新規事業開発の現場では、「経験と勘」による意思決定から「データと事実」に基づくアプローチへの移行が急速に進んでいます。従来は経営者の直感や前例に頼って進められてきた判断が、グローバル競争や技術革新のスピードの前に限界を露呈しているためです。

その解決策として注目されるのが「エビデンス経営（EBMgt）」と「証拠に基づく政策立案（EBPM）」です。これらは客観的なデータや科学的知見を用いて、施策の効果を実証し、成果を最大化することを目的としています。

特に新規事業開発では、限られた資源を効率的に投じるために、小規模な実証実験（PoCやA/Bテスト）で有望な成果を確認し、それを根拠として大規模な投資や全社展開へと繋げることが不可欠です。ローソンが配送ルート最適化のPoCで得た成果を全社展開に結び付けた事例や、メルカリがA/Bテストを文化として組み込んでいる実践は、その好例といえます。

本記事では、エビデンス経営と証拠設計の基礎理論から実践的手法、国内外の成功事例、さらにスケールアップの戦略や導入障壁の克服法までを網羅的に解説します。これにより、新規事業開発を担当する方や学びたい方が、確かな根拠に基づく意思決定を実現し、組織の成長を持続的に推進するための指針を得られるでしょう。

エビデンス経営が注目される背景

日本企業における意思決定は、長らく「経験と勘」に依存してきました。高度経済成長期には、この手法が一定の成果をもたらしましたが、現代のようにグローバル競争や技術革新が激化する時代では限界が見え始めています。年功序列や終身雇用を前提とした従来型の経営モデルは、変化に迅速に対応できず、組織の硬直化を招いていると指摘されています。

特に新規事業開発では、過去の成功体験が未来の成功を保証しないことが多く、客観的なデータや科学的根拠に基づいた判断が求められます。経営学者によれば、意思決定の質を高めるには「科学的知見」「組織内部のデータ」「専門家の知識」「ステークホルダーの意見」という四つの情報源を統合的に活用することが効果的とされています。

さらに、政府の統計改革推進会議や経済産業研究所の報告でも、エビデンスに基づく政策立案（EBPM）が推進されており、民間企業と公共政策の両面で「根拠に基づく意思決定」が標準化しつつあります。これは単なる流行ではなく、限られた資源を最適に配分し、持続的な成果を出すための必然的な変化といえるでしょう。

表：伝統的経営とエビデンス経営の違い

項目	伝統的経営（経験と勘）	エビデンス経営（データと事実）
意思決定の根拠	過去の成功体験、前例	科学的知見、組織データ
評価基準	定性的・曖昧	KPIやROIなど定量指標
リスク対応	勘と度胸	実証実験によるリスク低減
組織文化	トップダウン	データを基盤にした合意形成

このように、エビデンス経営は組織文化や意思決定プロセスを根本から変える取り組みです。新規事業においては、投資判断の説得力を高め、関係者の納得感を生み出す効果も期待できます。

証拠に基づく意思決定の理論と実践

エビデンス経営（EBMgt）の理論的基盤は、もともと医療分野で生まれた「根拠に基づく医療（EBM）」に遡ります。EBMは、医師が患者に治療を行う際、経験だけに頼るのではなく、最も信頼できる科学的根拠を活用して判断するという考え方です。これが行政や経営に応用され、エビデンスに基づく政策立案（EBPM）や経営手法として広がりました。

実践においては、因果関係を特定する科学的手法が重要になります。例えば、ランダム化比較試験（RCT）は政策や施策の効果を厳密に検証する「ゴールドスタンダード」とされ、企業のA/Bテストでも広く活用されています。また、差の差分析（DID）や回帰不連続デザイン（RDD）など、実務で応用可能な統計的手法も多く存在します。

箇条書きで整理すると、エビデンスに基づく意思決定の特徴は以下の通りです。

• 施策の因果関係を科学的に検証できる
• 組織全体でデータを共有し、共通言語として活用できる
• 成果を定量化し、ROIなど経営指標に結び付けやすい
• 思い込みや属人的判断のリスクを低減できる

