プログラミングでの並行処理と並列処理の違いとは？

2025年9月4日2025年9月12日

その他

並行処理と並列処理は名前が似ているため混同されやすい概念ですが、プログラムの構造や性能に与える影響は大きく異なります。

本記事では初心者向けに、両者の定義や使いどころ、注意点、具体的な始め方までを段階的に解説します。

違いを正しく理解すると、コードの見通しや実行速度の改善に直結します。

目次 [ close ]

並行処理とは？初心者向けの基本

並行処理の定義とイメージ

並行処理は、複数の作業を「同じ時間帯に進める」ための設計や実行の考え方です。

1つのCPUでも、タスクの切り替えを素早く行うことで、まるで同時に進んでいるかのように見せられます。

例えば1人で家事をする時、洗濯を回しつつ、煮込み料理を火にかけ、その間に掃除を進めるようなイメージです。

実際には瞬間瞬間で1つずつ処理していますが、待ち時間を別の作業で埋めることで全体の効率が上がります。

用語メモ

並行処理では、タスクやスレッド、イベントループといった用語が登場します。

タスクは作業単位、スレッドは実行の器、イベントループは非同期の「呼び出し順序」を回す仕組みと捉えると整理しやすいです。

JavaScriptのランタイムやPythonのasyncioは、イベントループ型の並行処理の代表例です。

よく使う場面(I/O待ちやネットワーク)

並行処理が強いのは、I/O待ちが多い処理です。

ディスク読み書き、データベースアクセス、HTTPリクエスト、メッセージキューなどは待ち時間が支配的になりがちです。

この待ち時間の間に別の作業を進められるため、非同期実行にするだけで体感速度やスループットが改善します。

ユーザーインターフェースの応答性確保や、APIサーバーの同時接続処理などに特に有効です。

具体例でのイメージ

例えばAPIサーバーが外部サービスに2件のHTTPリクエストを送る場合、順番に待つのではなく、同時に投げてどちらも待つようにすると、合計待ち時間を短縮できます。

これはCPUをより使うわけではなく、待っている時間を別のタスクに使う工夫です。

メリットと注意点(切り替えで効率化)

並行処理の最大の利点は、待ちを隠蔽して全体の処理時間を短縮できることです。

加えて、UIのブロッキングを避け、システムのスループットを向上させます。

一方で、タスク切り替えのオーバーヘッドや制御の複雑化に注意が必要です。

特に、非同期関数の中でブロッキングI/Oを実行してしまうと全体が詰まるため、非同期対応のAPI(await fetchやawait db.queryなど)を選ぶことが重要です。

実行順序の非決定性

並行処理では、完了順序が実行ごとに変わる非決定性が発生します。

ログの整理や結果の集約順序を前提にしない設計が必要で、タイムアウトや再試行の戦略も取り入れると堅牢になります。

プログラミングでの並行処理の例(非同期)

実装の第一歩は、言語が提供する非同期APIを使うことです。

JavaScriptではasync/awaitとPromise.all()、Pythonではasyncio.gather()、Goではgo func()とチャネルで自然に並行化できます。

ミニ例

JavaScript: await Promise.all([fetch(A), fetch(B)]) で2リクエストを並行化します。どちらもI/O待ちなのでCPU負荷は大きく増えません。
Python: await asyncio.gather(task1(), task2()) で複数のコルーチンを進めます。内部でawait可能な非同期APIを使うことが前提です。
Go: go download(url) と複数起動し、WaitGroupで待ち合わせます。ゴルーチンは軽量でI/O並行処理に適します。

代表的な並行処理APIマップ

言語	代表機構	典型用途	メモ
JavaScript	async/await, Promise	HTTP, DB,ファイルI/O	単一スレッドのイベントループ
Python	asyncio, Trio	ネットワークI/O	ブロッキングI/Oを避ける
Go	goroutine, channel	サービス間通信	ランタイムがスケジューリング
.NET	async/await, Task	Web/API, UI	同期APIと混在させない

