内容説明
経営層やリーダー、データサイエンティスト、エンジニア、アナリスト、プロダクトマネージャーなど、企業の全関係者を対象として、その概念から実験を実施するためのプロセス、よくある落とし穴、オンライン実験をスケールさせるために必要なことまで、A/Bテスト、コントロール実験の詳細を解説する。Google, Amazon, Microsoft, LinkedInなどで実際に実践された経験から得られた教訓や落とし穴などがふんだんに盛り込まれており、データ駆動型の文化の確立、科学的な意思決定に必要なスキルを獲得できる。
感想・レビュー
※以下の感想・レビューは、株式会社ドワンゴの提供する「読書メーター」によるものです。
えんど
4
ABテストの知見を論文ベースで紹介してくれてるのでありがいたい。経験則でやっていたことを補強できた2021/10/09
ǝsnɹɐu
1
A/Bテスト自体は凄くシンプルで効果もあるけど、実は検討すべき点などが多数にわたり、間違った方法でA/Bテストをすることで失敗するケースも多いんだろうなと思った。ビジネス上の指標（収益など）を最大化しつつ、ユーザー体験を損なわないようにすること。因果関係を誤解しないように注意すること。実験の設計や結果の分析において多角的なアプローチをするなど、学びが多かった。2025/04/29
wqwq
1
ここまで検証ができるエンジニアになりたいものだなと思いながら読んでいました。統計学、実験計画法などの知識が不足していましたが、それでも大体は読めました。自分たちがいかに都合よく事実を捉え、都合よくストーリーを組み立てているのかが分かったので、注意していきたいと思います。2021/04/18
びどり
0
仕事のチームで読書会をした。統計に明るくないので一部読むのに苦労したが、Geminiに頼りながら噛み砕けた気がする。ランダム化A/Bテストこそ理想とする思想はわからないでもないが、どこまで実務に適用できるかはこれから。2026/03/20
rising
0
何度も読んでます！2023/12/01
