Python 3.14のリリースで注目されたのは、グローバルインタプリタロック（GIL）の解除を実現した「フリースレッドPython」の導入だ。GILは、Pythonのスレッド処理において同時に実行できるコードが1つに制限される仕組みで、マルチコアCPUの性能を活かせないという課題を長年抱えてきた。今回、Python公式のインストーラーから「GILフリー」版をWindowsやmacOSで選択インストール可能となり、開発者はこれを活用してCPU密集型処理のパフォーマンスを大幅に向上できるようになった。 実際のベンチマークでは、素数探索（32コア環境）ではGILありのPythonで3.70秒だったのが、GILフリー版では0.35秒に。約10倍の高速化が確認された。ファイル読み込み処理（20ファイル、各100万行）では18.77秒から5.13秒へ、行列積計算（1000×1000）では43.95秒から4.56秒へと劇的な改善が見られた。これらの結果は、GILフリーPythonがCPU密集型タスクに大きな恩恵をもたらすことを示している。 ただし、すべてのケースでGILフリーが優れているわけではない。同じ行列積処理をmultiprocessingで実行した場合、標準Pythonが4.49秒、GILフリー版が6.29秒と、逆に標準版が速かった。これは、GILフリー版に追加のオーバーヘッドが生じる可能性を示しており、アプリケーションの特性に応じた検証が不可欠であることを意味する。 また、GILフリー版はまだ実験的であり、一部のサードパーティライブラリ（特にC拡張）との互換性が保証されていない点も注意が必要。公式サイト「ft-checker.com」で対応状況を確認できる。 結論として、Python 3.14のGILフリー版は、データサイエンティストや機械学習エンジニアにとって、CPU処理を効率化する画期的なツールである。ただし、パフォーマンス向上はケースバイケースであり、開発者は実際のワークロードでテストを実施し、最適な選択を行うべきである。