LaunchDarkly（ローンチダークリー）は2026年9月23日、チームがLaunchDarklyのフラグ評価に頼るのではなく、自社のデータウェアハウスに保存されているオーディエンス割り当てを使って、ウェアハウスネイティブな実験を実行できるようになったと発表した。この機能により、顧客のウェアハウス内のテーブルからの割り当てデータを実験分析に直接供給できるようになったという。
新しいワークフローは、組織独自のサービスでランダム化が行われる場合や、メールプラットフォームなどのサードパーティーツールで割り当てが行われる場合にも対応できるとされている。これらの実験は、従来のフラグベースの実験で提供されるものと同じ統計情報、曝露回数、およびスライスされた結果を使ってLaunchDarklyで分析できるため、外部ノートブックやdbtモデルで分析を再構築する必要がなくなる。
LaunchDarklyは、この機能により遡及分析も可能になると説明した。データウェアハウスに既に保存されている割り当てデータをインポートして分析することで、新しいテストを実行するのを待つことなく過去の実験を評価できる。割り当てソースは一度定義すれば、同じプロジェクトおよび環境内の複数の実験で再利用できる。
作業開始に当たっては、参照ドキュメントとして「課題データソース」および「課題データソースの管理」が挙げられている。
出典：LaunchDarkly
この製品の詳細については、LaunchDarkly製品ページをご覧ください。
