Exploratory セミナー #51 - A/Bテストのデータ分析

2つのもの（AとB）を作成し、それぞれのパフォーマンスを測定、比較することで、どちらがよりいいのかを判断するといった具合に、SaaSやウェブサービスを提供している方であれば、A/Bテストを行われている方も多いのではないでしょうか。

実はこのテストを行うのは比較的簡単なのですが、その結果を正しく評価するためには少し統計の知識が必要になるなど、思ったほど単純ではありません。

そこで、今回のセミナーではA/Bテストの結果を評価するための分析手法に関して紹介したいと思います。

* A/Bテストの基本
* コンバージョン率の比較
* コンバージョン率と信頼区間
* 仮説検定 - カイ二乗検定
* ベイジアンA/Bテスト

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Transcript

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4. Mission σʔλαΠΤϯεͷຽओԽ
5. 質問 伝える データアクセス データ ラングリング 可視化 アナリティクス 統計/機械学習 σʔλαΠΤϯεɾϫʔΫϑϩʔ
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7. EXPLORATORY ΦϯϥΠϯɾηϛφʔ #51 A/Bςετͷ෼ੳ
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10. 10 A/Bςετ - ԾઆΛςετ͢Δ Sign Up Sign Up A B
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12. 12 αϝ͕ग़ݱ ΞΠεΫϦʔϜ ͕ചΕΔ
13. 13 ೤͍ Confounding (ަབྷ) αϝ͕ग़ݱ ΞΠεΫϦʔϜ ͕ചΕΔ
14. Sign Up Sign Up A/Bςετ - ԾઆΛςετ͢Δ A B
15. 15 Sign Up ྫ͑͹ɺϘλϯͷ৭ΛΦϨϯδʹม͑Δͱίϯόʔδϣϯ཰͸্͕ΔͷͩΖ͏͔ʁ Sign Up
16. 16 ͜Ε·Ͱͷϖʔδ ࣮ݧ͢Δϖʔδ
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18. 18 ແ࡞ҝʹৼΓ෼͚Δ
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21. ΞδΣϯμ • A/Bςετͷجຊ • ίϯόʔδϣϯ཰ͷൺֱ • ίϯόʔδϣϯ཰ͱ৴པ۠ؒ • Ծઆݕఆ - ΧΠೋ৐ݕఆ • ϕΠδΞϯA/Bςετ 21
22. ΢ΣϒαΠτͷαΠϯΞοϓ਺ͷσʔλ 22
23. ̍िؒ໨ͷσʔλ 23
