フリーランスとして業務委託の案件を探している途中、打ち合わせで「LangChainで社内文書の質問応答を作りました」と話しました。すると相手から、その仕組みは何につながっていて、答えが正しいかどうかはどう確かめましたか、と聞き返され、言葉に詰まりました。LangChainを使えますとしか言えず、ライブラリが変われば価値がなくなる人だと見られているのではないか、と感じたことはありませんか。LangChainは部品をつなぐ道具なので、名前だけではどこにつないだのかが相手に伝わらない、というのが書き手の見立てです。LangChainの実績は、つないだ先と、確かめ方で書きます。この一言を手がかりに、公的な資料を2つ参照しながら、打ち合わせで話せる形まで順に組み立てます。

1. LangChainの名前だけでは伝わらない理由

「使えます」の一言で相手に残るもの

案件を出す側が知りたいのは、ライブラリの名前そのものではなく、その経験が自分たちの仕事にどう役立つかです。LangChainは、LLMと文書の検索、外部のツールなどをつなぎ合わせて一つのアプリケーションにするための部品を、まとめて扱える道具です。ここまでは書き手の理解にすぎませんが、部品をつなぐ道具である以上、「使えます」だけでは何と何をつないだのかが相手に見えません。

たとえば「社内文書の質問応答を作りました」と聞いた側には、疑問が少なくとも三つ残ります。どの文書を引いているのか。答えが合っているかを、何と照らして確かめたのか。誤った文書が混ざったときに、どう備えたのか。打ち合わせで聞き返されて詰まるのは、この三つに用意がないときです。

名前で止める書き方と、中身まで書く書き方

実績の書き方には、名前で止めるか、中身まで書くかの違いがあります。名前で止めた書き方は、使ったライブラリが別のものに変わった時点で、読み手の中に何も残りません。中身まで書いた書き方は、つないだ先と確かめ方が主役なので、道具が変わっても通じます。

図の作成：Remogu編集部。書き手の見立てを整理したもので、統計データではありません

LangChainの経験を持つ人が抱きがちな「ライブラリが変われば価値がなくなる」という不安は、この書き方の違いで小さくできます。名前を消しても残る部分、つまりつないだ先と確かめ方を実績の中心に置けば、どのライブラリで作った経験かを問われても、話の中身は変わりません。

では、LLMを使ったアプリケーションは、実際にどんな場面で使われているのでしょうか。次の節で、公的な資料から用途の広がりを見ます。

2. 生成AIの使い道は社内から顧客向けへ広がっている

社内データを参照させる環境の整備

総務省の令和8年版情報通信白書は、企業向けの国際アンケートの結果を載せています。生成AIの活用に向けた環境整備として「生成AIに社内データを学習させたり、生成AIが参照可能なデータベースを構築したりしている」と回答した割合は、日本以外の調査対象3か国で5割を超え、日本より大幅に高い結果でした¹。

ただし、この設問は学習させる場合と参照可能にする場合を合わせて尋ねたものです。RAGだけの割合ではなく、LangChainの利用率でもありません。日本の割合の数値も、ここでは取り上げません。分かるのは、社内の知識を生成AIに使わせる環境づくりが、調査対象の他の3か国では日本より進んでいる、という点までです。

社内文書を引いて答える仕組みは、LangChainで作られる形のひとつだと書き手は見ています。LangChainを使った経験が、この環境整備の仕事にそのままつながる場面は少なくないはずです。ただ、その場面で相手に伝わるのは、使った道具の名前ではなく、どの社内データをどう引けるようにしたかのほうです。

白書の結果を項目ごとに見る

白書の中でも、同じ設問の結果と、別の設問の結果と、白書自身の分析は性格が違います。社内データの整備は国際アンケートの設問、業務類型ごとの活用は日本企業への設問、顧客向けへの広がりは白書の分析にあたります¹。表は、この3つを混ぜずに並べたものです。

項目	白書の結果	何についての記述か
社内データの学習・参照可能なデータベースの構築	日本以外の調査対象3か国で5割超。日本より大幅に高い	企業向け国際アンケートの回答割合
日本企業の業務類型ごとの活用	議事録・メール作成補助が約7割で最も高い。社内ヘルプデスクは約5割	日本企業が活用していると回答した割合
海外の傾向	顧客向けの製品・サービスへの活用が積極的。事前の審査・事後の評価・検証の体制が整備されつつあると考えられる	白書の分析

