A/Bテスト vs 多腕バンディット: 7つの決定的な違い

1. 探索と活用のタイミング

A/Bテストは探索フェーズ（全パターンを均等に試す）と活用フェーズ（勝者に集中）が分離しています。多腕バンディットは両方を同時に行います。

2. 試行の配分

A/Bテストでは各パターンに均等に配分します。多腕バンディットは成績の良いアームに多く配分しつつ、未探索のアームも適度に試します。

3. 収束速度

多腕バンディットは、劣悪なアームへの試行を早期に減らすため、効率的に収束します。従来のA/Bテストと比較して、探索コストを平均40%削減できます。

4. 動的追加

多腕バンディットでは、新しいアームを途中で追加しても既存の学習を活かせます。A/Bテストでは新規追加時にテストをやり直す必要があります。

5. 非定常性への対応

市場トレンドが変化する場合、多腕バンディットは指数減衰を適用して直近のデータを重視できます。

6. 実装の複雑さ

A/Bテストはシンプルですが、多腕バンディットはアルゴリズムの実装が必要です。AdBanditではUCB1を採用し、直感的なダッシュボードで可視化しています。

7. ユースケース

A/Bテストは大規模な変更の検証に適しています。多腕バンディットは、複数のクリエイティブ候補から継続的に最適化する場合に適しています。