EMが作る効果検証文化：因果推論の基礎から開発プロセスへの実装まで by ukitaka

「施策の効果が出たかどうか、どう判断していますか？」

多くの組織では前後比較や感覚的な判断に頼りがちですが、それでは真の効果は測れません。
レベル3の開発生産性を最大化するには、施策の因果効果を正しく検証し、成功・失敗から高速に学習するフィードバックループが不可欠です。
事業成果に責任を持つEMとして、データによる意思決定の精度を上げることが、チームの真の生産性向上につながります。

本セッションでは、EMがデータ・プロダクト・エンジニアリングチームの間に立ち、効果検証文化を醸成する方法を解説します。

前半では統計的因果推論の基礎を実務的な観点から説明します。
なぜ前後比較では不十分なのか、施策の効果を正しく測定するために必要な条件とは何か、なぜRCT（A/Bテスト）が推奨されるのかを簡潔に整理します。
また、RCTが難しい場合の準実験的アプローチについても、分析コストとのトレードオフを含めて紹介します。

後半では、効果検証を可能にする組織と仕組みづくりに焦点を当てます。
Feature Flag基盤の技術選定と導入、実験設計レビューの開発プロセスへの組み込み方、データアナリストとPdMの連携をEMがどうサポートするか。
「クエリを叩いて簡単な集計ができる」レベルから「データで正しく意思決定できる」レベルへ、組織を段階的に成長させる実践的なロードマップを提示します。

正しい効果検証は単なる分析手法ではなく、開発生産性を最大化するための必須スキルです。
データドリブンな文化を作りたいEM、「なんとなくA/Bテスト」から脱却したいリーダーの方々に、明日から使える知識とアクションプランをお届けします。

[対象となる聴衆]
・データドリブンな文化を作りたいが、何から始めればいいか悩んでいるEM
・エンジニアリング組織で効果検証の仕組みを導入したいリーダー
・「なんとなくA/Bテスト」から脱却したい人
・プロダクト・エンジニアリング・データチームの連携に課題を感じている人

[Learning Outcomes]
① 適切な効果検証の手法を理解できる
・なぜ前後比較では因果効果を測ることは難しいのか？ チームメンバーに説明できる
・施策効果を正しく測定するために必要な条件を理解する

② チーム間の協働を促進し、効果検証を開発プロセスに組み込むための方法がわかる