ABテストでよく聞く言葉があります。
「p値に差はありません。」
今回の広告A/Bテストでも、Aの購買率9.5％、Bは9.6％。
カイ二乗検定の結果は「有意差なし」。
言い換えれば、“どちらを選んでも同じ”という結論です
しかし、この判断は本当に正しいでしょうか。
実はこの「有意差なし」という宣告こそが、意思決定を最も曇らせる“統計の罠”です。
■ 0.1%の差は無意味なのか？─統計とビジネスは別の論理で動く
今回の差分はたった 0.1ポイント（0.001）。
統計的には非常に小さく、20万人のサンプルでは検出できません
しかし、ビジネスの視点に立つと話は一変します。
資料の試算では、100万インプレッションでの収益差は約500万円に達します
統計では「差がない」がビジネスでは「差が大きい」。
この“ねじれ”は、ABテストが陥りがちな本質的な問題です。
■ DSAは平均を疑う：全体9.5％の裏にある“構造”を見る
従来の統計は 平均値だけを比べます。しかしDSA（分布構造分析）の視点では、
- 本当に全員に対して差がないのか？
- 一部の層では大きな差が出ていないか？
- 分布に「極端群」や「多峰性」が隠れていないか？
といった、“平均では潰れる構造”を見に行きます。
実際、DSAではベイズ推定により、
「BがAより優れている確率は77.51％」
という“確率的な意思決定”が可能になります
これは従来の検定が決して提供しない情報です。
重要なのは「有意差があるか」ではなく、
どちらを選ぶほうが損が少ないか？
どちらに賭ける方が合理的か？
という“意思決定の質”です。
■ DAGは因果の流れを可視化し、改善ポイントを発見する
DAG（因果構造分析）が強力なのは、結果の裏にある“因果の流れ”を見える化できる点です。
資料にある因果構造では、広告の効果は
- 直接：広告 → 購買
- 間接：広告 → クリック率 → 購買
- 交絡：年齢・過去購買履歴・デバイス など
という複数の経路を辿ります
つまり、購買率だけを見ても“何が効いたのか”は分からないのです。
DAGが示す改善ポイントは、例えば次のようになります：
- 若年層ではB広告が強く効いている
- 反対に高齢層ではA広告のほうがCVRが高い
- B広告はクリック率は高いが、購買完了率が低い（導線改善の余地）
資料でも、こうしたサブグループ分析の有用性が強調されています
■ “差がない”のではなく “平均が差を隠している”だけかもしれない
今回のABテストは「意味のない0.1％差」ではなく、
平均の下に潜む重要な構造を見逃している可能性がある
という示唆を与えてくれます。
DSA＋DAGは、その“隠れた構造”を可視化し、
- どの層にどの広告が効くか
- どの指標を改善すべきか
- どちらを選ぶべきかのリスクと損失
を定量的に教えてくれます。
カイ二乗検定は「差がない」で終わります。
しかしDSA＋DAGは、
「どちらを選ぶべきか」
「どう改善すべきか」
「収益はどこまで伸ばせるか」
まで示してくれます。
■ 結論：意思決定の武器は“p値”ではなく“構造”である
広告クリエイティブの違いが小さいほど、購買率の差は平均では打ち消されます。
しかしビジネスにとって重要なのは、
平均値ではなく“構造の違い”
そして“どちらが得かの確率”
です。
DSA＋DAGはまさに、
大量データ × 平均の世界から
構造 × リスク × 意思決定の世界へ
ABテストを進化させるフレームワークです。
統計が“白黒”しか教えてくれない時代は終わり、DSA＋DAGが“意思決定に効くデータ分析”を実現します。