仮説検証の考え方や手順とは?効果的なフレームワークやポイントを解説!

ビジネスにおいて、経営課題に対する効果的な戦略を効率的に立てるためには、「仮説検証」が欠かせません。仮説検証を立てることで、データに基づいた現実的な戦略をスピーディーに立案できます。仮説検証は、マーケティング戦略の立案や営業商談、商品開発など、さまざまな場面で活用されているため、ビジネスをする上で不可欠な考え方と言えます。

本記事では、仮説検証の目的や手順について解説します。また、仮説検証をする際に注意すべきポイントも紹介しますので、ぜひ参考にしてください。

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仮説検証とは

仮説検証とは、「仮説(仮の結論)」(特定の現象を説明するために立てた予測や推測)を「検証」(データ収集を通して証拠立てる)ことです。

例えば、「商品の売上が伸び悩んでいるのは店舗の陳列が適切にカテゴリー分けされていないためで、陳列方法を改善すれば売上が増加するはず」という仮説を立てます。実際に商品をカテゴリーごとに陳列した結果、売上が前月比で増加したかどうかを確認する一連のプロセスが仮説検証です。

仮説検証の目的

仮説検証の最大の目的は、「ビジネスが成功する確率を上げる」ことです。

仮説検証は、「市場戦略の最適化」「顧客理解の深化」「業務効率の向上」など、企業運営において重要な役割を担います。これらは新規事業立ち上げや新製品開発など、社運に関わる意思決定に対する事業失敗のリスクを減らすことに貢献します。

もし、仮説検証を行わずいきなり思いついたままに行動に移してしまうと、新規事業開発・導入の過程で様々な問題が浮き彫りとなり、顧客に満足のいくサービスを提供できなくなるリスクがあります。その結果、事業存続が危ぶまれ、企業業績の大幅な低下につながってしまうでしょう。

一方、繰り返し試行錯誤しながら仮説検証を行うことで、得られる結果の信頼性が向上し、意思決定がより正確になります。具体的には、繰り返しの検証過程において、仮説検証を「より具体的かつ検証可能な仮説の設定」「より適切な手段でのデータ収集」「より適切な統計手法の利用」などに修正・改良することで、正確性のある検証結果を得ることが可能となります。

さらに、検証結果は、「新規事業開発を予定通り進めるべきか」における意思決定の精度を高められます。その結果、顧客の満足度が高いサービスを提供できるようになるでしょう。このように仮説検証を通して、多様な視点から新規事業を見直すことで、仮説検証の目的である「ビジネスが成功する確率の向上」につながります。

仮説検証が重要な理由

ここでは、仮説検証が重要な理由について解説します。理由は大きく分けて次の二つです。

  • スピード感を上げるため
  • 課題解決の精度を高めるため

スピード感を上げるため

仮説検証が重要な理由1つ目は、仕事のスピード感を上げられることです。

仕事が速い人は共通して、「明確な目標設定」「仕事の優先順位付け」を作業を始める前に必ず行なっています。つまり、「作業開始前の意思決定・思考」「無駄な業務」などに時間をかけないことで、結果的に仕事が早く終わるというわけです。

「明確な目標設定」「仕事の優先順位付け」を行なっている社員は、無意識に仮説検証を行っているケースが多いです。

例)
仮説:1日の始めにその日の目標を立て、重要かつ緊急なタスクをまず終わらせることで、その日の業務が効率的に進む。

検証:毎朝、ToDoリストを作成し、重要かつ緊急なタスクから取り組むようにして、その日の進捗を確認する。

結果:朝一番に仕事の優先順位付けをすると、「作業開始前の意思決定・思考」「無駄な業務」などに時間がかからず、業務が早く終わることが実証された。

このように、仮説検証の考え方を活用することで、「労力を最小限に抑えたスピード感の向上」を実現できます。この仮説検証のスキルは、日々の業務だけでなく、事業戦略や販売戦略を策定する際にも非常に役立ちます。

