実験データ

仮説を検証するために、統制された環境下で生み出されるデータである。

1.特徴：他の要因を一定に保ったまま、調べたい要因だけを変えてデータを取る。これにより「Aを変えたからBが変化した」という明確な因果関係を特定できる。ランダム化比較試験などがその典型である。

2.ビジネスでの応用：ソフトウェア開発における機能テスト、マーケティングでの広告効果比較、新薬の開発プロセス、製品の耐久テストなど。特にIT業界では「A/Bテスト」による実験データの蓄積が日常的に行われている。

3.なぜ重要か：単なる相関関係に騙されず、ビジネスを成長させるための「真のレバー（要因）」を見つけるために必要である。勘による判断を排除し、証拠（エビデンス）に基づいた経営を実現する。実務では、データ駆動型社会における意思決定の根拠として極めて価値が高い。