ふわっとした考えを仮説にするまでのステップ

ふわっとした考えから仮説に至るまでをステップに分解して、見通しを良くする試みです。また、仮説を作業仮説とクレームに分けて考えることで、仮説の現在地を分かりやすくしました。
『仮説行動』という書籍で扱っているトピックのまとめです。

💡関連スライド
・ 仮説のマップ・ループ・リープ
・ ふわっとした考えを仮説にするまでのステップ
・良い仮説を評価する技術
・行動なしに良い仮説思考はできない

Transcript

1. 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
2. 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
3. 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？
4. 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？
5. 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？
6. 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？
7. 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？
8. 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
9. 9 考えれば閃くと言われても いったいどうすれば…
10. 10 仮説は閃くもの？
11. 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…
12. 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
13. 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
14. 「ふわっとした考え」を 仮説にするまでのステップ 14
15. Q. 15 仮説とは？
16. A. 16 まだ 100% 正しいとは言えない 仮の説 のこと
17. 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？
18. Q. 18 では仮説はどういう順序で 形作られていくのか？
19. 19 興味を持ち 疑問を持ち 問いを持ち 仮説を持つ
20. 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
21. 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？
22. 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？
23. 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！
24. 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！
25. 25 興味を持ち 疑問を持ち 問いを持ち 仮説を持つ
26. 26 （例）AI を使った 新規事業の仮説を持つまで
27. 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
28. 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？
29. 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？
30. 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！
31. 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
32. 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？
33. (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
34. 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）
35. (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
36. 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
37. (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
38. 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
39. (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
40. 40 仮説は 白黒つけられる文であり 言い切る文にする
41. 41 興味を持ち 疑問を持ち 問いを持ち 仮説を持つ
42. 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
43. 43 そして仮説になったら 仮説を鍛え上げていく
44. 仮説を鍛え上げるステップ 44
45. 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
46. 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
47. 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
48. 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）
49. 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
50. 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
51. 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
52. 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
53. 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
54. Q. 54 ではどうやって 確信度を高めるのか？
55. A. 55 仮説検証のループ を回す
56. 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
57. 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
58. 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
59. 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
60. （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
61. 61 もしあなたが 上司なら…
62. Q. 62 君の仮説は何か？
63. Q. 63 君の仮説は何か？
64. Q. 64 君の作業仮説は何か？ 君のクレームは何か？
65. 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
66. 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？
67. 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
68. 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？
69. 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
70. 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
71. まとめ 71
72. 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？
73. 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