課題解決の精度を高めるため

仮説検証が重要な理由2つ目は、課題解決の精度を高められることです。ここでは、なぜ繰り返し検証作業を行うことで、課題解決の精度を高められるのかについて説明します。

通常、仮説検証は、一度行なって終わりではなく、以下のプロセスで何度も繰り返し行われます。

  1. 現時点で解決したい課題を基に仮説を立てる。
  2. 立てた仮説を検証する。
  3. 検証結果を基に仮説を修正・改善する。
  4. 新しい仮説を検証する。

上記のように、思考と行動を何度も繰り返していくことで、課題の本質を捉えられるようになります。その結果、より的確な課題解決策の立案につながり、問題解決の精度が高まるでしょう。

仮説検証の流れ

続いて、仮説検証の流れをステップに分けて解説します。

  1. 現状の把握と課題の洗い出し
  2. 仮説を設定する
  3. 実験や観察による客観的データを収集する
  4. 仮説検証のアクションを決定する
  5. 仮説を検証して改善する
  6. 検証結果や事例を全社に展開し、動きやすい環境を作る

STEP1:現状の把握と課題の洗い出し

まずは、自社の現状を客観的に観察・分析します。課題を解決するためには、実際に抱えている課題を見つけ出さない限り何も始まりません。そのため、課題解決の最初のステップとして、自社が陥っている状況を的確に把握し、現在抱えている課題を徹底的に洗い出すことが重要です。また、組織が抱えている課題は必ずしも目に見えるような明らかなものとは限りません。組織に潜んでいる課題を知るために、この段階でデータ収集を行うことをおすすめします。

ここでは、営業部門での課題の洗い出しを例にあげます。

1. 現状の把握
・データ収集:
ー売上データ: 過去数年間の売上データ、月別・四半期別・年間の売上推移の分析
ー顧客データ: 顧客ごとの売上高、リピート率、新規顧客獲得数、顧客離れ率などの収集

・営業活動のモニタリング:
ー営業チームの活動量(訪問数、電話数、メール数)や成果(アポイントメント数、商談数)の把握
ー営業ツールや顧客管理システムの使用状況の確認

2. 課題の洗い出し
・ギャップ分析
目標売上と実際の売上とのギャップを特定し、その原因を分析します。例えば、リード数は十分だがクロージング率が低い場合、その原因(提案内容、価格設定、競合の影響など)を探りましょう。

・フィードバックの収集
顧客アンケートや定例会議の場で、営業チームからのフィードバックや、顧客からの意見を収集し、現場で感じている問題点を整理します。

3. 課題の優先順位付け
各課題について、ビジネスへの影響度や緊急性を評価し、優先的に解決すべき課題を決めます。また、現時点で利用可能な時間・人材・予算などを考慮し、現実的に対処可能な課題を決めると良いでしょう。

STEP2:仮説を設定する

次に、現状の把握・課題の洗い出しが完了したら、仮説を設定しましょう。仮説立案のポイントとして、客観的データの収集を通して検証可能な仮説を立てることです。真偽が検証できない仮説を立ててしまうと、その仮説が正しいのかを見極められず、課題解決につながらないため注意が必要です。

また、最初から完璧な仮説を立てようとする方が多くいらっしゃいますが、仮説は一度設定して終わりではなく、何度も検証・改善を繰り返し、仮説を随時修正していきます。そのため、完璧主義ではなく最善主義で仮説を立てていくことをおすすめします。

ここでは、営業部門での仮説設定の例を紹介します。背景として、「顧客訪問頻度が少ないため、顧客との関係性が薄れ、契約成立件数が伸び悩んでいる」という課題が見つかった営業部門とします。

仮説:「顧客訪問の頻度を増やせば契約成立件数が上昇する」

次のステップからは、上記の仮説に焦点を当てて仮説検証について解説していきます。

STEP3:実験や観察による客観的データを収集する

続いて、仮説を立証するために、実験や観察を通して客観的データを収集しましょう。仮説を立証するためには、仮説を設定したときに行ったデータ収集よりも量的にも質的にも優れた情報収集をする必要があります。市場調査や顧客・社員からのフィードバック、ウェブ分析など、様々な方法でデータを集めていきましょう。

