ウェブ最適化ではじめる機械学習

ウェブ最適化ではじめる機械学習｜オライリー・ジャパン

Web上の改善施策を題材に、ベイズ統計、確率的プログラミング、バンディット、連続値の最適化を学ぶ書籍。

Webサービスの改善を題材に、A/Bテスト、確率モデル、組合せ、バンディット、ベイズ最適化へ進む書籍です。出版社は章ごとのColabサンプルを案内しています。自社サイトの検索順位を上げるSEOの手引きではなく、利用者の行動を評価する数学と実装を学ぶ資料です。

書誌・著者・翻訳：飯塚修平　著／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784873119168/

書誌・発行日と分量：2020-11-19発行 / 368ページ（出版社表記）／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784873119168/

書誌・ISBN：978-4-87311-916-8／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784873119168/

学習内容・扱うテーマ：A/Bテスト / ベイズ / 最適化／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784873119168/

学習内容・構成と学習範囲：A/Bテスト、確率モデル、バンディット、ベイズ最適化と章別Colab／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784873119168/

対象：施策の違いをどう検証するか理解し、実験の指標と判断条件を設計したい開発・分析担当者。。形式：書籍。言語：日本語。利用条件：有料書籍。紙・電子版の有無、価格、在庫は出版社の公式ページで確認。

確認事項（編集部）：発行時点の内容です。利用するライブラリ・クラウドサービスの現在の仕様、正誤表、サンプルコードの動作条件を確認してください。基礎や歴史的な実装を学ぶ資料として扱い、最新の操作手順と区別してください。

出典：オライリー・ジャパン「ウェブ最適化ではじめる機械学習 — 書誌・目次」／公開・更新情報：2020-11-19／確認日：2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784873119168/

ページの変更が役立ったかを、どの行動と期間で確かめるか決めたい

編集部の整理 · 2026-09-15

クリックが増えても、その後の作業が終わらなければ改善とは限りません。本書のA/Bテストの章から、対象者、変更内容、目的の行動、悪化させたくない条件を先に書く読み方を提案します。学習では架空データやサンプルを使い、実顧客への試験は計測と運用の準備を整えてから検討します。

以下は公開情報を踏まえた手順の提案です。当社による製品検証・受講・実読の結果ではありません。

1. 一つの仮説と主要な指標を決める：何を変え、誰のどの行動が変わると考えるかを書きます。完了率、待ち時間、問い合わせ増などを混ぜずに定義します。

2. データの集め方を先に設計する：比較する対象、割当、観察期間、社内アクセスの除外を決めます。途中の数字だけで都合よく試験を終えない判断方法を考えます。

3. 結果と不確実な範囲を残す：件数、期間、推定の幅、計測の欠落を記録します。差を確認できない結果を、同じ効果の証明として扱わないようにします。

学習用の結果は、自社サイトの流入や売上の予測ではありません。2020年のサンプル環境と現行環境の差分を確認してください。当社が本書に基づく顧客向け実験を実施した紹介ではありません。