【初めての方に】RCTという最強の実験手法
ランダム化比較実験（Randomized Controlled Trial: RCT、以降RCTと呼びます）という言葉を聞いたことはありますか？
RCTは端的に言って、ビジネスで使える最強の実験手法です。
この記事はそんなRCTについて、「これさえ読めば8割くらい理解できる」ことを目指してまとめたものです。
概要から実施の流れ、注意点、そして活用例までを一通り押さえているので、興味がある方はぜひ最後までご覧ください。
1. ランダム化比較実験（RCT）とは？
ランダム化比較実験（RCT: Randomized Controlled Trial）は、研究対象者を無作為（ランダム）に複数のグループに分け、片方のグループには「介入」（施策・プログラム・新しい薬など）を行い、もう片方（または複数の）グループを対照群として比較する実験方法です。医療や薬学研究で新薬の効果を確認する際によく用いられる方法として知られていますが、マーケティングや教育研究、公共政策の分野などでも幅広く使われています。
RCTの最大の特徴：
ランダム割り付け：対象者をランダムに振り分けるため、集団間のバイアス（偏り）を最小限に抑えることができる。
因果関係の検証：ランダム化が成功すれば、「介入が効果を生んでいるのか、それとも偶然の結果なのか」が分かりやすくなる。
2. なぜRCTが重要なのか？
2-1. バイアス（偏り）の排除
因果関係を検証する上で最もやっかいなのが、比較グループ間の特性の差です。もし実験に参加する人たちの年齢や性別、収入や価値観などに偏りがあれば、その違いが結果に影響する可能性があります。RCTでは、無作為に対象者を割り振ることで、こうした差を統計学的に平均化し、介入効果をできるだけ純粋に測定しようとします。
2-2. 因果推論の信頼性
なにか施策を実施したときに、「ほんとうにその施策のおかげで効果が出たのか」を知りたい場合、最も強力な手法のひとつがRCTです。観察研究（自然に起こっていることを観察してデータをとる研究）やクォジ実験（厳密なランダム化ができないが、近い環境を作る研究手法）もありますが、RCTほど直接的に因果関係を見極めやすい手法は少ないとされています。
3. RCTの基本的な流れ
大まかな流れは以下のとおりです。
3-1. 目的と仮説の設定
まずは「何を目的としているか」「どのような結果を予想しているか」をはっきりさせます。例としては、
新しい広告クリエイティブが既存のクリエイティブよりも購入率を高めると仮定する
特定の教育プログラムを導入したクラスでは、平均テスト点数が上昇すると仮定する などのように、具体的に仮説を設定します。
3-2. 対象者の募集・選定
次に、実験の対象となる人たち（または物や組織など）を募集します。ここでは、なるべく外部からの影響が小さい、または影響をコントロールできるようにサンプルを集めます。
3-3. 無作為割り付け（ランダム化）
対象者を介入群（Treatment group）と対照群（Control group）にランダムに振り分けます。たとえばコインを投げてグループを決めたり、統計ソフトを使って無作為に分割したりします。ここでのポイントは「誰がどのグループに入るか」当人含め、事前に分からないようにすることです。
3-4. 介入の実施
介入群のみに施策や新しいプログラム、薬などを適用します。対照群には何も施策を加えないか、プラセボ（偽薬）を与えるなどして比較を可能にします。
3-5. データ収集・分析
設定した評価指標（KPI）に基づき、両グループのアウトカム（結果）を測定します。たとえば、購買率・クリック率・テスト点数・血圧レベルなど、実験の目的に合わせて収集するデータを決めます。最後に、両グループの結果を比較し、統計的に有意差があるかどうかを評価します。
3-6. 結果の解釈と報告
最終的な結果をもとに、
仮説が支持されたか
施策に本当に効果があると判断して良いか
サンプルサイズや実験デザインに問題はなかったか などを検証し、報告書や論文、プレゼンテーションなどの形でまとめます。
4. ランダム化比較実験を行う上でのポイントと注意点
4-1. サンプルサイズの設定
サンプル数（参加者の数）が少ないと、統計的に有意な結論を得られない可能性が高まります。実験前に「どの程度の差を検出したいのか」を考え、パワー分析という手法を使って必要なサンプルサイズを算出するのが理想的です。
4-2. 倫理的な配慮
医療分野や教育分野、公共政策などでは、対照群にとって不利益にならないように十分な配慮が必要です。本来受けられるはずの施策を対照群が受け取れない場合、それが倫理的な問題になり得ます。
4-3. 実験デザインの事前登録
近年では、医療や学術研究の分野を中心に、実験デザインや分析方法を事前に登録する（例えばClinicalTrials.govなど）動きが一般化しています。これは、後から都合のいい分析をしないように防ぐ意味もあり、研究の透明性を高める効果があります。
4-4. 盲検（ブラインド）・二重盲検（ダブルブラインド）
シングルブラインド：被験者が自分がどちらのグループに割り振られたか分からないようにする手法。
ダブルブラインド：被験者だけでなく、実験を行う研究者やスタッフも誰が介入群なのか知らないようにする手法。
盲検化することで、研究者の主観的な影響（例えば被験者への対応や測定時の期待など）を最小化できます。RCTの信頼性を高めるポイントでもあります。
5. ランダム化比較実験の活用例
5-1. 医療
新薬の臨床試験や治療方法の効果を検証するためには、RCTが欠かせません。プラセボ（偽薬）と比較することで薬の純粋な効果を調べられます。
5-2. マーケティング
広告のデザインやキャンペーンの効果を見極めるため、オンライン広告のA/BテストもRCTの一種です。たとえばバナー広告を2パターン用意し、それぞれのクリック率やCVR（コンバージョン率）を比較します。
5-3. 教育・公共政策
学校で新しい指導方法を導入し、別のクラス（対照群）と比較したり、子育て支援策を地域ごとにランダムに割り当てて効果を確かめたりする例があります。
6. まとめ
ランダム化比較実験（RCT）は、因果関係を明確にするうえで最も強力な実験手法のひとつです。被験者をランダムに振り分けて施策の効果を比較することで、バイアスを排除し、施策の真の影響を掴みやすくなります。一方で、サンプルサイズの確保や倫理的な配慮、実験デザインの事前登録など、実施に当たって注意すべき点も多々あります。
研究や実務の現場で「何が本当に効いているか」を把握したい場合は、RCTを検討する価値が大いにあります。まずは本記事で基本的な流れやメリット・注意点を押さえていただければ、RCTに関する理解が大きく深まるはずです。
以上がランダム化比較実験（RCT）を8割くらい理解するための基礎的な内容です。ぜひご活用ください！