📉 動かすたびに5件→3件に減っていた、成長ツールが「逆回転」していると気づくまでの話

水を毎日あげているのに、底に穴が空いていた。

そんなことが、デジタルの自作ツールでも起きます。

しかも気づかないまま、何週間も続けてしまうことがあります。

あなたは今こうなっていませんか？

• 自作のツールやAIを「毎日動かしている」のに、出力の数字はほとんど確認していない
• エラーが出ていなければ問題ないと思っている
• 先週と今週で何か変わった気はするが、比べられるデータがない
• ツールが「動いていること」と「成長していること」をほぼ同じに感じている

先に結論を言います。「動いている」と「成長している」は、計測を挟まない限り確かめられません。

この記事では、わたしが作ったInstagramの種アカウント探索ツールが、実行するたびに成果を削り続けていたという実話を書きます。

気づくまでのプロセス、原因の構造、そして同じ落とし穴を避けるための視点をまとめています。

毎日走らせていた、でも数字は見ていなかった

「動いた！」という達成感が、確認をとめた

ツールを初めて動かせた日のことを、今でもよく覚えています。

画面に「completed」という出力が出た瞬間、思わず声が出ました。

コードをほぼ書けないわたしが、自動化の仕組みを作れた。

それだけで、十分すぎる達成感だったんです。

毎日自動で走るよう設定した時点で、もう自分の役割は終わった。そう思っていました。

でもこれが、あとになってすべての問題の根っこになるとは、当時は想像もしていませんでした。

「動いているなら大丈夫」、この思い込みが、異変を長い間見えなくさせていました。

達成感というのは厄介で、次の確認行動を自然ととめてしまう効果があります。

特に初めて自動化ツールを動かせたときは、その達成感がとても大きかった。

「設定して、あとは待つだけ」、この状態が心地よくて、何も確認しないまま時間が流れていきました。

「種アカウント探索」って何をしているのか

少し補足しておきます。

ここで言う「種アカウント探索」とは、Instagramで新しいフォロワーを増やすための参照先を見つける作業のことです。

「自分のターゲットと相性が良いInstagramアカウントをリストアップする」、簡単に言うとそういうことです。

このリストをもとに、似た属性のユーザーにアプローチできます。

ツールは1日1回、決まった時間に自動実行される設定になっていました。

手を動かさなくても、毎日探索が進んでいく、そういう仕組みです。

毎日このリストが少しずつ更新され、ターゲット層への接点が広がっていく、そのはずでした。

「はずでした」という言葉が、今となっては重く響きます。

ログを「エラー確認」にしか使っていなかった

ツールを実行すると、動作記録（ログ）が出力されます。

ログとは、ツールが何をしたかを順番に記録したテキストのことです。

わたしが毎朝確認していたのは、最後の1行だけでした。

「エラーが出ていないかどうか」、それだけです。

ログには取得件数（fetched）、保持件数（kept）、除外件数（skipped）、unknown率といった数字が並んでいます。

それを読めば30秒でわかることを、ずっと確認していませんでした。

「動いた」という事実だけを確認して、終わりにしていたんです。

これは「作業の完了確認」であって、「成果の確認」ではありませんでした。

エラーの有無と成果の数字は、まったく別の情報です。

エラーが出ていなくても、成果は悪化していることがある、この当たり前のことを、体験するまで実感できていませんでした。

自動化ツールを使っている方の多くが、同じ状態にあるのではないかと思います。

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ある日気づいた「5件→3件」という変化

たまたまスクロールしていたら、目に入った

何週間かが経ったある日のことです。

ふと、いつもよりログをじっくり見てみようと思いました。

特に理由はありません。たまたま時間があったから、スクロールして眺めていただけです。

そのとき、気になる数字が目に入りました。

種アカウントのリストが、5件から3件に減っていたんです。

最初は「あれ？」くらいの感覚でした。

一時的な不具合か、データの取得に失敗したのだろうと思いました。

次の実行では戻るだろう、そう軽く考えて、その日は終わりにしました。

でも、そうはなりませんでした。

