統計的に「効果あり」を判定できる、WEBマーケティング向けABテスト支援API「AorB API」を正式リリース

初期費用０円、統計学に基づいたA/Bテスト判定API。 ABテストをもっと科学的に！



ディープリサーチ株式会社（本社：福岡市博多区、代表取締役：深澤亮）は、2025年8月1日、統計学に基づいたABテスト結果の判定、視覚的な効果検証が可能な新サービス「AorB API」を正式にリリースしました。
PV（ページビュー）とコンバージョン数を入力するだけで、専門知識がなくても施策の有効性を判断出来るようになります。
APIで提供している為、自作のCMS(WordPress等)や分析ツールから容易に利用することが出来ます。

[画像1: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/162041/6/162041-6-d30ca65d5cecea46a8fca0afcba4cfd0-1024x1024.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
AorB API

AorB API とは
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そのABテスト、本当に大丈夫ですか？
近年、Webマーケティングの現場ではABテストの活用が一般化しています。しかし、十分なサンプル数の見極めや、施策前後の変化を統計的に正確に判断できる人材は依然として限られています。こうした効果検証には統計的知識が不可欠であり、直感に頼った判断をするとABテストの結果が誤って解釈されるリスクが存在します。
このような背景から、誰でも再現性の高い手法で施策の有効性を評価できるツールの必要性が高まっており、「AorB API」はその課題に応える形で開発されました。

必要なのは2つの数値だけ
使い方はとてもシンプル。施策前と施策後のPV（ページビュー）・コンバージョン数を入力するだけで、AorB APIが結果を自動解析しJSON形式で返します。。複雑な統計用語や設定は一切不要で、マーケティング担当者やプロダクトマネージャー、デザイナーでも簡単に扱えます。

(出力例　施策Bに効果があった場合)
施策BはAを上回る結果を示しており、この差は統計的に信頼できる水準です。 A < B
統計的に、施策BがAを上回る可能性は96.5%以上と考えられます。

(出力例　施策に効果なかった場合)
ABテストの結果、施策AとBの成果に明確な差は見られませんでした。
統計的に、施策BがAを上回る可能性は78.7%以上と考えられます。

グラフで平均値の違いを「見える化」
APIを実行すると、施策の前後で平均値がどれほど変化したかを示すグラフ画像が自動生成されます。定量的な変化を視覚的に捉えられるので、チーム内でのレポート共有や会議資料にもすぐに活用できます。
[画像2: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/162041/6/162041-6-56774cdac18096686dd5b525cef41e5b-348x263.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
　施策A　効果なし
[画像3: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/162041/6/162041-6-7c1805214583d45bc3cae1c0b57f73d7-341x255.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
　　　　施策B　効果あり

※施策Aのグラフ（左）は、平均値の山が重なっている面積が多く、違いを生み出せていないため、効果が出ていないことが判断できます。

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- グロースハッカー
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