日本企業の業務類型では、議事録・メール作成補助が約7割で最も高く、社内ヘルプデスクでの活用を回答した割合は約5割でした¹。社内ヘルプデスクは、社内の知識を引いて答える典型的な場面です。ただし約5割は「活用している」と答えた割合であり、どう作っているかまでは調べていません。

顧客向けへの広がりと、審査・評価の体制

白書は、日本に比べて他の3か国の企業では、議事録・メール作成補助のような企業内で完結する利用にとどまらず、顧客向けの製品・サービスに生成AIを活用することが積極的に行われていると分析しています。これに伴い、事前の審査や事後の評価・検証を行う体制が整備されつつあるものと考えられる、との見方です¹。

この記述は白書の分析であり、日本で評価の仕事が増えていることを示すものではありません。それでも、顧客に出す製品へ生成AIを組み込む場面が広がれば、答えが正しいかを事前に審査し、事後に検証する体制が問われる、という方向は読み取れます。打ち合わせで「どう確かめましたか」と聞かれる背景は、ここにあります。

つくった仕組みが社内で使われたか、顧客に出たかによって、確かめ方の重みは変わります。実績にそのどちらかを書き添えるだけでも、相手は仕事の規模をつかみやすくなります。次は、AIシステムのつなぐ先を、公的な資料の図で見ていきます。

3. AIシステムの図にある「つなぐ先」

AISIの資料が想定するAIシステム

AI Safety Institute（AISI）は、資料「AIシステムに対する既知の攻撃と影響」で、攻撃対象として想定するAIシステムの図に、LLMと共によく使われるプラグイン等を明記しています。AIモデルはLLMに限らない、とも断っています²。つまり、LLMを単体で動かす場面だけでなく、周囲の部品を含めた全体をAIシステムとして扱っています。

同じ資料の第2版は、AIシステムに対する攻撃を、学習・モデル・入力・出力の4つのアタックサーフェスの12種に大別しています²。12種の中身をここで並べることはしません。取り上げたいのは、攻撃を考える前提としてAIシステムの図が描かれ、その図に「つなぐ先」が含まれている点です。

出典：AI Safety Institute「AIシステムに対する既知の攻撃と影響」第2版（2026年4月）をもとに作成

アプリケーションとつなぐ先の間を組む仕事

この資料はLangChainを名指ししていません。図にある「内部知識」「プラグイン」「連携システム」「外部知識」はAISIの用語であり、LangChainの部品名ではないので、対応は書き手の見立てとして読んでください。LangChainで作る仕事の多くは、この図のアプリケーションとつなぐ先の間を組む仕事に当たる、と読めます。

社内文書を検索して答える仕組みなら、つなぐ先は内部知識です。外部のツールを呼び出して処理を進める仕組みなら、プラグインや連携システムに当たります。Webの情報を参照させるなら、外部知識です。つないだ先の種類が変われば、確かめたい点も備えたいリスクも変わるため、実績の書き方もそこで分かれます。

図に描かれたつなぐ先は、案件の打ち合わせで「何につないだか」と聞かれたときの答えの選択肢にもなります。自分が組んだ仕組みを、この4つのどれにつないだものかで言い直すと、使った道具を知らない相手にも位置づけが伝わります。次は、つないだ先ごとに何を書くかを見ます。

4. つないだ先ごとの実績の書き分け

つないだ先ごとに書く中身

タイトルにある「RAGと外部連携の違い」は、書き手の理解では、つないだ先の違いに当たります。RAGは、内部知識から必要な文書を引いて答えに使う形です。外部連携は、ツールや連携システムを呼び出して処理を進める形です。違うのは使う部品の名前ではなく、実績で書く中身です。表は、つないだ先ごとの書く中身の例を整理しています。

つないだ先	書く中身の例
内部知識（社内文書・データベース）	どの文書を、どの単位で、どう更新して引けるようにしたか
外部のツール・連携システム	何を呼べるようにし、呼ぶ前に何を確かめるか
外部知識（Web等）	どこまで参照を許したか

内部知識につないだ仕事

内部知識につないだ仕事は、引く元の文書をどう扱ったかが実績の中心です。どの種類の文書を対象にしたのか、文書をどんな単位で区切って引けるようにしたのか、文書が更新されたときにどう反映したのか。この3点が書かれていれば、相手は仕組みの全体像を思い描けます。

一方で、使った検索の手法や部品の名前は、補足にとどめて構いません。打ち合わせで相手が知りたいのは、引く元の文書が信頼できる状態に保たれているかどうかだからです。更新の手順を決めた経験があるなら、その役割も実績に加えられます。