翌日も、3件のままだった

翌日、また確認しました。

件数は増えるどころか、変わっていませんでした。

その次の日も同じです。3件のまま、何も変化がありませんでした。

さすがにおかしいと思い始めました。

でも「なぜ3件なのか」の原因が、まったくわかりません。

ツールは動いています。エラーログも出ていません。

completedという出力は、変わらず毎日出ています。

なのに成果の数字だけが、止まっている。

コードをほぼ書いていないので、どこを調べればいいかも分かりませんでした。

原因不明のまま数日が過ぎていきました。

「また今度ちゃんと見よう」と思いつつ、深く掘り下げる気力もなく。

「無視するか、調べるか」の間で止まっていた

数字が減っていることはわかっていました。

でも、もしかしたら一時的なものかもしれない、そういう気持ちもありました。

「もう少し待てば戻るかも」と考えていた日もあります。

「動いているのに数字が変なとき」というのは、一番判断が難しい状態です。

完全に壊れていたら、すぐに修正しようと思います。

でも「何か変だけどエラーはない」という状態は、判断が宙ぶらりんになりやすい。

「異常ではないかもしれない」という可能性が、調査を先延ばしにさせるんです。

この宙ぶらりんの時間こそが、損失を積み上げていました。

比較できるデータがあれば、もっと早く判断できたはずです。

「過去7日の平均と比べて、今日は低すぎる」、そういう基準があれば動けます。

その基準がなかったことが、調べるのを遅らせた直接の原因でした。

別アカウントの数字が、謎を解くカギになった

ig-nagiでは68件取れていた

このツールは、複数のInstagramアカウントで動かしていました。

あるとき、別アカウント（ここではig-nagiと呼びます）のログを確認してみました。

ig-nagiの種アカウントは、なんと68件取得できていました。

ig-1が3件しか取れていないのに、同じツールで68件！

この数字を見たとき、「何かが根本的に違う」と感じました。

さらに詳しく見ると、kept（保持）は15件でした。

68件集めて、良いと判断した15件を保持している——そういう動きになっていたんです。

ig-1は何件集めて、何件を保持しているのか。

あらためてig-1のログを見直してみると、fetched件数そのものがごくわずかだと気づきました。

「取れたけど保持できなかった」ではなく、「そもそも取れていなかった」ということでした。

この2つの数字を並べたとき、原因が見えた

ig-1が3件で、ig-nagiが68件。この差は偶然ではないと思いました。

コードは同じです。処理のロジックも、まったく変えていません。

ならば、コードの問題ではない——。

そう考えたとき、「API枠」という原因が浮かんできました。

APIとは、ツールがInstagramのデータを取りに行くときに使う「入口」のようなものです。

1日に使える回数に上限があって、超えるとデータがほとんど取れなくなります。

ig-1はその上限（枠）を使い切っていたため、新しいデータがほとんど取れない状態になっていました。

ig-nagiはまだ枠に余裕があったから、68件も取れていたのです。

2つの数字を並べて初めて、API枠の問題が見えてきました。

1つのアカウントだけ見ていたら、気づくのがさらに遅れていたと思います。

比較対象があることの、圧倒的な強さ

今回の気づきで、もう1つ学んだことがあります。

「1点の観測だけでは、異常に気づきにくい」ということです。

ig-1だけ見ていれば、「3件が正常な件数なのかもしれない」という思い込みができてしまいます。

でもig-nagiの68件という数字を見た瞬間、「これは明らかにおかしい」とわかりました。

比較対象があることで、判断の精度が一気に上がったんです。

1アカウントだけで運用している場合でも、この考え方は使えます。

過去の自分のデータと比べる。先週の数字と今週の数字を並べる。

それだけで、異変に気づく確率が格段に高まります。

「今日の3件は、先週の平均と比べてどうか」——この視点が最初から欲しかったです。

成長ツールが「逆回転」していたしくみ

毎回の実行がリストを上書きしていた

問題はさらに深いところにありました。

「取れなくなっていた」だけでなく、「取れなかったせいで既存のリストまで壊していた」んです。

このツールは実行するたびに、新しく取得した結果でリストを全上書きする仕様でした。