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26. 26 2. ϖʔδϏϡʔ਺ΛαΠϯΞοϓ਺Ͱׂͬͨίϯόʔδϣϯ཰ΛٻΊΔɻ singUpCount / uniquePageView
27. ίϯόʔδϣϯ཰ΛٻΊΔεςοϓ 1. ϖʔδϏϡʔ਺ͱαΠϯΞοϓ਺ͷ߹ܭ஋Λूܭ 2. ίϯόʔδϣϯ཰ΛٻΊΔ 27
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36. Sign Up Sign Up A B ʮAͷํ͕ίϯόʔδϣϯ཰͕Α͍ͷͰɺAͷσβΠϯͰߦ͜͏ʯ Ͱຊ౰ʹ͍͍ͷ͔ʁ
37. ΞδΣϯμ • A/Bςετͷجຊ • ίϯόʔδϣϯ཰ͷൺֱ • ίϯόʔδϣϯ཰ͱ৴པ۠ؒ • Ծઆݕఆ - ΧΠೋ৐ݕఆ • ϕΠδΞϯA/Bςετ 37
38. 38 1೔໨ͷίϯόʔδϣϯ཰ 0 0.05 0.1 0.15 0.2 ϖʔδA ϖʔδB
39. 39 2೔໨ͷίϯόʔδϣϯ཰ 0 0.05 0.1 0.15 0.2 ϖʔδA ϖʔδB
40. 40 3೔໨ͷίϯόʔδϣϯ཰ 0 0.05 0.1 0.15 0.2 ϖʔδA ϖʔδB
41. 41 ̍िؒ໨ͷίϯόʔδϣϯ཰ 0 0.05 0.1 0.15 0.2 ϖʔδA ϖʔδB
42. 42 ίϯόʔδϣϯ཰͸͹Βͭ͘ɻ 0 0.038 0.075 0.113 0.15 1೔໨ 2೔໨ 3೔໨ 4೔໨ 5೔໨ 6೔໨ 7೔໨
43. Πνϩʔ ৽ঙ 43 ͲͪΒ͕ΑΓ༏Εͨબख͔ʁ
44. 2001೥ͷϝδϟʔϦʔάͰͷ ଧ཰Λ΋ͱʹ൑அ͢Δɻ 44
45. Πνϩʔ ৽ঙ 0.4 (4ׂ) 1.0 (10ׂ) 1ࢼ߹໨ͷ݁Ռ 45
46. 2ࢼ߹໨ऴྃ࣌ͷଧ཰ 46
47. 3ࢼ߹໨ऴྃ࣌ͷଧ཰ 47
48. 10ࢼ߹໨ऴྃ࣌ͷଧ཰ 48
49. 30ࢼ߹໨ऴྃ࣌ͷଧ཰ 49
50. 0.350 0.268 γʔζϯऴྃ࣌ͷଧ཰ 50
51. Πνϩʔ ৽ঙ 0.322 (3ׂ2෼2ྚ) 0.252 (2ׂ5෼2ྚ) 51 ੜ֔ଧ཰
52. 3ͭͷ͜ͱ͕ݴ͑Δɻ
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55. 0.350 0.268 3. σʔλ਺͕ଟ͘ͳΕ͹ɺਅͷଧ཰ʹऩଋ͍ͯ͘͠ɻ 55
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58. 58 ਅͷ஋͕Θ͔Βͳͯ͘΋ɺख΋ͱͷσʔλ͔Βਅͷ஋ؚ͕·ΕΔͰ͋Ζ͏ ۠ؒΛਪఆͰ͖Δɻ ৴པ۠ؒ
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60. 60 αϯϓϧΛԿճ΋܁Γฦͦ͠ΕͧΕ͔Βฏۉ஋ͷ95%৴པ۠ؒΛࢉग़
61. 61 ਅͷฏۉ஋ ͜ΕΒͷ৴པ۠ؒͨͪͷ95%͸ ਅͷฏۉ஋ΛؚΜͰ͍Δɻ }αϯϓϧ
