UX for Business ―デジタル変革時代のビジネスデザイン手法

A/Bテストは科学であり、推測ではない

診断型デザインとは、エビデンスを集め、それに基づいて仮説を立て、そしてその仮説

を検 証するため にテ ストすることだ 。 A/Bテストは 、 新しい デ ザ インと古 い デ ザイン の 間 で

ユーザーを分割し、どのデザインが最も多くのクリック数、コンバージョン数、いいね数、

ヤギの数など（どんな指標でもOK）を多く得られるかを測 定 することだ。

A/Bテストは適切に行えば、新しいデザインがより良く機能することの証明になる。 以

下 に ル ー ル を 挙 げ て おこう。

ルール 1：A/Bテ ストク ラ ブ

＊1

に つ い て語るべ からず 。 … … い や 、 待 てよ。 語ったほ

うが良い結果が出るなら、そうすればいい。

ルール 2：主観的な仮説に焦点を当てる。仮説が感情的、文化的、または単にユー

ザーの好みに基づいている場合、客観的または明確に測定することが難しい。A/B

テストはそんなときにあなたを助けてくれる。

ルール 3：統計的有意性を待つ。必要なユーザー数に達する前にA/Bテ ストを 停 止

すると、何も学んでいないことになる。どのバージョンが勝ちそうだったかは関係ない。

ルール 4：当てずっぽうでテストしない。デザインの診断を適切に行っていれば、A/

Bテストの半分以上はポジティブな結果になるはずで、10％や 20％の改善を見ること

は 珍 しくな い 。 当 て ずっ ぽ う で テ ストを し て し まう と「 1％ 良 くな っ た