AIの"待ち時間"問題、みなさんどうしていますか？【6月6日】

うぃる

Jun 05, 2025

おはようございます、うぃるです。

今日は、AIを使ってると直面する「AIの待ち時間問題」について書いてみようと思います。

最近はコーディングもライティングもAI頼みの僕ですが、AIって処理中にじっと待つだけの時間、結構ありませんか？

その時間、ただ待ってるだけじゃもったいないと思うんですよね。

ということで今回は、ぼくが普段どうやってこの「待ち時間」を有効活用してるか、そしてAIを複数並行で使うメリットについて、まとめます。

AIの“待ち時間”問題、どうしてる？

ぼくが主にAIを使う場面は以下の通りです。

AIコーディング
AIライティング＋日常タスク

それぞれで待ち時間の解消方法を解説します。

AIコーディング中のスキマ時間は“軽めタスク”で消化

まずよくあるのが、CursorやDevinなどにAIコーディングさせてる時の“処理待ち”時間。

数分くらいかかることもありますよね。その時間、何してるかというと…

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ちょっとしたToDoタスクの処理

逆に最近は、この待ち時間のために、「ちょっとしたタスク」を溜めるようになっています。

ちなみに、YouTubeやXにハマると時間が一瞬で溶けるので、これらは極力開かないようにしてます。

AIの処理待ちは“並列処理”で乗り越える

一方で、AIに日常タスクの依頼をしてるときは、待ち時間というよりは「いくつかのAIを同時に動かす」という発想でやってます。

ぼくの場合、この3つを同時に立ち上げて、それぞれに違うタスクを振っています。

ChatGPT → 論理的な思考が必要なタスク
Claude → コーディングやライティングをするタスク
Gemini → インプットやアウトプットが大量になるタスク

時には同じ内容でも3つすべて動かします。そして回答を比較しつつ、最も最適な回答を選びます。

AIによって得意分野が違うので、最初のうちは“比較して感覚を掴む”のがおすすめです。

※最近はDeepseekやGrokも使って5つ回しています笑

AIは思ったより感覚が大事

AIは触ってみないとわからないことがたくさんあります。意外と触りまくった先にある「感覚」はめっちゃ大事です。

ベンチマークより「肌感覚」

どのAIが何に強いか、ベンチマークテストがあったりしますが、正直触らないと分かりません。これはぼくが最近特に実感していることです。

例えばぼくの中ではそれぞれのAIに対して以下のイメージを持っています。

ChatGPT → 論理的なタスクが強い。
Claude → 自然な日本語や“読みやすい文章”が得意。
Gemini → 大量の情報を処理するのが得意。

それぞれ微妙に違うからこそ、「同じタスクを複数のAIに振ってみる」のは、初心者の方には特に有効です。

たとえばn8nやバイブコーディングでも、どのLLMのAPIを選べばいいかがこの“肌感覚”でわかるようになります。

モデルの“旬”は移り変わる

これも面白いポイントなんですが、モデルの性能は日々変わります。

数ヶ月前の僕の中のランキングは、

Claude
ChatGPT
Gemini

でした。でも今は、

Gemini
ChatGPT
Claude

になっています笑

なぜこの変動をキャッチできたかというと、「全部課金して触ってたから」なんですよね。

もし数ヶ月前の認識のまま「Claudeしか使ってません」だったら、今のGeminiのすごさを知らずに過ごしてたかもしれません。

…って考えると、結構ゾッとします。

AI初期は「全部使ってみる」が正解

ということで、今日のまとめです。

AIの待ち時間は、“軽タスク”や“チャット確認”等を消化
AIを複数同時に動かすことで、待ち時間ゼロ運用も可能
それぞれのAI（LLM）の特性は触って感覚をつかむべき
モデルの優劣は常に変わるため、並行して運用するべき
初期は「全部課金して触る」くらいの勢いがベストかも

いきなり全てをAI化する必要はなくて、まずは日常のちょっとした検索とか、アイディア出しとか、そういう「小さな代替」から始めてみるのがいいと思います。

もし皆さんの「AI待ち時間」に対する解決策あったらぜひ共有してください！というか、めっちゃ知りたいです！

それでは、また明日。

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