仮説思考でビジネスの成果をあげる！特に仕事で使える仮説を厳選解説

そもそも仮説とは

仮説とは「仮の説」すなわち、未知の事象に対して、本当かどうかは分からないが、現時点でわかっている事実や経験、知識などから、「おそらくこういうことだろう」という洞察です。仮説と比較しやすい概念、言葉として「思い込み」、「妄想」がありますので、これらと比較しながら仮説とは何か、を考えていきましょう。

まず、仮説はあくまでも「仮の説」です。これが思い込みになってしまうと、仮の説ではなく「これが正しいのだ」と信じてしまいます。一方で、妄想になると「こんなことがあるはずはない」と正しさを無視することになります。正しい可能性が高いとは思っているものの、検証しないとわからない、というスタンスを持っているものが仮説です。

また、「仮の説」ではありますが、ある程度正しいと考えていることも必要です。すなわち、少ない情報であっても何らかの根拠を持っているのが仮説です。一方で思い込みは根拠を示せない、あるいは極めて薄弱なケースが多いです。（なかには根拠自体が思い込み、というケースもありますが。）妄想はそもそも根拠を示す必要を感じていないのでしょうが、考えたきっかけだけがある、という状況でしょう。

そして、仮説は様々な選択肢の中で「おそらくこうだろう」と考えます。一方で思い込みは他の選択肢を無視しています。思い込みとは「必ずこうなるだろう」と信じていて他の可能性を考慮する必要はないと考えている状態だからです。また妄想では選択肢として他の可能性も考えるでしょうが、可能性評価をしたいわけではないので重要ではないでしょう。

ここまでをまとめると下表のようになります。

仮説と思い込み、妄想の違いについて「明日の天気」で例えてみると、次のような感じになるでしょう。

仮説：「複数の天気予報が明日の降水確率は10%と言っているのでおそらく晴れだろうが、念のため折り畳み傘も持っていこう」
思い込み：「自分の勘では明日は晴れるはず。傘など不要だ」（場合によっては「古傷がうずかないから」くらいは言うかもしれませんね。）
妄想：「明日、雪が降ったらうれしいな」

仮説とは、未知の事象に対して、「わからないが、高い確率でこうなっているだろう」というスタンスを持つことです。正しいと信じたり、やみくもに妄想することではありません。

仮説思考とはどのような思考か

では、仮説思考とはどのような思考なのでしょうか？

〇〇思考、と呼ばれるものは昨今様々ありますが、その中でも代表的なものが論理思考(ロジカルシンキング)です。論理思考は物事を論理的に考えて思考のミスをなくそう、というもので、典型的な思考の一つにMECE(抜け漏れなくダブりなく)があります。

この考え方は大事なのですが、実務的にすべての可能性について抜け漏れなくダブりなく検討し、検証するのはコスト的にも時間的にも全く割に合わないことがほとんどでしょう。例えば、「自社の売上を伸ばしたい、どの顧客セグメントが伸びそうか？」と考えるとき、100個のセグメント全てについて精緻に分析し横並びで評価し、意思決定する、では時間がかかって一向に売上は上がりません。

それよりも、「市場が成長していそうなところ」「予算規模が大きそうなところ」等、いくつか可能性の高そうなところに絞って検討したほうが効率が良いはずです。

これが仮説思考です。すなわち、与えられた状況、情報から素早く「可能性の高いところ」を読み取り検証する、場合によっては行動することによって、効率的に高い成果につなげることができます。

仮説思考ができると何がうれしいのか

仮説思考ができることと何がうれしいのか？仮説をもって行動することで仕事の生産性が上がる、これが最も分かりやすい仮説思考の成果でしょう。

では生産性とは何か？生産性は、次の式で測ることができます。

生産性　＝　仕事の精度 ／ 投入コスト

仮説をもって事に当たることにより、次の効果を見込むことができます。

• ・事前に可能性の高いところを検討しておくため高い精度が期待しやすくなります
• ・精度の低いことの優先度を下げられるため「無駄な作業」を減らし結果的に投入コストが絞られます

