仮説作成の基本
おはようございます。コーチングオフィスのしろうず、あつしです。
この放送は、プロコーチ歴20年の僕が、コーチングや行動科学について、
さらにプロコーチや講師として独立企業をする人などに向けて発信する、あなたへの番組です。
はい、そうやって今週はですね、思考法というかですね、仮説を立てましょうっていうふうな、そういう話をしています。
昨日は、事実がある、あるいは事例とかに、そういうものがあったら、そのまま真似したらダメですよっていう話をしました。
事例なりに何か事実を見たときっていうのは、それをそのまま真似するんじゃなくて、
なんでうまくいってるのかっていう、一旦原因について考えましょうっていうふうな話をしたと思います。
今日はですね、仮説はどうやってできてるのか、仮説を作っている要素の中で重要なものは何なのかっていう、
そういうふうな話をちょっとしていきたいというふうに思います。
仮説を作ったほうがいいよというふうに言われるんですけど、それどうやったらできるのかっていうふうなことなんですけど、
仮説って、すごいシンプルな構造なんですよ。
仮説っていうのは、事実×推論が仮説っていうふうに考えるとシンプルでわかりやすいです。
事実の品質
事実×推論ですね。
ここで言う事実っていうのは、例えば事例であったり、あるいはデータであったり、もしくは自分の体験だったりというふうなものですね。
推論っていうのは、主に3つあるんですけど、演役法とか機能法とかあるんですけど、
いかつい名前なんでちょっとわかりにくいんですけど、今の段階では思考法が3つぐらいあるというふうに覚えておくといいと思います。
これね、明日以降にちょっとね、解説したいなと思うんですけど、
事実×推論っていうことなんですけど、
事実がね、すごい仮説のクオリティを決める重要なものなんですよ。
事実っていうのが言ってみたら、料理で言えば素材で、それから推論っていうのは料理方法だと思うとわかりやすいです。
当然、素材が良ければね、当然最終的なアウトプットである仮説、つまり出来上がった料理が当然良くなるわけですよ。
だから良い仮説を作るには良い材料、つまり良い良質な事実っていうのが重要になるわけです。
さっきね、推論っていうのが3つってお話ししましたよね。
事実×推論の推論っていうのは3つぐらいだと。他にもあるんですけど、
一応代表的なものの3つで、ぶっちゃけこの3つを覚えておけばほとんど問題ないんですけど、
言うてもね、3つしかないわけですよ。だからあまりバリエーションないんですね。
だからこそ、事実の品質っていうのが9割ぐらいっていうふうに言ってもいいです。
事実って一体どういうものなのかっていうのを簡単に説明していくと、
一つは客観的なものです。例えば論文とか研究結果ですね。
他にはデータとかですね。市場調査とか。
だから、論文とかデータとかって、すごく信頼できるものじゃないですか。
だから、これは事実として、材料としてとても良いものだと思います。
ただ、何回も言ってますけど、注意点として、これそのまま仮説にはならないんですよ。
論文やデータはね、扱ってる人はよくわかると思うんですけど、
論文も、それから調査データも限られた条件の中で得られたものになって、
だからその限られた条件の中で得られたものっていうのはかなり信頼はできるんですけども、
でもそれは自分の条件に当てはめるっていったときは、
当然そこに推論をかまして、仮説を作る必要があるということです。
それからですね、あとね、研究結果、論文とか市場調査ですね、データですね。
論文とかデータほど信頼性は高くはないんですけども、事例っていうものがあります。
これは誰かから聞いたとか、あるいは誰かから聞いた人のまた聞きだったりとか、
本に書いてあったとか、テレビのドキュメンタリー番組を見たとか、
そういうふうな講演会で聞いたとかね、そういうふうなことなんで、
二次情報、三次情報になるのでかなり精度は落ちると思いますね。
ただ論文とか調査データって世の中に出てくるまでに結構時間かかるんですよ。
だから事例っていうのはやっぱり早い。
かなりスピードが早く世の中に出てくるわけですよ。
だからね、新しい事例っていうのが比較的価値が高いというふうに思います。
世の中の動きとかをダイレクトに表してるんで、鮮度はいいですよね。
だからその分信頼度は落ちるんですけど、
そういう特徴というか特色があります。
自己生成した事実
最後ね、これが一番重要なんですけど、
事実の中でこれが一番重要というかオススメなのが、
自分で事実を作りに行くってことなんですよ。
これね、大変なように見えて実は一番効果が高いというふうに僕は思っています。
自分で事実を作りに行くっていうのは、要はデータがなかったら自分でアンケート調査をするとか、
論文とかまではいかないけれども自分で実験的にやってみるとかですね。
これ一見めんどくさそうに思えるんですけど、でもこれ結果的に一番効果があります。
これはもう間違いないです。
例えばね、僕自身は時々単発でセミナーみたいなのを開くんですよ。
セミナーといっても本当に何人かに声をかけて3人とか4人とかでやるんですね。
そのセミナーの内容っていうのは当然初めてやる内容なんですけど、
そこで参加者の反応を見るんですよ。
もちろんその反応が良ければそのセミナーをそのままリリースするとかいうことは実際ないんです。
あくまでそこではデータ、つまり実際にその内容ですね、セミナーの内容を見て
参加者の人がどういうふうな感想を持つかとか言ってみたら
ちょっとね、調査するためにやってるんですよ。
その評判とか参加者の納得具合とかを見て仮説を立ててプロモーションをしたりするというわけです。
こういう事実を作りに行くとかって、その周辺の事情とか新情報とか手に入るのでむちゃくちゃ良いんですよ。
だけどね、ほとんどの人はね、やらないです。
そもそも顧客インタビューとかさえやらないです。
適当にね、ウェブ上でアンケートを取って、それを元にね、アンケート結果を元にもう実行したりしますからね。
アンケート結果を元に実行とかしたらダメですよ。
もう分かりましたよね。アンケート結果を元に仮説を立ててテストをするんですよ。
だから実行はまだまだ先です。
ただ僕ね、本当会社員時代からめちゃくちゃアンケートを取ってたんですよ。
本当にね、何か意味があるのかなと思うようなアンケートを取ってたんですね。
そのね、精度の低さとかデータの信頼の無さというのもよく分かってるんで
ぶっちゃけもう下手なアンケート結果とかならない方がいいくらいですね。
仮説を作るには量出の事実が必要です。
その事実っていうのはね、自分で作りに行くって考えた方がいいですよ。
本当にこれだけなんですけど、それだけでもね、
競合から1歩、2歩、3歩、4歩ぐらい前に行くので、是非ね、試してみてください。
今日はですね、仮説のクオリティを決めるものって話でした。
いかがだったでしょうか。
さて、僕は週3回ゲスト推進配信のメマガを書いています。
こちらではもっと深くて良いけど分かりやすい話をしています。
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本日は以上です。では、いってらっしゃい。
