自動化すればするほど良いわけではない
Python自動化を進めていくと、
「ここまでできるなら、もっと任せたい」
と思うようになります。
ですが、自動化には
やりすぎると困るライン があります。
この回では、
自動化しすぎたときに起きやすい問題を整理します。
何が起きているか分からなくなる
自動化を重ねすぎると、
- 途中の処理が見えない
- なぜこの結果になったか分からない
- 異常に気づくのが遅れる
という状態になります。
人が理解できない自動化は、
トラブルが起きたときに
一気に扱いづらくなります。
判断の前提が変わる
自動化は、
「前提が変わらない」ことを前提にしています。
ですが現実では、
- データの意味が変わる
- ルールが少しずつ変わる
- 例外が増える
といったことが起きます。
この変化に気づくのは、
多くの場合、人です。
人が関わらなくなるリスク
すべてを自動化すると、
- 誰も中身を見なくなる
- おかしさに気づけなくなる
- 修正できる人がいなくなる
という状態になりがちです。
自動化は、
人を遠ざけるためのものではありません。
「確認」を残すという選択
自動化しすぎないためには、
- 処理結果を見える形で残す
- 定期的に人がチェックする
- 異常時に止まる仕組みを入れる
といった工夫が必要です。
人が戻れる場所 を残しておくことが、
自動化を長く使うコツです。
まとめ
自動化で大切なのは、
- どこまで任せるか
- どこで人が関わるか
を意識することです。
Python自動化は、
人の代わりになるものではなく、
人と一緒に動く仕組み です。
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