「今回3件しか取れなかった」場合、それまで蓄積していた5件のリストが丸ごと3件で上書きされてしまうんです。

積み上げるのではなく、毎回リセット。

毎日走らせるたびに、件数が削れていく——これが「逆回転」の正体でした。

冒頭の比喩——水を毎日あげているのに、底の穴から流れ出ていく——は、まさにこの状態のことです。

頑張れば頑張るほど、穴から流れ出る量も増えていたんです。

この仕様は「悪い設計」というより、最初の実装のシンプルさを優先した結果です。

上書きの方が実装が単純なので、最初はそうなってしまいがちです。

でも「毎日自動で走らせる」という使い方には、その仕様が致命的でした。

API枠を使い切ったrunが、良い種を壊していた

さらに細かく見ると、もう1段階の問題がありました。

API枠を使い切ったrunは、そもそもほとんどデータを取れていません。

そのrunでは「不明（unknown）」と分類されるアカウントの比率が、50%を超えていました。

「unknown率50%超」というのは、取得したデータの半分以上が判別不能だった状態です。

まともにデータを取れていない状態で、全上書きしてしまいます。

以前のrunで取れていた良い種アカウントまで、丸ごと消えてしまうんです。

毎日実行するほど、成果が悪化していく——正反対の動きをしていたんです。

ログを丁寧に見ていれば、unknown率の異常な上昇には気づけたはずです。

「fetched件数が少ない＋unknown率が高い」という組み合わせは、API枠劣化のサインでした。

数字を読む習慣があれば、もっと早く手を打てていたはずです。

修正の方針と、変わったこと

修正の方針は2点でした。

1つは「上書きではなくマージ（追加）する」こと。

もう1つは「unknown率が50%超のrunでは書き込みをスキップする」ことです。

マージとは、新しいデータを既存のリストに追加する形で保存することです。

これによって、過去に取れた良い種アカウントが消えなくなります。

スキップが発動したrunは、ログ上に記録が残るので次の確認時にすぐわかります。

修正を加えると、ツールの動きが変わりました。

件数が削れなくなっただけでなく、少しずつ蓄積されるようになったんです。

毎回の実行が「積み上げ」になっていく感覚は、修正前とはまったく違いました。

でも同時に、「あの数週間は何だったんだろう」とも思いました。

逆回転していた時間は、取り戻せないんです。

広告運用との、決定的な違い

毎朝レポートを確認していたのに

以前、マーケターとして仕事をしていたことがあります。

その頃は毎朝、必ずレポートを見ることが当然の習慣でした。

クリック数、表示回数、費用対効果——数字が変わっていないか、毎日チェックしていました。

数字を確認することが、仕事の前提だったんです。

なのに、自分で作った自動化ツールには、同じことをしていませんでした。

これに気づいたとき、正直かなりショックでした。

「なんで自分のツールに、同じ基準で向き合っていなかったんだろう——」

そう思いながら、しばらく考えていました。

マーケターとしての自分と、自動化ツールを動かす自分が、完全に分断されていたんです。

「自動＝確認しなくていい」という思い込み

しばらく考えて、一番大きな原因がわかりました。

「自動だから大丈夫だろう」という思い込みが、確認の習慣を奪っていたんです。

広告は毎日お金が動くので、確認しないわけにいきません。

でも自動化ツールは「お金を直接使っている」感覚が薄い。

だから「確認しなくても動いているはず」という気持ちになりやすかったんだと思います。

でも実際には、お金の有無に関係なく、成果は確認しないといけませんでした。

「毎日動かしている＝毎日成長している」——この思い込みは、かなり危険でした。

自動化すればするほど、計測の設計を先に考えておく必要があります。

ツールは正直に動いています。ただし、それが正しい方向かどうかは教えてくれません。

本当に失っていたもの

今回の件で、わたしが本当に失っていたのは「時間」だと思っています。

何週間も、逆方向に走り続けていた時間です。

ツールを動かしている間も、何かをしている感覚はありました。

でも実際には、成果はどんどん細くなっていた。

この感覚のズレが、一番怖いことだと思います。

「努力している感覚」と「成果が出ている状態」は、まったく別のものなんです。

