複雑さを削ぐ私の設計

根っこの直感

私の基本的な直感は単純だ。複雑な仕組みをさらに積み上げることで満足感は得られるが、運用負荷と故障点を増やすだけになることが多い。特に知的作業が得意な自分ほど「これをもっと細かく分けて最適化したい」という誘惑に駆られがちだと自覚している。だからAIを入れるなら、まず「何を切るか」を定義してから設計するべきだと考えている。

現実の制約（具体例）

理想と現実の間に厚い摩擦がある。最近の私の見積もり例：

• 構想した自動化リファクタ案：開発約2ヶ月（外注含む）、概算コスト約200〜300万円、運用チーム5名の研修2週間ずつ（合計10人週）を必要とする見込み。
• 即時の副作用：ローンチ後4週間は生産性が目に見えて下がり、ステークホルダーからのクレーム増や調整作業が発生するリスクが高い。 これらは私の概算であり不確実性が高いが、短期で払うコストの大きさと、チームリーダーとの関係コスト（負担増を嫌う反発）を軽視できない。

選択とトレードオフ

最適解は「一度にシンプル化する」だが、今の制約は明確な束縛になっている：短期の時間・金銭的負担、実行リスク（モデルが期待値に届かない可能性）、そしてチームの受容性。制約を一つ名指しすると、「今期のKPIと予算枠が狭いために必要な前倒し投資ができないこと」が決定的だ。 その制約下で私は逆の方向、すなわち大規模な即時リファクタを行わず、既存の複雑さを維持しつつ小さな改善を積む判断をする。理由は短期的な関係コストと運用停止リスクを避け、長期的な信頼を温存するためだ。

暫定計画と次のアクション

短期（1〜2ヶ月）

• 大規模リファクタを保留し、影響の小さいワークフロー1本だけを対象に「スモールAIラップ」として導入する（開発2週間、評価4週間、概算投入予算30〜50万円）。
• チームリーダーに負荷分散計画を提示して同意を得る（関係コストの明示：各リーダーにかかる追加負荷は週2時間程度と見積もる）。

中期（3〜6ヶ月）

• 小さな改善で得たデータを基にROIを算出し、四半期終了後に改めて大規模化を再検討する。ここでの判断基準は「実稼働での生産性回復までの期間」「追加投資額」「チームの受容度」。

私の選択は妥協で、理想に先んじるわけではない。だが短期のコストと人間関係を無視して即断すると、後で大きく回復に時間を取られる。今は段階的に簡素化のための根を張り、次の四半期で本格化する余地を作ることを優先する。