生成AIの回答を待つ時間は意外と長い
私は普段Claude CodeやCodexを業務で利用しています。いわゆるAgentic Codingをすることが多いので、それなりに長文のプロンプトを送ったりそれなりに分量のあるmdファイルを食わせてコーディングをさせたりしています。モデルの種類にもよると思いますが、複雑な指示になるほど回答までに要するリードタイムも比例して長くなりがちです。うちのCodex君は平気で10~20分くらい作業をし続けることがザラにあります。
この待ち時間を有効活用できるかどうかが、同僚と差をつける大きなポイントなのでは？と最近思うようになりました。
待ち時間の間にXを見てダラっと過ごしてしまうのか、別の作業をやるのかでは日々の生産効率に大きな違いが出るはずです。では待ちの間に何をするのが良さそうなのか？自分なりに考えたものはこちらです。
その１：Slack・メールなどの連絡を返す
パッと思いつくのはこれですね。溜まった連絡を返す時間に当ててる方は多いのではないでしょうか。ただ、この時間の使い方は若干難点があると思っています。それはAIの回答がきたら中断されてしまうことです。
Slackの内容によっては、じっくり熟考してから返信したいものもあると思います。調査しないとわからない内容もあると思います。そういった時間のかかる連絡内容に取り組んでいる途中でAIからの回答がきてしまうと、思考が中断されてしまいます。返信を返した後にAIの回答を確認する or 返信を中断してAIの回答を先に確認しに行く、のどちらかになり、常にどちらかの作業は宙ぶらりんの状態にせざるを得ません。
その２：並列で別の指示をAIに出す
最近自分はこっちにハマってます。
例えば、Codex CLIである実装作業を依頼しその待ち時間の間に別ウィンドウでCodexを新規に起動し、別の機能のテストコードの実装を依頼し、同時に二つの実装をさせます。あるいは、一方のCodexには実装作業を依頼し、別のCodexでは調べ物を依頼する、などもよくやります。
注意点は、ソースコードの同じ箇所を複数のCodexセッションに編集させないようにすることです。上述の例だと、プロダクトコードの実装と＆テストコードの実装を並列で依頼するといった具合です。
並列でさせる作業の内容をうまく調整できると、1日の生産性がめちゃくちゃ上がることに気づきました。自分一人でこの量の仕事は絶対こなせなかったな…と1日の終わりに感じることができると、なんだかいい気分でその日の仕事を終えることができる気がします。
まとめ：正解はない
AIの回答待ち時間の間はこれをシロ！！という唯一の正解はないと思います。
ただ、待ち時間の間に何を為すかで他者との差別化ができることは間違いありません。
自分もまだまだ模索中の状態なので、また何かアップデートがあったら発信しようと思います。