国内の実例として、星野リゾートは顧客データを統合分析し、予約キャンセル率を半減させました。また、ローソンはAIを用いた配送ルート最適化のPoCで車両台数を8％削減し、大規模導入へと進めました。これらはいずれも、小さな実証が大きな投資判断に繋がった事例です。

このように、証拠に基づく意思決定は理論だけでなく実践の場でも効果を発揮しています。新規事業開発においても、まずは小規模な検証から始め、科学的根拠を積み重ねていくことが成功のカギとなります。

因果関係を明らかにする科学的手法

新規事業開発において、施策の効果を測定する上で最も重要なのは「因果関係」を正しく見極めることです。売上や顧客数の変化が本当に新しい施策によるものなのか、それとも外部環境や偶然の影響なのかを区別できなければ、誤った判断を下すリスクが高まります。そこで活用されるのが、因果推論を可能にする科学的手法です。

特にランダム化比較試験（RCT）は、因果効果を検証する上で「ゴールドスタンダード」とされています。調査対象を無作為に介入群と対照群に分けることで、未知の要因を排除し、施策の純粋な効果を特定できます。例えば、ECサイトで新しい広告コピーを導入する場合、ユーザーを無作為に振り分け、従来のコピーと比較することで効果を数値で明らかにできます。

RCTの実施が難しい場合には、回帰不連続デザイン（RDD）や差の差分析（DID）、傾向スコアマッチング（PSM）といった準実験的手法も有効です。これらは政策評価やビジネスの現場で広く応用されており、比較的低コストで因果推論が可能になります。

表：代表的な因果推論手法

手法	特徴	メリット	デメリット
RCT	無作為に割付し効果を比較	最も信頼性が高い	コストや時間がかかる
RDD	閾値を利用して効果を比較	高い信頼性を確保	適用場面が限定的
DID	施策前後の変化を比較	実施が容易	前提条件が必要
PSM	類似した条件で比較	RCTが難しい場面で有効	観測不能な要因は制御できない

このような手法を駆使することで、施策の真の効果を明確にし、リソースを有効に投資することが可能になります。エビデンス経営を実践するためには、因果推論の考え方を理解し、自社に合った方法を適切に選択する姿勢が求められます。

ビジネスで活用されるPoCとA/Bテストの戦略

新規事業開発の現場では、学術的に厳密な検証だけでなく、スピードとコスト効率も重視されます。その中で特に広く使われているのがPoC（Proof of Concept：概念実証）とA/Bテストです。どちらも小規模な検証を通じて、投資判断に必要なエビデンスを収集する手法です。

PoCは、新しい技術やアイデアの実現可能性を小規模な環境で確認する取り組みです。例えば、ローソンはAIを用いた配送ルート最適化のPoCを実施し、配送車両を8％削減できるという具体的な成果を得ました。この定量的な結果が本格導入の決め手となり、環境負荷低減とコスト削減を両立させる成功へと繋がりました。

一方でA/Bテストは、複数の選択肢の中から最も効果の高い施策を科学的に特定する方法です。広告コピーやUIデザインなどの改善に多用され、ユーザーの実際の行動データに基づくため、説得力のある結果を得られます。メルカリではA/Bテストを文化として根付かせ、UI変更や新機能追加の際に必ず実証を行う仕組みを構築しています。

箇条書きで整理すると、PoCとA/Bテストの特徴は以下の通りです。

• PoC：不確実性の高い新技術導入に有効、投資リスクを低減できる
• A/Bテスト：小さな改善を積み重ね、ユーザー行動を基に効果を実証できる
• 共通点：定量的なエビデンスを生み出し、組織全体の意思決定を後押しする

このように、PoCとA/Bテストは「小さな実証」を通じて「大きな予算」へ繋げる戦略的な橋渡し役となります。新規事業開発を成功に導くには、これらを柔軟に組み合わせ、迅速かつ確実に意思決定を行うことが不可欠です。