そしてこのズレは、数字を見ることでしか確かめられません。

感覚だけに頼っていると、逆回転していても気づけないんです。

自動化ツールは「やった感」を生みやすい道具です。

だからこそ、意識的に数字を見る仕組みを持たないといけないと思っています。

計測を挟まない限り、成長は確かめられない

修正してからわかった、あの損失の重さ

修正後のツールは、正しく動き始めました。

マージ化の対応と、unknown率50%超でのスキップが効いて、件数が安定してきたんです。

でも修正したあとに、あらためて気づいたことがあります。

問題のある状態で何週間も走らせていたということは、その分の探索機会をまるごと失っていたということです。

1日あたりの差は小さく見えても、積み重なると相当な損失になります。

数字を見ていなかった代償は、思ったより重かったです。

修正できたことは良かった。でも「もっと早く気づけた」という事実は変わりません。

この悔しさが、今のわたしの確認習慣の原点になっています。

「動いている」と「成長している」の違いを体で覚えた

エラーは出ていない。処理は完了している。

でも成果は、逆方向に動いていた——。

今回の件でいちばん怖かったのは、ツールが「壊れていなかった」ことです。

「動いている」はわかりました。でも「成長しているかどうか」は、数字を見なければわかりません。

これは自作ツールだけの話ではないと思います。

SNS、ブログ、何かの勉強習慣——どんな取り組みでも、「やっている」と「成果が出ている」は別の話です。

計測を挟まない限り、成長は確かめられない——この経験が、わたしに教えてくれたことです。

自律的に動く仕組みの設計と計測の組み方については、有料記事にもまとめています。

計測を「設計」として組み込む

今回の経験から、もう1つ変えたことがあります。

ツールを動かし始める前に、「何を見れば成長がわかるか」を決めるようにしました。

これを「計測設計」と呼んでいます。

たとえば種アカウント探索ツールなら、「実行ごとのfetched件数」と「kept件数の推移」が計測すべき数字です。

この2点さえ毎回記録していれば、今回のような逆回転はずっと早く気づけたはずです。

unknown率も記録に含めておくと、API枠の劣化を早期に検知できます。

ツールを動かす前に計測を設計する——これが今のわたしの原則になっています。

実装よりも計測設計が先、です。

自作ツールの「前提」を疑う習慣を持つ

今日からできる、たった1つの確認

難しいことをしなくていいです。

まず、自分のツールに「数字が出ているか」を確認するだけでいい。

何件取得したか。何件を保持しているか。

この2つを毎朝確認する習慣さえあれば、今回わたしがはまった落とし穴は防げました。

数字を見るだけで、異変に気づけるんです。

エラーの有無だけでなく、成果の数字を見る。

これが、「動いている」から「成長している」を確かめるための、たった1つの入口です。

計測が苦手な人向けのシンプルな方法

「どこを見ればいいかわからない」——そういう方もいると思います。

そのときは「先週の数字と今週の数字を並べる」だけで十分です。

増えた、減った、変わっていない。この3択で判断できるようにするだけでいいんです。

難しい分析は後からできます。まず「比べられる状態にする」ことが最初の1歩です。

具体的には、ログの最終行あたりに出てくる取得件数とkept件数の2行だけ、スクリーンショットで残しておく。

それだけで「あれ、先週より減ってる」という気づきが生まれます。

「異常かも」と感じたときの動かし方

数字を見ていると、たまに「なんか変だな」と感じる瞬間があります。

そのとき、どう動けばいいか——これも最初はわかりませんでした。

今はこうしています。まず「別のアカウントや別の期間と比べる」。

それで差が大きければ、ログをもう少しさかのぼって見ます。

どのrunから数字が変わったかを特定できれば、その前後に何が変わったかを考えます。

unknown率、fetched件数、処理にかかった時間——この3つを比べると、たいていの原因が見えてきます。

今日から始めるなら、まずツールのログを開いてみてください。

「何件取れているか」を、スクリーンショットでもメモでも、どこかに残す。

動かしているツールが、実は逆回転していないか——今日チェックしてみてください。

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