ビジネスの課題を発見するための並列型仮説思考　先生：網野知博

GiXo All rights reserved
株式会社ギックス
2014年05月20日
ビジネスの課題を
発見するための
長並列型仮説思考

自己紹介
1
1998〜2004 2004〜2011 2011〜2012 2012〜
 営業企画部
（新規事業担当）
 経営企画部
（有賀副会長
専属秘書兼務）
 戦略グループ
シニアマネージャー
（製造・流通担当）
 アナリティクス・
プラクティス担当
 BAO
（business analytics
& optimization）
 BAO Strategy
統括リード
 代表取締役
株式会社ギックス
代表取締役CEO
網野知博（あみのともひろ）

会社紹介：詳しくはOM見てください！
2
www.gixo.jp
日経コンピュータ掲載(5/15号) 弊社のOwned Media

会社紹介：チームCMOとしての活動
クライアントのCMO代行的な役割をチームとして担
っている。
3
プロモーション
実行
マーケティング
戦略
（成長戦略・
事業戦略）
アナリティクス
（見える化・
仮説検証）
ツール/
テクノロジー
パートナー
プロモーション
実行支援
パートナー
GiXo
サービス
領域
マーケティング戦略にもビッグデータ分析にも
とにかく「仮説」が重要。

GiXo All rights reserved4
今日のメイントピックは、ズバリ「仮説」
「仮説」は、人間（ホモ・サピエンス）
が人間的な活動を行うにあたり、
必要不可欠な手段です。
そして、実はみなさんは既に日常生活で
この仮説思考を使っています。
本日は、その「仮説思考」を構造的に
説明することで、トレーニングにより
後天的に身につける方法を紹介します。

本日のお話
1. 「仮説」とは何か？
2. 仮説を高度化させるための
「長並列型仮説思考」とは何か？
3. 「長並列型仮説思考」を身につける
ために何をすべきか？

質問
7
「仮説、かせつ、カセツ」
そもそも仮説ってなんだろうか？？

そもそも仮説とはなにか? 〜wikipediaより
科学の分野で使われる仮説とはおそらくこういうこと
。
8
真偽はともかくとして、何らかの現象や法則性を説明
するのに役立つ命題のこと。何らかの実際の現象や規
則性に出会ったものの、その現象や規則性が出現する
仕組みや機序が知られていないような場合に、それを
説明するために、人が考え出した筋道や推論の前提の
ことである。何らかの現象（事実）を説明することが
出来るように考えて作った命題は、命題それ自体は事
実に合致していることがわかるまでは全く真偽不明な
ので、あくまで「仮の説」になる。
科学分野における仮説とは

そもそも仮説とはなにか? 〜本講座での定義
9
本講座では仮説を、
「ある問いに対する、その時点での最
善・最高と思わる“仮の答え”。」
と定義します。
仮の答えなのでいつかは検証が必要!!
「仮説」といっても難しく考える必要はありません。
「どうしてなんだろう。自分はこうだと思うな。」
という時点でそれは立派な仮説です。

仮説は誰でも使える〜４歳児でもできる仮説
問い：トーマスくんはどんな気持ちなのだと思う?
仮説：何か困っているのじゃないかな。
問い：なぜ困っているのかな？
仮説：Diesel10に意地悪されたんじゃないかな。
10 出所：Thomas and Friends 「The Fogman」より

4歳時の仮説立案プロセス
トーマスくんが困っていたシーン
11
Diesel10に
意地悪された
Diesel10に意地悪された
ゴードンに嫌味を言われた
ボルダーが降ってきた
トップハムハット卿に叱られた
貨車を引き忘れた
パーシーと喧嘩した
Good
guess!!

1章まとめ
12
「ある問いに対する、
その時点での最善・最高と思わる“仮の答え”。」
そして、仮説はすでに日常的に使っていること。

長並列型仮説思考とは？〜イメージ図
結局普段使っている仮説思考とはこのような構図にな
っています。
14
aで
ある
yで
ある
短直列型仮説思考長並列型仮説思考
aである
bである
cである
dである
Yである
Y1,Y2,Y3
も候補である
・・・
こういうことはあまり
現実的ではなくこういう感じ
長
い
（
多
項
目
）

【再掲】4歳時の仮説立案プロセス
なぜトーマスくんは困っているのか？
15
Diesel10に
意地悪された
ゴードンに嫌味を言われた
ボルダーが降ってきた
トップハムハット卿に叱られた
貨車を引き忘れた
パーシーと喧嘩した
Good
guess!!