国内企業におけるエビデンス経営の成功事例

日本企業の中でも、データと実証に基づく経営を取り入れた成功事例は数多く存在します。これらの事例は、新規事業開発に取り組む担当者にとって非常に参考になる実践例です。エビデンス経営を実際に導入することで、従来の勘や経験に頼る意思決定では得られなかった成果を創出しています。

星野リゾートでは、ブライダル事業を中心に散在していた顧客データを一元管理し、AIによる分析を導入しました。その結果、「予約から来館までの期間が長い顧客ほどキャンセル率が高い」という新しい知見を発見し、フォローアップ施策を導入することでキャンセル率を50％削減しました。この改善は、現場の直感では気づきにくいものであり、データ分析の力を示す好例です。

コンビニ大手ローソンは、AIを活用した配送ルート最適化のPoCを実施しました。群馬県で行われた実証実験では、配送車両を8％削減し、CO₂排出量も7％削減するという具体的な成果を得ました。この明確な数値的成果が経営層の意思決定を後押しし、全社規模での導入に繋がりました。

また、サイバーエージェントでは広告制作に生成AIを活用し、A/Bテストで効果検証を行う仕組みを確立しました。その結果、クリエイティブ制作効率が5.6倍に向上し、データに基づく意思決定と技術革新を両立させています。

さらに、メルカリはA/Bテストを組織文化として根付かせ、新機能やUI変更を導入する際には必ずテストを実施する体制を築いています。この文化が継続的なサービス改善を支え、ユーザー満足度の向上と事業拡大に貢献しています。

表：国内企業における成功事例

企業名	業界	活用手法	成果
星野リゾート	観光・ホテル	顧客データ分析	キャンセル率50％削減
ローソン	小売	AIによる配送ルート最適化（PoC）	配送台数8％削減、CO₂排出量7％削減
サイバーエージェント	広告	生成AI＋A/Bテスト	制作効率5.6倍向上
メルカリ	IT・フリマアプリ	A/Bテスト文化	継続的なサービス改善

これらの事例から分かるのは、小さな実証から得られた定量的なエビデンスが、大規模投資や全社展開の意思決定に直結するという点です。新規事業開発においても、まずは限定的な環境で仮説を検証し、信頼性の高いデータを積み重ねることが成功のカギとなります。

行政におけるEBPMと先進事例

行政においても、限られた予算を有効に活用するためにエビデンスに基づく政策立案（EBPM）が広がりつつあります。従来の政策決定は経験や慣例に基づく傾向が強かったのに対し、現在は科学的根拠やデータ分析を用いた施策検証が重要視されています。

神奈川県葉山町では、資源ごみステーションの不適切利用対策としてランダム化比較試験（RCT）を実施しました。チラシ配布や看板設置といった施策をランダムに割り当て、その効果を検証した結果、「収集終了」の看板設置が不法投棄を15％削減する最も効果的な施策であることが明らかになりました。この事例は、地方自治体でも科学的手法が有効に機能することを示しています。

高知県では、農業分野で「IoPクラウド（SAWACHI）」というデータ基盤を構築し、生産性向上に繋げました。調査によると、この仕組みを活用する農家は利用しない農家に比べて出荷量が約3割多いという成果を挙げています。経験と勘に頼ってきた農業にデータ活用を取り入れることで、持続可能な成長を実現した事例です。

さらに、経済産業省が進める「グリーンイノベーション基金事業」は、2兆円規模の国家プロジェクトにEBPMを組み込んだものです。CO₂削減量や経済波及効果といったアウトカム指標を明確に設定し、継続的に進捗を検証する枠組みを採用しています。このような仕組みは、従来の「予算配分で終了する」行政から、成果を追跡する新しいモデルへと変革しています。

箇条書きで整理すると、行政におけるEBPMの特徴は以下の通りです。

• 科学的手法（RCTなど）を用いた政策効果の検証
• データ基盤を活用した持続的な成果創出
• 大規模予算においてもアウトカム重視の仕組みを導入

これらの事例は、エビデンスを活用すれば小さな自治体から国家プロジェクトまで効果的な政策運営が可能になることを示しています。新規事業開発に取り組む企業にとっても、行政のEBPM事例は参考になる点が多く、特にスケールアップ戦略や成果の見える化において学ぶべき要素が豊富です。

