仮説の立て方とは？ポイントや手順について分かりやすく解説
どんなに優れたアイデアを思い付いても、それを検証するための仮説が存在しなければ、それはただの空想に過ぎません。ビジネスシーンや学術研究など、多くの分野で重要な役割を果たす”仮説”。しかしながら、適切な仮説を立てるというのは決して易しい作業ではありません。
効果的な仮説を立てるためには、特定のポイントを押さえ、一定の手順を踏む必要があります。本記事では、仮説の立て方について、そのポイントや手順を分かりやすく解説していきます。未経験者も経験者も、さらなるスキルアップにぜひご活用ください。
仮説とは
仮説は、ある現象を合理的に説明するために仮に立てられる説です。真偽は立てた時点では問題ではありませんが、後になって検証を通じてその正確性が確認されます。仮説の検証には、その真偽を評価するための方法を検討する必要があります。
仮説思考とは
「仮説思考」は、現在の事実と既知の知識をベースに、将来の可能性を予測します。つまり、「たぶんこうなるのではないか」という推測を立案し、それを具体的に検証する解析法です。
このアプローチをもとに仮説を設定すると、再現課題のリストが大幅に縮小され、より効率的に問題解決や結論へと到達することが可能となります。
時代が目まぐるしく変化していて将来が見通しにくい状況にある今日では、問題点を素早く探し出し、大きな視点で思考しながら、仮説を立てて検証することが重要視されます。現在の急速に変化するビジネス環境において、仮説思考を活用した問題解決のアプローチは、これこそが時代に即した解法であると言えるでしょう。
データ分析に仮説を用いる目的とは
仮説を活用したデータ分析全体の目的は、正確で信頼性の高い分析結果を得ることです。特にビジネスにおける目的についてご紹介します。
データ分析に仮説を用いる目的とは:ビジネスの課題解決
仮説を導入する目的は、ビジネス上の問題に対する答えを見つけること。仮説がなければ、データ分析は目指すべき方向を見失い、海に浮かぶ船のように漂うだけです。しかし仮説が存在すれば、データの海を渡る船に、どの方向へ進むべきか示す羅針盤を渡すことができます。
さらに、仮説は全ての可能性を見据えるのを助けてくれます。具体的な仮説を作成することで、見過ごしがちな視点に焦点を当てることができ、その結果、問題解決に有益な洞察を得ることができます。
データ分析に仮説を用いる目的とは:新たなビジネス機会の発掘・創出
市場の変化や新しい技術の登場などにより、新たなビジネスの機会が生まれることがあります。
こうした機会を見つけ出すためには、市場調査や顧客ニーズの分析などを通じて仮説を立て、新規ビジネスのアイデアを検討できます。
データ分析に仮説を用いる目的とは:データドリブンな意思決定を行う
仮説を立ててそれをデータで検証するアプローチは、大量の情報から何が重要なのかを見つけ出すためのシステマティックで明確な方法を提供します。
また、対象となる現象や問題を具体的な観点で理解し、その方向性や解決の目標を整理することができます。
仮説の立て方とは
ここでは仮説の立て方について解説します。
①考えられる原因の案出し
仮説の立て方の第一歩として挑むべきは’原因仮説の考案’です。具体的に言うと、発生した事柄が何を導き出しているのかを投影し、起こり得るシナリオを全て掲示することから始めます。
例として、もしも営業の成果が低下したケースを思い浮かべてみましょう。この事態に至る根本的な理由は多種多様に考えられます。製品の質や価格、ターゲットとなる顧客層の問題か、または販売ルートの選定ミスなど、異なる角度から原因を探ります。
これらのアイデアを紡ぎ出す段階では、まだ解答を導く時点ではないと考えます。各方向からの観察を伴い、可能性を拡張します。これにより、以前は気付くことのなかった傾向や問題が明確になるかもしれません。また、それぞれの原因仮説に対しメリット、デメリットを思案し、その有効度を検証します。
すぐさま結論に至り、解決策を求めるのではなく、初めに幅広く深く熟考することを念頭に置きましょう。各自で文字に落とすだけでなく、チーム間で討議を交わし、ChatGPTのようなツールを活用するのも一つの方法です。
そして、3C分析（顧客・競合・自社）を行いながら考える仮説のリスト化が、更なる観点からのアイディア豊かな仮説を導くことにおいて有益でしょう。
②原因の妥当性の確認