ここでは、ステップ3で設定した営業部門における仮説を立証するためのデータ収集方法を紹介します。

1. 市場調査
・業界レポート:
顧客訪問頻度と契約成立件数に関する業界レポートを参考にして、顧客訪問頻度と契約成立件数はどのような因果関係を持っているのかを分析します。

・アンケート調査:
既存顧客や潜在顧客を対象に、訪問頻度、訪問に対する満足度、契約意欲などを尋ねるアンケートを実施します。

2. 社員からのフィードバック
Google Formsなどの匿名でフィードバックを得られるツールを利用して、「仮に営業担当者の訪問頻度を増やした場合」の各社員の意見を洗い出します。


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STEP4:仮説検証のアクションを決定する

続いて、仮説検証のアクションを決定します。このステップでは、収集したデータを分析して、仮説が正しいかを評価し、実際にどのように検証するかを決めることを目的としています。

それでは、先述の「顧客訪問の頻度を増やせば契約成立件数が上昇する」を仮説に設定した営業部門を例に考えてみましょう。

データ分析から、この仮説が正しいと判断した場合、顧客訪問の頻度を増やします。一方で、仮説が間違いだと判断した場合は、収集したデータを基に仮説を修正し、新しい仮説で再度仮説検証を行ってみましょう。

STEP5:仮説を検証して改善する

次に、実際に仮説を検証して改善を行います。例えいくらデータ分析で仮説が正しいという結論に至った場合でも、その時々の会社の経営状況や市場動向に大きく左右されるため、実践的に検証を行うことが重要です。

営業部門を例にとって考えてみましょう。
まず、「顧客訪問の頻度を増やせば契約成立件数が上昇する」という仮説を立証するためには、通常通りの訪問頻度を維持するグループ(週1回)と訪問頻度を増やすグループ(週2回)の2グループを作る必要があります。同じ条件下で検証するために、各グループにはそれぞれ同じ人数を割り当てましょう。加えて、検証の実施期間を明確に設定します。それでは、実際にこの検証を営業部門に導入してみます。

次に、この検証で得られたデータを記録し、検証結果をまとめましょう。この仮説検証の場合、独立変数が顧客訪問の頻度(週1回 vs 週2回)で、従属変数が契約成立件数となります。週1回 と週2回の訪問頻度で契約成立件数を比較し、「訪問頻度を増やすことで契約成立件数が実際に増えたのか」を確認しましょう。もし、この検証結果が仮説と異なっていた場合は、仮説や検証作業の修正を行い、仮説を実際の検証結果に近づけて行きましょう。

これらのステップ1からステップ5までの仮説検証のプロセスを「仮説検証サイクル」と言います。このプロセスを納得のいくまで繰り返し、検証作業を進めていってください。

STEP6:検証結果や事例を全社に展開し、次の仮説検証に繋げる

次に、検証結果や事例を全社に展開し、次の仮説検証に繋げましょう。たとえ、組織のトップ・上層部が仮説が正しいと結論付けたとしても、実際に導入される現場で働く社員の賛同を得られなければ、その仮説を会社全体に理解・浸透させることは難しいでしょう。

そのため、検証結果を全社に共有し、実際に現場で働く一般社員からフィードバックをもらうことが重要です。現場からのフィードバックをもらうことで、今回の検証では見落としていた観点が第三者目線・現場目線で見えるようになります。

先述の通り、営業部門を例にとって考えてみましょう。

訪問頻度を増やすことで「顧客との信頼関係がより深まり、契約成立まで辿り着きやすいだろう」というポジティブな意見を持っている社員がいる一方で、「頻繁な訪問に対して顧客が負担を感じ、契約成立まで遠ざかるだろう」というネガティブな意見を持っている社員もいるでしょう。

このようなフィードバックをもらうことで、「顧客訪問頻度の好みは営業担当者によって様々であるため、一様に顧客訪問頻度を増やした方が良いとは限らない」というように、現場目線で物事を考えられるようになります。このような現場の声を今後の仮説検証に反映させることで、現場で実践・活用される仮説検証ができるようになるでしょう。