言語ごとの「非同期対応API」を選ぶことが成功の近道です。

並列処理とは？初心者向けの基本

並列処理の定義とイメージ

並列処理は、物理的に複数の計算資源で同時に実行することです。

複数のCPUコア、GPU、別マシンなどで、同一時刻に処理が進みます。

例えると、複数人で同時に家事を分担する状況で、真に同時に手が動いています。

並行と並列の交差

並列処理はしばしば並行処理の一形態として現れますが、並行だからといって必ず並列ではない点に注意します。

1コアでも並行は可能、並列には2コア以上が必要です。

よく使う場面(CPU計算や大量データ)

並列処理が力を発揮するのは、CPUを酷使する計算タスクです。

数値シミュレーション、機械学習の訓練、画像・動画のエンコード、大量データのバッチ処理、並列ビルドなどが好例です。

問題を独立した小さな部分に分割できるかが成否の分かれ目です。

データ並列とタスク並列

データ並列: 同じ処理を大量のデータに適用します(例: 1万枚の画像を各コアで分担)。
タスク並列: 異なる処理を別コアで進めます(例: 前処理と学習を分担)。

必要な環境(CPUコア数)

並列処理の速度は、利用可能なコア数とメモリ帯域に強く依存します。

4コアCPUなら最大4つのスレッドが真に同時実行可能で、超並列はGPUや分散システムの出番です。

スレッドをコア数より過剰に作ると、逆に遅くなることもあります。

キャッシュ効率やNUMA配置も影響し、データ局所性の良い分割が重要です。

理論上の上限と現実(アムダールの法則)

タスクのうち並列化できない部分があると、全体の加速には限界があります。

アムダールの法則では、直列部分が10%あると、無限コアでも最大10倍ではなく約10倍未満にしかなりません。

並列化前に直列ボトルネックを削ることが効きます。

プログラミングでの並列処理の例(スレッド/プロセス)

並列化は、スレッド、プロセス、ベクトル化、GPUなど複数の手段があります。

初心者はまず高水準のプールを使うと安全です。

ミニ例

Python(プロセス並列): concurrent.futures.ProcessPoolExecutor を使い、CPUバウンド関数をexecutor.map(fn, data)で分配します。GILの制約を避けやすいです。
Python(スレッド並列): ThreadPoolExecutor はI/O向き。CPU計算はGILで伸びにくいことに注意します。
Java: ForkJoinPoolやparallelStream()で分割統治を並列実行します。ワークスティーリングが効きます。
C++: std::async や std::execution::par でアルゴリズムを並列化します。
数値計算: numpyやBLAS/MKLは内部で並列最適化済みです。自前でスレッドを書かずに速くなることがあります。

並行処理と並列処理の違い

同時進行と同時実行の違い

両者の核心は、並行は同時進行、並列は同時実行です。

並行は「順番をやりくりして待ちを隠す」設計で、並列は「同時に複数の演算器で処理する」実行形態です。

1コアでも並行は可能、並列には複数コアが必要という要件が分岐点です。

対比表

観点	並行処理	並列処理	ポイント
目的	待ち時間の活用	計算の加速	ボトルネックが違う
主戦場	I/O待ち	CPU計算	適材適所で選ぶ
必要資源	1コアでも可	複数コア以上	GPUや分散も含む
危険	ブロックI/O混入	競合・帯域飽和	監視と計測が鍵

適切な選択が性能と安定性を大きく左右します。

例で理解(一人で家事vs複数人で家事)

1人が洗濯機を回しつつ掃除と料理を切り替えるのが並行処理、家族で役割分担して同時に進めるのが並列処理です。

並行は切り替えの段取り、並列は人数と手の数という違いが直感的に理解できます。

性能の違いと限界(思ったほど速くならない場合)

並行処理は、待ちが多いほど効きやすい一方、CPU計算が支配的だと伸びません。

並列処理は、分割できる部分が多いほど伸びる一方、同期やデータ転送のオーバーヘッド、メモリ帯域の限界で頭打ちになります。

PythonではGIL、JavaやC++でもロック競合、キャッシュミス、false sharingが停滞要因です。

代表的なボトルネックと対策

ボトルネック	影響	対策
ブロッキング呼び出し	イベントループ停止	非同期APIに置換
ロック競合	スループット低下	粒度調整/ロック分割
データ転送過多	並列効果が相殺	バッチ化/局所性改善
コア過剰利用	文脈切替で遅延	プールと上限設定