ふわっとした考えを仮説にするまでのステップ

by Takaaki Umada / 馬田隆明

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http://takaumada.com/ Takaaki Umada / 馬田隆明 http://takaumada.com/ ふわっとした考えを “仮説”にするまでのステップ

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2 （例）予算達成のための追加施策を考える上司と部下の会話

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3 予算達成のためにどんな施策をすれば良いと思う？君の仮説は何？

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4 予算達成のためにどんな施策をすれば良いと思う？君の仮説は何？ AI が発展してるみたいなので、AI を使って何かをすると良いのでは？

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5 予算達成のためにどんな施策をすれば良いと思う？君の仮説は何？ AI が発展してるみたいなので、AI を使って何かをすると良いのでは？ AI って…具体的に何するの？仮説じゃないし、ふわっとしすぎじゃない？

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6 予算達成のためにどんな施策をすれば良いと思う？君の仮説は何？ AI が発展してるみたいなので、AI を使って何かをすると良いのでは？ AI って…具体的に何するの？仮説じゃないし、ふわっとしすぎじゃない？（仮説だと思うんだけど……）じゃあ仮説ってどう作るんですか？

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7 予算達成のためにどんな施策をすれば良いと思う？君の仮説は何？ AI が発展してるみたいなので、AI を使って何かをすると良いのでは？ AI って…具体的に何するの？仮説じゃないし、ふわっとしすぎじゃない？（仮説だと思うんだけど……）じゃあ仮説ってどう作るんですか？

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8 予算達成のためにどんな施策をすれば良いと思う？君の仮説は何？ AI が発展してるみたいなので、AI を使って何かをすると良いのでは？ AI って…具体的に何するの？仮説じゃないし、ふわっとしすぎじゃない？（仮説だと思うんだけど……）じゃあ仮説ってどう作るんですか？仮説は考えれば閃くんだよ。考えてきて

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9 考えれば閃くと言われてもいったいどうすれば…

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10 仮説は閃くもの？

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11 仮説は閃くもの？知識や経験から閃くときもありますが…

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12 仮説は徐々に形作っていくもの英語で言うと “Shape” 粘土をこねるように徐々に形を作っていく

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13 ふわっとした考えを「仮説」にするまでのステップを整理する

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「ふわっとした考え」を仮説にするまでのステップ 14

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Q. 15 仮説とは？

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A. 16 まだ 100% 正しいとは言えない仮の説のこと

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17 疑問形「○○では？」で終わるのではなく仮説は言い切るもの AI が発展してるみたいなので、AI を使って何かをすると良いのでは？

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Q. 18 では仮説はどういう順序で形作られていくのか？

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19 興味を持ち疑問を持ち問いを持ち仮説を持つ

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ステップ (1) 興味・関心・問題意識を持つまず何事も興味・関心・問題意識を持つところから始まります。先ほどの例で言えば「AI」が興味・関心です。 20 興味・関心・問題意識興味を持つこの領域やテーマが面白そうだ

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ステップ (2) 疑問を持つ興味・関心を持った領域で、不思議だと思ったり、分からないなと思ったところで、6W3H のオープンな「疑問」を持ちます。 21 疑問興味・関心・問題意識興味を持つこの領域やテーマが面白そうだ疑問に感じるこの顧客はなぜこうしていないのだろう？

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ステップ (3) 問いを立てる情報を構造化し、「○○ではないだろうか？」といった、 Yes/No で答えられるクローズドな問いを立てて調査します。 22 問い疑問興味・関心・問題意識興味を持つこの領域やテーマが面白そうだ疑問に感じるこの顧客はなぜこうしていないのだろう？探究を行う顧客の課題はここにあるのではないだろうか？

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ステップ (4) 仮説を作る問いをさらに、正誤を白黒つけられて「言い切る」形の仮説へと変換します。 23 仮説問い疑問興味・関心・問題意識興味を持つこの領域やテーマが面白そうだ疑問に感じるこの顧客はなぜこうしていないのだろう？探究を行う顧客の課題はここにあるのではないだろうか？主張をするこの顧客はこれが原因でこの課題に苦しんでいる！

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興味から仮説までの一連のステップこのように仮説を持つまでにはいくつかの段階があります。 24 仮説問い疑問興味・関心・問題意識興味を持つこの領域やテーマが面白そうだ疑問に感じるこの顧客はなぜこうしていないのだろう？探究を行う顧客の課題はここにあるのではないだろうか？主張をするこの顧客はこれが原因でこの課題に苦しんでいる！

