仮説構築の技術（７）～「帰納法」の本質を知る

■ ということは「サンプル」はできるだけたくさん欲しい！

情報は多ければ多い方が良いのでしょうか？
それでは、以前お話しした「Quick & Dirty」の方針に反します。
ここでは、やっぱり情報コレクターになるな！と申し上げたいところです。

せっかく仮説思考をとろうとしているのに、
片っぱしからサンプルをたくさん集めていたのでは、本末転倒です。

そこで、まずは「情報収集を禁止」しましょう！（笑）
極端な言い方ですけどね、、、(^^)

まずは、既知の情報だけでも「一次仮説」を構築するには十分です。
皆さん、一応ビジネスの現場にいるわけですからね～

そして、一次仮説オプションがいくつか抽出されたら、
その絞り込みをするために必要な論点を考えましょう。
ここで言う論点とは「仮説を絞るために知りたいこと」、
つまり「必要な情報は何か？」ということですね。

ちゃんと、今入手すべき情報を明らかにしないと生産性は上がりませんよね。

■ 情報収集論点を整理する

必要な情報の構造を明らかにするのには「イシューツリー」が有効です。
見た目はロジックツリーと同じですが、
ロジックツリーが要素分解を目的としていたのに対し、
イシューツリーは仮説を論証するために必要な論点で構成しています。

（例）
仮説「わが社は新規事業Ｘを立ち上げるべき」
　→（イシュー１）わが社には新たな事業が必要か？
　→（イシュー２）Ｘ市場は魅力的か？
　→（イシュー３）Ｘ市場の既存競合に勝てそうか？

こんな具合に、明らかにするべきことをブレイクダウンします。
そして、さらにサブ論点に分解できそうです。

（イシュー２）Ｘ市場は魅力的
　→（サブイシュー１）わが社にとって十分な市場規模か？
　→（サブイシュー２）今後の市場成長性が見込めるか？

こうやってツリー構造でイシューが構成されていきます。

■ 必要条件と十分条件

仮説が正しいと判断する材料には「必要条件」と「十分条件」があり、
その点も留意しておくとよいでしょう。

必要条件：条件Ｘが成り立たなければ、結果Ｙは絶対に成り立たない

つまり、Ｘが成立しても、Ｙは成り立つかもしれないし、
成り立たないかもしれないのです。

十分条件：条件Ｘさえ成り立てば、結果Ｙが必ず成り立つ

こちらは逆に、Ｘが成立しなくても、Ｙが成り立つ可能性を残しています。

つまり、仮説を論証するためには、この２つを組み合わせて、
「必要十分条件」を満たす情報を入手する必要があるわけですね。
ただ、一気に正解を求めるというスタンスではなく、
少しづつ仮説を絞り込んでいくという気持ちでないと、
また、膨大な情報コレクターになってしまいますので、ご注意を！(^^)

「帰納法」は分析者の視点によって大きく解釈が異なります。
まさに、分析者の手腕が問われる考え方ですね。
皆さん、腕を磨きましょうね。(^^)

株式会社シナプス　代表取締役　家弓正彦