A/Bテストとグロースハックとは？

A/Bテストとグロースハックとは、A/Bテストは利用者をランダムに2群へ分け、画面や文言の異なる版を同時に提示して指標の差を統計的に検証する手法。グロースハックは、こうした計測と改善の反復で製品自体に成長の仕組みを組み込む取組みを指す。意思決定を意見ではなくデータで行う点が本質。

えーびーてすととぐろーすはっく

応用情報技術者試験の頻出用語／ストラテジ系

A/Bテストとグロースハックの意味

A/Bテストは利用者をランダムに2群へ分け、画面や文言の異なる版を同時に提示して指標の差を統計的に検証する手法。グロースハックは、こうした計測と改善の反復で製品自体に成長の仕組みを組み込む取組みを指す。意思決定を意見ではなくデータで行う点が本質。

申込みボタンの文言を2案用意し、各群5,000セッションでコンバージョン率3.0％対3.6％という差を得て、有意水準5％で有意なら採用する。実装はユーザーIDのハッシュで振り分け、群の割当てを固定して同一利用者の体験がぶれないようにする。

差が出た時点で早期に打ち切ると偽陽性が増える（事前にサンプル数を決める）。また同時に複数箇所を変えると、どの要因が効いたか分離できない。祝日やキャンペーン期間をまたぐ比較も外部要因が混ざる。

最終更新：2026-08-25／解説は資格暗記が独自に作成しています。過去問の出典は各問題に記載のとおりです。