仮説思考と仮説行動

『仮説行動』という書籍で扱っているトピックから、仮説において『行動』がより重要になってきている理由を仮説生成・仮説検証・仮説実現の3つの観点からまとめました。

💡関連スライド
・ 仮説のマップ・ループ・リープ
・ 仮説を形作るステップ

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1. http://takaumada.com/ Takaaki Umada / 馬田隆明 http://takaumada.com/ 仮説思考と 仮説行動
2. 『解像度を上げる』に続き、スライドが本になりました 『解像度を上げる』の姉妹本 『仮説行動』発売中 2 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
3. 3 仮説思考 従来は 思考 が注目されていたが
4. 4 仮説思考 仮説行動 行動 がより重要な時代に
5. 5 不確実性が高いビジネスの最前線では をしながら思考することで より良い仮説に辿り着ける
6. 3 つのフェーズで「行動」が重要 仮説に関連して、思考だけではなく「行動」が重要になる フェーズは主に 3 つあります。 6 仮説 生成 仮説 検証 仮説 実現
7. 仮説生成で行動が重要な理由 まずは仮説の生成フェーズでの行動の重要性について解説しま す。 7 仮説 生成 仮説 検証 仮説 実現
8. ① 仮説『生成』と行動 8 生成 検証 実現
9. Q. 9 仮説とは？
10. A. 10 まだ 100% 正しいとは言えない 仮の説 のこと
11. Q. 11 仮説はどうやって 生成されるのか？
12. 仮説の構成要素は… 12 仮説
13. 思考（推論）をする必要は当然ある 13 仮説 推論
14. さらに思考の材料となるエビデンスも必要 14 エビデンス 推論 仮説
15. つまり「エビデンス × 推論」で仮説は生成される 15 仮説 エビデンス 推論
16. Q. 16 良い仮説を生成するには？
17. 仮説「思考（推論）」で勝つ方法もあるが 17 エビデンス 多くの人が「思考」 に注目しているため 過当競争になりがち 推論 仮説
18. 「エビデンス」の善し悪しで勝つ方法もある 18 エビデンス 良質なエビデンスを 獲得できれば 良い仮説に辿り着ける 推論 仮説
19. 19 （例） 『食事デリバリーサービスを 始めれば使われるはず！』 という仮説（アイデア） の場合
20. 例）デリバリーサービスというアイデア（仮説） 考えるだけで完璧な仮説（アイデア）を作ろうとすると、あま り良い仮説に辿り着けません。 20 思考だけの活動の場合… • 市場調査をする • 考えに考える • ビジネスプランを机上で作る 『間違ってはいないけれど ふわっとしている』 という仮説になりがち…
21. 例）デリバリーサービスというアイデア（仮説） 思考と行動を組み合わせて一次情報を確保することで、 より良い仮説に辿り着けるようになる確度が高まります。 21 思考だけの活動の場合… • 市場調査をする • ネットで検索する • ビジネスプランを机上で作る 行動も伴うと • 顧客インタビューする • 実際に作ってみる • 作ってフィードバックを貰う • 現地現物を見る • 競合を体験する • 営業する 一次情報や鮮度の高い情報を 手に入られるので 良い仮説に辿り着きやすい！
22. スケールしないことをしよう、PRの方法 22 例） 最初は自分たちでデリバリー（行動）していた 市場調査などの思考に頼るのではなく、実際にローンチして 顧客と直接話し、学びを得てより良いアイデアを作り上げた
23. ビジネスで良質なエビデンスを得るには行動がほぼ必須 23 エビデンス 良質なエビデンスとなる 一次情報を獲得するため には「行動」がほぼ必須 現場に 行く インタビュー する 作ってみる 営業する 推論 仮説
24. 24 行動して 一次情報を 獲得する
25. 25 世の中では 思考を磨こうとする人が多数
26. 26 世の中では 思考を磨こうとする人が多数 ＝ 行動する人にチャンスがある
27. 27 AI の推論能力が 高まってくると…
28. 今後一部の推論や思考は AI がより上手になると 28 エビデンス 思考作業の一部は AI のほうが上手な 時代にもなりつつある 推論 仮説
29. 「行動」して新しいエビデンスを掴むことの価値が増す 29 エビデンス 現場に 行く インタビュー する 作ってみる 営業する 推論 仮説
30. 30 仮説思考 だからこそ 思考 だけではなく…
31. 31 仮説思考 仮説行動 行動 して差をつける
32. 32 行動なくして 良い仮説なし
