AIや分散システムにおいて、タスク管理を行うマスターからの指示を受け取り、実際の計算やデータ処理などの実務を実行する独立したプロセスやノードの総称です。
ワーカーとは
一言でいうとワーカーとは、マスターからの指示を受けて実際の処理を実行する役割を持つシステムやプロセスのことです。
詳しく解説
大規模言語モデルの学習や膨大なデータの処理、推論処理などでは、単一のコンピュータだけでは処理能力が不足するため、複数の処理単位に分割して並列処理を行います。この仕組みの中で、全体を統括するマスタープロセスから仕事の割り振りを（キュー）経由で受け取り、実際にデータを処理して結果を返すのがワーカーの役割です。分散処理システムやマルチエージェントシステムにおいて、システム全体の負荷分散や処理のスケーラビリティを担保するために不可欠な存在となっています。
具体例・使われ方
大規模言語モデルの分散学習において、各ノード上で勾配計算を並列して実行するワーカーが複数稼働するケースや、生成AIへのリクエストをキューから受け取って画像生成やテキスト生成を実行する推論ワーカーの仕組みなどがあります。
似た用語との違い
全体を管理・指揮するマスターやオーケストレーターとは異なり、ワーカーは与えられた個別タスクの実行に特化しているという違いがあります。
注意点
特定のワーカーに負荷が偏るとシステム全体のボトルネックになるため、適切なタスク分散と負荷分散を行う必要があります。また、ワーカーが異常終了した場合のエラーハンドリングも設計上重要です。
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更新日時: 2026年9月7日 00:41