Pythonに任せていい作業・だめな作業

すべてを自動化する必要はない

Pythonで自動化ができるようになると、
「これも任せられるのでは？」
と思う場面が増えてきます。

ですが、
自動化できることと、任せていいことは同じではありません。

この回では、
Pythonに任せていい作業と、
人が残すべき作業の境界線を整理します。

Pythonに任せていい作業

Pythonに向いているのは、
次のような作業です。

• ルールがはっきりしている
• 毎回同じ判断をしている
• 間違えると困るが、判断は単純

たとえば、

• 決まった条件で行を削除する
• 同じ形式でファイル名を変更する
• 数値を集計して一覧にする

こうした作業は、
人よりPythonの方が安定して行えます。

人が残したほうがいい作業

一方で、
次のような作業は
無理に自動化しない方が安全です。

• 状況によって判断が変わる
• 正解が一つに決まらない
• 失敗したときの影響が大きい

「なんとなく違和感がある」
「今回は例外かもしれない」

こうした感覚は、
今のPythonには扱えません。

境界線を引くという考え方

自動化で大切なのは、
全部任せるかどうか ではなく、

• ここまではPython
• ここから先は人

という 分担を決めること です。

たとえば、

• データの準備まではPython
• 最終確認は人

といった形でも、
十分に効果があります。

任せすぎると起きること

任せすぎると、

• なぜその結果になったか分からない
• 異常に気づけない
• 修正が遅れる

といった問題が起きます。

自動化は、
人の代わりになること ではなく、
人を助けること が目的です。

まとめ

Pythonに任せていい作業の条件は、

• 判断基準が言葉にできる
• 例外が少ない
• 失敗しても戻せる

この3つです。

自動化は、
Pythonと人の役割分担を
考えるところから始まります。