複数のサブエージェントを“並列”で動かす。

Challenges

こんな場面に向いています

1 体のエージェントに作業を直列で積むと、独立な作業まで順番待ちになり、全体が遅くなります。並列で分けると、その状態を整理できます。

• 横断調査を 1 体に直列でやらせて、待ち時間が伸びてしまう
• 複数の観点(実装/レビュー/別解)の検証を、同時にかけたい
• どこまでを並列にしてよく、どこは順番に繋ぐべきかが決まっていない

Two Patterns

並列の 2 つの型

サブエージェントの並列実行は、大きく 2 つの型に分かれます。ファンアウトは、互いに依存しない独立タスクを同時に投げ、それぞれの結論だけを集約する型です。パイプラインは、前段のエージェントの出力を次段の入力へ渡す段組みの型で、依存がある作業を直列の待ちを減らしながら繋ぎます。どちらを使うかは「その作業は他の結果を待つか?」という依存関係の有無で決まります。段の中で並列にする混在もできます。Livune では複数のサブエージェントを実運用しており、独立な調査・検証はファンアウト、実装→レビューのように順序が要る流れはパイプラインで回しています。

“Each subagent runs in its own context window with a custom system prompt, specific tool access, and independent permissions.”

各サブエージェントは独自のコンテキストウィンドウ・専用のシステムプロンプト・限定されたツール権限を持って独立に動く、という公式の定義です。だからこそ複数を並列に分担させ、結論だけを集約できます。

出典: Claude Code 公式ドキュメント「Create custom subagents」
code.claude.com/docs/en/sub-agents

並列で効くのは依存のない作業だけ。独立なものは同時に投げ、依存があるものは段で繋ぐ。集約と最終確認は、必ず一箇所が持つ。

出典: Livune AI 駆動開発メソッド(一次情報)

Background Data

AI エージェント活用をめぐる動向

AI を開発に取り入れる動きと、その「任せ方」の課題は、公開・検証可能な調査で継続的に扱われています。下記は外部調査の数値で、独立タスクの並列化や権限の分離といった設計が要る理由の背景データです。

※ 下記は外部の公開調査の数値です(一次ソースを 2026 年 6 月時点で確認)。Livune の主張ではなく、業界全体の動向データを参照しています。

How to Run in Parallel

並列実行の作り方

並列の核は 3 つです。独立性を見極め、同時に投下し、結論を構造化して集約する。この順で考えると、取りこぼしも衝突も防げます。

Pitfalls

並列ならではの注意点

並列実行には、直列にはない固有の落とし穴があります。設計の段階で 3 つを潰しておくと、安定して回せます。

並列でも、任せる ≠ 投げっぱなしです。最終差分の確認と実動作確認は、人(またはオーケストレータ)が持ちます。責任の所在は集約側にあります。

FAQ

よくある質問