LaunchDarkly（ローンチダークリー）は2026年9月23日、チームが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。同社によると、これにより組織は割り当てロジックを一元化しつつ、分析をLaunchDarklyの実験ワークフロー内に維持できるという。
発表によると、社内サービスでユーザーをランダム化するテストや、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を通じてオーディエンスを割り当てるテストも、LaunchDarklyで同様の統計的厳密さで分析できるとのことだ。データウェアハウスのテーブルから取得した実験は、フラグ評価によって実行される実験と同等の統計情報、露出回数、および細分化された結果を生成すると指摘されている。
LaunchDarklyは、この機能により、外部ノートブックやdbtプロジェクトで分析を再現する必要がなくなり、測定プロセスが効率化されると付け加えた。この機能は、将来を見据えたユースケースと過去を振り返るユースケースの両方をサポートし、チームは新しい実験を実行することなく、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評価できると説明されている。
同社は、ユーザーが割り当てソースを一度定義すれば、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ため、繰り返しテストを行う際の設定の手間が軽減されると説明している。
出典：LaunchDarkly
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