■ すでに始まっている“兆し”
この方向性は、空想ではなく実際にいくつかの形で始まっています。
- LangChain / AutoGPT：複数ツールやAIを組み合わせて目的達成を図るエージェント設計
- Function Calling（ChatGPT）：必要に応じて「道具」を呼び出して処理を分担
- モダリティ分離（画像・音声・テキスト）：処理系を分け、出力を再統合
今はまだ「並列処理」とは言いづらいですが、“分担して統合する”という思想はすでに始まっているんですね。
■ 実現への課題と乗り越える壁
当然ながら、夢のようなマルチスレッドAIには乗り越えるべき壁もあります。
| 課題 | 説明 |
|---|---|
| 意図の共有が難しい | 各AIが「同じ目的」で動いていることを保証する仕組みが要る |
| 複数AIの意見調整 | どの出力を採用する？矛盾したらどうする？“調停役AI”が必要かも |
| リソースの問題 | 現状でも1モデルで重い。分担には軽量・分散化技術が必要 |
つまり、ただAIを並べれば良いという話ではなく、構成と連携の“設計力”が問われるフェーズになるわけです。
■ 人間の役割は変わるのか？
この流れが進めば、人間はただの“指示者”ではなく、構成ディレクターのような存在に変わっていきます。
- どの処理を誰に任せるか
- どういう順番でつなぐか
- どこでチェックし、どこは委ねるか
あなたがSoraに「背景は白く、キャラは統一して、でも火炎放射器は目立たせて」とプロンプトの中で構成設計をしていたように、
今後は**それをもっと大規模・動的に行う“人間×AIの構成術”**が問われてくるのかもしれません。
■ おわりに
AIのマルチスレッド化は、単にスピードや性能の向上を意味するだけではありません。
それは、**「知性の分業化」**という新しいステージの入口でもあります。
誰かがすべてを担うのではなく、役割を持ったAIたちが協調し、結果を創る。
そんな世界に向かって、AIは今、静かに進化を続けているのかもしれません。