仮説行動とマップ・ループ・リープ

『仮説行動』という書籍で扱っているトピックから、行動の重要性とマップ・ループ・リープのプロセスについて紹介しています。

ビジネスでは「仮説思考」が大事だと言われています。この仮説をうまく扱っていく上では、思考だけではなく行動も重要です。そして無闇に行動するのではなくプロセスも大事です。そのための一つの考え方を解説します。

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1. http://takaumada.com/ Takaaki Umada / 馬田隆明 http://takaumada.com/ 仮説行動と マップ・ループ リープ
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
4. 4 仮説思考 仮説行動
5. 5 不確実性が高いビジネスの最前線では をしながら思考をすることで 良い仮説に辿り着ける
6. 仮説の基本と 「行動」の重要性 6
7. 仮説を作るためには… 7 仮説
8. 思考（推論）をする必要は当然ある 8 仮説 推論
9. さらに思考の材料となるエビデンスも必要 9 仮説 エビデンス 推論
10. つまり「エビデンス × 推論」で仮説は生まれる 10 仮説 エビデンス 推論
11. 11 エビデンス × 推論 ＝ 仮説
12. Q. 12 良い仮説を作るには？
13. 仮説「思考」で勝つ方法もあるけれど… 13 仮説 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
14. 「思考」ではなく、「エビデンス」で勝つ方法もある 14 仮説 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
15. 15 （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
16. 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。 16 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…
17. 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。 17 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！
18. スケールしないことをしよう、PRの方法 18 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、フィードバックを得てサービスを改善した
19. 19 行動して 一次情報を 獲得する
20. 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 20 仮説 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「行動」はほぼ必須 現場に 行く インタビュー する 推論 作ってみる 営業する
21. 21 世の中では 思考を磨こうとする人が多数
22. 22 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
23. 23 仮説思考 思考 だけではなく…
24. 24 仮説思考 仮説行動 行動 して差をつける
25. 25 行動なくして 良い仮説なし
26. Q. 26 仮説がどの程度正しいかを 確認するには？ & 仮説をより良くするために 学びを得るには？
27. Q. 27 仮説がどの程度正しいかを 確認するには？ & 仮説をより良くするために 学びを得るには？
28. A. 28 仮説検証
29. Q. 29 検証のために 必要なものは？
30. 30 情報 • 情報収集 • データ集め などなど
31. 31 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
32. 32 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
33. 33 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
34. 34 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
35. 35 仮説検証でも 行動する人にチャンスがある
36. 36 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
37. 37 行動なくして 良い仮説なし
38. Q. 38 仮説を実現するためには？
39. A. 39 行動する
40. 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 40
41. 41 行動なくして 仮説の実現なし
42. 42 仮説思考 仮説行動