つまり、仮説をもって仕事を進めることで仕事の精度が上がる一方、無駄な投入コストを減らすことができる＝生産性が高まるのです。

仮説思考ができないと困ること

新規事業の支援を行っているとたまに「このビジネスの可能性としてあれもあるしこれもある。このターゲットも捨てがたい。もう少し精緻に分析して考えたい。」という悩みを見かけます。もちろん、その悩みはある意味まっとうでもあり、経験的にも新規事業はあらゆる領域で可能性がありますし、今出ているアイデアよりもより良いものはきっと存在するでしょう。

しかし、忘れてはいけないのは、新規事業にもタイミングが存在するということです。せっかく良いアイデアが出ても、「他の可能性はないのか？」と検討しているうちに、市場環境が変化してしまったり競合が参入してしまったりしてチャンスの芽がなくなってしまうことが往々にしてあります。

仮説思考ができないと、結果的にビジネスチャンスを逃すことにもなりかねません。

①    ビジネスのスピードが速くなった

ビジネスの変化が速くなった昨今、１年間じっくり事業計画を練りに練って実行していく、という進め方が世の中の流れと合わなくなっています。じっくり練っている間に前提となる環境が変化してしまい、事業計画を作り直さなければならないからです。

多少曖昧な状態でも動くことで得られることが多々あります。世の中の環境変化に合わせて、場合によってはそれを先取りするために仮説を立てて動く、ということは極めて合理的であり効果的です。

②    情報が取れるようになってしまった

インターネットの発達によって、個人が手軽に情報を収集・取得できるようになりました。これだけ情報があふれていると、公開されている情報だけで多くのことが分かります。

実は、多くの場合、公開情報だけでは「本当に必要な情報」は分からないものです。ところが、慣れていないと、限定的な公開情報だけで「分かった気になる」ケースが出てきてしまいます。そういった情報の波に呑まれずに正しくビジネスを進めていくためには、仮説検証サイクルを回す、多少曖昧でも良いので実行して正しい方向にアジャストしていく、この試みがより重要になってきています。

③    「間違い」に対して厳しくなった

昨今のコンプライアンス問題等により、「間違えること」に対して世の中全体がセンシティブになっていることも事実です。その結果として、多くの方が「間違える」ことに対して過剰な拒否反応をしてしまいます。だからこそ、仮説思考を意識した活動をしなければならない、といえるでしょう。

① 状況を把握する

まずは置かれている状況を把握します。仮説のベースになる根拠情報を正しく理解する必要があります。状況把握の基本手段は、観察とデータの確認(事実情報の確認)です。情報収集に極端に時間をかけてしまうと本末転倒ですが、最低限の必要情報を持っておかないと精度の高い仮説にならないので、まずは事実情報を正しく押さえましょう

② 仮説をたてる

状況が分かったら、仮説を立てます。仮説には大きく二種類あります。

[1] どういう状況だろうか？・・・状況把握のための仮説
[2] この状況だと何が必要だろうか？・・・方針決定のための仮説

状況把握のための仮説[1]には、例えば、「お客様のニーズは何か？」「トラブルの原因は何か？」などがあります。状況把握には過去に見聞き・体験した類似を勘案しながら、それと同じ現象が出ているか等を考えます。

方針決定のための仮説[2]には、例えば、「どのような提案が刺さるだろうか？」「戦略はＡとＢとどちらが効果的だろうか？」などがあります。方針決定のためには、把握した状況から「どちらの方が適切か」を類推する必要がありますが、状況把握の時点ですべての情報が取れていないはずなので、その状況把握のための仮説[1]も含めての仮説立てということになるでしょう。

③ 実行する

仮説を立てたら実行していきます。状況把握のための仮説①の場合は、調査やヒアリングが実行ということになります。

ここでは、方針検討のための仮説②を中心に説明しますと、例えば、「お客様は人材不足で困っていてこの業務を自動化したいに違いない。ゆえに、自動化のためのツール提案が刺さるだろう。」という仮説を立てたとします。その場合は、お客様に「自動化のためのツール提案」を持っていきましょうということですね。

④ 仮説を検証する

実行したら仮説の検証が必要になります。上述した「お客様は人材不足で困っていて自動化ツール提案が刺さるだろう」という仮説の場合、提案した時のお客様の反応から仮説が合っているかを類推したいのです。正確には仮説が合っていたかというよりも、「本当はどのような提案が刺さるのか？」を再度検討したい、すなわち仮説を磨きたいのです。

