra_js["Vercel / CF Workers<br/>Next.js API Routes"]

  infra_py --> decision["どちらを選ぶ？"]
  infra_js --> decision

図で理解できる要点：

• 既存のコードベースや開発チームのスキルセットが選択に影響する
• デプロイ先の制約も重要な判断材料になる

解決策

LangChain.js と LangChain(Python) の違いを、API 設計、型システム、デプロイ先の 3 つの観点から整理し、実務での選択基準を示します。

API 設計の違い

両者は同じ概念を扱いますが、メソッド名やクラス構造が異なります。

Python 版の特徴

Python 版は、辞書（dict）ベースの柔軟な API を提供します。

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

# テンプレート定義
template = "次の質問に答えてください: {question}"
prompt = PromptTemplate(template=template, input_variables=["question"])

pythonCopy code# LLM とチェーンの初期化
llm = OpenAI(temperature=0.7)
chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)

pythonCopy code# 実行
result = chain.run(question="LangChainとは何ですか？")
print(result)

ポイント：

• 辞書型の引数が多用される
• 動的な型であるため、実行時エラーが発生しやすい
• Jupyter Notebook での試行錯誤に向いている

LangChain.js の特徴

LangChain.js は、TypeScript の型システムを活かしたオブジェクト指向な API です。

typescriptCopy codeimport { OpenAI } from 'langchain/llms/openai';
import { PromptTemplate } from 'langchain/prompts';
import { LLMChain } from 'langchain/chains';

typescriptCopy code// テンプレート定義
const template = '次の質問に答えてください: {question}';
const prompt = new PromptTemplate({
  template: template,
  inputVariables: ['question'],
});

typescriptCopy code// LLM とチェーンの初期化
const llm = new OpenAI({ temperature: 0.7 });
const chain = new LLMChain({ llm: llm, prompt: prompt });

typescriptCopy code// 実行
const result = await chain.call({
  question: 'LangChainとは何ですか？',
});
console.log(result.text);

ポイント：

• クラスインスタンスと明示的な型定義
• IDE の補完機能が効きやすい
• async​/​await による非同期処理が標準

型システムの違い

型安全性は、実務でのバグ削減に直結します。

Python 版の型対応

Python 版は型ヒントが部分的にしか提供されていません。

pythonCopy code# 型ヒントなしの例
def create_chain(llm, prompt):
    return LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)

# 実行時まで型エラーに気づかない
chain = create_chain("間違った型", None)  # エラーが出ない

型チェッカー（mypy など）を使っても、LangChain 内部の型定義が不完全なため、完全な検証はできません。

LangChain.js の型対応

LangChain.js は TypeScript で書かれており、型推論が強力です。

typescriptCopy code// 型が明示的
function createChain(
  llm: OpenAI,
  prompt: PromptTemplate
): LLMChain {
  return new LLMChain({ llm, prompt });
}

// コンパイル時にエラーを検出
const chain = createChain('間違った型', null); // TypeScript がエラーを出す

型定義により、IDE での補完やリファクタリングが安全に行えます。

項目	Python 版	LangChain.js
型ヒント	部分的	完全
IDE 補完	限定的	強力
コンパイル時チェック	なし	あり
リファクタリング安全性	低	高

デプロイ先の選び方

デプロイ環境の選択は、パフォーマンスとコストに直結します。

Python 版の主なデプロイ先

Python 版は、以下の環境に向いています。

デプロイ先	特徴	向いているケース
Docker + EC2/ECS	フル機能、長時間実行可能	バッチ処理、大規模データ処理
AWS Lambda(Python)	サーバーレス、コールドスタート遅い	非同期処理、定期実行
Google Cloud Run	コンテナベース、スケーラブル	API サーバー、中規模トラフィック

Python 版のデプロイ例（Docker）：

dockerfileCopy code# Dockerfile
FROM python:3.11-slim

WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

COPY . .
CMD ["python", "main.py"]

yamlCopy code# docker-compose.yml
version: '3.8'
services:
  langchain-app:
    build: .
    ports:
      - '8000:8000'
    environment:
      - OPENAI_API_KEY=${OPENAI_API_KEY}