43. 43 仮説 生成 仮説 検証 仮説 実現
44. 44 仮説 生成 仮説 検証 仮説 実現 全てにおいて 行動 が重要 & 機会がある
45. 45 しかし 単に行動するだけでは あまりうまくいかない
46. 46 プロセスを意識した 仮説思考＋仮説行動 が大事
47. 仮説行動のプロセス 47
48. 48 1.マップ 2.ループ 3.リープ を行動を伴って回しながら 仮説を正解にするのが「仮説行動」
49. (1) 「仮説マップ」を描く まず最初に仮説の全体像をざっくりと描き、「何が分かってい ないのか」「どこを検証するべきか」をはっきりさせます。 49 マップ 仮説の全体像を ざっくりと描く 1
50. (2) 仮説検証のループを回す 仮説生成と検証のループを回し、学びを得ながら仮説と仮説 マップを修正します。 50 ループ 仮説生成と検証の ループを回す 2 マップ 仮説の全体像を ざっくりと描く 1
51. (3) リープという決断をして、仮説を正解にする リスクを取って仮説を選ぶ決断をして、仮説に基づいて実行し、 仮説を正解にします。 51 ループ リープ 仮説生成と検証の ループを回す リスクを取って 仮説を選択する 2 3 マップ 仮説の全体像を ざっくりと描く 1
52. 仮説行動の「①マップ ②ループ ③リープ」 仮説行動のプロセスは、思考と行動を伴うこれらの ①マップ ②ループ ③リープのプロセスで表現できます。 52 マップ ループ リープ 仮説の全体像を ざっくりと描く 仮説生成と検証の ループを回す リスクを取って 仮説を選択する 1 2 3
53. まずは ① マップから始める 最初は仮説マップを作るところから始めます。 53 マップ ループ リープ 仮説の全体像を ざっくりと描く 仮説生成と検証の ループを回す リスクを取って 仮説を選択する 1 2 3
54. ① マップ 54
55. アイデアは仮説 皆さんのアイデアは「仮説」です 55 仮説
56. 仮説の全体像（仮説マップ）をざっくりと描いてみる 通常、仮説やアイデアは複数の仮説から作られます。最初にこ の仮説の全体像（＝仮説マップ）をざっくりと描きます。 56 仮説 仮説 1 エビデンス 仮説 エビデンス エビデンス 仮説 2 エビデンス 仮説 エビデンス エビデンス 仮説 エビデンス エビデンス 仮説 3
57. 57 （例） スタートアップの アイデアの場合…
58. 例）スタートアップのアイデアを考えるとき スタートアップのアイデアを考えようとしたときには… 58 起業のアイデア （仮説）
59. 例）スタートアップのアイデアの仮説マップ アイデアとして成立させるには、「価値仮説」「市場仮説」 「戦略仮説」の主に 3 つの仮説をきちんと作る必要があります。 59 この事業に 価値はあるか？ 起業のアイデア （仮説） 価値仮説 市場仮説 戦略仮説 将来の市場は 十分に大きいか？ どのような戦略で 進めるのか？
60. 例）仮説をさらに細分化・階層化して把握する 「価値仮説」は「顧客仮説」「課題仮説」「解決策仮説」「価 格仮説」に細分化ができ、これら全てに答える必要があります。 60 起業のアイデア （仮説） 顧客仮説 課題仮説 解決策仮説 価格仮説 価値仮説 市場仮説 戦略仮説 顧客は 誰か？ 課題は 何か？ 価格は いくらか？ どう解決 するか？
61. 例）アイデアを成立させるためには複数の仮説が必要 この構成要素全ての仮説を用意するのが「アイデアを作る」こ とであり、この仮説の全体像が仮説マップとなります。 61 起業のアイデア （仮説） 顧客仮説 課題仮説 解決策仮説 価格仮説 価値仮説 市場仮説 戦略仮説 仮説の全体像＝ 仮説マップ
62. 新規事業で使われる仮説マップの例 以下のようなツールもアイデアを複数の仮説に分けて考えるも のであり、仮説マップの例と言えます（かなり粒度は粗いものですが） The Lean Canvas / The Value Proposition Canvas 62 Lean Canvas Running Lean などで紹介されているもの。 多くの仮説をカバーしている。ビジネスモ デルキャンバスをベースにしている。 Value Prop Canvas 特に課題仮説や解決策仮説を深く検討する ときの仮説群を整理している。
63. 63 （例） 企画書・提案書の場合…
64. 例）スライド 1 枚はエビデンス×推論による「仮説」 多くの 1 スライド 1 メッセージの構成は、中央にあるデータや 文章＝エビデンスであり、メッセージ＝仮説です。 64 仮説 エビデンス （データや文章） 推 論
65. 例）一連のスライドは「仮説マップ」を構成している こうしたスライド全体は、何かしらのメッセージを支える「仮 説マップ」を構成していると考えられます。 65 仮説 エビデンス 推 論 仮説 エビデンス 推 論 仮説 エビデンス 推 論 仮説 エビデンス 推 論 仮説 エビデンス 推 論 仮説 エビデンス 推 論 仮説 エビデンス 推 論 仮説 エビデンス 推 論
