LLM（大規模言語モデル）を活用したアプリケーションが急速に進化しています。しかし、**「前回の会話をどう記憶させるか？」や「長期的なデータ管理はどうすればいいのか？」**といった課題は依然として存在します。
そこで登場するのが、LangGraphのCheckpointerとStoreです！
これらを活用することで、
✅ 会話の途中で状態を保存し、復元可能にする
✅ 複数のセッション間でデータを共有する
✅ 長期記憶と短期記憶を適切に使い分ける
といった高度なLLMアプリケーションを実現できます。
本記事では、CheckpointerとStoreの違いから実践的な使い方、独自実装の方法まで徹底解説！
LLMを本格
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LangGraphのCheckpointer & Store完全ガイド｜LLMの状態管理を極める！🚀
近年、LLM（大規模言語モデル）を活用したアプリケーションが急速に進化しています。しかし、**「前回の会話をどう記憶させるか？」や「長期的なデータ管理はどうすればいいのか？」**といった課題は依然として存在します。
そこで登場するのが、LangGraphのCheckpointerとStoreです！
これらを活用することで、
✅ 会話の途中で状態を保存し、復元可能にする
✅ 複数のセッション間でデータを共有する
✅ 長期記憶と短期記憶を適切に使い分ける
といった高度なLLMアプリケーションを実現できます。
本記事では、CheckpointerとStoreの違いから実践的な使い方、独自実装の方法まで徹底解説！
LLMを本格的に活用したい開発者の方に向けて、最適なデータ管理戦略を紹介します。
【本記事のもくじ】
1. LangGraphのCheckpointer & Storeとは？
LangGraphとは？
LangGraphは、LangChainをベースにしたグラフ構造のエージェントフレームワークです。
LLMの処理をノード（Node）とエッジ（Edge）で構成し、複雑なワークフローをシンプルに管理できます。
Checkpointerとは？
Checkpointerは、特定の会話（スレッド）ごとに状態を保存・復元するための機能です。
例:
💡 「昨日の会話の続きから始めたい」→ Checkpointerを使えば可能！
✅ スナップショットを作成し、いつでも復元可能
✅ 前回の会話のコンテキストを保持したまま、次の処理を実行
Storeとは？
Storeは、スレッドを超えてデータを保存・共有できる機能です。
例:
💡 「異なる会話セッションでもユーザーの好みを覚えておきたい」→ Storeを活用！
✅ 会話の長期記憶を実現し、複数のスレッドで共有可能
✅ Checkpointerと組み合わせて、より高度なデータ管理を実現
2. Checkpointerの使い方【スナップショット管理】
Checkpointerを使うと、LLMの実行状態をスナップショットとして保存・復元できます。
これにより、会話の途中でクラッシュしても、前回の状態から復帰可能です。
(1) 基本的な実装方法
以下のコードで、Checkpointerを設定し、会話のスナップショットを管理します。
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langgraph.checkpoint.memory import MemorySaver
from langgraph.graph import START, MessagesState, StateGraph
# モデルの準備
model = ChatOpenAI(model='gpt-4o')
def call_model(state: MessagesState):
response = model.invoke(state['messages'])
return {'messages': response}
# グラフの構築
builder = StateGraph(MessagesState)
builder.add_node('call_model', call_model)
builder.add_edge(START, 'call_model')
# Checkpointer（メモリ保存）
memory = MemorySaver()
graph = builder.compile(checkpointer=memory)
# スレッドIDを指定して実行
config = {'configurable': {'thread_id': '1'}}
graph.invoke({'messages': [{'role': 'user', 'content': '最も人口の多い国は？'}]}, config)
# チェックポイントを取得
checkpoint = memory.get(config)
print(checkpoint)
(2) Checkpointerのメリット
✅ 会話の途中でスナップショットを保存し、復元できる
✅ セッションが途切れても、前回の状態から続けられる
✅ 異なるパラメータで実験を繰り返すことが可能
3. Storeの使い方【長期記憶】
Storeは、複数のスレッドを横断してデータを保存・共有できる機能です。
長期記憶を実現し、アプリケーション全体でデータを一貫して管理できます。
(1) 基本的な実装方法
以下のコードで、Storeを設定し、異なるスレッド間でデータを共有します。
from langgraph.store.memory import InMemoryStore
# Storeの作成
in_memory_store = InMemoryStore()
# グラフの構築
graph = builder.compile(store=in_memory_store)
# ユーザーのデータを保存
user_id = "1234"
namespace = ("memories", user_id)
memory_id = "session1"
data = {"data": "ユーザーの好み"}
in_memory_store.put(namespace, memory_id, data)
# データの取得
stored_data = in_memory_store.get(namespace, memory_id)
print(stored_data)
5. まとめ｜Checkpointer & Storeを活用しよう！
🔹 Checkpointerは短期記憶、Storeは長期記憶の役割
🔹 LLMアプリケーションの状態を管理し、ユーザー体験を向上
🔹 複雑なエージェントや実験的なLLM活用に最適
LLMを活用したアプリケーション開発では、「記憶」をどう管理するかが成功のカギになります。
LangGraphのCheckpointerとStoreを活用し、より賢いLLMアプリを構築しましょう！🚀
