AI動画生成に最低限のObservabilityを足す：Pythonで生成時間をJSONLに記録する

ローカルでAI動画生成を回すとき、「生成できたか」だけでは足りない問題に直面する。特に生成時間が見えないと、「前より遅くなったのか」「何分かかったのか」「失敗するまで何秒動いていたのか」が記録に残らない。そこでPythonのシンプルなタイマーとJSONLログを組み合わせて、生成処理の前後に記録を取る仕組みが実装されている。Prometheusなどの大げさな監視ツールではなく、最小限の計測で生成条件と時間だけを残すというアプローチだ。実験環境でのAI活用では「やってみて、結果を見て、また試す」というループが回す力になる。でも記録がないと、ループが意味のない繰り返しになる。この事例の価値は、複雑な監視ツールに逃げずに「何の情報が本当に必要か」を問い直して、生成条件・実行時間・成功失敗だけをJSONLに積み上げたことだ。失敗時にも経過秒数を記録する設計が秀逸で、「失敗直後」と「数分動いて落ちた」は同じfailedでも意味がまったく違うという気付きが、現場の知恵そのものである。生成AIやパイプラインを試すなら、BigQueryやDatadogを入れる前に「3〜5行のJSON」を毎回保存するスクリプトを書く。時間・状態・失敗理由をテキストに残すだけで、改善の糸口が見える。