マルチプロセスとマルチスレッドの違いを解説！メリット・デメリット・使い分け

並列処理を実装する際、マルチプロセスとマルチスレッドの違いが曖昧で、どちらを選ぶべきか迷っていませんか？メモリ共有の仕組みやリソース消費の差を正しく理解しないと、性能低下やバグを招く恐れがあります。

本記事では、現役エンジニアが図解を用いて両者の仕組みを徹底比較。メリット・デメリットから言語特有の制約、最適な使い分け方まで、開発現場で即役立つ知識をわかりやすく解説します。

記事のポイント

• マルチプロセスはメモリ空間が独立しているため、一つのプロセス内の不具合が他プロセスのメモリに直接影響を与えにくいという、高い安定性と安全性が特徴です。
• マルチスレッドはメモリを共有することで高速なデータ通信とリソース節約を実現し、実行効率の最大化が期待できます。（ただしロックやスレッド数次第で逆効果もありうる点は注意）
• 処理速度の優劣は単純ではなく、PythonのGIL制約やCPUコア数といった実行環境に応じた最適な選択が重要です。
• 並行処理と並列処理の違いを整理することで、複雑な非同期処理を正しく設計・実装するための基礎知識が身につきます。
• 開発現場で役立つ具体的な判断基準により、システム要件に合わせた最適なアーキテクチャ選定が可能になります。

マルチプロセスとマルチスレッドの根本的な違いと技術的特徴

プログラムを並行して動かす際、必ずと言っていいほど登場するのがマルチプロセスとマルチスレッドです。これらはどちらも「複数の処理を同時に行う」ための仕組みですが、その内部構造やリソースの扱い方は大きく異なります。

エンジニアとして最適な設計を行うためには、まず「メモリ空間を共有するか、独立させるか」という根本的な違いを理解することが不可欠です。

マルチプロセスの仕組み：独立したメモリ空間による高い安定性と安全性

マルチプロセスとは、OSから独立したメモリ領域を割り当てられた複数の「プロセス」を同時に実行する方式です。各プロセスは自分専用の作業部屋を持っているような状態で、他のプロセスのメモリを直接書き換えることはできません。

メモリの独立性がもたらす「共倒れ」防止のメリット

マルチプロセスの最大の利点は堅牢性（耐障害性） です。

• 障害の隔離：一つのプロセスがバグや例外でクラッシュしても、他のプロセスには影響が及びません。
• セキュリティ：プロセス間でメモリが分離されているため、意図しないデータの読み書きが発生しにくくなります。

例えば、Google Chromeなどのブラウザはマルチプロセスアーキテクチャを採用しており、基本的にはタブやサイト単位でプロセスを分離しています。さらに近年では「Site Isolation」により、異なるサイトやiframeごとにレンダラープロセスを分離することで、セキュリティと安定性を高めています。一つのタブやサイトがフリーズしても、ブラウザ全体が落ちないのはこの仕組みのおかげです。

プロセス間通信（IPC）のコストとオーバーヘッド

一方で、プロセス間でデータをやり取りするにはプロセス間通信（IPC: Inter-Process Communication） という特殊な手続きが必要です。

• 高いコスト：スレッド間通信に比べるとオーバーヘッドが発生しやすく、パイプやソケットなどでは実装が複雑になりがちです。
• リソース消費：プロセスを生成するたびに新しいメモリ空間を確保するため、メモリ消費量が多くなり、起動も低速です。

マルチスレッドの仕組み：メモリ共有による高速なデータ受け渡しとリソース節約

マルチスレッドは、一つのプロセスの中に複数の「スレッド（処理の実行単位）」を作る方式です。同じプロセス内のスレッド同士は、メモリ空間（変数やデータ）を共有して動作します。

同一プロセス内のメモリ共有による実行効率の向上

スレッドは同じ作業部屋で働く複数の作業員のようなイメージです。

• 高速な通信：メモリを共有しているため、グローバル変数を介して直接データをやり取りでき、通信コストが極めて低いです。
• 低リソース：プロセス全体でメモリを共有するため、メモリ消費を抑えられ、スレッドの生成・破棄も高速です。

