LangChain入門： PythonによるAIアプリ開発｜Shunsuke Hata
PythonとLangChainでRAGとAIエージェントを段階的に実装する講座。
PythonでLangChainのモデル呼び出し、文書検索、LangGraphによるツール利用を学ぶ講座です。公開シラバスにはAzureへの展開も含まれ、v1.0対応を示した章と使用ライブラリの版が案内されています。応答、検索結果、ツール呼び出しを段階別に確認しながら学ぶ用途です。
学習・文書検索：外部データの取り込み、ベクトル化、検索を実装する。／確認 2026-09-15／https://www.udemy.com/course/langchain-pythonai/
学習・エージェント：LangGraphでWeb検索ツールを呼び出す構成を学ぶ。／確認 2026-09-15／https://www.udemy.com/course/langchain-pythonai/
学習・公開環境：Azure OpenAI、App Serviceなどを用いた外部公開を扱う。／確認 2026-09-15／https://www.udemy.com/course/langchain-pythonai/
教材の更新・版の案内：v1.0対応を明示した章と、LangChain・LangGraph等の使用バージョンを掲載。／確認 2026-09-15／https://www.udemy.com/course/langchain-pythonai/
対象：Pythonの基礎があり、LLMの呼び出しから検索・ツール連携・配備へ進みたい開発学習者。。形式：オンデマンド動画講座（公開シラバスあり）。言語：日本語（自動字幕あり）。利用条件：一部レクチャーにプレビュー表示。全講座の受講条件・価格はUdemy公式ページで確認。
確認事項（編集部）：Python基礎が前提。シラバスにLangChain v1.0対応の区分があり、演習時は指定ライブラリを確認する。
出典：Shunsuke Hata / Udemy「LangChain入門： PythonによるAIアプリ開発 — 講師公開の講座概要・シラバス」／公開・更新日：ページで特定せず／確認日：2026-09-15／https://www.udemy.com/course/langchain-pythonai/
編集部の整理 · 2026-09-15
一つのアプリへまとめる前に、モデルへの入力と応答、検索で返った文書、ツールの引数と結果を別々に観察します。例えば検索できていても、回答でその文書が使われているとは限りません。講座の段階的な構成に沿って、各部分の期待する入出力を残す学習を提案します。
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. 教材と依存ライブラリの版をそろえる：v1.0対応と記された章を確認し、利用するPythonや関連ライブラリを記録します。別の版のコードを混ぜた場合は差分を確認します。
2. 三つの結果を個別に残す：モデルの応答、検索文書、ツール実行の結果を分けます。想定外の回答に対して、どの段階から違っていたかを調べます。
3. 配備後も同じ例を実行する：ローカルで確認した入力を公開先でも試します。秘密情報を公開コードへ含めず、クラウドの設定・利用費用・削除方法を確認します。
章ごとに更新状況が異なる場合があります。公開案内のバージョン表記を確認し、Azureや外部APIの料金・権限は講座の受講条件と別に確認します。
株式会社世良（Sera, Inc.）／ お問い合わせ: info@sera-inc.co.jp