仮説思考とは？プロセスや良い仮説を立てるためのポイントをご紹介

取り巻く環境の変化は目まぐるしく、次々に立ち塞がる問題を迅速に解決することが求められている中、限られた時間の中で問題の解決策を効率的に見つけるアプローチ方法のひとつとして「仮説思考」が有用である。この記事では、仮説思考のプロセスや効果を最大限に出すために必要なポイントなどをご紹介する。

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　仮説思考とは？

仮説思考とはどのようなアプローチ方法なのか、なぜ仮説思考が必要なのかについて解説する。

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　仮説思考とは自分なりの「仮の答え」

仮説思考とは、持ち合わせた情報と自身のこれまでの経験、知識によって最も可能性の高い結論を「仮の答え」、つまり「仮説」として設定し、その仮説に基づいて実行・検証・修正を繰り返し行う思考法のことである。あらかじめ仮説を立てることによって、集めるべきデータや項目を絞って調査することができるため、問題に対して効率的にアプローチできる。想定した仮の答えから必要な根拠などを逆算的に探すため、「逆算思考」と呼ばれる場合もある。

　仮説思考が必要な理由

ビジネスにおける課題解決のシーンでは、時間的な制約がボトルネックとなる場合が多い。限られた時間の中で最大限の効果を出すことはビジネスパーソンにとって重要な課題であるといえる。そこで有効な手段となるのが仮説思考である。

これまでは課題解決の専門家であるコンサルタントの思考法であったのだが、先行き不透明な時代において、一人ひとりが仮説思考のスキルを身につけ、長期的視野を持って主体的に取り組み、迅速な意思決定を行っていくことが求められるようになっている。特に、新規事業や新製品開発など、イノベーションや新しい価値を創出する場合、考え得るさまざまな事柄について綿密なデータ収集と、調査や分析を行ったとしても、確かな答えが分かるわけではない。膨大な時間をかけて調査を行うより、仮説に沿って必要な情報を集めていく仮説思考のアプローチ方法に利点があるのだ。

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　仮説思考で得られる効果

ここでは仮説思考を用いることで得られる3つの効果について解説する。メリットを最大限享受するためには、どのようなものがあるのかを念頭に置いた上で、実行することがおすすめだ。

　仮説思考のメリット①効率性が上がる

仮説思考のメリットのひとつは効率性が上がることだ。手当たり次第にさまざまな事柄を調査する網羅的なアプローチ方法でも、無制限な時間をかければ答えに辿り着くことができるだろう。しかし、ビジネスシーンにおける課題解決を目的とした場合、限られた時間の中で成果を出すために調査に多くの時間を費やすことは避けるべきである。仮説を前提としたアプローチにより、考慮すべき箇所や調査してデータを収集すべき部分に注力して検証を取ることで、無駄を省き、質の向上と時間の短縮が期待できるのだ。

　仮説思考のメリット②迅速な意思決定ができる

仮説思考のメリットのもうひとつには、迅速な意思決定ができることがある。情報量が多ければ多いほど判断材料が増え素早い意思決定につながりそうなイメージもあるが、実際には情報量が多くなるほど意思決定に時間がかかってしまう。また、判断に不要なノイズとなる情報も含めるとなおさらのことである。一方で仮説思考の場合、仮説の正しさを証明することに絞って情報収集を行うため判断がしやすくなる。

また、筋が良く、説得力のある仮説を立てることができれば、関係者間、または役員による審査においても合意形成が行いやすくなるはずだ。結果として、組織全体の意思決定の迅速化に寄与するといえるだろう。

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　仮説思考のプロセス

ここでは仮説思考の4つの手順と各プロセスでの注意点について解説する。

　状況の把握

仮説を立てる前段階として、情報の整理を行い状況を把握することが重要だ。情報を整理し、現時点の状況を客観的に把握することで、課題や問題の背景や成り立ちなどを考えることができるようになる。また、どのような課題に直面し何を目的とするのかはっきりと認識できていなければ、仮説を立てるという次のフェーズに移ることは難しい。