66. 例）「空パッケージ」＝初期の「仮説マップ」 「空パッケージ」を最初に作るのは、仮説マップを作って、分 からないところや確信度が低い部分を浮き上がらせるためです。 66 仮説 すでにあるエビデンス 推 論 仮説 不足しているエビデンス 推 論 仮説 すでにあるエビデンス 推 論 仮説 不足しているエビデンス 推 論 仮説 不足しているエビデンス 推 論 仮説 すでにあるエビデンス 推 論 仮説 すでにあるエビデンス 推 論 仮説 不足しているエビデンス 推 論 確信度が 低い仮説
67. 仮説マップがないまま進めると… 仮説の全体像マップがないまま仮説を扱ってしまうと、迷子に なりやすく、無駄な時間を過ごしてしまいがちです。 67 仮説マップがないとき • 緊急度が高く重要度の低い 仮説に取り組み、時間切れに • バラバラの仮説があるだけで、 全体の整合性がなくなる • 場当たり的にとにかく 行動をしてしまう • 分からないところが 分からず行動が止まる 行動力はあって 検証もしているけれど 事業が進まない人に ありがちなパターン
68. 仮説マップを作ってから進めると… 無駄なく行動や検証ができ、全体として整合性のある仮説を作 ることができます。 68 仮説マップがないとき • 緊急度が高く重要度の低い 仮説に取り組み、時間切れに • バラバラの仮説があるだけで、 全体の整合性がなくなる • 場当たり的にとにかく 行動をしてしまう • 分からないところが 分からず行動が止まる 仮説マップがあるとき • アイデアの中で重要度の高い 仮説の検証に取り組める • 最終的に全体として整合性の ある仮説を作れる • 今、何をするべきかが はっきりし始める • 不安が少し軽減される
69. 69 ① まずは ”ざっくり” と 仮説マップを描いて 自分の仮説とを構造化する （最初から完璧なものでなくても OK！）
70. ざっくり描いたら、マップの自信のない部分を探して… 最初の「アイデア」を構成する仮説マップには、確信度が低い 仮説やエビデンスが足りていないところがほぼ必ずあります。 70 仮説 仮説 1 エビデンス 仮説 エビデンス エビデンス 仮説 2 エビデンス 仮説 エビデンス エビデンス 仮説 エビデンス エビデンス 仮説 3 この部分が 不安
71. 自信のない部分を強くする方法を考える そうした確信度が低い仮説やエビデンスが足りていないところ を特定し、検証をして確認します。 71 仮説 仮説 1 エビデンス 仮説 エビデンス エビデンス 仮説 2 エビデンス 仮説 エビデンス エビデンス 仮説 エビデンス エビデンス 仮説 3 確信度が足りないというのは 検証 するべき仮説が 判明したということ この部分が 不安
72. あるいは「絶対に合っている必要がある部分」を探し… 仮説マップの中には「ここが間違うと仮説が総崩れする」「こ の仮説が正しければ勝てる」という部分もあります。 72 仮説 仮説 1 エビデンス 仮説 エビデンス エビデンス 仮説 2 エビデンス 仮説 エビデンス エビデンス 仮説 エビデンス エビデンス 仮説 3 この部分が合っていれば この仮説全体が勝利できる
73. 「これが正しければ勝ち」という仮説をより強くする 仮説全体を勝利に導く仮説や、間違っていたら総崩れする仮説 も検証して、強くします。 73 仮説 仮説 1 エビデンス 仮説 エビデンス エビデンス 仮説 2 エビデンス 仮説 エビデンス エビデンス 仮説 エビデンス エビデンス 仮説 3 超重要な仮説や 勝利条件となる仮説が 特定できたら、そこも 検証 この部分が合っていれば この仮説全体が勝利できる
74. 74 仮説マップを描いたら 仮説マップの中から 特に重要な仮説を特定する
75. 例）一般的なアイデアで特に重要な仮説の特定 スタートアップのアイデアの仮説マップの中では、「顧客」の 「課題」が重要なので、この検証から始めることが多いです。 75 起業のアイデア （仮説） 顧客仮説 課題仮説 解決策仮説 価格仮説 価値仮説 市場仮説 戦略仮説
76. 例）ディープテックのアイデアで重要な仮説の特定 ディープテックで技術の原理的な仮説が検証できていない場合 は「解決策仮説」の技術仮説を検証するところから始めます。 76 起業のアイデア （仮説） 顧客仮説 課題仮説 解決策仮説 （技術含む） 価格仮説 価値仮説 市場仮説 戦略仮説
77. 77 仮説マップの中から 特に重要な仮説を 特定したら…
78. 78 「自信がない仮説」「物凄く重要な仮説」に対して 仮説生成/検証の ループを回す
79. ② ループ 79
80. 仮説のループについて マップを描いた後は仮説修正と検証のループを回しはじめます。 80 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 リスクを取って 仮説を選択する 3
81. 81 仮説 生成 仮説 検証 ループ （繰り返し）
82. 82 【日常での仮説生成と検証のループの例】 Instagram の写真投稿
83. 83 仮説 生成 仮説 検証 ループ （繰り返し） この自撮り写真は ウケる（はず） ＝ 仮説
