どんどん自動化した結果
Pythonでの自動化がうまくいき始めると、
「ここも任せられるのでは？」
と思う場面が増えていきました。
処理は安定していて、
エラーもほとんど出ない。
数字だけを見れば、
自動化は成功しているように見えました。
違和感の正体
しばらく使っていると、
別の違和感が出てきました。
- 結果をほとんど見なくなった
- 途中の判断を意識しなくなった
- 何が起きているか説明できない
処理は動いているのに、
自分の理解が追いついていない状態でした。
問題は「任せすぎ」だった
振り返ると、
問題はコードの出来ではありませんでした。
- 判断まで自動化していた
- 例外を考えなくなっていた
- 確認するポイントが消えていた
Pythonに「考える部分」まで
預けてしまっていたのです。
手動に戻したポイント
すべてを戻したわけではありません。
- データの準備までは自動
- 最終判断は手動
- 結果を必ず目で見る
この形に戻しました。
data = prepare_data()
show_preview(data)
# 最終実行は人が判断
少し手間は戻りましたが、
安心感は大きくなりました。
戻すことは失敗ではなかった
自動化をやめる判断は、
後退ではありませんでした。
- 危険な部分を切り分けた
- 人の役割を取り戻した
- 長く使える形に近づいた
結果として、
この判断は正しかったと感じています。
作って分かったこと
この経験で分かったのは、
- 自動化＝全部任せるではない
- 戻す判断も設計の一部
- 人が関わる余白は必要
ということです。
おわりに
この話は、
自動化を進めすぎた結果、
あえて手動に戻した判断を残した実践ログです。
自動化_toggle_する勇気も、
実務では大切だと感じました。
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