point-icon この記事のポイント!
  1. フレームワーク利用の仮説立案
  2. データ評価で検証重視
  3. 複数視点で説得力向上

仮説はどこから始まる?


■仮説を立てる
仮説を立てる際には、まず3C分析や4P分析などのフレームワークを活用し、幅広い視点で考えることが効果的です。複数の仮説を挙げ、これらの中から絞り込むことで、反論や別の可能性を排除できるように意識することが大切です。また、意図的に役割や網羅性を持たせることもポイントとなります。

検証はどう行う?


■仮説を検証する
仮説を検証する際は、比較の指標として平均や標準偏差などのデータ評価の手法を選ぶとよいでしょう。加えて、データ収集の際には「誰に」「どのように聞くか」に十分注意し、有力な仮説の検証に加えて、他の仮説が成立しないことを示すデータも集める必要があります。

仮説の違いは何?


■仮説の分類と意義
仮説には「結論の仮説」と「問題の仮説」の2種類があります。複数の仮説を立てることで、検証マインドや説得力が向上し、関心や問題意識が高まるだけでなく、物事のスピードや行動の精度も向上することが期待されます。

最初は何から進める?


仮説が求められた場合、最初にどこから取り組めばよいかわからなくなることがありますが、その際はフレームワークを活用するのが良いと考えています。実際、過去には「クロスセルで自社商品と相性のよい商品は何か?」や「価格変更による影響」を検討した経験があります。似たような課題に対しても、あらゆる仮説を立てたうえでロジックツリーに当てはめ、優先度を決めながら、時間をかけて分析すべき事項を整理していきたいと思います。

有力仮説はどう選ぶ?


どのように客観的な仮説を複数挙げるか、また有力な仮説に偏りが生じた場合にはどのように対応すればよいかについて、具体的な方法を検討したいと考えています。
※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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