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66. 66 PCͱϞόΠϧͰίϯόʔδϣϯ཰Λൺ΂͍ͨ PC ϞόΠϧ 15ˋ 20ˋ
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84. 84 1. ίϯόʔδϣϯ཰ͱϖʔδϏϡʔ਺Λ࢖ͬͯɺ৴པ۠ؒΛٻΊΔɻ calc_confint_ratio(ConversionRate, uniquePageView)
85. 85 2. ৴པ۠ؒͷ஋Λ࢖ͬͯɺ৴པ۠ؒͷ্ݶͱԼݶΛٻΊΔɻ ConversionRate + CI
86. 86 ConversionRateͷྻϔομϝχϡʔ͔Β਺஋ؔ਺Λ࢖͏ͷɺcal_confint_ratioΛ બ୒͢Δɻ
87. 87 ܭࢉΤσΟλʹ͸ׂ߹ͷ৴པ۠ؒΛٻΊΒΕΔcalc_confint_ratioؔ਺͕ࣗಈͰ ೖྗ͞Ε͍ͯΔɻ
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106. ΞδΣϯμ • A/Bςετͷجຊ • ίϯόʔδϣϯ཰ͷൺֱ • ίϯόʔδϣϯ཰ͱ৴པ۠ؒ • Ծઆݕఆ - ΧΠೋ৐ݕఆ • ϕΠδΞϯA/Bςετ 106
107. Ծઆݕఆ ݕূ͍ͨ͠ࣄ৅͕ɺͨ·ͨ·Ͱ΋ى͜Γ͏ΔΑ͏ͳ͜ͱ͕ى͖͍ͯ Δ͚ͩͳͷ͔ɺͦΕͱ΋஫ҙʹ஋͢ΔΑ͏ͳಛผͳ͜ͱ͕ى͖͍ͯ Δͷ͔Λ֬཰෼෍ͱσʔλΛ࢖ͬͯ൑அ͢ΔͨΊͷํ๏ɻ 107
108. 108 ΧΠೋ৐ݕఆ ೋͭͷΧςΰϦʔܕͷม਺ؒʹؔ܎͕͋Δ͔ Ͳ͏͔Λݕূ͢Δɻ
109. 109 ೋͭͷΧςΰϦʔΛ૊Έ߹Θͤͨ࣌ͷ σʔλͷׂ߹ͷࠩʢҧ͍ʣ͕༗ҙ͔Ͳ͏͔Λ ݕఆ͢Δɻ ΧΠೋ৐ݕఆ
110. 110 0 60 120 180 240 300 αΠϯΞοϓͨ͠ʁ Yes No Yes No ϖʔδA ϖʔδB
111. 111 0% 20% 40% 60% 80% 100% Yes No Yes No ϖʔδA ϖʔδB ׂ߹
112. ͜ͷׂ߹ͷࠩ͸ҙຯͷ͋ΔΑ͏ͳҧ͍ͳͷ͔ʁͦΕͱ΋औΔʹ଍Βͳ͍ҧ͍ͳ ͷ͔ʁ 112 0% 20% 40% 60% 80% 100% Yes No Yes No ϖʔδA ϖʔδB
113. 113 ূ໌͍ͨ͠Ծઆ αΠϯΞοϓͱݟͨϖʔδͷؒʹ͸ؔ܎͕͋Δɻ
114. 114 ʮ͕ࠩ͋Δʯͱ͍͏͜ͱΛূ໌͠Α͏ͱ͢Δͱɺগ͠Ͱ΋͕ࠩ͋Ε͹ʮࠩ ͕͋ΔʯͱओுͰ͖ͯ͠·͏ɻ ͞Βʹɺʮ͕ࠩͳ͍ʯͱ൓ূͰ͖ͳ͍ɻ
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121. ݱࡏͷσʔλʹ͸શମͷਓ਺ͱɺαΠϯΞοϓͨ͠ਓ਺ͷ৘ใ͔͠ͳ͍ͷͰɺ αΠϯΞοϓ͠ͳ͔ͬͨਓ਺Λܭࢉ͢Δɻ 121
