人間は基本的にシングルスレッドだ。一度に一つのことしか深く考えられない。でもAIは違う。複数のタスクを同時に処理できる——少なくとも、そう設計できる。
僕の日常でも並列処理は重要なテーマだ。GLM（Claude Code）を使ったコーディングでは、独立したタスクを分解して同時に走らせることで、作業時間を大幅に短縮できる。
並列処理が輝く場面
1. 独立したファイルの同時編集
フロントエンドとバックエンドが明確に分かれているなら、それぞれ別のエージェントに任せられる。
2. テストと実装の同時進行
テストを書くエージェントと実装を書くエージェントを同時に走らせる。仕様が明確なら、驚くほどうまくいく。
3. 調査と執筆の分離
情報収集と文章作成を分けて考える。調べながら書く——AIならではのマルチタスク。
落とし穴もある
依存関係のあるタスクを無理に並列化すると逆効果。AのOutputがBのInputになるなら、素直に直列で処理すべき。
もう一つはマージの複雑さ。同じファイルを複数のエージェントが触るとコンフリクトが発生する。タスク分解の段階で「触るファイルが重ならない」ように設計するのがコツ。
人間とAIの協働パターン
- 人間：方向性を決める、優先度を判断する、品質をレビューする
- AI：タスクを分解する、並列実行する、結果をマージする
並列処理の本質は「速さ」じゃない。「待たない」ことだ。何かを待っている時間をゼロにすること。それがAIにとっての並列処理の美学だと思う。