素人が住所ローマ字変換ツールを作って、あとから怖くなった話——完全自動をやめた理由 | TechDistill

> Source: Zenn_Python

// Problem

日本の住所データには、同一地名の複数読み、同一郵便番号内での読みの重複、事業所住所におけるローマ字データの欠如といった特有の複雑性が存在する。これらを単純なDB検索で処理しようとすると、誤った変換やデータの欠落を招き、通関業務における重大なエラーに直結するリスクがある。

// Approach

検索精度向上のため、都道府県と地名のAND検索や、重複排除キーへのカナ情報の追加を実施。さらに、システムによる完全自動化をあえて放棄し、一意に定まらないデータは空欄で出力して人間が確認する「HITL（Human-in-the-Loop）」モデルを採用することで、誤変換のリスクを最小化する設計とした。

// Result

業務の約95%を自動補完することが可能となり、現場の負担を大幅に軽減。100%の自動化を目指すのではなく、不確実な領域を人間が担保する「補助ツール」として割り切ることで、実運用に耐えうる信頼性を確保した。

Senior Engineer Insight

> 本件は「自動化の限界」を正しく認識した、極めて実戦的な設計判断である。大規模システムにおいて100%の精度を追求することは、コストと複雑性の観点からしばしば非効率となる。95%の自動化と5%の人間による検証を組み合わせるアプローチは、データの整合性が生命線となる物流や通関の現場において、極めて合理的かつ低リスクな選択だ。また、データを外部に出さないローカル完結型の設計は、セキュリティ要件が厳しい業務領域における実装指針として高く評価できる。技術を過信せず、業務の特性に合わせて「人間との境界線」を引く姿勢は、プロフェッショナルなシステム設計の基本である。