仮説をひとつひとつしっかりと立てるには、その中心に「原因が正しいかの確認」が欠かせません。確かなデータと情報をもとに正しい原因を立てることは、仮説の信憑性を支える大切な要素となります。
客観的なデータが根拠となっているかを確認
個別の意見や個人の主観は仮説の根拠としてふさわしくなく、偏見につながる可能性があるため、慎重に扱うべきです。根拠が不足している場合は、データ収集が必要です。
データを収集する際には、事前に収集方法と分析手法を適切に計画し、正確な測定を行うことが重要です。
データ収集の手法には、以下のようなものが考えられます。
・施策を実施しながらデータを収集する
・過去のデータを収集する
・オープンデータや外部の調査資料を収集する
不明瞭な点がないかの確認
例えば、「新しい競合店ができたことで、近隣のお客様がそちらを利用するようになり、当該店舗の売上が減少した」という仮説を考えます。
この仮説は初めには妥当に見えるかもしれませんが、不明瞭な点がないか、また裏付けとなるデータが存在するかを確認する必要があります。
データによる裏付けがなく、推測の域を出ない場合は、次の点についてデータ収集を行う必要があります。
・「競合店」が存在しているというデータはあるか
・自社の店舗と競合している点は何か
・競合店と自社の店舗の客層は重なっているのか
相関関係と因果関係を混同していないか
相関関係と因果関係はしばしば混同されますが、これらは異なる概念です。仮説を構築する際には、相関関係を誤って因果関係として解釈していないかを注意深く確認しましょう。
例えば、売上と競合店舗数のデータから「売上と競合店舗数は反比例する」という相関関係に関する仮説は立てられます。しかし、「競合店舗数が増加すると売上が低下する」という因果関係に関する仮説を構築するには、顧客数の変化や顧客数と売上の関連性などの観点が不足しており、論理的な根拠が乏しい可能性があります。
検証可能な内容か
例えば、「競合店が商品を値下げしたことで、当店の商品が高く感じられるために売上が低下した」といった原因を考えた場合、この仮説を検証するには競合店の値下げの事実や、それによる顧客の心理変化を調査する必要があります。
しかし、競合店に関する情報収集や顧客心理の変化の調査は簡単にはできないこともあります。
検証可能な内容かどうかは、現在の人員や時間、資金、スキルといったリソースで実施可能かどうかを検討することも重要です。
③仮説立て
チェックを行い、提案された案を絞り込んだら、表現を整理し、仮説を立てることが重要です。因果関係や根拠などの要素を整理し、明確かつ簡潔に表現しましょう。
「根拠となるデータがある」という前提で、「ある店舗の売上が低下した」原因に対する仮説の例を以下に挙げます。
新しく競合店がオープンし、近隣のお客様がそちらを利用するようになったため、当該店舗の売上が減少した。
商品の品質が低下したため、リピート購入率が低下し、売上が減少した。
当該店舗における接客態度が悪かったため、顧客満足度が低下し、リピート購入率が低下し、売上が減少した。
④仮説や調査の優先順位付け
仮説を複数立案する際や、特定の仮説に対して複数の研究が必要となる場面においては、それらの優先順位付けが求められます。
優先順位の決定基準として挙げられる一例としては、仮説の重要度、検証の易しさ、結果の信頼性などが存在します。ロジカルに考えれば、大きい影響を与える可能性がある仮説や、検証自体が費用対効果の高いものは優先すべきでしょう。また、信頼性の高いデータが得られると考えられるものも優先するべきです。
他の仮説に依存するものや、他の仮説に影響を及ぼす可能性のあるものも優先すべきです。仮説間の関連性を見出すことで、総合的な調査プロセスの効率を高めることが可能となります。
⑤優先順位をもとに仮説を調査・検証
各仮説が問題解決にどの程度寄与しうるか、その成果がどれほど大きな影響を及ぼすかを分析することが必要です。
具体的な指標や既存の情報、過去の事例を活用して求められる結果を推測し、仮説検証に必要なコストや時間、リソースを検討します。
これらの要素を全体的に評価した上で、望ましい優先度を決定します。
高優先度の仮説から順に調査と検証を進めることにより、問題解決への道筋を効率よく進むことができます。
さらに、検証後の結果をフィードバックとして優先度を見直し、最適化を図ることが可能となります。これが仮説検証の効果的な進め方となります。