したがって、提案の反応から「お客様は人材不足で困っているのか？その困り事は自動化ツールで対応できる業務なのか？自動化ツールで十分に人材不足がカバーできそうなのか？このツールを導入できる状況にあるのか？」などを確認していくわけです。

リサーチ

リサーチ業務は、調べたいことを整理して調査設計し実査を行います。マーケターや調査会社の方と会話すると「マーケターが調査会社に調査を丸投げした結果、調査レポートが結局使われていない」ということをよく聞きます。リサーチ業務は確かに面倒なことも多く、日々の業務で忙しいマーケターからすると「調べろと言われたから調べた」というようなこともあるかもしれません。しかしながら、調査を丸投げするとしても、仮説を立てるのはマーケターの重要な仕事です。

リサーチからの成果をうまく進めるためには仮説思考が欠かせません。リサーチをやるからには必ず背景にマーケティング課題や意思決定したいことがあるはずです。それに対してよい調査をするためには、「お客様はどういうニーズを持っているのか？」「意思決定するために何が分かると良いのか？」等について事前に仮説立てしておきたいわけです。

リサーチは仮説検証の一手段に過ぎず、良い調査レポートとは、「仮説がどのように検証され、それによってどういう意思決定ができるのか？」が深い示唆を元に作られているパターンです。これには事前の仮説が必須になります。

データ分析

ITがこれだけ進化してくると、売上データ、顧客データ、デジタル施策データ等、様々なデータが蓄えられます。その結果として、様々なことが分かる反面、「データがありすぎて何をどう分析すべきかわからない」というようなことが起こります。

データ分析ツール(TableauやPowerBI等)を駆使したり、ExcelのPivotテーブルをぶん回しても構いませんが、それでも仮説がないとデータの洪水に埋もれてしまうでしょう。

仮説を立てることによって、「どういうデータを分析するべきか？」が見えてきます。例えば、売上が芳しくない、と思ったときに漫然とデータを見るのと、「最近の値上げによって消費者の家計が厳しくなり買い控えが起こっているのではないか？」と考えてデータを見るのではその効率が変わってきます。買い控え、というようなことであれば、例えば単価毎の販売推移を確認して高単価品が下がり低単価品が上がっていればその傾向があるという推定もできるでしょう。

また、逆にデータを眺めていると「どうも低単価品が売れていない」と見えたとします。とするとお客様は「安かろう悪かろうではなく、本当に必要なものを買い求めているのでは？」という新たな仮説が立てられるかもしれません。

商品企画立案

商品企画においては、そのコンセプト、すなわち「ターゲット」「シーン(オケージョン)」「ベネフィット」を設定したいところです。多くの場合、商品は売ってみないとその成果が分からないこともあります。(調査では良いという評価を得ても売り出してみると反応が悪い、というケースもあります)

よって、商品企画では早い段階でのプロトタイプ化、テストマーケティングによる仮説検証が望ましいです。

一から練りに練りこんで企画を作り上げるのも悪くありませんが、テストマーケティングが簡単にできるような商材であれば、仮説を立てたらまず売り出してみる、ということも一つのやり方です。近年ではそのためにクラウドファンディングを利用されているケースもありますね。

プロモーション施策立案

プロモーション施策の組み立てでは「マーケティングコミュニケーション課題」の仮説を立てておく必要があります。伝統的にはAIDMA等の態度変容モデルで、近年ではカスタマージャーニーマップを用いてより精緻に顧客が買うまでの流れを整理していることでしょう。この中で、どこが顧客が購買に至るまでのボトルネックになっているか、その仮説を立ててからプロモーション施策を組み立てたいわけです。

そして、プロモーションを実行したら、ボトルネックが解消されたのか、その検証も併せてしておきたいところです。

テレビ広告等、大型のプロモーションを行った際には実施の前後で顧客調査を行うケースも見られますが、これも一つの仮説検証の形ですね。

デジタル施策立案

デジタル施策、例えば、Web広告や、SNSでのキャンペーンなど、デジタルを使った施策では、その特性上、様々なデータを収集することが可能です。

Web広告の場合だと、どのくらい見られたか、どのくらいクリックされたか、販売まで結びついた割合はどの程度か、等が分かりますし、SNSでも同様にどの程度リーチできたか、誰が反応したかなどが分かります。

