それ組み合わせたら最強」については、統計手法を聞きかじりで適用しても意味がないという意味で、適切な指摘といえる。一般論として言えば「A/Bテストに仮説検定は向かない」という考え方は不適切である。A/Bテストも実験のひとつであり、実験データが母集団からのサンプルであると考えられる以上、基本的に統計的分析は行なうべきである。52%と48%のような微差僅差の場合にまで差の有意性にこだわるのは、ビジネス的な観点から考えると適切とは思えない。した場合には、52%の案の方が(ちょっとだけ)多数の人に支持されたから採用するというのではなく、どちらをとっても大差はないのだからと考えて、ビジネス的判断を優先させ、たとえば新しい案のほうを採用するという考え方があってもいいだろう。得られた結果の統計的分析だけでなく、サンプルの等質性についても気にすべきである。テストの実施方法によっては、そうした対応が行えない場合もあるだろうが、等質でないサンプルで比較実験を行っても、得られた結果を云々することには意味がないからだ。局所最適化サイトが全体として小さな場合にはあまり問題がないのだが、大きなサイトの場合には、A/Bテストを実施して「良い」方を選んだとしても、そうしたことを繰り返しているうちに、部分部分はそれなりに適切なものになっても、全体としての整合性がとれなくなってしまうことが起こりうる。サイトにおける一貫性確保の問題である。部分的には良くなっても、全体として一貫性の取れていないサイトは、ユーザを混乱させる結果、エラーを発生させたり、却って所要時間をのばしてしまうことにもなる(編集部注:一貫性に関するAlertboxコラム)。このあたりはまさしく情報構造の問題であり、IAを称している人達が責任を持って取り組むべき課題なのだけど、どうも実際のIAは、こうしたサイトの認知性に関する問題を適切に取り上げることが少ないように思える。このようなIAに潜む問題点については、また機会を改めて考えて見たい。イードが提供する「ユーザビリティ評価」サービスイードは、スマートフォンアプリやサイトのUI品質をユーザー視点で評価・改善提案し、ユーザー側とビジネス側、双方の目的達成をサポートします。Graphには、時間経過とともに曖昧になる人間の記憶に基いた主観評価値を、グラフの形に描いていいかという疑問があった。そこで思い切ってグラフを削除した経験想起法を提唱するに至った。(経験想起法)について、前回は、インフォーマントの経験に関するデータの、オンラインツールを使った集め方を説明した。今回は、データを集めた後、それをどのように分析して利用するかについて、サンプルデータを使って説明しよう。ペルソナ再考ペルソナは「デザインの成功」につながる手法だということは確かである。それは妥当性のあるデザインを行うことができるか、適切なデザインを行うことができるか、ということとは別である。