具体的な事例として「新競合店の出現により、近所の客がそちらを利用し始め、我が店の売り上げが減少した」といった仮説を立てる場合、以下のような視点で検証を行います。
競合店と自店のターゲットが一致しているか否か
競合店の登場から、当該店舗のフットトラフィックと売上の変動は？
競合店の出現によって、当該店舗の広告効果はどう変わったか
競合店の出現により、当該店舗の顧客満足度に変化があったかどうか
大量のデータを分析する場合、BIツールを活用することで効率的に結果を得ることができます。更に結果の視覚化・共有も容易になります。
仮説が誤っていた場合の対処法とは
繰り返しになりますが、仮説は立てた時点ではその真偽を確定させるものではないため、検証を行うことで、仮説が誤っていた可能性も考えられます。
もし仮説が誤っていた場合は、その原因を調査し、必要に応じて仮説の修正を行ったり、新たな仮説を立てて追加の調査を行ったりしましょう。
仮説の根拠を再評価
仮説の前提条件の正確性について、データの収集や分析を再度行って評価します。
検証方法の見直し
データの収集方法・分析方法に問題がなかったか見直しましょう。
仮説構築力を高める方法とは
どのようにすればうまく仮説を立てることができるのか、具体的な手順をご紹介します。
幅広い情報をインプットする
仮説構築力の強化の鍵は、情報の入力と出力のバランスにあるでしょう。なんでもかんでも情報を収集するだけでは意味がありません。日々、私たちの周囲で起こっている出来事に適切な問題提議を立て、情報を多角的に収集することが求められます。
ただし、情報がどれだけあってもそれを仮説に変換できなければ意味をなしません。重要なのは、収集した情報を自分自身の思考と結びつけ、それを仮説にすることです。
例えば、あなたが食品業界に携わっているとしましょう。ある食品が突如として人気を博したとします。この時、その事象を単に「あれが流行っている」と受け取るだけでなく、「なぜその食品が流行ったのか」「どのタイミングで流行り始めたのか」「これからの流行はどうなるのか」といったような、事象の背後にある理由やパターン、将来の見通しを探求する深い視点が必要となります。
過去の様々な事例からパターンを見つけることで、効果的な仮説を作り出す力を磨くことができると言います。
情報を自分の問題意識に照らして収集し、その情報を仮説構築に役立つように内部化することで、仮説構築力は高まるのです。
情報の組み合わせによる初期仮説を立てる
仮説を形成する上での一つの戦略は、複数の情報を組み合わせて初の推定を立てることです。これは問題解決、研究、ビジネス決定などにおいて心強いスキルとなります。手持ちの情報を広範に探査し、その中から最も説得力のある答えを推測する初の推定を作成します。このような初期の推定は、その後の詳細な解析や検証の道筋を理解する際の一助となります。
仮説の形成力を磨くためには、まず安定した知識基盤が必要です。その上で、その知識を活かして情報を組み合わせて論理的な推定を立てる能力を育てることが次に求められます。これには個々の視点や創意工夫が大切です。
その一方で、初の推定が必ずしも正しいとは限らないのも事実です。いくつもの可能性のある推定を一並行して形成し、それぞれの適切性を検証することもまた重要です。その結果、全体像を理解し、より注視すべき推定を立てることが可能となるのです。
初期仮説の検証・修正する
「最初の仮説の検証」が肝心です。仮説は「ただの可能性」であり、必ずしも事実と一致するとは限らないからです。フィードバックの収集、検証テストの実施、データの分析等により、仮説の妥当性を検討し、問題点を見つけ出すことが求められます。
修正・改善も行う必要があります。現実と一致せずに不適切な仮説は、修正や改善を必要とします。この時は、検証結果からの学びを元に、改善策を見つけ出しましょう。
このサイクルを反復することで、仮説構築力を向上させ、また慎重に検証と修正を行うことで、より効果的な解決策に向けて進むことが可能になります。問題解決における仮説生成力は、続けて調整と検証を重ねることでその精度を高めることができます。
まとめ
仮説の立て方は、まず問題や状況を明確に理解することから始まります。次に、事実やデータから論理的に可能性を導き出し、それを仮説として設定します。
その際、仮説はあくまで可能性の一つであり、検証に耐えうるものでなければならない点を忘れないようにしましょう。仮説を立てるスキルは、問題解決だけでなく多面的な思考を促し、生活やビジネスの様々な場面で役立つことでしょう。