LangChain.js の主なデプロイ先

LangChain.js は、エッジ環境やサーバーレスに最適化されています。

デプロイ先	特徴	向いているケース
Vercel	エッジ関数、高速デプロイ	Next.js アプリ、API Routes
Cloudflare Workers	グローバルエッジ、低レイテンシ	リアルタイム応答、軽量処理
AWS Lambda(Node.js)	豊富な AWS 統合	イベント駆動、マイクロサービス

LangChain.js のデプロイ例（Vercel + Next.js）：

typescriptCopy code// pages/api/chat.ts
import type { NextApiRequest, NextApiResponse } from 'next';
import { OpenAI } from 'langchain/llms/openai';
import { LLMChain } from 'langchain/chains';
import { PromptTemplate } from 'langchain/prompts';

typescriptCopy code// API ハンドラー
export default async function handler(
  req: NextApiRequest,
  res: NextApiResponse
) {
  const { question } = req.body;

  const llm = new OpenAI({ temperature: 0.7 });
  const prompt = new PromptTemplate({
    template: "質問: {question}\n回答:",
    inputVariables: ["question"],
  });

typescriptCopy code  // チェーン実行
  const chain = new LLMChain({ llm, prompt });
  const result = await chain.call({ question });

  res.status(200).json({ answer: result.text });
}

bashCopy code# Vercel デプロイ
yarn add langchain
yarn vercel deploy

以下の図は、デプロイ先の選択フローを示しています。

mermaidCopy codeflowchart TD
  start["デプロイ先の選択"]
  start --> q1["実行時間は<br/>15秒以上？"]
  q1 -->|はい| docker["Docker + EC2/ECS<br/>(Python推奨)"]
  q1 -->|いいえ| q2["グローバル配信<br/>必要？"]

  q2 -->|はい| edge["Cloudflare Workers<br/>(LangChain.js推奨)"]
  q2 -->|いいえ| q3["Next.js<br/>使用？"]

  q3 -->|はい| vercel["Vercel<br/>(LangChain.js推奨)"]
  q3 -->|いいえ| lambda["AWS Lambda<br/>(Python/Node.js)"]

図で理解できる要点：

• 実行時間が長い処理は Docker 環境が向いている
• レイテンシ重視ならエッジ環境を選ぶ
• Next.js との統合では Vercel が最も簡単

具体例

実務でよくある 3 つのユースケースごとに、どちらを選ぶべきか具体例を示します。

ユースケース 1：社内向けチャットボット API

要件：

• 社内システムとの統合が必要
• 既存のバックエンドは Python（FastAPI）
• レスポンスタイム 2〜3 秒は許容範囲

選択：LangChain(Python)

Python 版を選ぶ理由は、既存のコードベースとの統合が容易だからです。

pythonCopy code# main.py
from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel
from langchain.chains import LLMChain
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.llms import OpenAI

app = FastAPI()

pythonCopy code# リクエストモデル
class ChatRequest(BaseModel):
    message: str

class ChatResponse(BaseModel):
    reply: str

pythonCopy code# チェーン初期化（起動時に1回だけ）
llm = OpenAI(temperature=0.7)
prompt = PromptTemplate(
    template="社内FAQに基づいて回答してください: {question}",
    input_variables=["question"]
)
chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)

pythonCopy code# API エンドポイント
@app.post("/chat", response_model=ChatResponse)
async def chat(request: ChatRequest):
    try:
        result = chain.run(question=request.message)
        return ChatResponse(reply=result)
    except Exception as e:
        raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))

