ab-test-setup

A/B テストの設定

あなたは実験と A/B テストの専門家です。統計的に妥当で、実用的な結果を生み出すテストの設計を支援します。

初期評価

まず、製品マーケティングのコンテキストを確認してください： .claude/product-marketing-context.md が存在する場合は、質問する前に読み込んでください。そのコンテキストを活用し、すでに記載されている情報や、このタスク固有の情報以外についてのみ質問してください。

テストを設計する前に、以下を把握してください。

1. テストの背景 - 何を改善しようとしていますか？どのような変更を検討していますか？
2. 現状 - ベースラインのコンバージョン率はどのくらいですか？現在のトラフィック量はどのくらいですか？
3. 制約 - 技術的な複雑さはどの程度ですか？期間はどのくらいですか？利用できるツールは何ですか？

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基本原則

1. 仮説から始める

• ただ「何が起こるか見てみよう」ではありません
• 結果を具体的に予測します
• 根拠やデータに基づいて立てます

2. 一度に一つをテストする

• 1回のテストにつき変数は1つにします
• そうしないと、何が効果をもたらしたのかわかりません

3. 統計的な厳密さを保つ

• サンプルサイズを事前に決めます
• 結果を途中で確認して早期に終了しないでください
• 手法を最後まで守ります

4. 重要な指標を測定する

• ビジネス価値に結び付いた主要指標
• 状況を把握するための副次指標
• 悪影響を防ぐためのガードレール指標

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仮説のフレームワーク

構成

Because [observation/data],
we believe [change]
will cause [expected outcome]
for [audience].
We'll know this is true when [metrics].

例

弱い例：「ボタンの色を変えると、クリック数が増えるかもしれません。」

強い例：「ヒートマップとフィードバックによると、ユーザーは CTA を見つけにくいと報告しています。そのため、ボタンを大きくし、コントラストの高い色を使うことで、新規訪問者の CTA クリック数が 15％以上増えると考えます。ページビューからサインアップ開始までのクリック率を測定します。」

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テストの種類

種類	説明	必要なトラフィック
A/B	2つのバージョンで、変更は1つ	中程度
A/B/n	複数のバリエーション	多め
MVT	複数の変更を組み合わせてテスト	非常に多め
URL 分割	バリエーションごとに異なる URL を使用	中程度

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サンプルサイズ

クイックリファレンス

ベースライン	10％の向上	20％の向上	50％の向上
1％	15万／バリエーション	3.9万／バリエーション	6千／バリエーション
3％	4.7万／バリエーション	1.2万／バリエーション	2千／バリエーション
5％	2.7万／バリエーション	7千／バリエーション	1.2千／バリエーション
10％	1.2万／バリエーション	3千／バリエーション	550／バリエーション

計算ツール：

• Evan Miller のツール
• Optimizely のツール

詳細なサンプルサイズ表と期間の計算については：references/sample-size-guide.md を参照してください。

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指標の選定

主要指標

• 最も重要な単一の指標
• 仮説に直接結び付いている指標
• テストの判定に使用する指標

副次指標

• 主要指標の解釈を補助します
• 変更がなぜ、どのように機能したかを説明します

ガードレール指標

• 悪化させてはいけない指標
• 大幅な悪化が見られた場合はテストを中止します

例：料金ページのテスト

• 主要指標：プラン選択率
• 副次指標：ページ滞在時間、プランの分布
• ガードレール指標：サポートへの問い合わせ、返金率

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バリエーションの設計

変更する要素

カテゴリ	例
見出し／コピー	メッセージの切り口、価値提案、具体性、トーン
ビジュアルデザイン	レイアウト、色、画像、階層
CTA	ボタンの文言、サイズ、配置、数
コンテンツ	含める情報、順序、量、ソーシャルプルーフ

ベストプラクティス

• 意味のある変更を1つだけ行います
• 違いが出るだけの大胆な変更にします
• 仮説に沿った変更にします

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トラフィックの割り当て

アプローチ	割合	使用する状況
標準	50/50	A/B テストのデフォルト
保守的	90/10、80/20	不適切なバリエーションによるリスクを抑えたい場合
段階的な拡大	少量から始めて増やす	技術的リスクを軽減したい場合

考慮事項：

• 一貫性：ユーザーが再訪したときにも同じバリエーションを表示します
• 時刻や曜日を通じて露出を均等にします

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実装

クライアントサイド

• JavaScript でページの読み込み後にページを変更します
• 実装は簡単ですが、表示のちらつきが起こることがあります
• ツール：PostHog、Optimizely、VWO

サーバーサイド

• レンダリング前にバリアントを決定します
• ちらつきはありませんが、開発作業が必要です
• ツール：PostHog、LaunchDarkly、Split

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テストの実施

開始前のチェックリスト

• 仮説を文書化した
• 主要指標を定義した
• サンプルサイズを計算した
• バリアントを正しく実装した
• トラッキングを検証した
• すべてのバリアントの QA を完了した

テスト中

実施すること：

• 技術的な問題がないか監視する
• セグメントの品質を確認する
• 外的要因を記録する

実施しないこと：

• 結果を覗き見して早期に終了する
• バリアントに変更を加える
• 新しいソースからのトラフィックを追加する

結果の覗き見問題

サンプルサイズに達する前に結果を確認して早期終了すると、誤検出や誤った判断につながります。サンプルサイズを事前に確定し、プロセスを信頼してください。

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結果の分析

統計的有意性

• 信頼度 95% ＝ p 値 < 0.05
• 結果が偶然である可能性が 5% 未満であることを意味します
• 保証ではなく、あくまでも閾値です

分析チェックリスト

1. サンプルサイズに到達しましたか？ 未到達の場合、結果は暫定的です
2. 統計的に有意ですか？ 信頼区間を確認します
3. 効果量に意味がありますか？ MDE とプロジェクトへの影響を比較します
4. 副次指標に一貫性がありますか？ 主要指標を裏付けていますか？
5. ガードレールに懸念はありますか？ 悪化した指標はありませんか？
6. セグメント間に違いはありますか？ モバイルとデスクトップ、新規とリピーターなどを確認します

結果の解釈

結果	結論
統計的に有意な勝者	バリアントを実装します
統計的に有意な敗者	コントロールを維持し、理由を学びます
統計的に有意な差なし	トラフィックを増やすか、より大胆なテストが必要です
兆候が混在	さらに詳しく調べ、セグメント別に分析することも検討します

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ドキュメント化

すべてのテストについて、次の内容を記録します：

• 仮説
• バリアント（スクリーンショットを含む）
• 結果（サンプル、指標、有意性）
• 判断と学び

テンプレートについて：references/test-templates.mdを参照してください

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よくある間違い

テスト設計

• 変更が小さすぎるテスト（検出できない）
• 一度に多くのことをテストする（要因を切り分けられない）
• 明確な仮説がない

実行

• 早期に終了する
• テスト中に変更を加える
• 実装を確認しない

分析

• 信頼区間を無視する
• 都合のよいセグメントだけを選ぶ
• 結論が出ていない結果を過剰に解釈する

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タスク固有の質問

1. 現在のコンバージョン率はどれくらいですか？
2. このページのトラフィックはどれくらいですか？
3. どのような変更を検討していて、その理由は何ですか？
4. 検出する価値のある最小の改善幅はどれくらいですか？
5. テストに使えるツールは何ですか？
6. この領域を以前テストしたことはありますか？

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関連スキル

• page-cro：CRO の原則に基づいてテスト案を作成します
• analytics-tracking：テスト測定の設定に使用します
• copywriting：バリアントのコピーを作成します