並列サブエージェントのバッチ生成とマルチフォーマットマージ

Extracted: 2026-02-11 Context: Claude Code で大量データを並列サブエージェントで生成し、出力を1つのファイルに統合する場面

Problem

Claude Code のサブエージェント（Task tool）を大量並列起動すると、以下の問題が発生する:

出力フォーマットの不統一 — 同じプロンプトでも、エージェントごとに出力構造が異なる
- 辞書型: { "id": { ...data } }
- リスト+id: [{ "id": "...", "data": {...} }]
- リスト+別名: [{ "questionId": "...", "data": {...} }]
構文エラーの混入 — := 、trailing comma 等の JSON 構文エラー
型の揺れ — relatedConcepts が string のはずが array で返る等
コンテンツ重複 — 同じ説明文が複数選択肢にコピーされる

Solution

1. バッチ分割: ヘルパースクリプトで入力を標準化

# prepare_batches.py: 入力データを N 件ずつのテキストファイルに分割
# → 各サブエージェントが1ファイルだけ読めばよい
batches = [items[i:i+BATCH_SIZE] for i in range(0, len(items), BATCH_SIZE)]

バッチサイズ 20 が実績あり（コンテキスト窓との兼ね合い）
最終バッチは端数になるので注意

2. 並列起動: 全バッチを `run_in_background=true` で同時起動

# 21バッチ × Sonnet subagent を同時起動
for batch in 1..21:
    Task(subagent_type="general-purpose", model="sonnet",
         run_in_background=true, prompt=f"Read batch_{batch}.txt ...")

出力先を batch_XX_output.json で分離（書き込み競合の回避）
全エージェント完了後にマージ

3. 正規化マージ: 3種フォーマットを統一

def normalize_batch(batch_data):
    """辞書型・リスト型どちらでも { id: data } に正規化"""
    if isinstance(batch_data, dict):
        return batch_data
    elif isinstance(batch_data, list):
        result = {}
        for item in batch_data:
            qid = item.get("id") or item.get("questionId")
            data = item.get("enhancedExplanation", item)
            result[qid] = data
        return result

4. 型修正: 期待する型に強制変換

# relatedConcepts: String? なのに array で返ってきた場合
if isinstance(val, list):
    val = "".join(val) if val else None

5. 構文エラー修正: JSON parse 前に既知パターンを置換

raw = raw.replace(':="', ': "')  # := → : のタイポ修正

6. 品質検証: 重複検出 + 自動修正

# contrastTable の point 重複チェック
points = [e["point"] for e in contrast_table]
if len(set(points)) < len(points):
    # → 手動で固有テキストに差し替え

Key Metrics (実績)

項目	数値
対象データ	408問
バッチ数	21（20問×20 + 8問×1）
並列エージェント	21（全同時起動）
フォーマット種類	3種（辞書14 / リスト+id 2 / リスト+questionId 5）
構文エラー	1件（batch_21: `:=`）
型の揺れ	8件（batch_21: relatedConcepts が配列）
コンテンツ重複	7問（contrastTable point 重複）
最終結果	全408問マージ成功、検証 ALL GREEN

When to Use

Claude Code で 50件以上 のデータを構造化生成するとき
各項目が独立しており並列処理可能なとき
出力が JSON で、スキーマが明確なとき
claude-code-self-generation-over-api.md の判断で「Claude Code 直接生成」を選択した後の実行パターン

Gotcha: キー名不統一の検出と正規化

LLMバッチ生成では、同じフィールドに対してバッチごとに異なるキー名が出力される（例: choice / choiceLabel / option）。

検出

key_sets = set()
for item in data['items']:
    for entry in item.get('nested', []):
        key_sets.add(tuple(sorted(entry.keys())))
print(f'Unique key patterns: {len(key_sets)}')
for ks in sorted(key_sets):
    print(f'  {ks}')

正規化

for entry in item.get('nested', []):
    normalized = {}
    normalized['choice'] = entry.get('choice') or entry.get('choiceLabel') or entry.get('option', '')
    normalized['point'] = entry.get('point') or entry.get('reason', '')
    # ...

検証

bad = [(item['id'], set(e.keys()))
       for item in data['items']
       for e in item.get('nested', [])
       if set(e.keys()) != EXPECTED_KEYS]
assert not bad, f'Still inconsistent: {bad}'

Anti-patterns

バッチサイズが大きすぎる（50+）→ エージェントのコンテキスト消費で品質低下
マージスクリプトが特定フォーマットだけ想定 → 必ず全フォーマットに対応する
検証なしでマージ完了とする → validate スクリプトを必ず実行
重複エラーを無視する → UIで同じテキストが並ぶと著しく品質低下
キー名不統一を見逃す → Swift Codable等の厳格なデコーダで即座にクラッシュ

parallel-subagent-batch-merge