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# 実験ワークフローの例
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大まかに言うと、実験を使用して AWS AppConfig 実験を作成、実行、終了するプロセスは次のように機能します。

1. 名前、仮説、起動基準など、実験目標を定義します。詳細については、「[仮説の文書化](appconfig-experimentation-about-defining.md)」を参照してください。Amazon のベストプラクティスとして、最も成功した実験には堅牢な仮説と起動基準があります。

1. IAM アクセス許可の設定や AWS AppConfig エージェントのインストールなど、前提条件を満たします。詳細については、「[ステップ 1: 前提条件を設定する](appconfig-experimentation-creating-prerequisites.md)」を参照してください。

1. 実験データをキャプチャするように分析プラットフォームを設定します。これは、CloudWatch、Snowflake、Datadog などです。

1. リージョン、アカウントタイプ、デバイスなどの属性でユーザーをフィルタリングするルールを使用して、ターゲットオーディエンスを定義します。詳細については、「[実験のターゲットオーディエンスの指定](appconfig-experimentation-about-specifying-audience.md)」を参照してください。

1. 既存の機能フラグを選択して、処理の配信を制御します。詳細については、「[実験機能フラグの選択](appconfig-experimentation-about-experiment-feature-flag.md)」を参照してください。

1. コントロールを定義する処理と、評価する 1 つ以上のバリエーションを追加します。詳細については、「[コントロールと処理について](appconfig-experimentation-about-controls-and-treatments.md)」を参照してください。

1. 0% の露出で実験を開始し、オーバーライドで検証してから、メトリクスをモニタリングしながら露出を徐々に増やします。詳細については、「[実験の実行とモニタリングについて](appconfig-experimentation-about-running-an-experiment.md)」を参照してください。

1. 選択したデータウェアハウスで、結果を分析し、成功した処理をロールアウトし、実験をクリーンアップします。詳細については、「[成功した待遇の促進](appconfig-experimentation-promoting-a-treatment.md)」を参照してください。

 AWS AppConfig 「表示されたすべての製品にadd-to-cartボタンを実装する」というサンプル実験の値を含むスクリーンショットなど、実験プロセスとタスクの詳細については、「」を参照してください[での実験について AWS AppConfig](appconfig-experimentation-about.md)。実験を開始するには、「」を参照してください[実験の作成と実行](appconfig-experimentation-creating.md)。