単なる 分類 精度 より も 推奨 アクション の 適合率 回収率 利得 を 重視。 優先度 変更 採否 まで 含む エンド 結果 を 計測 し 誤り コスト を 金額 化。 認知 負荷 低減 も 指標化 し チーム 体感 と 一致 させます。
導入 前後 の 指標 だけ では 交絡 が 残る ため 併合 回帰 マッチング 断続 時系列 など を 適用。 季節性 外乱 規制 施行 といった 外生 変動 を 分離 し 介入 効果 を 推定。 可視化 と 説明 を 重ね 納得 を 得ます。
候補 ポリシー を 少数 セグメント で 試し 影響 を 計測。 ガードレール 指標 を 設け 予期 せぬ 副作用 を 検知。 成果 が 安定 したら 段階 的 に 展開 し ロールバック 設計 と フィーチャーフラグ を 組み合わせ 安全 な 改善 ループ を 回します。
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