Governance
導入前に決める運用ルール
- experiment ownerと開始/停止承認
- metric definitionと分析queryのversion管理
- peeking・再実験・早期停止ルール
ソウPM Tool Evaluation Framework
ExperimentationツールのPM向け選定評価基準
製品名から探し始める前に、PM / Product Opsが自社のJob、成功条件、PoCで取る証拠、運用ルールを固定するためのカテゴリ別presetです。
最初に固定する判断
PMのJob: 仮説・対象・Primary/Guardrail metric・停止条件を事前固定し、実験結果を再現可能な意思決定へ変える
最重要の判断: 施策の差を因果効果として信頼できる形で測り、結果を見てから判定基準を変えずに意思決定できるか
Primary query: PM Experimentation ツール 選定 評価基準
Scorecard preset
100点の評価基準
候補製品を見る前に重みを固定し、PoC後も同じ重みで判定します。点数は「印象」ではなく、右列の証拠を取得できたかで付けます。
| 評価軸 | 重み | 候補点 | 必要な証拠 |
|---|---|---|---|
| Randomization・Exposure integrity | 25 | __/25 | bucketing、exposure logging、Sample Ratio Mismatch、mutual exclusionを検証し、対照群と処置群の割当品質を確認できる |
| Metric・Guardrail design | 20 | __/20 | Primary、Guardrail、data quality/debug metricを事前定義し、同じmetric definitionを継続利用できる |
| Statistical decision quality | 25 | __/25 | sample size、power、confidence interval、有意性、停止条件を実験開始前に説明し、結果画面で追跡できる |
| Experiment governance・Reproducibility | 15 | __/15 | 仮説、対象、variant、metric、設定変更、結果、decisionをversion付きで再現できる |
| PM self-service・Decision workflow | 15 | __/15 | PMが設定から結果解釈・decision logまで進め、分析担当への定常依存を減らせる |
PoC preset
PoCで確認すること
デモで説明を聞くだけではなく、自社に近いデータ・権限・失敗条件で証拠を取ります。
- Scenario 1. A/Aまたは低リスク実験を実行し、exposure割合とSRM検知を確認する
- Scenario 2. Primary/Guardrail metric、必要sample、実行期間、Go/No-Go条件を開始前に固定する
- Scenario 3. 終了後に別担当者が設定・metric version・結果から同じ結論を再現する
Implementation Playbook
PoCの次に、導入・運用手順を固定する
実験ツールを比較する前に、割付品質、metric、guardrail、停止条件、意思決定ログを固定するための実務runbook。
Adoption
導入後に見る定着シグナル
- 成功条件とGuardrailを事前登録する実験比率が上がる
- SRM等の無効実験を意思決定前に止められる
- decision logから実験証拠へ戻れる
Renew / Exit
更新・撤退を疑うシグナル
- exposure mismatchやmetric driftを検知できない
- 有意差だけを追いGuardrailを無視する運用になる
- 実験設定・分析が専門担当のボトルネックになる
これらが継続する場合は、契約更新を自動継続せず、利用率・Outcome・運用コストを再評価します。
Saved Workflow
保存した評価フローの現在地
進捗はこのブラウザのlocalStorageだけに保存します。候補製品名・評価点・PoC結果・Evidence本文は保存しません。