ここでの注意点は、やみくもに情報収集を行わないことである。このフェーズでの目的は、仮説を立てるための事前準備として現状を把握することである。そのため、PEST分析やSWOT分析など、自社及び事業が置かれている環境や、今後発生しそうな脅威と機会を把握するための情報に絞って収集を行い整理することがポイントとなる。情報収集を行っているうちに目的が逸れて必要以上に広げてしまわないよう、何を目的とした情報収集なのかということを念頭に置いておきたい。

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　仮説を立てる

仮説を立てるフェーズでは、課題について、「なぜ？」「だから？」と、背景にある事実や理由を自ら問い続けて深掘りしていくことが重要である。収集した情報に対して、解釈を加えていくことで、課題を浮かび上がらせるためである。

仮説を立てる上での注意点には、最初から完璧な仮説を立てようとすべきでない点が挙げられる。仮説思考の利点は素早い課題解決に繋がりやすいことである。短期間で思考プロセスを循環させて最終的に精度の高い仮説とするためである。つまり、立てる仮説は可能性が最も高いものであればよく、次のフェーズで軌道修正をしつつ、第二弾、第三弾の仮説を立てて精度を上げていけば良い。なぜ仮説を立てているのかという目的意識を忘れず、手順そのものに没頭しないようにすることが大切だ。

　仮説の検証

仮説検証のフェーズでは、仮説の立証を行うという目的のもと、情報収集を行い、詳細にチェックしていくことが重要だ。検証のクオリティによって、最終の判断が狂ってしまう恐れがあるため、検証は綿密に行うことをおすすめする。

ここでの注意点は、情報収集を定性情報と定量情報の両面で行うことだ。定性情報は数値化できない情報のことで、プレスリリースなどの企業が発信する情報やニュース、ユーザーの声などから得ることができる。一方定量情報は、数値化のできる情報で、実験などの結果や論文・レポートなどの情報、購買数などの数値化できる顧客の反応が挙げられる。

　仮説の修正

仮説の検証が終われば、検証結果に基づいて仮説を修正していくフェーズに入る。最初から正しい仮説を立てられることはほとんどない。仮説が間違っていた場合、立てた仮説と分析結果でつじつまが合わなくなるため間違いに気づくだろう。仮説の修正は、検証とほぼ同時並行的に行うことも可能であり、仮説の誤りに気づいた段階で修正していくことが望ましい。

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　仮説思考のアプローチを強化する2つの習慣作り

仮説思考は慣れるまでは意識的に行う必要がある。慣れないうちは見当違いな仮説を立ててしまうかもしれない。ここでは、仮説思考の習慣を身につけ、仮説の精度を高めるための2つのポイントをご紹介しよう。

　多くの引き出しを持つ

仮説を立てるためには「知識」や「経験」などによる引き出しが欠かせない。引き出しが少ないと、最初の仮説を考えることも難しい。豊かな知識や経験によって、物事を多面的に正しく捉え、さまざまな選択肢を考え、精度の高い仮説を立てることができるようになるのだ。経験は日々の業務の中で自然と蓄積されていくものだが、学ぶことで得られる知識は自ら積極的に取りに行かなければ広がることはない。また、単に知っているというだけではなく、疑問を持って事実を深掘りすることによって、深みのある知識とすることができる。

幅と深さが限定的である経験を補うものとして知識が重要な意味を持ち、経験と知識、両面の引き出しを多く持つことで精度が高く説得力のある仮説の組み立てができるようになる。引き出しを増やすことができるように、さまざまな知識を積極的に取りに行く習慣を作ることが仮説思考の精度を高めることにつながる。