33. ② 仮説『検証』と行動 33 生成 検証 実現
34. 仮説検証でも「行動」が重要 次に仮説検証における行動の重要性について説明します。 34 仮説 生成 仮説 検証 仮説 実現
35. Q. 35 生成した仮説が どの程度正しいかを 確認するための方法は？
36. A. 36 仮説検証
37. Q. 37 仮説の検証のために 必要な活動は？
38. 38 情報 • 情報収集 • データ集め などなど
39. 39 情報 & 思考 • 検算 • フェルミ推定 • 論理 などなど • 情報収集 • データ集め などなど
40. 40 情報 • 顧客インタビュー • 独自調査 • 実験（テストマーケなど） • プロトタイプ作成 • 営業活動 などなど & 行動 思考 & • 検算 • フェルミ推定 • 論理 などなど • 情報収集 • データ集め などなど
41. 41 情報 & 行動 思考 & これら 3 つを組み合わせて 仮説を検証する
42. 42 情報 • 顧客インタビュー • 独自調査 • 実験（テストマーケなど） • プロトタイプ作成 • 営業活動 などなど & 行動 思考 & • 検算 • フェルミ推定 • 論理 などなど • 情報収集 • データ集め などなど 既存の情報の収集と思考だけで “賢く”検証しようとしがちだけれど
43. 43 情報 • 顧客インタビュー • 独自調査 • 実験（テストマーケなど） • プロトタイプ作成 • 営業活動 などなど & 行動 思考 & • 検算 • フェルミ推定 • 論理 などなど • 情報収集 • データ集め などなど 行動して検証する実践者は少ない
44. スケールしないことをしよう、PRの方法 44 例） 最初は自分たちでデリバリー（行動）していた 実際にローンチして顧客と直接話すことで 自分たちのアイデアの良い点や改善すべき点を検証した
45. 例）デリバリーサービスという仮説を検証するとき 新しい領域においては、情報や思考だけだと検証できないこと が多いです。 45 情報や思考だけ場合… • 市場調査を調べてみるが、新 市場すぎてデータがない • フェルミ推定をするが、デー タも無いし小さな推計になる ただし自分の仮説を否定される 「痛み」を味わうことは少ない 検証できないか 否定的な検証結果しか 出てこない
46. 例）デリバリーサービスという仮説を検証するとき 行動を伴った検証の方がより確実かつ新しい学びが得られるよ うになる。 46 思考だけの活動の場合… • 市場調査を調べてみるが、新 市場すぎてデータがない • フェルミ推定をするが、デー タも無いし小さな推計にな 行動も伴うと • 顧客の反応が直に得られる • 顧客から直接フィードバック が得られる ※ただし時には自分の仮説を否定される 「痛い」フィードバックもある より確かな検証ができるし、 検証から得られる学びも大きい
47. 47 それに情報収集や思考での検証は AI に任せた方が早くなりつつある
48. 48 仮説検証でも 行動する人にチャンスがある
49. 49 仮説思考 思考 だけではなく…
50. 50 仮説思考 仮説行動 “行動”を伴う検証で 学びを得て 仮説を修正し 正解に近づける
51. 51 行動なくして 良い仮説なし
52. ③ 仮説『実現』と行動 52 生成 検証 実現
53. 仮説の実現でも「行動」が重要 最後に仮説の実現における行動の重要性について説明します。 53 仮説 生成 仮説 検証 仮説 実現
54. Q. 54 仮説を実現するためには？
55. A. 55 行動する
56. 行動して仮説を現実にする • どれだけ良い仮説を作れたとしても、仮説は実行しなければ 価値が生まれない • ビジネス環境や前提に影響を与えて、間違っていた仮説を 「正しい仮説」にもできうる 行動が大事 56
57. 57 仮説思考 思考 だけではなく…
58. 58 仮説思考 仮説行動 “行動” して 仮説を正解にする
59. 59 行動なくして 仮説の実現なし
60. まとめ 60
61. 61 仮説思考 思考 も大事だけれど…
62. 62 仮説思考 仮説行動 行動 から大きな価値が 生まれる時代に
63. 63 行動なくして 良い仮説なし
64. 仮説に関連する 3 つのフェーズで「行動」が重要 思考だけではなく「行動」が重要になる理由を 3 つのフェーズ で解説しました。 64 仮説 生成 仮説 検証 仮説 実現
65. 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 65 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