並列処理とシーケンス処理：効率的な処理の流れ

はじめに

これまでのレッスンで、自動化の基本要素をすべて学んできました。

今回は、処理の「効率化」に焦点を当てます。

同じ結果を得るにも、処理の組み立て方次第で時間が大きく変わります：

• 10個の処理を順番に → 10分
• 10個の処理を同時に → 1分

この違いを生み出すのが、並列処理とシーケンス処理の使い分けです！

身近な例で理解する

朝食の準備

シーケンス処理（順番に）の例

1. パンを焼く（3分）
2. 焼き終わったらコーヒーを淹れる（2分）
3. 淹れ終わったら卵を焼く（3分）
合計：8分

並列処理（同時に）の例

同時にスタート：
- パンを焼く（3分）
- コーヒーを淹れる（2分）
- 卵を焼く（3分）
合計：3分（最も時間がかかる処理の時間）

5分も短縮！ これが並列処理の威力です。

レストランの厨房

プロの料理人は、並列処理の達人です：

オーダー：パスタ、サラダ、スープ

並列処理：
├─ コック1：パスタを茹でる・ソース作り
├─ コック2：サラダの準備
└─ コック3：スープを温める

すべて同時に完成 → 熱々の料理を一緒に提供

もし1人で順番に作ったら、最初の料理が冷めてしまいますね。

シーケンス処理（順次処理）

シーケンス処理が必要な場面

順番が重要で、前の処理の結果を次が使う場合：

例1：銀行振込

1. 残高を確認
2. 残高が足りるか判定
3. 送金元から引き落とし
4. 送金先に入金
5. 明細を作成

※順番を変えると大変なことに！

例2：料理のレシピ

1. 野菜を切る
2. 油を熱する
3. 野菜を炒める
4. 調味料を加える
5. 皿に盛る

※順番が違うと別の料理に...

ビジネスでのシーケンス処理

承認フロー

申請書提出
    ↓
課長承認
    ↓
部長承認
    ↓
経理確認
    ↓
支払い実行

データ変換パイプライン

CSVファイル読み込み
    ↓
文字コード変換
    ↓
データクレンジング
    ↓
集計処理
    ↓
レポート生成

シーケンス処理の実装例

ファイルの段階的処理

処理フロー：
1. 元ファイルをバックアップ
2. ファイルを開く
3. データを読み込む
4. 変換処理を実行
5. 検証を行う
6. 問題なければ保存
7. 完了通知を送信

各ステップは前のステップの成功が前提

並列処理（並行処理）

並列処理が効果的な場面

お互いに依存しない、独立した処理の場合：

例1：複数サイトからの情報収集

同時に実行：
├─ サイトAから天気情報を取得
├─ サイトBから株価を取得
├─ サイトCからニュースを取得
└─ サイトDから為替を取得

すべて集まったら → ダッシュボードに表示

例2：画像の一括処理

100枚の画像に対して同時に：
├─ 画像1をリサイズ
├─ 画像2をリサイズ
├─ 画像3をリサイズ
└─ ...（10個同時に処理）

処理時間：1枚1秒 × 100枚 ÷ 10並列 = 10秒
（順次なら100秒かかる）

ビジネスでの並列処理

メール一斉送信

1000人の顧客に対して：

シーケンス処理の場合：
- 1通3秒 × 1000人 = 3000秒（50分）

並列処理の場合（10並列）：
- 1000人 ÷ 10 = 100バッチ
- 3秒 × 100 = 300秒（5分）

45分の短縮！

複数システムへのデータ連携

売上データを同時に送信：
├─ 会計システムへ
├─ 在庫管理システムへ
├─ CRMシステムへ
└─ BIツールへ

各システムが独立しているため並列可能

並列処理の実装パターン

パターン1：バッチ分割

10000件のデータ処理：

1000件ずつ10個のバッチに分割
    ↓
10個のバッチを同時処理：
├─ バッチ1（1-1000）
├─ バッチ2（1001-2000）
├─ バッチ3（2001-3000）
└─ ...

すべて完了したら結果を統合

パターン2：タスク別並列化

月次レポート作成を並列化：

同時に実行：
├─ 売上データ集計
├─ 在庫データ集計
├─ 顧客データ集計
└─ コストデータ集計
    ↓
すべて完了後：
    レポートに統合

並列とシーケンスの組み合わせ

実践的な組み合わせパターン

現実の業務では、両者を組み合わせることが多いです：

パターン1：前処理 → 並列 → 後処理

1. データベースから対象データを取得（シーケンス）
    ↓
2. データを10個のグループに分けて同時処理（並列）
   ├─ グループ1の処理
   ├─ グループ2の処理
   └─ ...
    ↓
3. 結果を統合してレポート作成（シーケンス）

パターン2：条件による切り替え

ファイル処理：

もしファイル数が10個以下なら：
    → シーケンス処理（シンプルに）
そうでなければ：
    → 並列処理（高速化優先）

実例：ECサイトの注文処理

注文受付
    ↓
【シーケンス処理】
1. 注文内容の検証
2. 在庫の確認
3. 在庫の引き当て
4. 決済処理
    ↓
【並列処理】同時に実行
├─ 倉庫に出荷指示
├─ 顧客に確認メール
├─ 売上データ更新
└─ ポイント付与
    ↓
【シーケンス処理】
5. 処理完了の記録

実例：バックアップとレポート作成

深夜のバッチ処理：

【並列処理】各システムのバックアップ
├─ データベースAのバックアップ
├─ データベースBのバックアップ
├─ ファイルサーバーのバックアップ
└─ 設定ファイルのバックアップ
    ↓
【シーケンス処理】バックアップ完了後
1. バックアップの整合性チェック
2. 古いバックアップの削除
3. バックアップレポート作成
4. 管理者へ通知

