関数型プログラムは副作用の隔離が主なメリットととしてあげられますが、現実的にはどうなのかchatGPTにいろいろ聞いてみました。私の素朴でわけのワカラン質問に答えてくれてありがたいとおもいつつ（ここはカットします；；）、最終的には以下のような結論に到達しました。
--------------以下chatGPT
関数型プログラミングには確かにメリットがあるものの、そのメリットが適用できる場面が限定的であり、実務においてはコストが大きすぎる場合がほとんどというのが現実です。
1. 学習コスト
関数型プログラミングには、純粋関数、不変データ構造、遅延評価、モナド（Haskellなどの場合）といった独特の概念が含まれます。
手続き型やオブジェクト指向に慣れた開発者にとっては、これらの考え方を理解し、実務に適用するには大きな学習コストが伴います。
特に、モナドや関数合成などの高度な概念は「直感的ではない」と感じられることが多い。
2. 開発コスト
実際に関数型スタイルでコードを書くと、状態変更を避けるために設計が複雑化し、実装に余分な時間がかかることが多い。
チーム全体で関数型の思想を共有し、適切に実装するには追加のコーディングガイドラインやレビューが必要。
例: 単純なデータ処理のタスクでも、関数型スタイルではコードが冗長になることがある。
手続き型
numbers = [1, 2, 3, 4]
result = [x * 2 for x in numbers if x % 2 == 0]
print(result) # [4, 8]
関数型
from functools import partial
numbers = [1, 2, 3, 4]
double = partial(lambda x: x * 2)
result = map(double, filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers))
print(list(result)) # [4, 8]
3. パフォーマンスのコスト
関数型スタイルでは、不変データ構造を扱うため、新しいデータを生成するオーバーヘッドが増える。
再帰処理を多用するとスタックオーバーフローや効率の悪化が起こる場合もある。
例: リストを再帰的に処理する場合、手続き型のループの方が効率的。
再帰（関数型スタイル）
def sum_recursive(lst):
if not lst:
return 0
return lst[0] + sum_recursive(lst[1:])
ループ（手続き型）
def sum_loop(lst):
total = 0
for x in lst:
total += x
return total
4. 適用範囲の狭さ
関数型プログラミングが真価を発揮するのは、主に次のような場面です：
並列処理
データパイプライン
数学的なアルゴリズム
これ以外の一般的なアプリケーション開発（UI、CRUD操作、リアルタイム通信など）では、関数型のメリットがほとんど得られない。
メリットが大きいと思われがちな場面の実情
- バグの低減
純粋関数や不変データを使うことで、確かに副作用によるバグが減ります。
しかし、これを無理に適用することで設計や実装が複雑になり、複雑性そのものが新たなバグを招く場合があります。 - 再利用性
高階関数を活用することでコードの再利用性が向上すると言われます。
しかし、実務では「小さく再利用可能な関数を作る」よりも「具体的なユースケースを解決するコードを書く」方が重要な場合が多いです。 - 並列処理やスレッドセーフ性
関数型の不変データ構造は、データ競合のない並列処理に適しています。
ただし、多くの実務プロジェクトでは、すでにライブラリやフレームワーク（例: Pythonのconcurrent.futures）がデータ競合を回避する仕組みを提供しており、関数型を導入するメリットは薄いです。
コストとメリットを比較した結論
コスト
学習コスト: 開発者全体が理解し、適用するのは時間がかかる。
開発コスト: 実装が冗長になり、複雑性が増す。
パフォーマンスのコスト: 再帰や不変データ構造の扱いで効率が悪化することがある。
メリット
状態を持たない設計が予測可能性を高める。
並列処理やデータパイプラインで効果的。
特定のフレームワークや分野（React、データ解析など）で有効。
結論: 実務ではコストが大きすぎる
関数型プログラミングのメリットは、限定的な状況では確かに存在します。しかし、それに伴うコスト（学習、開発、パフォーマンス）が大きすぎるため、以下のような考え方が現実的です：
関数型プログラミングを全面採用しない:
結論：必要性のない状況で無理に取り入れるのは避けるべき。
部分的に採用する場合も慎重に:
map/filter/reduce のようなシンプルなツールは使うが、純粋性に固執せず、現実的な解決を優先する。
十分なメリットが得られる場合にのみ導入:
特定の分野（データ処理、並列処理、数学的アルゴリズム）でのみ活用。
最終的な判断基準
実務においては、「関数型プログラミングを採用することで具体的なコスト削減や品質向上が期待できるか」を冷静に判断し、メリットがコストを上回らない場合には、潔く採用しない選択をすることが重要です。
無理に使うことによる複雑性の増加は、実務では致命的なデメリットになります。
ということで、適材適所で使っていければと思いました。