84. 84 仮説 生成 仮説 検証 ループ （繰り返し） 「いいね」の数で ウケたかどうかを検証 もし数が少ないなら…
85. 85 仮説 修正 仮説 検証 ループ （繰り返し） じゃあ次は このネタ投稿なら もっとウケる（はず）
86. 86 仮説 生成 仮説 検証 ループ （繰り返し） 仮説検証を繰り返して仮説は改善されていく (修正)
87. 仮説検証のループがないまま進めると… 仮説の生成と検証のループを回さないまま進めてしまうと、後 から大きな無駄が発生してしまうことがあります。 87 検証のループを回さないと • 間違った仮説で進んでしまい、 後から無駄が発生する • 最初から完璧な仮説を作ろう としてしまって仮説を出した がらない 思い込みで進んでしまう & 完璧を求めて仮説をな かなか作れない人によく あるパターン
88. 仮説検証のループを回してから進むと… 生成と検証のループを回すことで、より正解に近い仮説へと近 づいていくことができます。 88 検証のループを回さないと • 間違った仮説で進んでしまい、 後から無駄が発生する • 最初から完璧な仮説を作ろう としてしまって仮説を出した がらない 検証のループを回すと • 重要な仮説をより強くできる • 暫定的な仮説でも動き出せる • 仮説のリスクに対処できるよ うになる
89. 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 現場に 行く インタビュー する 作ってみる 営業する 仮説生成には「行動」が鍵 89 仮説 エビデンス 推論 行動 その多くの 方法が
90. 90 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 検証でも行動することで 多くの学びが得られる
91. 91 ② 行動を伴いながら 生成と検証のループを回す
92. ③ リープ 92
93. 仮説行動の「マップ ループ リープ」プロセス 仮説全体を精緻にしていくためのプロセスは 3 段階に分かれま す 93 ループ リープ 仮説生成と検証の ループを回す リスクを取って 仮説を選択する 2 3 マップ 仮説の全体像を ざっくりと描く 1
94. 94 ビジネスの最前線は 極端に不確実性が高い 仮説の確信度も 100% にはならない
95. 95 ビジネスの最前線は 極端に不確実性が高い 仮説の確信度も 100% にはならない
96. 96 仮説が 100% 正しいと言えない中で 決断 をして先に進む必要がある
97. 97 「決断」という「跳躍」 リープ
98. 98 「この仮説に賭ける！」 というリープ（跳躍）が必要 まだ不確かだけれどリスクを取って
99. リープが下手だと… リープが下手だと行動ができず or 行動をしすぎてしまい、機会 を逃してしまうことが多くなってしまいます。 99 リープが下手な場合 • 確信度を高めようとしすぎて 延々と情報収集や検証をする • 動けないまま終わる • 逆に跳びすぎて動きすぎる 鋭い仮説を作れても行動 に移せない & 容易に リープしすぎて無闇に 行動する人のパターン
100. リープがうまくできると… リープができるようになると、うまく仮説を使った行動ができ るようになり、機会をうまく掴めるようになります。 100 リープが下手な場合 • 確信度を高めようとしすぎて 延々と情報収集や検証をする • 動けないまま終わる • 逆に跳びすぎて動きすぎる リープが上手な場合 • 適切な確信度の仮説に賭けら れるようになる • 素早く的確に行動に移せる • 適切なリスクを取って 動き出せる
101. 101 優れた仮説を作ることができる 思考力の高い人はたくさんいる
102. 102 優れた仮説を作ることができる 思考力の高い人はたくさんいる でも、意志と勇気を持ち リスクを取って行動できる人は そう多くない
103. 103 決断して 行動しなければ 仮説は実現できない
104. 104 ③ 適切なリスクを取って 仮説を選び行動する
105. （再掲）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 105
106. 106 行動して 仮説を正解にする
107. まとめ 107
108. 仮説行動の「マップ ループ リープ」プロセス 仮説全体を精緻にしていくためのプロセスは 3 段階に分かれま す 108 マップ ループ リープ 仮説の全体像を ざっくりと描く 仮説生成と検証の ループを回す リスクを取って 仮説を選択する 1 2 3
109. 109 1.マップ 2.ループ 3.リープ で仮説をうまく用いて 最初の一歩を踏み出していく
110. 110 行動なくして 良い仮説なし
111. 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 111 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
112. 477 リープできないとき • ずっと悩んで動けない • 時間がかかる • 機会を逃す