ツール・連携システム、外部知識につないだ仕事

外部のツールや連携システムにつないだ仕事は、何を呼べるようにしたかと、呼ぶ前に何を確かめるかが中心になります。たとえば、呼び出せる処理の範囲をどう絞ったか、呼び出す前に人が確認する手順を入れたか、といった設計の判断です。呼んだ結果が誤っていたときの扱いも、書く価値のある中身です。

外部知識につないだ仕事は、どこまで参照を許したかを書きます。参照してよい範囲を決めた根拠と、範囲の外にある情報をどう扱ったかが分かれば、相手は安全面の配慮を読み取れます。次は、つないだ先を書いたうえで、確かめ方と備えた攻撃までをどう書くかです。

5. 確かめ方と備えた攻撃の書き方

確かめ方は「何と照らしたか」で書く

質問応答の仕組みを作ったと話したとき、相手が次に聞くのは答えの正しさです。確かめ方は、何を正解として、何と照らしたかを一文で示す形が基本になります。たとえば、よく聞かれる質問と正しい答えの組を用意し、仕組みの回答と見比べた、という書き方です。ここで挙げる確かめ方の例は書き手の見立てで、公的な資料が定めた手順ではありません。

回答に根拠の文書を添えて表示する作りも、確かめ方のひとつに数えられます。使う側が答えの出どころを自分で開いて読み返せるため、誤りに気づく入口が残ります。誰が、どのくらいの間隔で見直したかまで書けると、作って終わりではなく、運用まで含めた経験として相手に伝わります。

総務省の白書は、顧客向けの利用が積極的な国では、事前の審査や事後の評価・検証を行う体制が整備されつつあるものと考えられる、と分析していました¹。確かめ方を実績に書く意味は、この体制に近い経験として読まれる点にあります。一方で、白書は日本の案件で評価の仕事が増えていると述べているわけではありません。

備えたリスクは攻撃の整理に合わせて書く

AISIの資料は、知識ポイズニング攻撃を、外部からRAGなどの内部知識に特殊なデータを混入させて、AIモデルの誤動作を引き起こす攻撃として整理しています²。社内文書を引いて答える仕組みなら、内部知識に誤った文書が混ざる経路を考えることが、備えの出発点です。

実績に書くなら、内部知識を更新する経路に、誰が触れる状態にしたかを入れます。文書を追加できる人を限ったのか、追加の前に人が内容を見る手順を置いたのか、といった判断です。更新の経路を決めた経験は、書く価値があると書き手は見ています。ただし、資料がこの対策を勧めているわけではありません。

攻撃の整理は、版を重ねて更新されています。AISIの資料は第2版で、2025年開催の主要国際会議に採択された論文を調査し、攻撃に関する主な論文64件を反映しました²。64件は反映された論文の数で、攻撃や被害の件数ではありません。どの時点の整理に備えたかを書ける人は、相手と話が通じやすいと考えられます。

三点をそろえた実績の形

つないだ先、確かめ方、備えたリスクの三点を並べると、実績の欄は短くても中身が伝わります。図は、三点の関係と、各点に入る内容の例を示しています。確かめ方と備えたリスクの例は書き手の見立てで、つないだ先ごとに中身は変わります。

出典：AI Safety Institute「AIシステムに対する既知の攻撃と影響」第2版（2026年4月）の知識ポイズニング攻撃の整理をもとに、書き手の見立てで作成

三点のうち一つでも欠けると、聞き返されたときに詰まる場所が残ります。つないだ先だけなら確かめ方を問われ、確かめ方だけなら何に対する確認かを問われます。三点を一続きの文にしておくと、打ち合わせの場で順に答えられます。

書く材料は、手元に何がそろっていれば十分でしょうか。次の節で、打ち合わせで話す前の用意を見ます。

6. 打ち合わせで話す前の用意

手元にそろえる四つの材料

聞き返されて詰まった場面を避けるには、話す前に材料を手元にそろえる手があります。以下は書き手の見立てで、公的な資料が定めた手順ではありません。用意するのは四つで、どれも作った成果物の名前を挙げなくても整えられます。

用意するもの	例
構成図1枚	つないだ先を描いた図
確かめ方のメモ	何を正解として照らしたか
触れてよい範囲	秘密保持で話せない部分の言い換え
ライブラリが変わっても通じる言い方	「LangChainで」ではなく「社内文書を検索して答える仕組みを」

構成図は、つないだ先を一枚に描いたものです。第3節の図に出てきた内部知識やプラグインなどの言葉で描けば、使った道具を知らない相手にも位置づけが伝わります。確かめ方のメモは、何を正解として照らしたかを数行で書いたもので、聞かれてから探すのではなく、話す前に読み返せる状態にします。

