要はバランスからの卒業 #yumemi_grow

梶川琢馬 𝕏 @kajitack 株式会社 TechBowl VPoT TechTrain の開発やメンターを担当関数型まつりのコアスタッフ
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設計議論の終わり際、誰かが必ず言う「要は、バランスでしょ」 3/14

構造を疑う評価する意思決定しやすくする 4/14

構造を疑うその「バランス」は、本当に対立か？誤った二分法（false dichotomy）複数の選択肢があるのに、2 つだけを提示する誤謬 5/14

選択肢は、もっとあるモノリス or マイクロサービス → モジュラーモノリスがある AI を使うと品質が下がる →　品質向上にも AI
を使う中間と代替を、ちゃんと並べてみる 6/14

評価する「要はバランス」と言いがちなのは、情報不足が原因定量化する。知識を集める。選択肢を増やす。バランスの議論の9割は、情報を集めれば消える 7/14

意思決定しやすくする個人が情報を集めても、決められない／変えられない構造なら意味がない意思決定できる組織構造＋意思決定を支えるアーキテクチャ「決まる仕組み」を、組織と設計の両輪で作る 8/14

実践例：結合のバランスを定量化する要素を洗い出す → モデル化する → スケールを調整する 9/14

① 要素を洗い出す結合を 3 つの次元で見る強度 : 弱い（コントラクト）←→ 強い（侵入）距離
: 近い（同オブジェクト）←→ 遠い（別ベンダー）変動性 : 低い（レガシー）←→ 高い（コア・サブドメイン） 10/14

② 論理式でモデル化均衡度 = (強度 XOR 距離) OR NOT 変動性
強度と距離が「ズレて」いる (モジュール性が高い) か、変動性が低ければ、バランスが取れる良いか悪いかを式で表現できる 11/14

③ スケールを調整する均衡度 = max(|強度 - 距離| + 1, 10
- 変動性 + 1) 変動性が低ければ、多少モジュール性が低くても許容できるバランスを点数で表現できる 12/14

「要はバランス」から卒業するトレードオフからスタートし、二項対立を疑い、選択肢を模索し、定量評価してバランスを取る。議論を膠着させるではなく、前に進めよう。 13/14

「要はバランス」は議論の着地点ではなく、スタート地点 14/14

Takuma Kajikawa