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　日常的に考えるクセをつける

仮説思考では事実や仮説について深掘りして考えることが重要である。たとえば、集めた情報や事実から仮説を立てるときや、立てた仮説を具体的な解決策のアクションにまで落とし込むときなどである。この深掘りするというプロセスが、具体性や精度の高い仮説を生み出すことにつながる。カイゼンを世界に広めたトヨタ生産方式の中でも、問題の真の原因を探るために「なぜ」を5回繰り返すことを提唱している。物事を深掘りして考えるためには、「だからどうなのか？」という問いを何度も繰り返し、突き詰める必要があるのだ。この問いを途中で投げ出し安易に思いつくような原因を仮説としてしまうと、根本の課題が見えず表面的な対処療法のような解決策にしかつながらない可能性がある。日頃から「なぜ？」「だから？」と身の回りで起こる事柄を深掘りして考える習慣をつけることで仮説思考の精度向上ににつながるだろう。

　良い仮説を立てるためのポイント

仮説の筋の良し悪しが仮説によって導かれる解決策に大きな影響を与える。最初から完璧な仮説を立てることは不可能であったとしても、筋の良い仮説を導き出すよう努力することは可能だ。ここでは良い仮説を立てるためのポイントを2つご紹介する。

　さまざまな観点を持つ

仮説を立てる際には、いくつかの視点によって物事の側面を捉え、問題点を正確に捉えることが重要だ。ここでは、発想力を助ける3つの観点についてご紹介する。

・真逆の視点に立つ

事業や製品を展開する場合、ユーザーなど顧客側の視点に立って検討することが重要だ。売り手側だけでなく買い手側の視点に立って、「この製品やサービスは使えるだろうか？」「使いたくないと思う要因はどこにあるのだろうか？」というように考えてみる。顧客側の視点だけでなく、自身が現場担当者であるなら経営者視点で考えてみたり、自社の顧客の先のお客様視点で考えてみたりなど、立場や視点を変えることで一辺倒とならない幅広い仮説を立てることができる。

・両極端に考える

仮説を立てる上で、一度考えを両極端にして検討してみることも良い仮説を立てるためのヒントとなる。たとえば、センサーの感度を最高にしてみたらどうなるか、成分の配合割合を極端に変えてみたらどうなるかなどだ。あえて極端な状況とすることで、利点や課題がわかりやすくなり新たな発見につながる。

・ゼロから考え直す

これまでの常識や制約を一度外し、最初の目的に立ち返って考えてみることも大切である。コストやリソースに関する制約はわかりやすいが、「このアイデアは通らなそうだ」というような無意識の制約に阻まれている場合もある。意識、無意識のどちらにしろ、決められた枠の中だけでは創造的なアイデアは生まれにくくなってしまう。「コストやリソース的に無理そうだ」と考えてしまうのではなく、一度それらの制約を外して考えを膨らませてみることも重要だ。

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　AIを効果的に利用する

AIが得意とする膨大なデータを処理する力は、仮説構築と仮説を立証するための情報収集を繰り返す仮説思考との相性が良く、上手く活用することで更なる効率化や迅速化が期待できる。特にAIの自然言語処理技術は、定量的データを効率よく取得するための強い味方となってくれるだろう。AIは、人間の処理能力を大幅に上回る情報量を取り扱うことができるだけでなく、思考バイアスを排除して情報収集することができるため、より客観的なデータを網羅的に取得することができる。人力では情報収集だけで膨大な時間を要するが、AIを活用することによって収集時間の削減ができ、集めた情報から仮説を構築することに時間を使うことができるようになることは、大きなメリットだといえる。

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　まとめ

仮説思考は、迅速な課題解決が求められるビジネス社会において身に付けておきたい思考法のひとつだ。短時間で優秀な解決策を出せる人は、仮説の立て方がうまい。筋の良い仮説を立てられるようになるためには、知識の「引き出し」を増やしたり、身の回りのことに疑問を持つようにしたりなど、日々の積み重ねが重要だ。まずは、身近な問題点をテーマに、深く突き詰めて考えてみるなど仮説を立てる練習をしてみてはいかがだろうか。

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