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仮説検証で活用できるフレームワーク

次に、仮説検証で活用できる具体的なフレームワークを3つ紹介します。

  • MVPキャンバス
  • アブダクション
  • ストーリーボード

MVPキャンバス

MVP(Minimum Viable Product)とは、最小限の機能を持つ初期バージョンのプロダクトという意味を持ちます。MVPは、最も重要で最小限の機能のみを搭載したバージョンであるため、不完全な点が多く存在します。その一方で、市場への早期投入によって顧客からのフィードバックを迅速に得られるメリットがあります。必要最低限の機能のみを搭載した不完全な試作品をリリースし、いち早く顧客からのフィードバックを得ることにより、「本当に顧客が求めている必要な機能」を把握でき、修正・改善を行うことができます。

また、競合他社よりも早い段階で市場に導入することで、デファクトスタンダード(業界標準として定められた規格)の地位を確立することが可能です。市場においてデファクトスタンダードとして認知された商品は、新規企業の市場参入などの市場の変化に左右されにくい傾向にあり、結果的に安定した収益が見込めるでしょう。

以上のように、「スピード感を持って検証作業ができること」「迅速に顧客ニーズを把握できる」などがMVPのメリットとして挙げられます。

アブダクション

アブダクションとは、観察された現象を説明するために最も妥当な仮説を見つける推論方法を指します。アブダクションのポイントは、「事実が先にあって、仮説を思い浮かべる」という順序で行われるため、観察された事実を的確に捉えることが重要です。アブダクションは、医療診断や探偵推理、科学研究など、「ある現象が起こる原因を推測する分野」において効果的に活用されています。

ここでは、分かりやすい例である医療診断におけるアブダクションの活用方法を解説します。

  1. 仮説生成
    患者に発熱、咳、疲労が見られる。これらの症状からインフルエンザを疑う。
  2. 仮説の評価と選択
    他の病気の可能性と比較し、インフルエンザの仮説が最も妥当であると判断。

以上のように、アブダクションは「特定の現象を説明できる最も妥当な仮説を立てる」上で非常に役立ちます。これは医療診断などの専門的な分野のみならず、自社における「問題点の原因を明確にするテクニック」として覚えておくと良いでしょう。

ストーリーボード

ストーリーボードとは、特定のプロジェクトの展開を視覚的に計画・表現するためのツールです。

一般的に、ストーリーボードはイラストや画像、テキストを使って、製品開発のステップを順序立てて示します。このストーリーボードを作成していく過程で、商品やサービスが抱える課題が浮き彫りになり、仮説に設定すべき課題がはっきりと見えてきます。

いくら個人の頭の中では課題が明確であったとしても、その課題を仮説に変えるには、第三者に伝えやすくする必要があります。そのために、文章やテキストでは伝わりにくいイメージを、イラストや画像を活用するストーリーボードで相手に分かりやすく伝えるのです。

仮説検証で注意すべきポイント

それでは、仮説検証で注意すべきポイントについて見ていきましょう。

  • 情報過多にならないようにする
  • 失敗や間違いを恐れずに行動する
  • データなど客観的な視点を忘れない
  • 仮説を立ててから調査を進める
  • 考えること・行動することをやめない

情報過多にならないようにする

仮説検証で注意すべきポイント1つ目は、情報過多にならないようにすることです。収集したデータに基づいて仮説を立て、検証していくサイクルを繰り返す仮説検証において、データ収集は欠かせません。しかしながら、全てのデータが検証作業に役立つ訳ではないため、仮説検証に本当に必要なデータを見極める必要があります。

データ収集の手段として、インターネット検索を真っ先に思い浮かべる方がほとんどではないでしょうか。しかしながら、基本的にインターネットに載っているような記事やブログで得られるデータは仮説検証にあまり役立たないと考えてもらって構いません。インターネット上でのデータ収集は、「膨大な量のデータにアクセスできる」というメリットがある一方、「中身の薄い情報が多い」というデメリットが存在します。そのため、インターネット上でデータ収集を行うことで、膨大な情報の中に重要な情報が埋もれてしまい、仮説検証や課題解決に支障をきたしてしまいます。

