Vibe Coding時代の
マルチタスクとの向き合い方

AIコーディングエージェントが一つの作業を終えるまで待つ時間は、短くなりました。だから人は、次のAgentを起動し、別のブランチを作り、別の課題を同時に進めたくなります。

しかし、Agentが速くなっても、人間の注意、判断、レビューの帯域は同じ速さでは増えません。タスクをたくさん投げること自体が問題なのではなく、完了するたびに人間が文脈を切り替え、採否を決め、統合まで考え始めることが負荷になります。

INTERPRETATION AI時代のボトルネックは、実装の待ち時間から、判断の待ち行列へ移っています。増やすべきなのはAgentの数ではなく、Agentの結果を人間が無理なく処理できる設計です。

この運用を一行で表すなら、Human-Serial / Agent-Parallelです。人間は「何を解くか」「どれを採用するか」「いつ出すか」を直列に扱い、Agentはその枠内で「どう調べるか」「どう実装するか」「どう検証するか」を並列に試します。

たとえば認証機能を「調査」「実装」「テスト」「UI」の4つに分けて同時に進めるとき、4人のAgentに同じ曖昧な課題を投げるだけでは、方針が4つに割れます。一つの主問題と共通の受け入れ条件を渡し、独立した方向だけを分けると、並列化の効果が出ます。

RECOMMENDATION 「何個のAgentを動かすか」ではなく、「人間が同時に抱える判断は一つか」を先に確認してください。判断が二つ以上あるなら、まず問題を分けるか、優先順位を決めます。

「調査だから並列」「実装だから直列」という分類は、すぐに破綻します。同じ調査でも、結論が一つに収束する探索は並列化しやすく、顧客要件の解釈が必要な調査は人間の判断が先に要ります。

判断の目安：6つのうちGoal・Verification・Reversibilityが書けないなら、Agentを増やす前にタスクを整えます。全部が揃う必要はありませんが、分からないものを「並列だから速い」で押し流さないことが重要です。

複雑なオーケストレーションを先に作ると、運用そのものが新しい仕事になります。まずは、人間の注意を守るための最小ルールだけを決めます。

Agentへの依頼は、丁寧な会話である必要はありません。あとで別の人が読んでも、何をもって完了としたか分かる契約であれば十分です。

Goal:
Context:
Scope:
Non-goals:
Constraints:
Acceptance Criteria:
Verification:
Escalate only if:
Output Contract:

Outcome:       何が変わったか
Changed:       主要な差分
Verified:      実行した確認
Decisions:     採用した判断
Risk:          残るリスク
Human action:  人に必要な決定

RECOMMENDATION 良い依頼は、Agentを賢く見せるためではなく、戻ってきた成果物を人が短時間で判定するために書きます。出力の形式まで指定すると、レビューの圧縮率が上がります。

レビューのタイミングを固定のタイマーで決める必要はありません。重要なのは、通知が来たから見るのではなく、状態がレビュー可能になったら見ることです。

RECOMMENDATION 「レビューキューが空いたら委任する」「レビュー時間が埋まったら止める」という簡単なバックプレッシャーを持つだけでも、Agentの増やしすぎを抑えられます。

Agentを増やすと、見た目の進捗は増えます。しかし、レビューされていない成果物、戻すべき差分、決められていない選択肢も増えます。測るべきなのは、実行量と判断容量の関係です。

INTERPRETATION 速さを「Agentが何分動いたか」で見ると、人間側の詰まりが見えません。レビュー負債が増えず、最初のレビューで通る成果が増え、必要な介入が減るなら、並列化は機能しています。