どんな仮説が必要?


仮説とは「ある論点に対する仮の答え」であり、答えである以上、いい加減な内容では通用しないと実感しました。どのような仮説を立てるかが極めて重要であり、良い仮説を構築する方法について疑問が生じました。

原因をどう究明?


また、課題解決の仮説は、単に「どこに問題があるか」と考えるだけでなく、問題箇所が特定できた場合でも、その原因を十分に掘り下げるプロセスが不可欠であると感じました。徹底した分析によって、問題の本質に迫ることが大切だと思います。

反論はどう除外?


さらに、仮説はそれ自体以外の反論を排除しながら構築すべきだと考えます。まずは対象となる事象(What)を明確にしたうえで、問題の所在(Where)を適切に分解し、抜け漏れのない形で仮説を立てないと、説得力を持った論点整理は難しいのではないかと感じました。

対応をどう構築?


加えて、ある事象に対して対応時間が長期化しているという問題を例に考えると、What自体は把握できているものの、問題の具体的な所在(Where)に対する仮説が立てられていない現状があります。問題点をMECEに分解しながら仮説を検証するためにも、現場の実情を踏まえてまずは動いてみるというアプローチも一つの方法ではないかと思います。

試行で見える答え?


こうした見解から、動きながら仮説を立ててみる方法が有効なのか、またその過程で優れたインタビューの実施にも注力する必要があるのではないかと考えています。同じように、受講している皆さんもどこに問題があるのか(Where)の見極めに悩まれているのではないでしょうか。まずは実際に動きながら仮説を試してみることが、より良い解決策へとつながると感じました。
※上記の投稿は、受講生より許可を得て掲載しています。
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ナノ単科とは?

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実践につながる基礎スキルを習得するカリキュラム
グロービス経営大学院 単科生制度の、さらにライトなプログラムが登場。
1週間毎に区切られた6週間のカリキュラムを、他の受講生とともに、オンラインかつ好きな時に自分のペースで学び、仕事で実践・活用する一歩を踏み出せる内容となっております。

ナノ単科受講生の声

この記事と同じ科目を受講したナノ単科受講生のリアルな感想をご紹介します。
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H.N
50代 女性
受講科目
データ・アナリティクス入門
モチベーションが上がる

勉強することを長らく忘れていましたが、
若い受講生の姿を拝見し、
一生勉強だなと感じさせられました

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S.T
30代 男性 係長/主任
受講科目
データ・アナリティクス入門
実践につながる わかりやすい 仲間と学び合える

価格、期間、レベル、とにかくジャストサイズだったように思います。
初心者や我流の限界を感じている人にオススメですね。
異業種異職種の人と受講動機をシェアできたのがよくて、「みんな悩み同じなんだな」「自分だけじゃない」という安心と納得感がモチベーションになりました。

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A.N
50代 女性
受講科目
データ・アナリティクス入門
実践につながる わかりやすい

グループワークがあることで、気づきが多い。オンライン講座はたくさんがあるが、受講生の考えなどを聞くことで理解が深る気がします。
3か月間、週1回であれば、なんとか頑張れるのみ魅力です。
勉強はし続けることも大事ですし、仕事にもすぐに実践できる内容が多いことも、受講してとてもよかったなと思っています。

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