スレッドセーフと排他制御（ロック）の重要性

メモリを共有することはメリットばかりではありません。複数のスレッドが同時に同じデータを書き換えようとすると、データが壊れるレースコンディション（競合状態） が発生します。

これを防ぐために、以下のような排他制御が不可欠です。

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import threading
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3
counter = 0
4
lock = threading.Lock()
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def increment():
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    global counter
8
    with lock:  # ロックを取得して排他制御を行う
9
        counter += 1

このように、プログラムが複数のスレッドから安全に呼び出せる状態をスレッドセーフと呼びます。

一目でわかる比較表：メモリ占有・通信速度・障害耐性の違い

マルチプロセスとマルチスレッドの主な違いを以下の表にまとめました。

処理効率を左右するコンテキストスイッチとリソース消費の差

CPUが処理対象を切り替える動作をコンテキストスイッチと呼びます。

1. プロセスの切り替え：メモリ管理情報の切り替えが伴うため、スレッド切り替えよりコストが高い
2. スレッドの切り替え：同一メモリ空間内で行われるため、比較的低コスト

大量の並列処理を行う場合、この切り替えコストの差がシステム全体のパフォーマンスに直結します。リソースを節約しつつ高速に処理したい場合はマルチスレッドが有利ですが、安定性と安全性を最優先する場合はマルチプロセスを選択するのが定石です。

開発現場でよくあるマルチプロセスとマルチスレッドのFAQ

システム設計や実装の段階では、マルチプロセスとマルチスレッドのどちらを選択すべきか、あるいはそれらがどう動作しているのかについて疑問が生じがちです。ここでは、現場のエンジニアが直面しやすい実務的な疑問を解消していきます。

マルチプロセスとマルチスレッドは結局どちらが速い？

「どちらが速いか」という問いへの答えは、処理の内容（タスクの性質） によって決まります。

• マルチプロセスが有利なケース（CPUバウンド）
  複雑な数値計算、画像・動画のエンコード、機械学習の学習処理など、CPUの計算資源を大量に消費するタスクです。複数のコアを独立してフル活用できるため、主にPythonのようなGIL制約のある言語ではマルチプロセスの方が実行時間を短縮しやすくなります。
• マルチスレッドが有利なケース（I/Oバウンド）
  データベースへのクエリ発行、外部APIとの通信、ファイルの読み書きなど、待ち時間（待機状態）が発生するタスクです。メモリ消費を抑えつつ、待機時間を有効活用して他の処理を並行して進めることができるため、マルチスレッドが適しています。

PythonのGIL（グローバルインタプリタロック）など言語による制約はある？

使用するプログラミング言語によっては、マルチスレッドを使っても期待通りの速度が出ない「言語特有の制約」が存在します。その代表例がPythonです。

Python（標準のCPython）にはGIL（Global Interpreter Lock） という仕組みがあり、マルチスレッドであっても「一度に一つのスレッドしかPythonのバイトコードを実行できない」という制限があります。このため、Pythonでマルチスレッドを使っても、CPU負荷の高い処理を複数のコアで同時に動かすことはできません。

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from multiprocessing import Process
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def heavy_calculation():
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    # 重い計算処理
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    pass
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if __name__ == "__main__":
8
    # プロセスを生成して別々のCPUコアで実行させる
9
    p1 = Process(target=heavy_calculation)
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    p2 = Process(target=heavy_calculation)
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    p1.start()
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    p2.start()

このように、言語の特性を理解した上で、マルチプロセスとマルチスレッドを使い分ける必要があります。

補足：Python 3.13では、GIL無効化オプション（free threading） が実験的に導入されています

並列処理（Parallelism）と並行処理（Concurrency）の違いは？

マルチプロセスとマルチスレッドを理解する上で非常に重要なのが、並列と並行の概念的な違いです。

1. 並行処理（Concurrency）
   「複数のタスクを切り替えながら、一定時間内に同時に進んでいるように見せる」状態です。一人の料理人が、パスタを茹でながらソースを作るようなイメージです。主にマルチスレッドで実現されます。
2. 並列処理（Parallelism）
   「物理的に全く同時に、複数のタスクを実行する」状態です。二人の料理人が、それぞれ別の料理を同時に作るイメージです。マルチコアCPU上で複数のプロセスを動かすことで実現されます。

