機能管理および実験ソフトウェアのリーディングプロバイダーであるLaunchDarkly（ローンチダークリー）は、Snowflake Summit 2025において、ウェアハウスネイティブな統合機能を発表した。これらの統合機能は、機能の構築、テスト、リリースのワークフローを効率化するように設計されている。LaunchDarklyは、Snowflakeとの提携により、エンジニアリング、製品、データチームがリアルタイムのインサイトを獲得し、リスクを軽減し、よりスマートな製品決定を下せるよう支援することを目指している。
同社のExperimentation機能は、機能提供と意思決定のギャップを埋めるために設計されている。エンジニアは開発プロセスに実験を組み込むことができ、製品チームに次のステップを導くための信頼性の高いインSnowflakeを即座に提供する。Snowflakeとのネイティブ統合により、チームはウェアハウスネイティブの実験を実行し、結果をコアビジネスデータと直接並べて分析できる。また、生の実験データをSnowflake AI Data Cloudにエクスポートして、より詳細な分析、カスタムモデリング、高度な可視化を行うこともできる。
LaunchDarklyの製品分析機能は、製品チームがインパクトを測定する方法の明確さとスピードを向上させることを目的としている。この機能により、製品マネージャーは機能の採用状況、使用パターン、ビジネス成果をリアルタイムで把握できるため、データチームの対応を待ったり、他のツールからレポートをまとめたりする必要がなくなる。ウェアハウスネイティブの製品分析機能により、チームはウェアハウスから直接リアルタイムの使用状況データにアクセスし、SQLを記述したりデータサイエンスチームに頼ったりすることなく、ファネル、コホート、リテンションチャートを構築し、製品の行動をコンバージョン、リテンション、収益といったビジネス成果に結び付けることができる。
同社はまた、チームがAI機能を効率的に管理およびテストできる機能であるAI Configsも提供している。これは、従来の機能よりも高い注意と制御が求められる、新しいモデル、プロンプトのバリエーション、動的な応答などのAIを活用したエクスペリエンスにとって特に重要だ。LaunchDarklyを使うと、チームはバージョンのLaunchDarkly、テストの実行、実行時のモデルの詳細の更新など、AI構成をコードのように扱うことができる。この機能により、チームはAIモデル、プロンプト、または出力にフィーチャーフラグを添付し、本番環境で異なるプロンプト、温度設定、または出力形式をテストする実験を実行し、キルスイッチやフォールバックを実装してパフォーマンスが低い、またはリスクのあるエクスペリエンスを迅速に停止できる。
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。
