データ・DX
A/Bテストとは？
読み: えーびーてすと英語: A/B Testing更新日: 2026-06-26
複数の案を比較し、成果指標への影響をデータで確認する実験方法です。
試験で問われるポイント
- 目的指標を事前に決めることが重要です。
- ランダム割り当てや十分なサンプル数を考えます。
- 施策改善と効果測定の文脈で出ます。
具体例
ボタン文言を2種類出し、申込率の差を比較します。
混同しやすい点
- 少数の結果だけで結論を出す。
- 途中で都合よく指標を変える。
対応試験
DS検定DX Next検定
関連する表記: A/Bテスト / ABテスト / A/B Testing
関連問題で復習
AWS AI Practitioner生成AIの基礎
A/BテストをAI機能に適用する目的として最も適切なものはどれか。
DS検定データサイエンス
データサイエンス領域で扱う「A/Bテスト」の説明として最も適切なものはどれか。
DS検定データサイエンス
「A/Bテスト」を実務で使う場面の対応として最も適切なものはどれか。
DS検定データサイエンス
「A/Bテスト」に関する判断として最も避けるべきものはどれか。
DS検定データサイエンス
A/Bテストを行う際の対応として最も避けるべきものはどれか。
G検定AIの社会実装に向けて
AIシステムのA/Bテストの目的として、最も適切なものはどれか。
生成AIパスポートプロンプト制作・ビジネス活用
生成AIを活用したA/Bテストの例として適切なものはどれか。
関連用語
FujiCertの用語解説は、各試験の公式問題ではなく、学習者が問題演習で つまずきやすい観点を整理した非公式の学習支援コンテンツです。