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25 興味を持ち疑問を持ち問いを持ち仮説を持つ

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26 （例）AI を使った新規事業の仮説を持つまで

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ステップ (1) 興味・関心・問題意識を持つまず AI の発展などをニュースで知り、その領域やテーマに興味・関心を持ちます。 27 興味・関心・問題意識興味を持つ AI のニュースが気になっている

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ステップ (2) AI の応用について疑問を持つこれを使って何ができるだろう？どういったものがあるのだろう？と様々な疑問を 5W1H で持ちます。 28 疑問興味・関心・問題意識興味を持つ AI のニュースが気になっている疑問に感じる AI を使って新規事業を作るとしたら何がいいだろう？

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ステップ (3) AI についての問いを持つその中から「○○ではないか？」といった Yes/No で答えられる問いを持ち、その問いの周辺で探究を始めます。 29 問い疑問興味・関心・問題意識興味を持つ AI のニュースが気になっている疑問に感じる AI を使って新規事業を作るとしたら何がいいだろう？探究を行うこの AI サービスは英語論文を読むときに使えるのでは？

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ステップ (4) AI についての仮説を持つ最後に言い切る形で「仮説」という形にします。 30 仮説問い疑問興味・関心・問題意識興味を持つ AI のニュースが気になっている疑問に感じる AI を使って新規事業を作るとしたら何がいいだろう？探究を行う AI を使えば英語論文の要約をするサービスを作れるのでは？主張をする AI を使った英語論文の要約サービスは売れる！

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31 興味を持ち疑問を持ち問いを持ち仮説を持つこのステップを素早く走れると仮説を持つのが早くなる

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Q. 32 それぞれの段階でどのような活動をすればいいのか？

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(1) 興味・関心・問題意識を持つためのヒント 33 興味・関心・問題意識 • 興味のきっかけを探索する（探索の時間を作る） • 視点を変える（例: 誰かのためになることを考える） • トレンドにあえて乗る • アウトプットを強制してみるその後、興味を育てていく

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34 興味・関心・問題意識は育てていくものだと考える（すぐに持てなくても不安になる必要はないです）

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(2) 疑問を持つためのヒント 35 疑問興味・関心・問題意識 • 日々のひっかかりをメモする • 分からないことを肯定する • 素直さをあえて捨てる • 理想や怒りを持つ • 違いに目を向ける • 人に説明してみる • 誰かと議論する

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36 疑問は 5W1H などのオープンな疑問文を作ってその答えを探してみる

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(3) 問いを立てるためのヒント 37 問い疑問興味・関心・問題意識 • グルーピングする • 情報をグラフ等で可視化する • 仮説マップをラフに作る • 簡単な調査をしてみる情報を構造化して「分からない部分」を明確にすると問いに

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38 問いは Yes/No で答えられるクローズドな疑問文にして調べてみる

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(4) 仮説を作るためのヒント 39 仮説問い疑問興味・関心・問題意識 • 白黒つけられる形式にする • 言い切ろうとしてみる • 探索から検証フェーズに移って良いかを考える仮説化は怖いけれど、一度仮説にして検証してみるのも手

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40 仮説は白黒つけられる文であり言い切る文にする

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41 興味を持ち疑問を持ち問いを持ち仮説を持つ

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42 興味という種をもとに疑問と問いを繰り返し仮説へと育てていく

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43 そして仮説になったら仮説を鍛え上げていく

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仮説を鍛え上げるステップ 44

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45 仮説にも「適当な仮説」「思いつき」もあれば「考え抜かれたアイデア」もある＝仮説には強弱がある

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46 仮説にも「適当な仮説」「思いつき」もあれば「考え抜かれたアイデア」もある＝仮説には強弱がある

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47 仮説を作業仮説 ⇔ クレームのグラデーションで捉えるとりあえず仮置きして検証作業をするための仮説

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48 仮説を作業仮説 ⇔ クレームのグラデーションで捉える Claim = 主張誰かを説得するために提出する仮説（クレームという言葉は特許などでも使われます）

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49 仮説を作業仮説 ⇔ クレームのグラデーションで捉え検証によって仮説を鍛えていく

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柔らかい作業仮説なら自信が無くても始められる柔らかく作った作業仮説なら、とりあえず始めることができるというメリットがあります。 50 クレーム寄りの仮説作業仮説寄りの仮説仮説とっかかりとして気楽に始められる

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弱い仮説だとリスクを取れないし、人も説得できないでも柔らかい仮説や思いつきでは、リスクを取れないし、人の説得もなかなかできません。 51 クレーム寄りの仮説作業仮説寄りの仮説仮説人を動かしたい場合弱い仮説だと不十分

