再実行で対象が増える理由を追う—rotation stateとコスト上限の設計

AIエージェントやデータ処理を日常運用へ入れると、機能が動くことと、安全に繰り返せることの間に差があると分かります。今回取り上げるのは、**欠損分だけを補うつもりの再実行が、選定状態を進めて別の対象まで処理する**という課題です。最近の実施記録で確認できた事実を土台に、別環境でも小さく再現できる形へ整理します。

本文では、実際に確認できたこと、そこから導いた設計判断、まだ完了していない改善を分けます。公開用の例はすべて架空値へ置き換え、メールアドレス、認証情報、内部URL、実在する対象IDは掲載しません。評価・市場データに触れる箇所も、目的はソフトウェアとデータ品質の解説であり、特定の投資や売買を勧めるものではありません。

最近の取り組みで確認できたこと

• **確認事項1**：過去日を補完した際、未完了分だけではなく選定状態から別のバックログも選ばれる挙動を確認した。根拠記録は2026-08-24, 2026-08-28です。

• **確認事項2**：想定より約90対象多く処理され、API換算額も事前見積もりを上回った。根拠記録は2026-08-24, 2026-08-28です。

• **確認事項3**：後日の再実行では事前バックアップ、対象数、終了コード、保存件数をまとめて確認した。根拠記録は2026-08-24, 2026-08-28です。

これらは同じ障害の言い換えではありません。入力を選ぶ段階、処理を起動する段階、結果を保存する段階、集計・表示する段階で、それぞれ別の失敗が起こります。記事化にあたっては、後から確認できない成功を補わず、記録と成果物で確認できた範囲だけを完了事項としました。

なぜ単純な対処では足りないのか

ローテーション型バッチは、毎日同じ集合を処理する単純な日次ジョブとは違います。前回位置、完了状態、除外条件、優先度などを参照し、次に処理する集合を動的に決めます。そのため過去日を指定しただけでは、当時と同じ集合が再現されるとは限りません。

問題は追加処理そのものではなく、実行前に範囲が見えないことです。結果が有用でも、件数・時間・費用が承認範囲を超えれば安全な運用とはいえません。再実行を『もう一度ボタンを押す操作』ではなく、『新しい対象集合を生成する変更』として扱う必要があります。

短期的な復旧だけなら手動再実行や表示上の調整で終えられる場合があります。しかし日次運用では、翌日も同じ判断を人が繰り返さない仕組みが必要です。そのため、原因の説明だけでなく、入力の固定、上限、証拠、ロールバック、完了条件までを一つの運用契約として定義します。

仕組みを分解する

1. **状態を複製**
2. **対象IDを予告**
3. **件数と費用を制限**
4. **差分だけ確定**

まず選定関数を実行関数から分離し、dry-runで対象ID、選定理由、予定件数を返せるようにします。選定状態の更新はdry-runでは禁止し、実行計画へハッシュを付けます。本実行は、そのハッシュと同じ計画だけを受け付けます。

次に三つの上限を独立させます。最大対象数、最大推定トークン、最大経過時間です。一つでも超える計画は開始前に止めます。実行中にも消費量を確認し、上限に近づいた場合は新規対象の開始を止め、進行中だけを安全に完了させます。

各段階には機械が判定できる終了条件を置きます。「たぶん正常」「画面が開いた」ではなく、どの入力に対して何を検査し、どの成果物が残ったら次へ進むかを記録します。段階を跨ぐデータにはrun IDと基準時刻を付け、別日の結果が混ざらないようにします。

小さく再現する手順

本番環境を直接変更せず、`/path/to/project`配下の架空データで試します。認証値は`YOUR_TOKEN`のようなプレースホルダーを使い、実値を履歴や画面キャプチャへ残さないでください。

1. **状態DBの読み取り専用コピーを作り、整合性確認結果と作成時刻を記録する**
2. **コピー上で選定だけを実行し、対象ID・理由・推定単価をplan.jsonへ保存する**
3. **欠損一覧との積集合と、欠損外の追加候補を別々に表示する**
4. **件数・費用・時間の上限を満たした計画だけに承認済みハッシュを付ける**
5. **終了後に計画IDと保存済みIDを突合し、未処理と予定外処理を報告する**

“`text
plan_id: DEMO-20260914-A
expected_missing: [ITEM-02, ITEM-05]
selected: [ITEM-02, ITEM-05, ITEM-08]
outside_missing: [ITEM-08]
max_items: 2
decision: stop_before_run
“`

最初の実験では対象を3〜10件に絞ります。正常系だけでなく、入力欠損、途中停止、二重実行、保存後の検証失敗を意図的に作ります。失敗fixtureを用意すると、単に例外が出るかではなく、安全に止まり、理由が通知され、次回再開に必要な状態が残るかまで確認できます。

再実行は同じ操作の繰り返しに見えても、新しい費用・状態更新・外部通信を発生させます。したがって、元の状態を読み取り専用で保存し、変更対象を列挙し、上限を確認してから実行します。成功後も、予定した対象と保存された対象をID単位で照合します。