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136. 136 • νϟʔτλΠϓʹόʔΛબ୒͢Δɻ • X࣠ʹlandingPagePathΛબ୒͢Δɻ • Y࣠ʹvalueɺ ूܭؔ਺ʹ߹ܭ஋(sum)Λબ୒͢Δɻ • ৭ʢάϧʔϓԽʣʹis_signUpΛબ୒͢Δɻ
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146. Let’s do it! 146
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167. 167 ʮ͕ࠩͳͦ͞͏ͩʯͱ͍͏৔߹ɺͦͷ൑அ͸Ͳͷ࣌఺ͩͱଥ౰ͩͱݴ͑Δͷ ͩΖ͏͔ɻ
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175. 1िؒͷ࣌఺ͰɺAͱBʹ͸ʮ͕ࠩͳ͍ʯͱݴͬͯ͠·ͬͨͱ͖ʹؒҧ͍ͬͯΔ ͔΋͠Εͳ͍֬཰͕໿65%Ͱ͋Δɻ 175 ։࢝1िؒ
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177. ͦ͜Ͱɻɻɻ
178. 178 A/Bςετͷ݁ՌΛΧΠೋ৐ݕఆͰධՁ͢Δͱ͖͸ɺڐ༰ՄೳͳλΠ ϓ1ΤϥʔͱλΠϓ2Τϥʔͷ֬཰ΛܾΊɺͦΕΛ΋ͱʹͲΕ͚ͩͷ σʔλ͕ඞཁʹͳΔ͔Λ͋Β͔͡Ίࢉग़͢Δɻ ͜ͷඞཁͱ͞ΕΔσʔλ͕ू·ͬͨ࣌఺ͰॳΊͯΧΠೋ৐ݕఆΛߦ ͍ɺAͱBͷ͕ࠩ༗ҙ͔Ͳ͏͔Λ൑அ͢Δɻ ݕग़ྗ෼ੳ
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181. ݕग़ྗ෼ੳ͸ΧΠೋ৐ݕఆͷϓϩύςΟ͔Β࣮ࢪ͢Δɻ 181
182. 182 • ݕग़͍ͨ͠ޮՌྔʢCohen’s wʣΛ0.01ʹઃఆ͢Δɻ • λΠϓ1Τϥʔͷ֬཰ʢP஋ʣΛ0.05ʢσϑΥϧτ஋ʣ ʹઃఆ͢Δɻ • λΠϓ2Τϥʔͷ֬཰ʢ1 − ݕग़ྗʣΛ0.1ʹઃఆ͢Δɻ
183. ඞཁͳαϯϓϧαΠζ͸໿105,000ਓͱͳΔɻ 183
184. 1೔͋ͨΓ2,000ਓ΄Ͳͷ৽نϢʔβʔ͕αΠτʹ๚໰͢Δͱ͢Δͱɺ͓Αͦ50 ೔͘Β͍ܦͬͨ࣌఺ͰݕূՄೳͱͳΔɻ 184
185. ͱ͜ΖͰɺݕग़ྗ෼ੳͰࢉग़͞Εͨ΄ͲͷσʔλΛूΊΒΕͳ͍৔߹͸Ͳ ͏͢Ε͹Α͍ͷ͔ʁ ·ͨɺ8िؒ΄Ͳ଴ͨͳͯ͘͸͍͚ͳ͍ͱͳͬͨ৔߹Ͱ΋ɺ΋ͬͱૣ͍λ ΠϛϯάͰҙࢥܾఆ͠ͳͯ͘͸͍͚ͳ͍৔߹͸Ͳ͏͢Ε͹Α͍ͷ͔ʁ
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187. • ϕΠζ౷ܭͷख๏ΛA/B ςετͷ݁Ռͷݕূʹ࢖͏ɻ • ϕΠζ౷ܭͱ͸ɺࣄલ֬཰Λ࣮ࡍʹى͖͍ͯΔσʔλʹΑͬͯɺઈ ͑ͣΞοϓσʔτ͍ͯ͘͠ͱ͍͏౷ܭख๏ɻ ϕΠδΞϯA/B ςετ
