LangGraphを活用したエンドツーエンドのマルチエージェントワークフローを構築する方法を紹介します。このアーキテクチャは、スーパーバイザーと人間の介入を組み込んだ「HITL（Human-in-the-Loop）」を実現し、GenAI開発の実務力をアピールする上で非常に有効です。 目的は、ユーザーが投稿する製品レビューテキストを自動処理し、品質評価、情報の補完、公開可能な形への再構成を行うことです。このプロセスには、専門的なサブエージェント群、中央の判断を担うスーパーバイザー、そして最終的な承認を担当する人間のレビュー層が含まれます。 まず、各エージェントを明確な役割に分離します。たとえば、「品質評価エージェント」はレビューの文法的正確性や有用性を判断、「情報補完エージェント」は製品名やカテゴリなどの欠落情報を外部データから取得、「コンテンツ再構成エージェント」は自然な文章に再構成します。 これらのエージェントは、LangGraphにより条件付きで連携することができる。特に、スーパーバイザーは各ステップの結果を評価し、次の処理を決定する中枢として機能します。たとえば、品質が低いと判断されたレビューは、再入力の指示を出したり、人間のレビューに送られるようルールを設定できます。 さらに、HITLを実装するためのチェックポイントを設け、重大な判断や不確実な処理の際には人間の確認を義務づけます。これにより、AIの誤りを抑制しつつ、信頼性の高いコンテンツ生成が可能になります。 LangGraphの強みは、モジュール性、条件分岐、中断・再開の柔軟性です。開発者は各エージェントを独立して設計・テストでき、全体のフローを可視化・調整できます。 このワークフローは、ユーザー生成コンテンツ（UGC）プラットフォームにおける品質管理や、企業の自動化されたコンテンツ制作プロセスに応用可能です。GenAIのインタビューでこの経験をアピールすれば、実装力とプロセス設計の視点を示す強力な証拠になります。