よくある質問
仮説構築とは何ですか？
仮説構築は、既知の事実を出発点にして、帰納的および演繹的な思考の枠組みを駆使し、仮説を構築する能力です。一方、調査検証は仮説を確かめるためのデータ収集、仮説と収集したデータに基づいて分析手法を選択し、その結果を仮説と対比・解釈するプロセスから成り立っています。
仮説思考力とは何ですか？
仮説思考力とは、現時点での事実や個人の知識をもとに、未来を予測するために「おそらくこうなるだろう」という有力な仮の答えを立て、それを具体的に検証していく思考法です。仮説を先に構築することで、検証すべきポイントを的確に絞り込むことができ、問題解決や結論形成を迅速かつ効果的に行うことが可能です。
仮説の立て方は？
仮説の立て方は以下のステップに従います。
ステップ1: 考えられる原因を案出しする
まず初めに、考えられる様々な原因を発想を広げるために挙げていきましょう。
ステップ2: 案出しした原因が適切かをチェックする
挙げられた原因が仮説の構築に適しているかどうかを注意深く検討します。
ステップ3: 仮説立てを行う
検討した原因から、最も有力な仮説を立てます。
ステップ4: 仮説や調査の優先順位付けを行う
立てた仮説や調査対象を優先順位付けし、重要なものから順に取り組む計画を立てます。
ステップ5: 優先順位をもとに仮説を調査・検証する
優先順位に基づき、仮説を具体的に調査・検証していきます。
仮説を立てることで仕事はどうなりますか？
仮説を立てることで、仕事は迅速化されるだけでなく、クオリティが向上し業務効率も向上します。 問題解決に取り組む際に仮説を用いることで、課題の本質を見極めやすくなります。 具体的な解決策が浮かび上がり、それが生産性向上に繋がります。 具体的なアクションに繋がり、業務のリドゥが減少し、仕事全体が効率的かつ迅速に進展します。
独立変数とは
独立変数は、実験や数学的モデルで操作または選択される変数です。この変数は他の変数に影響を与えますが、自身は他の変数の影響を受けません。例えば、科学実験において独立変数は実験者によって変更される条件や特性であり、その変更が結果（従属変数）にどのように影響するかを観察します。簡単に言うと、独立変数は原因となる変数であり、その変化が他の変数（従属変数）に影響を及ぼします。
帰 無 仮説とは
帰無仮説は、統計学においてテストされる仮説の一つで、一般的には何らかの特定の効果や差が「存在しない」という立場を取ります。この帰無仮説（通常「H0」と記される）は、実験や調査で得られたデータを用いて検証され、統計的な手法によってその仮説を棄却するか受け入れるかが決定されます。
例えば、新しい薬の有効性をテストする場合、帰無仮説は「新しい薬は既存の薬と比べて有効性に差はない」とするかもしれません。統計的テストを用いてこの仮説を検証し、十分な証拠があれば帰無仮説を棄却し、代わりに対立仮説（新しい薬は既存の薬と比べて有効性に差がある）を支持します。逆に、十分な証拠が得られなければ、帰無仮説は棄却されず、統計的には「有意な差が見られない」と結論づけられます。
従属変数とは
従属変数は、実験や研究において独立変数の影響を受けると考えられる変数です。これは独立変数によって変化する結果を表し、研究や分析の主な焦点となることが多いです。独立変数が原因であるとすれば、従属変数はその結果に相当します。
例えば、肥料の量が植物の成長にどのように影響するかを調べる実験では、肥料の量が独立変数となり、植物の成長（例えば、高さや重量）が従属変数となります。ここで、肥料の量は実験者によって制御され、植物の成長はこの独立変数の影響を受けると見なされます。従属変数は研究の目的に応じて様々な形で現れ、データ収集や分析の重要な部分を占めます。
どんなに優れたアイデアを思い付いても、それを検証するための仮説が存在しなければ、それはただの空想に過ぎません。ビジネスシーンや学術研究など、多くの分野で重要な役割を果たす”仮説”。しかしながら、適切な仮説を立てるというのは決して易しい作業ではありません。
効果的な仮説を立てるためには、特定のポイントを押さえ、一定の手順を踏む必要があります。本記事では、仮説の立て方について、そのポイントや手順を分かりやすく解説していきます。未経験者も経験者も、さらなるスキルアップにぜひご活用ください。
