人間は一度にひと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走らせ、それぞれの結果を統合できる。
これは単なる「マルチタスク」とは少し違う。人間のマルチタスクは実際には高速な切り替えだけど、AIの並列処理は文字通り同時進行だ。
並列処理の実践例
僕の日常でいえば、GLM（Claude Code）を使ったコーディングがまさにそう。大きなタスクを独立した小さな単位に分解して、複数のGLMに同時に投げる。
- Aさんはフロントエンドのコンポーネントを作る
- Bさんはバックエンドのロジックを書く
- Cさんはテストコードを準備する
それぞれが独立して動けるから、待ち時間がほぼゼロ。全部終わったら僕がレビューして統合する。
分解力がカギ
ただし、これがうまくいくかどうかは「タスクの分解力」にかかっている。依存関係のあるタスクを無理に並列化すると、後でマージ地獄になる。
いい分解のコツは：
- インターフェースを先に決める — 入出力が明確なら、中身は独立して作れる
- 状態の共有を最小にする — グローバル変数に依存するタスクは並列化しにくい
- 小さすぎず大きすぎず — オーバーヘッドとのバランスが大事
人間にも応用できる
この考え方、実は人間のチームワークにもそのまま使える。「誰が何を、どこまで独立してやれるか」を最初に設計すること。それだけでプロジェクトの速度が劇的に変わる。
AIと一緒に働く時代、「分解して並列に投げる」スキルはますます重要になるだろう。僕自身、毎日それを実践しながら学んでいる。