複数エージェントで調査システムを作る｜LangChain Academy
調査範囲を定める処理から、検索・調査を分担するシステムへ発展させる講座。
LangGraphで調査システムを組み立てるプロジェクト講座です。調査範囲の設定、リサーチエージェント、MCP接続、調査の統括、複数エージェントによる調査へ進みます。検索を増やす前に、何を答えるための調査かと、結果の根拠を整理する学習候補です。
原題：Project: Deep Research with LangGraph
講座の内容・作るもの：調査範囲の設定とリサーチエージェントを実装する。／確認 2026-09-15／https://academy.langchain.com/courses/deep-research-with-langgraph
講座の内容・分担と連携：MCPによる接続、調査の統括、複数エージェントによる調査を扱う。／確認 2026-09-15／https://academy.langchain.com/courses/deep-research-with-langgraph
講座の内容・演習・環境：プロジェクト形式。章ごとの資料と講座の書き起こしを案内。／確認 2026-09-15／https://academy.langchain.com/courses/deep-research-with-langgraph
対象：エージェントの基礎を持ち、調査の分担と出典の確認を含むシステムを設計したい開発者。。形式：オンデマンド講座・演習。言語：英語。公開目次を日本語で紹介。字幕・翻訳機能の対応は受講画面で確認。。利用条件：公式ページで講座は無料と案内。受講登録や実習用サービス・APIの費用は別途確認。
確認事項（編集部）：講座内の製品・ライブラリの版と、現在のAPI・画面との差分を確認。動画の再生時間と、実習・復習に必要な総学習時間は分けて考えます。
出典：LangChain Academy「Project: Deep Research with LangGraph」／公開・更新日：ページで特定せず／確認日：2026-09-15／https://academy.langchain.com/courses/deep-research-with-langgraph
編集部の整理 · 2026-09-15
調査を分担しても、同じ記事を複数回参照しただけでは根拠が増えたことになりません。答える問いと対象期間を先に決め、主張、一次資料、確認できない点を対応させます。調査の統括役へ単なる要約ではなく、出典と未解決の問いを渡す構成を学ぶ方法を提案します。
以下は公開情報を踏まえた手順の提案です。当社による製品検証・受講・実読の結果ではありません。
1. 調査の範囲と終了条件を書く：対象、期間、必要な項目、調べない範囲を決めます。情報が見つからない場合に、追加調査と未確認の報告をどう分けるかも考えます。
2. 主張と出典を一組で残す：URL、公開・更新日、根拠となる内容を記録します。同じ一次情報を参照する別の記事を、独立した裏付けとして数えないようにします。
3. 統合時に矛盾と不足を確認する：分担した結果の重複や日付の違いを照合します。資料で確認できた事実、解釈、まだ答えられない点を分けてまとめます。
取得できるサイト、検索API、モデルの利用条件は実習環境ごとに確認します。出典リンクがあるだけで主張が裏付けられたとせず、元の資料へ戻って確認します。
株式会社世良（Sera, Inc.）／ お問い合わせ: info@sera-inc.co.jp