プロダクトの「意志」をデータとAIで実装──Amplitudeに学ぶ、現場が自走するための分析手法

「Developers Summit 2026（Dev x PM Day）」レポート 18-A-5セッション

　2026年2月18日に開催された「Developer Summit 2026（Dev x PM Day）」。本イベントで、国内での販売パートナーである株式会社イー・エージェンシーとの共同企画として、Amplitude Analytics合同会社のソリューションエンジニアである津久井英樹氏が登壇。「プロダクトの『意志』をデータとAIで実装する──現場が自走するプロダクトアナリティクス」と題したセッションを行った。複雑化するデジタル体験の中で、プロダクトマネージャーはどのようにユーザーの行動をひも解き、事業の成長につなげるべきか。本記事では、国内外のトップ企業による実践事例や、AIを活用して学習サイクルを大幅に加速させる手法など、現場が自走するための具体的なアプローチをレポートする。

グローバルで支持されるプロダクトアナリティクス基盤

　Amplitude（アンプリチュード）は「企業の皆様がより良いプロダクトを生み出すことを支援します」というミッションを掲げる、プロダクトアナリティクス領域のグローバルリーダー企業だ。独立系調査会社のレポートにおいても、デジタルアナリティクスソリューションの領域で「Leaders」のトップポジションに位置づけられている。

デジタルアナリティクスソリューション領域でリーダーに位置づけられるAmplitude

　その実績は数字にも表れており、現在グローバルで4500社の企業に導入され、4万5000以上のアクティブなプロダクトで使用されている。さらに、Fortune 100企業の30％が同社のソリューションを導入しており、金融、リテール、メディア、自動車など、業界を問わずトップ企業のプロダクト改善を支えている。

　これらの企業は、自社の成長の原動力を見つけるためにAmplitudeを活用している。津久井氏は具体的な事例として以下の3社を挙げた。

• DoorDash（フードデリバリー）：リピート注文を生み出すカギは何か？という問いに対し、データから「時間通りの配達」がリテンションに最も寄与することを導き出した。  
• Atlassian（コラボレーションツール）：トライアルから有料へ転換する決め手として、「チームの半数以上が週1回利用」している状態を作ることが最大のトリガーであると特定した。  
• PayPal（金融サービス）：ユーザーを惹きつける秘訣は、アプリインストール当日の「初日の入金体験（Day 1 Cash）」にあることを突き止め、オンボーディングの改善に注力した。  

Amplitude Analytics合同会社 ソリューションエンジニア 津久井英樹氏

プロダクトマネージャーが直面する「プロダクト分析の壁」

　PayPalの事例にも見られるように、現代のデジタル体験はマルチデバイス化が進み、非常に複雑になっている。ユーザーは広告キャンペーンを見てアプリをダウンロードし、オンボーディングを経て、モバイルやデスクトップを横断して取引を行う。このような長いジャーニーの中で、プロダクトマネージャーは「どのようなキャンペーンが最もアプリのダウンロードを促進するか」「週に何度も活動するユーザーはどのようなタイプか」といった数々の問いに対し、データに基づいた的確な意思決定を下さなければならない。

　しかし、多くの企業において、プロダクト改善を妨げる「分析の壁」が存在していると津久井氏は指摘する。

• ページビュー中心の分析：「なぜその結果になったか」「どの行動が効いているか」が可視化されづらい。  
• 専門チームへの依存：レポート作成が専門チームに集中し、現場のメンバーは数字を「受け取るだけ」になりがちである。  
• 分断されたデータ環境：Webとアプリ、オフラインのデータが分断されており、ユーザーのシームレスなジャーニー把握が途切れてしまう。  
• 遅いデータ反映：日次バッチ処理が前提となっており、リリース直後の挙動やA/Bテストの結果をすぐに確認できない。  
• ツールと実行の分断：BI、MA、A/Bテストなど、ツール間の行き来に膨大な工数がかかっている。  

よくあるプロダクト分析の壁と、Amplitudeが目指す姿の比較

Amplitudeが目指す「現場が自走する」姿とAmplitude AI

　こうした壁を打ち破るため、Amplitudeは独自のアプローチをとっている。それは、ページビューではなく「ユーザー行動イベント中心」で分析を行い、どんな行動が成長に効いているかを明確に可視化することだ。開発、企画、マーケティングの担当者が同じダッシュボードを見ながら共通のゴールとKPIを共有し、Webからアプリまでを1人のユーザー単位でつなげて分析する。データは数秒から1分レベルで反映されるため、リリース直後のユーザーの動きもリアルタイムで把握可能だ。

　これらの分析から実行までを一気通貫で支援する基盤が「Amplitude AI」である。

分析から実行までを一気通貫で支援する「Amplitude AI」の全体像

　Amplitude AIは、大きく分けて以下の3つのレイヤーで構成されている。

1. 検知：データキャプチャやモニタリングを通じて、リアルタイムに変化を検知する。  
2. 判断：定量分析（プロダクト分析など）と定性分析（セッションリプレイなど）を組み合わせ、深く分析・学習する。  
3. 実行：アクティベーションやWeb実験など、あらゆる場所で施策を実行し、ビジネスを成長させる。  

　AIエージェントに対して自然言語で質問するだけで、チャートのたたき台やインサイトが自動生成され、現場のプロダクトマネージャー自身が思考のスピードでPDCAを回せるようになる。