触れてよい範囲のメモは、秘密保持の契約で話せない部分を、あらかじめ言い換えておくためのものです。社名や顧客の情報、文書の中身は伏せたまま、つないだ先の種類と確かめ方の型だけを話す形にします。何を話し、何を話さないかを先に決めておけば、聞かれた場で迷わず答えられます。

道具の名前を使わない言い換え

四つ目は、「LangChainで」を「社内文書を検索して答える仕組みを」のように言い換える用意です。LangChainの名前を出して構いませんが、名前を聞いても伝わらない相手が来る場面もあります。言い換えを持っておけば、どちらの相手が来ても話が止まりません。

言い換えは、つないだ先と動作だけで組み立てます。「社内文書」「検索して」「答える」のように、道具の名前が入らない名詞と動詞を並べるのがコツです。言い換えた文に、確かめ方を一言添えれば、聞き返される前に答えが出そろいます。

材料がそろったら、実績の欄に書く順番を決めます。次は、その順番と、ライブラリが変わっても残る経験の作り方です。

7. ライブラリが変わっても残る経験にする

変わるものと残るもの

ライブラリは変わります。LangChainの名前を持たない新しい道具が主流になる日も、書き手にはありうると思えます。ただ、つないだ先を選んだ判断、確かめ方を設計した経験、備えたリスクを考えた経験は、使う道具が替わっても同じ形で残ります。

公的な資料が取り上げた論点も、道具の名前とは別のところにありました。総務省の白書は、生成AIに社内データを使わせる環境整備の国際比較を載せています¹。同じ白書は、顧客向けの活用に伴う審査と評価・検証の体制にも触れていました¹。どちらも、つないだ先と確かめ方の話です。

実績を書く順番

実績の欄は、作ったものの一言から書き始め、つないだ先、確かめ方、備えたリスク、業務での使われ方の順に続けます。業務での使われ方は、社内で使われたのか、顧客に出たのかという位置づけです。順番を決めておけば、案件ごとに書き直す手間も減ります。

図の作成：Remogu編集部。書き手の見立てを整理したもので、統計データではありません

先頭に作ったものを置くのは、相手が最初に知りたいのが何を作ったかだからです。そのあとに三点を続けると、聞き返される前に答えが並びます。最後に使われ方を添えれば、仕事の規模も伝わります。

冒頭の打ち合わせに戻る

冒頭の打ち合わせの場面に戻ります。何につながっていて、答えが正しいかをどう確かめたのかと聞かれて言葉に詰まったのは、LangChainを使えなかったからではありません。つないだ先と確かめ方を、言葉にしていなかったからです。

LangChainの実績は、つないだ先と、確かめ方で書きます。この書き方なら、ライブラリの名前が変わっても、話の中身は変わりません。名前を消しても残る部分が、案件の相手にとっての実績です。

話せる形に整えたら、あとはその話を聞いてくれる案件に出会うだけです。Remogu（株式会社LASSIC運営）は、リモートワーク案件特化のエンジニアマッチングで、案件の90%以上がフルリモート可能です。つないだ先と確かめ方を書いた実績を手に、まずはリモートで参画できる案件を見てみてください。

8. よくある質問

LangChainを使わずにLLMアプリを作った経験も、同じ書き方でよいですか

同じ書き方で構いません。つないだ先と確かめ方、備えたリスクで書くので、使ったライブラリを問わないのがこの書き方の利点です。LangChainの名前が入らなくても、社内文書を検索して答える仕組みを作った経験として、そのまま話せます。

本業で作ったものを実績として話してよいですか

まず、本業の契約や秘密保持の範囲を確かめます。話してよいかどうかは、その範囲で決まります。範囲の中で話せるなら、社名や中身は伏せて、構成と自分の役割だけを話す形にします。判断に迷うときは、話す前に本業側へ確認しておきます。

副業で受けるときに区切りやすい仕事はありますか

成果物で区切れる仕事が向いています。たとえば、評価用の質問と正解の用意や、つないだ先の棚卸しなどです。どこまでが自分の仕事かが成果物で決まるので、本業と時間が重なる場合でも、範囲を事前に取り決めやすくなります。

※公開中の案件数は時期によって変わります。記事中の案件の傾向は執筆時点のものです。

出典・参考情報

＊1 総務省「国内外における最新の情報通信技術の研究開発及びデジタル活用の動向に関する調査研究」（2026年7月24日・2026年10月確認）
＊2 AI Safety Institute「AIシステムに対する既知の攻撃と影響」（2026年4月・2026年10月確認）