代替手段として、自分の手でデータを収集することをおすすめします。最も信頼でき、立てた仮説を検証・説明する上で最適なデータを収集できるためです。自分の手で収集したデータには、社内・顧客アンケートや財務レポート、業界レポートなどが当てはまります。これらの資料から得られるデータは、インターネットで得られるデータよりも正確かつ専門的であるため、積極的に自分の力でのデータ収集を意識していきましょう。

失敗や間違いを恐れずに行動する

仮説検証で注意すべきポイント2つ目は、失敗や間違いを恐れずに行動することです。最初から間違えないように100%正確な仮説を立てようとすると、市場や顧客のニーズが変わった場合でも、初期の仮説に固執することで、柔軟性が低下してしまいます。初期の仮説を100%間違いなく打ち出すことはほぼ不可能だと考えましょう。

また、検証作業の過程で、仮説を繰り返し修正・改善する必要性が必ずと言って良いほど出てきます。精度の高い仮説を生み出すためには、「スピード感を持って、何度検証作業を繰り返せるか」が鍵となります。そのため、初期の仮説設定に時間を割きすぎないようにしましょう。

データなど客観的な視点を忘れない

仮説検証で注意すべきポイント3つ目は、データなど客観的な視点を忘れないことです。仮説検証をする際に、主観やバイアス、思い込みに囚われて、客観的に物事を判断することができなくなるケースが多くあります。自身の思い込みで判断してしまうと、正しい仮説検証ができなくなるリスクがあるため注意してください。

このリスクを回避するために、定期的に第三者からフィードバックをもらうことをおすすめします。もしかすると、自分では気づかなかった固定概念に執着してしまっている点が見つかるかもしれません。

仮説を立ててから調査を進める

仮説検証で注意すべきポイント4つ目は、仮説を立ててから調査を進めることです。まず仮説を立ててから調査を始めることで、「調査でどのようなデータ・情報を収集すべきか」が明確になります。調査範囲をあらかじめ限定しておくことで、無駄なデータ収集を避けることができます。

仮説検証において「どれだけ効率的にスピーディーに検証を進められるか」は、できるだけ早く新製品を市場に導入し、市場での競争優位性を確立するために重要な要素となります。効率的にデータ収集を行うために、必ず仮説を立てて調査を進めるようにしましょう。

考えること・行動することをやめない

仮説検証で注意すべきポイント5つ目は、考えること・行動することをやめないことです。仮説思考のスキルをつけるためには、物事を論理的思考でしっかりと考えることが求められます。しかしながら、論理的に仮説を熟考するだけで、行動に移せなければ、検証が成り立ちません。

そのため、仮説を設定するために「考える」ことと、実践的に検証するために「行動する」ことのバランスを適切に維持することを意識してください。

まとめ

本記事では、仮説検証に関するノウハウについて詳しく解説しました。仮説検証を行う際は、正しい手順を踏み、「情報過多にならないようにする」「失敗や間違いを恐れずに行動する」「データなど客観的な視点を忘れない」「仮説を立ててから調査を進める」「考えること・行動することをやめない」以上の注意すべきポイントをしっかりと意識してください。

この記事が、自社における「仮説検証を活用した経営課題の解決」に少しでも役立てば幸いです。

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よくある質問(Q&A)

ここでは、仮説検証にまつわるよくある質問に答えていきます。

仮説思考とデザイン思考の違いは?

仮説思考とは、限られたデータ・情報の中から最も妥当な結論を仮の結論(仮説)として設定し、その仮説の検証・修正・実行を行なっていくことを指します。特徴として、情報・事実を筋立てて分析し、解決へと導いていきます。

一方、デザイン思考とは、顧客が抱える課題に対する解決策を見出したり、イノベーションを推進する思考法のことです。また、顧客のニーズを第一に考えて課題を解決する「人間中心設計」という価値観を持っていることが特徴です。

仮説思考は、存在する情報を体系的に分解していく思考方法であり、顧客を中心に置くデザイン思考とは異なります。

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