実験設計ツール
A/Bテストや実験の設計を支援します。必要なサンプルサイズ、実験計画、リスク評価を自動生成し、統計的に正確な実験を実施できます。
想定所要時間: 約5分カテゴリ: 統計・データ分析
判断を前提→仮説→撤退線→1枚資料まで一気通貫で回したい方は
First byte Method で回す →データサイエンス × 統計学 × 実務経験
統計的に正確な実験設計を
必要なサンプルサイズ、実験計画、リスク評価を自動生成。データサイエンティストが求める、統計的に正確で実用的な実験設計を実現します。
実験設定
実験の種類と対象指標を設定してください
左側のフォームに入力して「実験設計を生成する」ボタンをクリックしてください
このツールについて
前提：設計は入力に基づく示唆であり、実験の種類・指標・文脈によって最適な設計は変わります。
使い方：実験種類・指標・ベースライン・最小検出効果・信頼水準を正確に入力すると有用です。
解釈の注意：設計案をそのまま実施してよいと取りがちです。結果はあくまで目安です。実験は段階的に検証しながら進めることを推奨します。
この判断のあと、次に整理する判断
1 つの判断は、次の判断の前提になります。次の判断軸を、関連ツールで言語化してください。
よくある質問
実験設計はどこまで厳密にすべきですか？
回答: 判断する内容の重さで決めてください。事業方針が変わる実験は厳密に（事前にサンプルサイズ・成功基準・撤退条件を決定）、UI 微調整は緩めでも構いません。全部を厳密にすると実験回数が減ってかえって学習が進みません。
成功基準は数値で決めれば客観的ですか？
回答: 数値だけでは不十分です。『その数値を達成したら、次に何を決めるか』までセットで決めてください。基準達成後の意思決定が決まっていないと、結果が出ても次に進めません。
失敗した実験は無駄ですか？
回答: 無駄ではありません。むしろ『この施策は効かない』という確信が得られた点で価値があります。失敗実験を残しておくと、半年後に同じ提案が出たときに即座に判断できます。
※ 上記は判断補助のための一般的な解説です。重要な意思決定は専門家への相談を推奨します。