導入手順6：実験計画

行動経済学的介入の効果を確認するために、科学的な実験計画を立てます。可能であれば、ランダム化比較試験（RCT）のような厳密な手法を用いることで、介入の真の効果を測定できます。具体的には、実験群では新たなデザインやメッセージを導入し、対照群では従来のアプローチを維持します。適切なサンプルサイズとしては、少なくとも各群200名以上を確保することで、統計的に有意な結果を得られる可能性が高まります。また、実験期間は最低4週間、理想的には8〜12週間設定することで、初期効果と持続効果の両方を測定できます。

仮説設定

検証したい行動経済学的概念を明確にし、具体的な仮説を立てる。例えば「デフォルトオプションを紙の請求書から電子請求書に変更することで、電子請求書の選択率が現在の25%から40%に向上する」というような、測定可能で具体的な仮説を設定します。他の例としては「損失フレームを用いたメッセージ（「5,000円の節約機会を逃さないで」）は、利得フレーム（「5,000円節約できます」）と比較して、プログラム参加率を30%向上させる」などが考えられます。仮説設定の際は、期待される効果量（10%以上の変化を目指すなど）と信頼区間（95%信頼区間で±5%以内など）も明記しておきましょう。

測定指標の決定

主要評価項目と副次評価項目を定め、測定方法を標準化する。主要評価項目としては、購入完了率（カート放棄率の逆数）、会員登録率、アップセル率、継続率、平均購入額などの具体的な指標を選びます。副次評価項目としては、NPS（顧客推奨度）スコア、CSAT（顧客満足度）、問い合わせ件数の変化率、リピート率などを測定します。測定頻度は日次または週次とし、介入前の2週間のベースラインデータと比較できるようにします。データ収集方法としては、ウェブアナリティクス（Google Analytics 4など）、CRMシステム（Salesforceなど）、アンケートツール（SurveyMonkeyなど）を組み合わせて活用しましょう。

実験条件の設計

介入群と対照群の割り付け方法や介入内容を詳細に計画する。A/Bテストプラットフォーム（Optimizelyなど）を活用し、ユーザーIDに基づく完全無作為化を実施するのが理想的です。実務的な制約がある場合は、時間帯別（午前と午後でバージョンを切り替える）、地域別（東日本・西日本で分ける）、店舗別（奇数店舗と偶数店舗で分ける）などのクラスターランダム化も検討します。介入のタイミングは、ユーザーの意思決定直前（商品選択画面、チェックアウト画面、契約更新通知など）に設定します。また、同一ユーザーが複数回訪問した場合の表示パターン（常に同じ条件を表示するか、都度ランダム化するか）も決定しておきましょう。交互汚染を防ぐため、同一世帯内のデバイスには同じバージョンを表示するなどの対策も有効です。

実施とモニタリング

計画通りに実験を実施し、データ品質を確保する。実験開始前に技術的な検証（表示速度への影響、異なるデバイスでの表示確認）を完了させ、品質管理チェックリストを作成します。実験中は毎日10時と16時にデータ異常がないかチェックする担当者を指定し、問題が発生した場合の緊急連絡体制も整えておきます。週次の進捗会議（木曜13:00-14:00）を設定し、中間結果の確認と実装状況の評価を行います。また、実験ログを記録するテンプレートを用意し、システム障害やマーケティングキャンペーンなどの外部要因の発生時には文書化しておきましょう。データの完全性を確保するため、A/Bテスト専用のデータレイヤーを構築し、タグマネジメントシステム（Google Tag Managerなど）を通じて一貫したデータ収集を行います。

実験計画においては、統計的に有意な結果を得るために必要なサンプルサイズの計算も欠かせません。例えば、5%の効果量（変化率）を検出するには、各群1,000名以上のサンプルが必要になります（有意水準α=0.05、検出力1-β=0.8の場合）。サンプルサイズ計算ツール（G*Power、R統計パッケージのpwr）を活用し、過去の類似実験のデータや業界標準を参考にして決定します。また、セグメント分析（新規vs既存顧客、年齢層別、デバイス別など）を事前に計画し、それぞれのセグメントで十分なサンプルサイズを確保できるよう設計しましょう。実験の統計分析には社内の分析チームと連携し、ベイズ統計を活用した早期意思決定も検討します。

実験の倫理的側面にも注意が必要です。実験開始前に倫理審査チェックリスト（社内の法務・コンプライアンス部門と共同開発）を完了させ、プライバシーポリシーの更新が必要かどうかを確認します。特に、プライバシー設定のデフォルト変更や選択アーキテクチャの大幅な変更を行う場合は、法務部門と緊密に連携しましょう。実験参加者には、サイトポリシーページやアプリ内通知を通じて「サービス改善のためのテスト実施中」であることを通知し、オプトアウトの選択肢（「従来版を表示」リンクなど）も提供することが望ましいです。また、実験終了後には、より効果的だったバージョンをすべてのユーザーに提供するためのロールアウト計画も準備しておきます。

実験から得られた知見を組織的な学習につなげるため、結果報告書のテンプレートを事前に準備し、主要指標の変化、セグメント別の効果差、統計的有意性の評価、定性的なユーザーフィードバック、次のアクションプランを含める形式を統一します。月次の「行動インサイト共有会」（毎月第3金曜13:00-15:00）を設け、実験結果とその背景にある心理メカニズムについて、マーケティング部門、商品開発部門、カスタマーサポート部門などの関係者と共有します。特に成功した介入については、「行動経済学ベストプラクティス集」としてイントラネット上のナレッジベースに登録し、会社全体で活用できるようにします。また、大規模実装前に3つの異なる文脈（例：異なる地域、異なる商品カテゴリー、異なる顧客セグメント）で追試を行い、効果の頑健性を確認することでリスクを最小化する段階的スケールアップ計画も策定しましょう。