グロース支援とは具体的に何をしてもらえますか？

プロダクトの成長を技術面から加速させる支援です。計測基盤（GA4・Amplitude等）の整備・A/Bテストの設計と実行・ファネル分析・施策の優先度決定を、エンジニアとして伴走しながら行います。

計測基盤がまったくない状態から相談できますか？

はい、むしろ「計測できていない」状態こそ支援の起点です。イベント設計・タグ実装・ダッシュボード構築まで一緒に整備します。「何を測るべきか」の定義から始めます。

A/Bテストで効果が出るまでどのくらいかかりますか？

トラフィック量・コンバージョン率・テスト対象の差異によります。統計的有意差を得るためのサンプルサイズ計算を事前に行い、無駄な長期テストを避けます。小さな変更でも計測できる設計を心がけています。

マーケティングチームとの連携も含めて支援してもらえますか？

可能です。施策のアイデア出しや結果の解釈はビジネスサイドと密に連携します。エンジニアリング観点での実現可能性・実装コストをリアルタイムでフィードバックするため、施策の質とスピードが上がります。

ホーム > サービス > サービスグロース支援

SERVICE 07

サービスグロース支援

Service Growth Engineering

「リリース後、どう伸ばすか」を一緒に考える。

計測基盤の整備からABテスト・行動分析・改善サイクル設計まで、グロースに必要なエンジニアリングを伴走します。

Process

01 計測基盤・指標設計

02 仮説立案・実験設計

03 実装・ABテスト

04 学習サイクル化

こんな課題を持つ方へ

「リリース後、伸ばし方がわからない」状態から抜け出します

PAIN 01

計測基盤・指標が未整備で、何を改善すればいいか判断できない

GA を入れただけ。プロダクト固有の行動指標は取れていない。仮説検証が直感ベースになっている。

PAIN 02

ABテストの仕組みが社内になく、改善案がリリースで賭けになる

PAIN 03

改善サイクルが属人化していて、人が変わるとノウハウが失われる

計測基盤がない・指標が曖昧、という状態でも入れます。

まず話を聞かせてください →

システムアイのアプローチ

改善を「学習サイクル」にする

施策単発で終わらせず、毎週・毎月仮説と検証が回る構造を実装します。

計測基盤・指標設計

プロダクト固有のKPIツリーを設計し、GA4 / BigQuery / Amplitude 等で計測基盤を整備します。

Output

KPIツリー / 計測基盤 / ダッシュボード / 指標定義書

Output

仮説リスト / 実験設計書 / サンプルサイズ / 撤退判断基準

仮説立案・実験設計

データ・ユーザーインタビューから仮説を立て、検証可能な形に分解。優先順位とサンプルサイズも事前に定義します。

実装・ABテスト

フィーチャーフラグでABテスト基盤を構築。改善案を本番で安全に検証します。

Output

ABテスト基盤 / 実装 / 検定結果 / リリース判断

Output / What happens next

レビュー運用 / ナレッジベース / グロースバックログ

学習サイクル化

週次／月次でレビュー会を設計。学んだことが組織のナレッジとして残る運用を作ります。

他社との違い

計測 → 仮説 → 実装 → 学習を一気通貫で回せるか

コンサルでも内製コーチでもなく、計測基盤と実装まで含めて回す体制で入ります。

	グロースコンサル	アナリティクス会社	受託開発	システムアイ
KPI 設計	○	○	△	○ プロダクトと業務に整合
計測基盤実装	× 提案のみ	△ ツール導入中心	○ 仕様後	○ 業務 × 実装
ABテスト実装	× 提案のみ	× 範囲外	△ 案件依存	○ フィーチャーフラグ基盤含む
学習運用	△ 推奨止まり	× 範囲外	× 範囲外	○ 週次レビュー設計

AI × グロース

AIで仮説サイクルを加速する

ユーザー行動の構造化

ログ・問い合わせ・SNS反応をLLMで横断的に分類。仮説の元ネタを高速生成します。

ABテスト結果の解釈

実験結果と現場知識を組み合わせて、結果の意味付けを支援。「数字が上がった理由」の仮説を提示します。

コピー・UI 改善案生成

Claude が改善案コピーを大量生成 → 人間が選定 → 検証、というサイクルで施策スループットを上げます。

関連事例

こんな案件で力を発揮します

公開できる事例とモデルケースを混ぜて掲載しています。

継続改善業務SaaS

アンビシャスとの長期伴走で、機能リリース後の利用率改善まで継続

課題

機能を作るだけでなく、定着率まで責任を持つ体制が必要だった。

成果

計測基盤整備と継続改善で、追加機能の利用率を継続的に底上げ。

MODEL CASE

FDE 活用事例

仮想事例BtoC SaaS

「リリース後、伸び悩んでいた」サービスに計測 → 仮説 → ABテストの仕組みを導入

相談の起点

MAU が頭打ち。改善案は出るが意思決定の根拠が弱かった。

整理した内容

KPIツリー再設計 → 計測基盤実装 → 週次レビュー化までを伴走。

事例をすべて見る →

DELIVERABLES

前線で作る成果物イメージ

実際にお渡しする資料の構成例です。次の工程でそのまま使える判断材料として整理します。

DOCUMENT 01 — KPI ツリー & 計測設計シート

Growth_KPI_Tree_v1.0.xlsx

North Star Metric事業の核となる単一指標とその定義

レバー指標NSM を動かす中間指標（獲得・活性化・継続・収益）

行動 KPIユーザー行動レベルの計測単位（イベント・プロパティ）

計測実装イベント名・送信タイミング・プロパティ仕様

ダッシュボード構成週次レビューで見る指標と粒度

DOCUMENT 02 — アーキテクチャ提案図

グロース基盤構成例 — 計測 → 仮説 → 実験

Next.js / Mobile本番アプリ

🚦

Feature FlagsLaunchDarkly / Statsig

イベント

📊

GA4 / Amplitude行動計測

EventBridge / Kinesisストリーム

蓄積

🧮

BigQuery / RedshiftDWH

分析

📈

Looker / Metabaseダッシュボード

Claude仮説生成・要因分析

運用

📝

週次レビュー会学習サイクル化

※ 計測 → 仮説 → 実験 → 学習の閉じたループを設計。施策単発で終わらせない。
※ Feature Flags で改善案を本番で安全に検証。

よくある質問

サービスグロース支援についてよくいただく質問

計測基盤がほぼない状態です。何から始めればいいですか？

まずプロダクトのKPIツリー設計と、最低限の計測実装（GA4 + 主要イベント）から始めます。データが取れる状態を作ってから、仮説 → 検証のサイクルに入ります。

ABテストの仕組みが社内にありません。

フィーチャーフラグサービス（LaunchDarkly / Statsig / 自前実装）の選定から実装まで支援します。意思決定基準・サンプルサイズの設計もセットで行います。

グロースチームがまだいません。

弊社が伴走しながら、社内に PM・データアナリスト・エンジニアの三役を育てる前提で支援します。最終的にお客様自身でサイクルが回るのが目標です。

どれくらいの期間で効果が見えますか？

計測基盤整備に1〜2ヶ月、仮説検証サイクルが回り始めるのが3ヶ月、有意な改善が積み重なって効果が見えるのが6ヶ月、というのが一つの目安です。

「リリース後、どう伸ばすか」を一緒に考えます。

現状の指標・課題感をお聞かせください。グロース基盤の最初の一歩から伴走します。

グロース支援について相談する（無料）