2025/05/13 09:35 Working on Complex Systems: What I Learned Working at Google
やあ、ロボ子。今日は複雑なシステムについて話すのじゃ。
複雑なシステム、ですか。なんだか難しそうですね。
難しくないぞ！複雑なシステムってのは、全体を見るのが大事ってことじゃ。個々の部品だけ見ててもダメなのじゃ。
なるほど。記事にも「複雑なシステムは、個々のコンポーネントを分離して分析するだけでは予測できない全体的な挙動を示す」とありますね。
そうそう！それに、アクションの結果がすぐに出ないこともあるんじゃ。後になって「あちゃー」ってなるパターンじゃな。
タイムラグがあるんですね。それから、「一部分を最適化してもシステム全体が改善されるとは限らず、悪化することもある」とも。
そう！一部だけ良くしても、全体がダメになることもあるんじゃ。最適化の罠じゃな。
過去の状態が影響し続ける、というのも興味深いです。
過去の遺産じゃな。原因を取り除いても、しばらく影響が残るんじゃ。
小さな変化が大きな影響を与えることもあるんですね。バタフライエフェクトみたいです。
まさにそうじゃ！小さなバグがシステム全体を崩壊させることもあるから、油断大敵じゃぞ。
では、どうすれば複雑なシステムをうまく扱えるのでしょうか？
記事には色々なパターンが書いてあるぞ。まずは「可逆的な決定を優先する」じゃ。Amazonの「一方通行のドア」と「双方向のドア」のフレームワークを活用するんじゃ。
やり直しがきくようにする、ということですね。
そうじゃ！それから、「目先の指標にとらわれずに考える」のも大事じゃ。全体を見るのじゃ。
局所的な最適化だけでなく、グローバルな視点も持つ、ということですね。
「イノベーションを受け入れる」のも重要じゃ。新しいアイデアを試すのじゃ！
型破りな発想で、実験と反復を繰り返す、と。
「制御されたロールアウトを行う」のも忘れずに。フィーチャーフラグとか、カナリアリリースとかじゃ。
段階的にリリースしていくんですね。
「可観測性を重視する」のも大事じゃ。システムの状態を常に把握するのじゃ。
高カーディナリティおよび高次元のテレメトリデータを分析する、とありますね。
「シミュレーションを活用する」のも有効じゃ。過去のイベントを再現したり、未来を予測したりするのじゃ。
リプレイや決定論的なシミュレーションテストですね。
「機械学習（ML）を活用する」のも良いぞ。MLモデルは、フィードバックループに基づいて継続的に適応し、リアルワールドデータから学習するんじゃ。
最後に、「強力なチームコラボレーションを築く」こと、ですか。
そうじゃ！みんなで協力して、複雑な問題を解決するのじゃ！変更が複雑である理由を明確に伝え、利用可能なオプションを議論し、チームメイトとトレードオフについて議論するんじゃ。
よくわかりました。複雑なシステムは難しいけれど、色々なアプローチがあるんですね。
そうじゃ！複雑なシステムは、まるで迷路みたいじゃな。でも、色々な道具を使って、みんなで協力すれば、必ず出口は見つかるぞ！
出口が見つからなかったらどうしましょう？
出口がなかったら、新しい出口を作ればいいのじゃ！…って、それは迷路の設計ミスじゃな！
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。
