ガードレールメトリクス

DAU 45万人 のニュースアプリ。プッシュ通知を1日2回から4回に増やすA/Bテストを実施した。

DAU開封率は +6pt 改善したが、通知オフ率とアンインストール率の両方がガードレールを超過。4回配信ではなく、ユーザーの関心カテゴリに合わせた3回配信に変更したところ、開封率 36% を維持しつつ通知オフ率 13%、アンインストール率 0.9% に収まった。

年商120億円のEC企業（従業員300名）。AIレコメンドエンジンを刷新し、クリック率を向上させるプロジェクトを進めていた。

成功指標をレコメンド経由のクリック率、ガードレールをページ読み込み時間と購入完了率に設定。新エンジンのクリック率は 4.2% → 6.8% と大幅に改善した。

しかしガードレールの読み込み時間が 1.2秒 → 2.8秒 に悪化（閾値は2.0秒以下）。新エンジンの推論処理が重く、モバイルユーザーの購入完了率も 3.1% → 2.4% に下がっていた。

レコメンド結果のキャッシュ導入と推論モデルの軽量化を行い、読み込み時間を 1.5秒 に短縮。クリック率 6.1% を確保しながらガードレール内に収めてリリースした。

全国52店舗のラーメンチェーン。人件費削減のためセルフオーダー端末を10店舗に試験導入した。

注文処理時間は半減したが、顧客満足度と客単価の両方がガードレールを割り込んだ。60代以上の常連客から「使い方がわからない」という声が多く、対面でのおすすめ提案がなくなったことでトッピング追加率も低下していた。

端末画面に「店長おすすめ」ポップアップを追加し、端末横にスタッフを1名配置する運用に変更。満足度 4.0、客単価 960円 まで回復させたうえで処理時間 2.4分 を実現し、全店展開を決定した。