並行処理は「構造」に関する概念であり、並列処理は「実行」に関する概念です。マルチスレッドはシングルコア環境でもタスクを切り替えることで「並行」に動作します。一方、マルチプロセスはマルチコア環境において、複数の処理を物理的に同時実行する「並列」動作を実現できます。

補足：下記のようなケースもあり必ずしも「並行＝マルチスレッド」、「並列＝マルチプロセス」ではない点にはご注意ください。

• 並行性はスレッドに限らず、イベントループや async/await、コルーチン等でも実現できます。
• 並列性もマルチスレッドでも達成でき、GILのない処理系やC/C++等ではマルチスレッドで物理的並列を行うのが一般的です。

マルチプロセスとマルチスレッドを正しく使い分けるためのまとめ

今回のまとめ：振り返りチェックリスト

• 「安定性のプロセス、効率のスレッド」を使い分ける
  メモリ空間が独立しているマルチプロセスは障害に強く、メモリを共有するマルチスレッドは高速でリソース消費が少ないという特性を、設計の軸に据えましょう。
• 実装前に「排他制御」と「通信コスト」のリスクを評価する
  スレッドならデータの整合性を守る「ロック（排他制御）」、プロセスならデータ受け渡しの「通信オーバーヘッド」がボトルネックにならないか、事前に検討することが重要です。
• 言語特有の制約（PythonのGILなど）とCPUコア数を確認する
  理論上の違いだけでなく、使用するプログラミング言語の仕様や、実行環境のマルチコアを活かせる構成になっているかを必ずチェックしましょう。
• アドバイス： まずは担当しているシステムのボトルネックが「CPU処理」か「I/O待ち」かをプロファイリングして、どちらの手法が劇的な改善に繋がるか予測を立てることから始めてみてください！

これまで見てきたように、マルチプロセスとマルチスレッドはどちらが優れているというわけではなく、解決したい課題やプログラムの性質によって最適な選択肢が異なります。

エンジニアとして設計を行う際は、以下の判断基準を参考にしてください。

タスクの性質で見極める：CPUバウンドかI/Oバウンドか

最も重要な判断基準は、その処理が「何によって待たされているか」です。

• CPUバウンドなタスク（Python など GIL のある処理系ではマルチプロセスが最適になりやすい）
  数値計算、画像処理、暗号化、機械学習のモデル学習など、CPUの演算能力をフルに使う処理です。マルチコアの性能を最大限に引き出すため、主にPythonのようなGIL制約のある言語ではマルチプロセスによる並列処理が効果的です。
• I/Oバウンドなタスク（マルチスレッドが最適）
  ネットワーク通信（APIリクエスト）、ファイル読み書き、データベースのクエリ待ちなど、外部との入出力を待つ時間が長い処理です。メモリ消費が少なく、切り替えが速いマルチスレッド（または非同期処理）が適しています。

安定性とリソース効率のトレードオフ

システムの要件に応じて、以下の表を参考に使い分けを検討しましょう。

どちらを選ぶべき？クイック判定チェックリスト

迷ったときは、以下のチェックリストを上から順に確認してみてください。

1. 処理が非常に重く、マルチコアをフル活用したいか？ → YESならマルチプロセス
2. 1つの処理がクラッシュしても、システム全体を止めたくないか？ → YESならマルチプロセス
3. 大量のタスクを省メモリで高速に切り替えて実行したいか？ → YESならマルチスレッド
4. タスク間で頻繁に大量のデータをやり取りする必要があるか？ → YESならマルチスレッド

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【設計のヒント】
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現代の複雑なアプリケーションでは、これらを組み合わせることも一般的です。
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例えば、Webサーバーの親プロセスがリクエストを受け取り（マルチプロセス）、
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個別のリクエスト処理内ではDB待ちを効率化する（マルチスレッド）といった構成です。

それぞれの技術的特性を理解し、メモリの独立性と実行効率のバランスを考えることが、パフォーマンスの高いシステム開発への第一歩となります。

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