小さな実証を大きな予算に変えるスケールアップ戦略

新規事業開発の現場では、小規模な実証実験（PoCやA/Bテスト）で得られた成果をどのように全社展開へ繋げるかが大きな課題となります。単発の実証で終わらせず、確実に大きな投資判断へと結びつけるためには、スケールアップを見据えた戦略的な設計が欠かせません。

スケールアップに必要な要素は主に以下の3つです。

• 実証結果を定量的に可視化するKPI設計
• 関係者への説明責任を果たすストーリーテリング
• 実証から全社展開へ移行するためのロードマップ策定

ローソンの配送ルート最適化PoCの事例では、車両台数を8％削減したという具体的な数値が明確なエビデンスとなり、経営層を動かす決め手になりました。経営者は抽象的な「期待効果」ではなく、実証で得られた具体的な成果に投資判断を下す傾向が強いため、初期段階から測定可能なKPIを設定することが重要です。

また、スケールアップには経営層や現場メンバーを巻き込む「納得感の醸成」が不可欠です。スタンフォード大学の研究によれば、説得力のあるストーリーテリングは数値データ単体よりも約22倍の記憶定着効果を持つとされ、データと物語を組み合わせることで意思決定者を動かしやすくなります。

表：スケールアップ成功のステップ

ステップ	内容	成功のポイント
実証	小規模なPoCやA/Bテストで成果を確認	測定可能なKPIを設定
可視化	定量的データと事例を整理	データと物語の両立
説得	経営層・関係者に成果を提示	ROIや社会的効果を強調
拡大	全社導入・投資判断へ移行	継続的なモニタリング

このように、小さな実証を投資判断へ繋げるには、データの信頼性とストーリー性の両立が重要です。実証の設計段階からスケールアップを前提とした計画を持つことで、成果を確実に次のステージへ結びつけることができます。

日本での導入障壁と克服の道筋

エビデンス経営やEBPMの重要性は広く認識されている一方で、日本における導入は欧米に比べて遅れているのが現状です。その背景には文化的、制度的、組織的な障壁が存在しています。

まず文化的側面として、日本の企業では「前例踏襲」や「根回し文化」が強く残っており、新しい手法への抵抗感が大きい傾向があります。データに基づく意思決定よりも、経験豊富な上司の判断が優先されやすいことが、導入を阻む要因となっています。

制度的側面では、データ活用に必要な基盤整備が遅れている点が挙げられます。特に中小企業ではデータを収集・分析する人材やシステムが不足しており、エビデンス経営を実践する環境が整っていません。総務省の調査によると、日本の企業におけるデータ活用人材の不足感は約7割に上り、特に中堅・中小企業で顕著です。

さらに、組織的な障壁として「縦割り構造」があります。部門ごとにデータが分断され、全社的な視点での意思決定に活かせないケースが多いのです。これでは、実証実験の成果を横展開することも難しくなります。

これらの障壁を克服する道筋としては、以下のようなアプローチが有効です。

• 経営層が旗振り役となり、データ活用を経営方針として明示する
• 小規模な実証から始め、成功事例を積み重ねて社内に浸透させる
• データ分析や因果推論に長けた専門人材を育成・採用する
• 部門間のデータ共有を進め、全社的な意思決定に繋げる

特に有効なのは、「小さな成功体験を積み上げることで抵抗感を薄める」ことです。最初から大規模改革を目指すのではなく、限られた範囲で成果を出し、その成功を横展開することで徐々に文化を変えていくことが可能です。

日本の新規事業開発においては、導入障壁を正しく理解し、段階的に克服していく姿勢が求められます。エビデンス経営は一朝一夕で浸透するものではありませんが、確実に成果を積み重ねることで持続的な競争優位を築くことができるのです。