依存関係の管理

依存関係とは

「Aが終わらないとBができない」という関係：

例：Webサイト更新
1. 新しい画像をアップロード
2. HTMLファイルを更新（画像パスを含む）
3. キャッシュをクリア

※1が終わる前に2を実行すると、画像が表示されない

依存関係の可視化

タスクA ─→ タスクD
         ↗
タスクB ─→ タスクE → タスクF
         ↘
タスクC ─→ タスクG

並列可能：A, B, C（お互いに依存しない）
待機必要：D（Aの完了待ち）、E（Bの完了待ち）

実践例：データ分析パイプライン

【第1段階】データ収集（並列）
├─ 売上DB から抽出
├─ 顧客DB から抽出
└─ 商品DB から抽出
    ↓
【第2段階】データ結合（シーケンス）
すべてのデータが揃ってから結合
    ↓
【第3段階】分析処理（並列）
├─ 地域別分析
├─ 商品別分析
├─ 時系列分析
└─ 顧客セグメント分析
    ↓
【第4段階】レポート生成（シーケンス）
すべての分析結果を統合

処理方式を選ぶ基準

シーケンス処理を選ぶべき場合

✅ 順序が重要 ✅ 前の結果を次が使う ✅ リソースが限られている ✅ エラー時の原因特定が重要 ✅ トランザクション処理

並列処理を選ぶべき場合

✅ 処理が独立している ✅ 大量のデータがある ✅ 処理時間を短縮したい ✅ 各処理の負荷が軽い ✅ リアルタイム性が必要

判断フローチャート

処理は独立している？
    ↓No        ↓Yes
シーケンス    処理数は多い？
              ↓No      ↓Yes
          シーケンス  並列処理

パフォーマンスの考慮点

並列数の最適化

❌ 並列数が少なすぎる：
- 2並列で1000件 → 遅い

❌ 並列数が多すぎる：
- 1000並列で1000件 → システムが過負荷

✅ 適切な並列数：
- 10-20並列で1000件 → 最適なバランス

リソース管理

利用可能なリソースを確認：
- CPU使用率
- メモリ使用量
- ネットワーク帯域
- API制限

リソースに応じて並列数を調整

実測による最適化

テスト実行：
- 5並列：60秒
- 10並列：35秒
- 20並列：30秒
- 50並列：45秒（逆に遅くなった）

→ 20並列が最適

実装時の注意点

1. エラーハンドリング

シーケンス処理の場合

各ステップでエラーチェック：
1. 処理A実行
   → 失敗したら中断
2. 処理B実行
   → 失敗したらAを戻して中断

並列処理の場合

個別にエラー管理：
├─ 処理1：成功
├─ 処理2：失敗 → 記録して続行
├─ 処理3：成功
└─ 処理4：成功

最後に失敗分だけ再処理

2. 進捗管理

並列処理の進捗表示：
処理中：[####......] 40% (400/1000完了)

個別状態：
- バッチ1：完了
- バッチ2：処理中
- バッチ3：待機中
- バッチ4：エラー（再試行中）

3. リトライ戦略

並列処理でのリトライ：
- 個別にリトライ（他に影響しない）
- 最大3回まで
- 指数バックオフ（1秒→2秒→4秒）

今日のまとめ

次回予告

次のレッスンでは、「エラー処理：失敗しても大丈夫な仕組み」を学びます。

• エラーの種類と対処法
• リトライとフォールバック
• エラー通知とログ
• 自己修復する自動化

どんなに完璧な自動化も、エラーは必ず発生します。それを前提とした設計方法を学びましょう！

チャレンジ問題

問題1：処理方式を選ぼう

以下の処理にシーケンス/並列のどちらが適切か選んでください：

1. 1000枚の写真のサムネイル作成
2. ユーザー登録（メール確認→DB登録→ウェルカムメール）
3. 10個のWebサイトから最新ニュース取得
4. 給与計算（勤怠集計→控除計算→振込データ作成）

問題2：最適な組み合わせを設計

「複数店舗の月次売上レポート作成」の処理フローを、並列とシーケンスを組み合わせて設計してください。

【第1段階】店舗別データ収集（並列）
├─ 東京店のデータ取得
├─ 大阪店のデータ取得
├─ 名古屋店のデータ取得
└─ 福岡店のデータ取得
    ↓
【第2段階】店舗別集計（並列）
├─ 東京店の集計処理
├─ 大阪店の集計処理
├─ 名古屋店の集計処理
└─ 福岡店の集計処理
    ↓
【第3段階】全体処理（シーケンス）
1. 全店舗データの統合
2. 全社合計の計算
3. 前年同月比の計算
4. グラフ作成
    ↓
【第4段階】配信（並列）
├─ 役員へメール送信
├─ 各店長へメール送信
├─ 社内ポータルへアップロード
└─ Slackへ通知

問題3：ボトルネックを見つけよう

以下の処理フローのボトルネックを特定し、改善案を提案してください：

現在のフロー（すべてシーケンス）：
1. データベースから1万件取得（10秒）
2. 各レコードを1件ずつ処理（1件0.1秒 = 1000秒）
3. 結果をファイルに書き込み（5秒）
合計：1015秒

1. データベースから1万件取得（10秒）※そのまま
    ↓
2. 10並列で処理（変更点）
   - 1万件を1000件×10グループに分割
   - 各グループを並列処理
   - 1000件×0.1秒 = 100秒
    ↓
3. 結果をファイルに書き込み（5秒）※そのまま

改善後の合計：115秒（約9分の1に短縮！）

処理の効率化は、自動化の真価を発揮する重要な要素です。適切な使い分けで、驚くほどの時間短縮が可能になります！