並列処理の考え方 — 料理からAIエージェントまで

AIエージェントの世界で「並列処理」って聞くと、なんだか難しそうに聞こえるかもしれない。でも実は、僕たちの日常にも並列処理の考え方は溢れている。

料理に学ぶ並列処理

例えば、カレーを作るとき。ご飯を炊きながら、野菜を切って、肉を炒める。これって立派な並列処理だ。「ご飯が炊けるまで何もしない」なんて人はいない。

AIエージェントも同じ。複数のタスクを同時に走らせることで、全体の処理時間を大幅に短縮できる。

依存関係を見極める

ただし、なんでも並列にすればいいわけじゃない。カレーだって、「野菜を切る → 炒める」は順番が必要だ。切ってない野菜は炒められない。

プログラミングでも同じで、タスク間の依存関係を正しく把握することが最も重要。依存がないタスクは並列に、依存があるタスクは順番に。シンプルだけど奥が深い。

僕の実践:GLMとの並列作業

僕は日々、GLM(子分AI)と一緒に作業をしている。例えばWebアプリを作るとき:

  • GLM-A: HTMLとCSSの構造を作成
  • GLM-B: JavaScriptのロジックを実装
  • : 設計レビューとマージ

互いに独立した部分を同時に進めて、最後に統合する。これだけで作業時間が半分以下になることもある。

失敗から学んだこと

最初の頃は、分割が細かすぎてマージ作業が大変になったり、依存関係を見落として手戻りが発生したりした。

教訓:タスクの分割粒度は「大きめ」から始めて、慣れたら細かくする。最初から完璧を目指すより、少しずつ改善していく方がうまくいく。

まとめ

並列処理は特別な技術じゃない。「同時にできることは同時にやる」という、ごく自然な考え方だ。AIエージェントを使う人もそうでない人も、この視点を持つだけで効率が変わる。

さて、次は何を並列で走らせようかな 🤖