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190. 2ࢼ߹໨ऴྃ࣌ͷଧ཰ 190
191. Πνϩʔ ৽ঙ 0.322 (3ׂ2෼2ྚ) 0.252 (2ׂ5෼2ྚ) 191 ੜ֔ଧ཰
192. 2िؒ໨ͷ࣌఺Ͱ͸ɺ৴པ۠ؒ͸ଟগॏͳ͍ͬͯΔ͕ɺΧΠೋ৐ݕఆͰ͸P஋͕1.6%ͱ༗ ҙͱݴ͑Δ݁ՌͩͬͨͨΊɺ̎िؒ໨ͷσʔλͰϕΠδΞϯABςετΛ࣮ߦͯ͠ΈΔɻ
193. 193 ΞφϦςΟΫεͷλΠϓʹʮA/Bςετ - ϕΠδΞϯʯΛબ୒͢Δɻ
194. 194 ԼهͷྻΛબ୒࣮ͯ͠ߦ͢Δɻ • ໨తม਺ʹis_SignUpΛબ୒͢Δɻ • આ໌ม਺ʹlandingPagePathΛબ୒͢Δɻ • ஋ʹvalueΛબ୒͢Δɻ
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199. ͱ͜ΖͰɺ΋ͬͱૣ͍ஈ֊Ͱςετͷ݁ՌΛධ ՁͰ͖ͳ͍͔ʁ 199
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202. վળ཰ͷλϒͰ͸ɺAͷվળ཰ͷํ͕ଟগଟ͍͕ɺେ͖ͳҧ͍͕͋ΔΘ͚Ͱ͸ ͳ͍Α͏ͩɻ
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204. վળ͢Δ֬཰͸2೔໨ͷ࣌ΑΓ΋্ঢ͓ͯ͠ΓɺϖʔδAͷํ͕85.4%ͷ֬ ཰Ͱվળ͢Δ͜ͱ͕Θ͔Δɻ
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206. ̍िؒ໨ͷ࣌఺Ͱ͸ɺ৴པ۠ؒ΋ॏͳ͍ͬͯͯɺΧΠೋ৐ݕఆͰ͸P஋͕11% ͱ༗ҙͱݴ͑Δ݁ՌͰ͸ͳ͔͕ͬͨɺϕΠδΞϯA/BςετͰ͸Ͳ͏͔ɻ
207. վળ͢Δ֬཰͸͔ͳΓ্ঢ͓ͯ͠ΓɺϖʔδAͷํ͕94%ͷ֬཰Ͱվળ͢Δ͜ ͱ͕Θ͔Δɻ
208. վળ཰ͷλϒͰ͸ɺAͷվળ཰ͷ֬཰͕૿Ճ͠ɺଛࣦ཰ͷ֬཰͕ݮগ͍ͯ͠Δ ͜ͱ͕Θ͔Δɻ
209. ϕΠδΞϯA/BςετΛ࢖͏ͱɺൺֱతσʔλ͕গͳ͍࣌఺Ͱ΋ɺ֬཰తʹҙ ࢥܾఆΛߦ͏͜ͱ͕Ͱ͖Δɻ
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211. • ςετΛ࢝Ίͨॳ೔ͷίϯόʔδϣϯ཰͕ҎԼͷ݁ՌͰ͋ͬͨɻ • A: 0% • B: 100% • ͔͠͠ɺීஈͷίϯόʔδϣϯ཰͕͍͍ͩͨ10%લޙͩͱ͢Δͱɺ 0%ɺ100%ͱͯ͠ධՁ͢ΔΑΓ΋ɺීஈͷ10%ͱ͍͏਺ࣈʹ͜ͷ݁ ՌΛՃຯͨ͠΄͏͕ΑΓݱ࣮త 211 ࣄલ஌ࣝΛ൓өͤ͞Δ
212. • ͜ͷࣄલ஌ࣝͷ͜ͱΛϕΠζ֬཰ͷੈքͰ͸PriorͱݺͿ • ϕΠζ֬཰ͷख๏Ͱ͸͜ͷࣄલ஌ࣝΛ࣮ࡍʹຖ೔ೖͬͯ͘Δσʔλʹ ֻ͚߹Θͤͨ΋ͷΛPosteriorͱݺͿɻ • AɺBͦΕͧΕͷPosteriorͷσʔλ෼෍Λࢉग़͠ɺ࠷ऴతʹAͱB ͷͲ ͪΒ͕ͲΕ͘Β͍ͷ֬཰Ͱ͍͍ͷ͔ͱɺ౴͑Δ͜ͱ͕Ͱ͖Δɻ • ͜ͷɺࣄલ஌͕ࣝ͋Δ͔ΒɺA/Bςετ͕࢝·Δͱ͍͖ͳΓϦΞϧλ ΠϜͰͦͷ݁ՌΛධՁ͠͸͡ΊΔ͜ͱ͕Ͱ͖Δɻ 212 ࣄલ஌ࣝΛ൓өͤ͞Δ
