A/Bテスト

A/Bテストって何？

変更が本当に効くかを知る一番手っ取り早い方法は、「2つの版を同時に試す」こと。A/BテストはユーザーをランダムにA・Bの2グループに分け、Aには旧版、Bには新版を見せます。そして両方の実測値を比べ、どちらが好まれ、どちらが成果を出したかを見ます。

なぜAIで特に大事なのか

プロンプトは感覚で直せない
言い回しを変えて、満足度が上がったか下がったか。「良くなった気がする」では当てになりません。データに語らせます。
モデル更新はリスクが高い
新しいモデルは、ある問題では賢く、別の問題では劣ることも。A/Bテストなら、まず小さい割合で試し、安定してから全体へ、とリスクを抑えられます。

ちゃんとしたA/Bのやり方

変えるのは1つだけ
1回に1つの変更だけ比べる。でないと、誰のおかげか分からなくなります。
ランダムに振り分ける
偏ったサンプルで結果が歪まないよう、無作為に分けます。
十分な期間、重要な指標を見る
1〜2日で判断せず、1つの数字だけ見つめない。満足率・継続率・コストをすべて見ます。

何を解決する？

A/Bテストがないと、「改善」の多くは勘で、実は後退だったと後から気づくことも。あれば、変更のたびにデータが裏付けをくれます。良くなったか、悪くなったか、変わらないか、一目で分かります。

まとめ：A/Bテストは「データに投票させる」こと。2つの版を同時に出し、指標が良い方を採用します。