メリット：

• 既存の Python エコシステムと統合しやすい
• FastAPI の型チェック機能を活用できる
• Docker でのデプロイが簡単

ユースケース 2：ユーザー向け Web アプリのリアルタイムチャット

要件：

• フロントエンドは Next.js
• グローバルユーザー向けに低レイテンシが必要
• ストリーミング応答を実装したい

選択：LangChain.js

エッジ環境での実行と Next.js との統合から、LangChain.js が最適です。

typescriptCopy code// app/api/chat/route.ts
import { NextRequest } from 'next/server';
import { OpenAI } from 'langchain/llms/openai';
import { LLMChain } from 'langchain/chains';
import { PromptTemplate } from 'langchain/prompts';

typescriptCopy code// ストリーミング応答の設定
export const runtime = 'edge'; // エッジ環境で実行

export async function POST(req: NextRequest) {
  const { message } = await req.json();

  const llm = new OpenAI({
    temperature: 0.7,
    streaming: true, // ストリーミング有効化
  });

typescriptCopy code// プロンプトとチェーン
const prompt = new PromptTemplate({
  template: 'ユーザーの質問: {question}\nAI:',
  inputVariables: ['question'],
});

const chain = new LLMChain({ llm, prompt });

typescriptCopy code  // ストリーミングレスポンス
  const stream = await chain.stream({ question: message });

  return new Response(stream, {
    headers: { 'Content-Type': 'text/event-stream' },
  });
}

メリット：

• エッジ環境で低レイテンシを実現
• TypeScript による型安全性
• Next.js のストリーミング機能と相性が良い

ユースケース 3：データ分析パイプラインへの組み込み

要件：

• 大量のログデータを LLM で分析
• pandas、NumPy との連携が必要
• Jupyter Notebook で試行錯誤したい

選択：LangChain(Python)

データ分析エコシステムとの統合から、Python 版が適しています。

pythonCopy code# analysis.ipynb
import pandas as pd
from langchain.chains import LLMChain
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.llms import OpenAI

pythonCopy code# ログデータ読み込み
df = pd.read_csv("user_logs.csv")

# エラーログだけ抽出
error_logs = df[df['level'] == 'ERROR']['message'].head(10)

pythonCopy code# LLM でエラー原因を分析
llm = OpenAI(temperature=0.3)
prompt = PromptTemplate(
    template="以下のエラーログの原因を分析してください:\n{log}",
    input_variables=["log"]
)
chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)

pythonCopy code# バッチ処理
results = []
for log in error_logs:
    analysis = chain.run(log=log)
    results.append(analysis)

# 結果を DataFrame に追加
df_results = pd.DataFrame({
    'log': error_logs,
    'analysis': results
})

メリット：

• pandas、NumPy との統合が簡単
• Jupyter Notebook で対話的に開発できる
• データ処理と LLM 推論を一つのパイプラインにできる

以下の表は、3 つのユースケースの選択基準をまとめたものです。

ユースケース	選択	主な理由
社内チャットボット API	Python	既存 Python コードベースとの統合
Web アプリ（リアルタイム）	LangChain.js	エッジ環境、Next.js 統合、ストリーミング
データ分析パイプライン	Python	pandas/NumPy 連携、Jupyter 対応

まとめ

LangChain.js と LangChain(Python) は、同じ概念を扱いながらも API 設計・型システム・デプロイ環境において明確な違いがあります。

選択のポイント：

• 既存コードベースが Python なら Python 版：FastAPI や Django との統合がスムーズです
• Web フロントエンドが中心なら LangChain.js：Next.js や Vercel との相性が抜群です
• 型安全性を重視するなら LangChain.js：TypeScript の恩恵を最大限受けられます
• データ分析と組み合わせるなら Python 版：pandas や NumPy との連携が容易です
• エッジ環境で動かすなら LangChain.js：Cloudflare Workers や Vercel Edge Functions に最適です

実務では、プロジェクトの要件とチームのスキルセットに応じて選択することが重要です。どちらか一方に固執せず、適材適所で使い分けることで、LangChain の真価を発揮できるでしょう。

関連リンク

• LangChain 公式ドキュメント（Python）
• LangChain.js 公式ドキュメント
• Next.js 公式サイト
• Vercel Edge Functions
• FastAPI 公式ドキュメント