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自信のある強い仮説＝クレームにしていく人を説得したり、リスクを取るのであれば、作業仮説を叩いて強くして、確信度の高い主張にしていく必要があります。 52 クレーム寄りの仮説作業仮説寄りの仮説仮説自分の主張として強い仮説を提出する

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確信度は作業仮説からクレームになるほど高まっていく作業仮説は確信度が低く、クレームは確信度が高い、という整理もできます。 53 クレーム寄りの仮説作業仮説寄りの仮説確信度確信度高い確信度低い

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Q. 54 ではどうやって確信度を高めるのか？

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A. 55 仮説検証のループを回す

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作業仮説を最初に持つでも最初に仮説を持たなければ検証もできません。なので、まず作業仮説という柔らかい仮説を作ります。 56 クレーム寄りの仮説作業仮説寄りの仮説柔らかい作業仮説からスタート

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作業仮説を最初に持って検証を行う＝叩いて強くする作業仮説を叩き台としながら、「叩く」ような仮説検証を行って、仮説の確からしさを確認します。 57 クレーム寄りの仮説作業仮説寄りの仮説生成検証仮説検証して確認する

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叩くことで得られた学びで、仮説を「こねて」鍛える検証をすると、確信度の上下だけでなく学びが得られます。その学びを使って仮説を修正すると、より良い仮説にできます。 58 クレーム寄りの仮説作業仮説寄りの仮説修正検証仮説検証で得られた学びを使って仮説を改善する仮説を「こねる」「鍛える」ようなもの

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検証と修正を繰り返し、作業仮説をクレームにしていく作業仮説に対して、仮説検証をくり返すことでクレーム（主張）へと近づけていきます。 59 クレーム寄りの仮説作業仮説寄りの仮説仮説生成検証修正検証修正検証修正検証仮説検証と修正の繰り返しでクレームに近づけるさらに仮説検証してクレームに

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（補足）『仮説のマップ・ループ・リープ』を参照別のスライドの『ループ』も参照してください 60 マップループ仮説生成と検証のループを回す 1 2 仮説の全体像をざっくりと描くリープ 3 リスクを取って仮説を選び行動して実現する

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61 もしあなたが上司なら…

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Q. 62 君の仮説は何か？

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Q. 63 君の仮説は何か？

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Q. 64 君の作業仮説は何か？君のクレームは何か？

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65 この 2 つのグラデーションを意識することで自分の「仮説」の現在地が分かりやすくなるクレーム寄りの仮説作業仮説寄りの仮説

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66 予算達成のためにどんな施策をすれば良いと思う？君の仮説は何？

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67 予算達成のためにどんな施策をすれば良いと思う？君の仮説は何？ AI を使った営業巡回の最適化を図るべきだと思っています

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68 予算達成のためにどんな施策をすれば良いと思う？君の仮説は何？ AI を使った営業巡回の最適化を図るべきだと思っていますそれは作業仮説？それともクレーム？

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69 予算達成のためにどんな施策をすれば良いと思う？君の仮説は何？ AI を使った営業巡回の最適化を図るべきだと思っていますそれは作業仮説？それともクレーム？作業仮説です。今、同僚に手伝って貰って有効かどうかを検証しています

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70 予算達成のためにどんな施策をすれば良いと思う？君の仮説は何？ AI を使った営業巡回の最適化を図るべきだと思っていますそれは作業仮説？それともクレーム？作業仮説です。今、同僚に手伝って貰って有効かどうかを検証していますクレームになったら教えて。私も本気で考えて、正しそうなら全社展開するから

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まとめ 71

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仮説を作るまでのステップ自分の仮説がどの段階にいるかを意識しながら、仮説を形作り、鍛え上げてみてください。 72 問い疑問興味・関心・問題意識クレーム作業仮説仮説君の興味は何か？何を不思議に思っているか？君の問いは何か？君の作業仮説は何か？君のクレームは何か？

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詳細は書籍をご参照ください『解像度を上げる』の姉妹本『仮説行動』発売中 73 第1部仮説行動を理解するなぜ仮説は重要なのか仮説行動の全体像第2部仮説を強くする仮説を生成する仮説を検証する仮説マップを生成／統合するループの停滞を回避する第3部仮説を現実にする仮説を評価する決断する仮説を実行する第4部大胆な未来を実現する影響度の大きな仮説を目指す目次このスライドの主なカバー範囲