確認指標

• 予定外対象数
• 計画件数と完了件数の差
• 推定額と実績額の差
• 再実行による状態更新回数

正常系では欠損2件だけを選び、計画と保存結果が一致することを確認します。次にローテーション位置を進めたfixtureを使い、欠損外候補が混ざった場合に開始前停止できることを確かめます。

異常系では上限ちょうど、上限を1件超える場合、途中失敗、同じ計画の二重投入を試します。二重投入が二重課金や重複保存にならず、同じ実行IDとして拒否または再開されれば安全性が高まります。

指標には母集団、基準日、計測時刻、取得元を添えます。閾値はこの記事の観測値をそのまま流用せず、自分の処理件数、許容時間、業務影響から決めます。暫定値は暫定、推定値は推定、取得不能は取得不能として扱い、0へ変換しません。

日常運用へ入れるルール

• dry-run結果を人が読める表と機械判定用JSONの両方で残す
• 上限値の変更者・理由・有効日を記録する
• 予定外対象が1件でもあれば成功通知ではなく警告にする

通知は成功・警告・失敗を分けます。成功通知にも、処理件数、検証済み件数、基準日、成果物への参照を含めます。警告は自動継続したのか、人の判断を待って停止したのかを明記します。詳細ログをそのまま送るのではなく、秘密情報を除いた要約とrun IDを渡します。

また、設定変更と本処理を同時に行わないことも重要です。復旧のために依存更新、データ移設、再実行を一度に行うと、成功しても何が効いたか分かりません。一つずつ変更し、同じ検査を繰り返せる形にします。

失敗しやすい点と安全策

1. 日付を固定すれば集合も固定されると思う

選定状態と入力スナップショットの両方を計画に含める。さらに、変更前後の証拠を同じ形式で残し、成功表示だけで判断しません。

2. 追加処理を有益な前倒しとして黙認する

承認範囲外として件数と費用を別報告する。さらに、変更前後の証拠を同じ形式で残し、成功表示だけで判断しません。

3. 実行後に総件数だけを見る

計画IDごとに対象IDの差集合を確認する。さらに、変更前後の証拠を同じ形式で残し、成功表示だけで判断しません。

4. 上限超過時にプロセスを強制終了する

新規着手を止め、進行中の保存整合性を守る。さらに、変更前後の証拠を同じ形式で残し、成功表示だけで判断しません。

安全策の共通点は、処理の外側に確認可能な証拠を残すことです。対象一覧、設定版、実行時刻、終了理由、成果物件数が別々に残っていれば、モデルの回答が途切れたりUIが変わったりしても状況を復元できます。

再現チェックリスト

• [ ] 根拠にした実施日と確認範囲を記録した
• [ ] 入力・状態・成果物を別々に保存した
• [ ] 正常な0、欠損、エラーを区別した
• [ ] 小さなfixtureで正常系と異常系を試した
• [ ] 再実行時の重複・上限・戻し方を決めた
• [ ] 個人情報、秘密値、内部URLを公開例から除いた
• [ ] 未完了の改善を実装済みとして書いていない

判断記録を残す

実装の最終結果だけでなく、採用しなかった案も短く残します。判断日、選択肢、採用理由、影響範囲、戻し方の五点があれば、次の担当者は同じ調査を繰り返さずに済みます。数値を残す場合は、その数値が観測値、推定値、推奨閾値のどれかを明記します。

今回のような運用改善は、一回の成功だけでは完成と判断できません。翌日の自動実行、失敗時の停止、再実行後の突合まで確認して初めて定着したといえます。ブログでも、実装済み、検証済み、継続観察中、構想段階を混ぜず、読者がどこまで再現してよいか分かる表現にします。

判断記録には、変更前と変更後の小さなサンプルも添えます。ログ全体や実データを転載する必要はありません。入力3件、期待結果、実際の結果、差分理由だけを匿名化して残せば、後日の仕様変更でも同じ観点を再検証できます。サンプルの生成方法と確認コマンドも併記し、画面を見た人だけが分かる知識にしないことが大切です。自動テストで確認した範囲と、人が目視した範囲も分けて書きます。

次に改善するなら

次の改善候補は、**選定関数のdry-run出力を正式な実行計画として保存し、同じ計画の二重投入を自動拒否する**ことです。これは2026-09-14時点では次段階であり、完了済みとは扱いません。実装する際は小さなfixtureと明示的な上限から始め、日次処理へ接続した後も数回の実運用を観察します。

参考情報

• 本記事の根拠にした実施記録日: 2026-08-24, 2026-08-28
• 情報・公式仕様の確認日: 2026-09-14
• [SQLite Backup API](https://www.sqlite.org/backup.html)
• [SQLite PRAGMA integrity_check](https://www.sqlite.org/pragma.html#pragma_integrity_check)

公式ドキュメントは現在の機能・コマンド・制約を確認するために参照し、ローカルで実施した結果は日次記録と成果物で確認しました。仕様、価格、提供条件は変更される可能性があるため、再現時には掲載リンクをもう一度確認してください。