デジタル施策の良いところは多くの施策が比較的簡単に実施できることです。そのため、高速に仮説検証を進めやすく「課題仮説を組み立て」「デジタル施策を実施」「仮説検証する」というサイクルを高速で回すことが可能です。

営業にとっては、お客様に買っていただくまでの様々な仮説がありますが、大きくは二つの仮説を立てておきたいです。すなわち、「お客様のニーズ仮説」と「刺さる提案仮説」です。

顧客ニーズを捉える

顧客ニーズを捉えるためには、ヒアリングが必須です。ただし、ヒアリングの際に「ニーズは何ですか？」という質問をしても正しい答えは得られないでしょう。理由は、様々な営業と付き合っているお客様にとっては簡単に言っていただけるはずもないですし、お客様自身が正しくニーズをわかっているケースもそれほど多くないからです。

従い、営業からのヒアリングによってニーズを明らかにしなければなりません。そのためにも、仮説を持って質問をしたいのです。

お客様のニーズを聞き出すためには、お客様の事業背景を有価証券報告書等から理解するとともに、Webサイトを見てビジネスの理解、さらには既存のお客様であれば、今までのお客様とのやり取り等から、「業務上、こんなことがお困りなのではないか？」という仮説を立てておきたいのです。それと、お客様から出てくる「こういったものが欲しいんだが見積もりをもらえないか？」という言葉とつなぎ合わせると、お客様が本当に必要なもの、業務上困っていることが見えてくるのではないでしょうか。

ニーズにマッチした提案をする

一方で、ニーズにマッチした提案は、これこそお客様から教えてもらえることは少ないです。なぜなら、ニーズや困り事はお客様が理解できたとしても、ソリューションそのものはお客様自体も思いつかないケースが多いからです。営業にとって、自社の製品・サービス群はお客様よりも詳しいはずです。したがって、困り事が分かれば、むしろそこからの提案は営業側の方が詳しいわけです。

とはいえ、お客様自身も提案を聞いてみないと自社にマッチするかどうかが分からないでしょう。そのためにも、「お客様にとってこの形が一番マッチするのではないか？」という提案を組み立てて提案プレゼンテーションしたいわけです。仮説思考を用いるならこれで受注か失注かを確認するのではなく、そこから、「提案に対するフィードバック」を頂き、提案を改善する、仮説検証が必要になります。

「情報を収集」しよう

仮説を思い付くには普段からの情報収集が欠かせません。例えば、昨今DXが大いに流行っていますが、DXのアイデアを出そうと思ったら、「ITが世の中でどのように使われているか」をどれだけ知っているかによって仮説の質が変わってきます。

仮説を立てる前提として、類似したものをどれだけ知っているか、その情報量がモノを言います。

仮説を立てようと思ってから情報収集するのではなく日々の情報収集が必要です。そのためにも、営業やマーケティングの仕事をしているのでしたら、どれだけ多くのお客様と会話をするか、も重要な情報収集になるでしょう。

「目的」をしっかり認識しよう

仮説はただ立てればよいというものではありません。目的のない仮説は単なる妄想と大差ありません。ビジネスを進めるためにわからないことや意思決定するために必要なことについての仮説を立てる、この仮説が検証されるとビジネスがこう動く、という目的を意識しましょう。

でないと、結果的に情報の波に飲み込まれおぼれてしまうことになります。

「タイパ」を意識しよう

仮説思考を用いるということは、タイパ：タイムパフォーマンス・・・時間効率の向上を目指す考え方です。すなわち、仮説の精度を上げようとどこまでも分析していると結果的に「積み上げ思考」と同じことになってしまいます。一方で、仮説の精度が極めて低い状態で動くと仮説検証にならず、これもパフォーマンスが低下することになるでしょう。

仮説思考とはタイパ向上を目的としたアプローチですので、Quick & Dirtyに動く、ということを基本スタンスにすると良いでしょう。

「行動なき思考は空しき」を心得よう

仮説思考は検証してこその仮説思考です。すなわち、仮説を立てるだけでは仮説思考ではないとも言えます。したがって、ただ考えるだけでなく、行動してください。状況把握をしたいのであればヒアリングや調査を、方針決定をしたいのであればそれをやってみて仮説検証して方針を調整する。

仮説を立て(思考し)検証する(行動する)、を繰り返すことが結果的に仮説思考ができている、ということなのです。