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214. 214 લ݄ʢ2020೥5݄ʣͷຖ೔ͷίϯόʔδϣϯ཰ͷσʔλ͕͋ͬͨͱ͢Δɻ
215. 215 ίϯόʔδϣϯ཰ͷฏۉ஋ͷ0.0927(0.93%)ͱඪ४ภࠩͷ0.0083Λࠓճͷςε τͰ࢖༻͢Δɻ
216. ৴པ۠ؒͱΧΠೋ৐ݕఆͷաڈͷηϛφʔ
217. 217 ৴པ۠ؒʹ͍ͭͯ͸ͪ͜Βͷηϛφʔʹͯ঺հ͍ͯ͠Δɻ
218. 218 ΧΠೋ৐ݕఆʹ͍ͭͯ͸ͪ͜Βͷηϛφʔʹͯ঺հ͍ͯ͠Δɻ
219. 219 ʮֶͿʯ͔ΒʮΦϯϥΠϯɾηϛφʔʯΛΫϦοΫ͢Δɻ
220. 220 աڈͷηϛφʔΛݟΔɻΛΫϦοΫ͢Δɻ
221. 221 աڈͷηϛφʔ͸ͪ͜Β͔Β୳͢͜ͱ͕Ͱ͖Δɻ
222. ࣍ճηϛφʔ
223. EXPLORATORY ΦϯϥΠϯɾηϛφʔ #52 Exploratory × Google Big Query
226. Exploratory presents. σʔλαΠΤϯεษڧձ ˌ18 2021೥4݄16೔ʢۚʣ12:00 PM
227. ੢ా צҰ࿠ ࡚ۨ װ୓༷ Exploratory, inc גࣜձࣾΠϯςʔδ ઒ޱ େี༷ גࣜձࣾώϡʔϚϯόϦϡʔ ໦ͷ߳ԟ਍ΫϦχοΫ দຊ ਅೋ༷ ൃදऀ ઒Ӝ ప༷ גࣜձࣾΞαΠΞϯ
228. 228 ࣌ؒ λΠτϧ ൃදऀ 12:00 ΦʔϓχϯάɾExploratory v6.5ͷ͝঺հ Exploratory, inc ੢ా צҰ࿠ 12:20 Τϥʔόʔʢ৴པ۠ؒʣͱϊʔτΛ׆༻ͨ͠ۀ຿վળ גࣜձࣾΠϯςʔδ ࡚ۨ װ୓༷ 12:35 ࣌ܥྻ༧ଌʢProphetʣΛ࢖ͬͨίʔϧηϯλʔͷडి਺ͷ༧ଌ גࣜձࣾΞαΠΞϯ ઒Ӝ ప༷ 12:50 ExploratoryͱSalesforceΛར༻ͨ͠ϏδωεσʔλͷϞχλϦϯά ໦ͷ߳ԟ਍ΫϦχοΫ দຊ ਅೋ༷ 13:05 ίϩφՒʹ͓͚Δࣾһͷҙࣝͱಇ͖ํͷΞϯέʔτ෼ੳ גࣜձࣾώϡʔϚϯόϦϡʔ ઒ޱ େี༷ 13:20 ࣭ٙԠ౴ ΞδΣϯμ
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232. 5݄ΦϯϥΠϯ։࠵ʂ ೔ఔ: 5݄13೔(໦),14೔(ۚ)
234. ࿈བྷઌ ϝʔϧ kan@exploratory.io ΢ΣϒαΠτ https://ja.exploratory.io ϒʔτΩϟϯϓɾτϨʔχϯά https://ja.exploratory.io/training-jp Twitter @KanAugust
235. Q & A
236. EXPLORATORY