「そら・あめ・かさ」の思考プロセス
空を見て、雤が振りそうと予想して（状況仮説の立案
）、打ち手として傘を持って行こうと対処策を考える
（打ち手仮説の立案）。
16
そらあめかさ
状況仮説打ち手仮説
思考プロセスは直列だけど、
仮説立案の元となる情報は並列。

「そら・あめ・かさ」のケースタディ

ケース1：状況仮説の立案
今は朝の8時。
今日は10時から大好きな女の子と代々木公園で
ピクニック的な初デート。
ルンルン気分で準備中。
色々と心配事は付きないけど、、、
あれ、そういえばお天気ってどうなるのだっけ？
問い：
今日の10-13時までの代々木公園のお天気は？
皆さんならどうやって最善の仮の答えを出しますか？
18
そらあめかさ

ケース1：例示：状況仮説立案
「そら⇒あめ」は並列的な情報を
ベースに、並列的な仮説を立案し、最善の仮の答えを
選択しています。
19
空を見て雲を確認。若干曇り。
Webのエリア天気予報を確認。
降水確率は50％か・・・。
東京アメッシュを確認。
新座のあたりで雤降ってるな。。。
管理事務所に電話してみよう。
管理人は降っても小雤と言う回答。
なんとか
持ちそう。
降っても小雤。
・・・
• 曇り
• 小雤が続く
• 土砂降り
• 通り雤
• ゲリラ豪雤
・・・
そらあめかさ

ケース2：打ち手仮説の立案
今は朝の8時。
今日は10時から大好きな女の子と代々木公園で
ピクニック的な初デート。
ルンルン気分で準備中。
色々と心配事は付きないけど、、、
お天気はおそらく降水確率30％くらいで、
降ったとしても雤はパラパラ程度になりそう。
問い：
この状況に対して、
皆さんならどうやって最善の仮の答えを出しますか？
20
そらあめかさ

質問：皆さんの最善の仮の答えは？
21
1.
傘を
持っていく
2.
傘を
持っていかない
a.折りたたみ？
b.普通の大きめの傘？
c.ビニール傘？
d.その他?
a.小雤なら濡れてもいい？
b.降ったら買う？
c.晴れ男だから雤にならない自信が
ある？笑
c.その他？
そらあめかさ

ちょっと待って！！！
「答えるべき問い」ってなんだろうか？

問いの設定とは？
雤が降るかもと言う状況仮説に対して、
「答えるべき問い」は何か？
実は「問い」の中に皆さんの前提条件が入っている。
・自分が濡れないためには？
（髪型崩れない？靴まで濡れちゃ嫌？）
・彼女が濡れないためには？
・傘が邪魔になりたくないためには？
⇒当然同じ人でも、「問い」に応じて答えが違う。
23

問いの設定のバリエーション
雤が降るかもと言う状況仮説に対して、
「答えるべき問い」は何か？
• 大好きな女の子とのデートを成功させるには？
⇒じゃあ、成功とは？
• 相手に楽しかったと思ってもらうには?
⇒顧客ニーズベースの日本人的な問い。笑
• 相手と次のアポイントを取り付けるには？
• 相手との（物理的な）距離感を縮めるには？
⇒アメリカのパイプライン管理的な進め方。笑
24

例えば・・・
• 「お天気はおそらく降水確率30％くらいで、
降ったとしても雤はパラパラ程度になりそう。」
と言う状況下において、
初めてデートする大好きな女の子と効果的に（物
理的な）距離感を縮めるための最善の打ち手は何
か？
25
そらあめかさ

最善の仮の答え（案）
相手との物理的な距離を縮める
ためには？
26
相手の傘に
入れてもらい
アイアイ傘
自分の傘に
入ってもらい
アイアイ傘
（小さい方が・・・）
「準備イイね♥」
と褒めて、
雤降ったら入れてね
とアピール。
何もなかった感じ。
（そのまま）
あめ
降る降らない
相
手
の
傘
あ
る
な
い
⇒折り畳み傘をカバンに忍ばせる、一択。笑
そらあめかさ

さらに続く・・・
・好きな女の子と初デートでアイアイ傘をする
シチュエーションになった時に、どうすべきか？
1.いきなり肩を抱いて一緒に歩く
2.密着して歩く
3.程よい距離感を保ち歩く
4.相手だけ濡れないようにして、あえて自分は少し
濡れて“いい人”を演出して歩く
⇒初期化説の候補に対してメリット・デメリットは？
判断するためにはどのような情報が必要か？27
そらあめかさ

2章まとめ
28
「そら・あめ・かさ」と言うようなシンプルな
シチュエーションでも、
長並列型仮説思考を既に使いこなしている。

まずは長並列型仮説思考のパターンを知る
仮説立案と言いながらも、大きく分けて2つのパター
ンがあることを知ってください。
30
情報長並列型仮説長並列型
情報1
情報2
情報3
情報4
仮
説
問
い
仮の答え1
仮の答え2
仮の答え3
仮の答え4
仮
説
問
い

情報長並列型の仮説思考
トーマスくんはなぜ困っているのか？
今日の天気はどうなりそうか？
31
アナリシスシンセシス
情報1
情報2
情報3
情報4
仮
説
問
い
ロジック・ツリーなどにより
問いに答えるための必要なイ
ンプット情報を網羅し、それ
を理解する。
確率、インパクト、優先度、実
現度などを踏まえて、演繹的に
ベストと思われる回答を出して
いく。

情報長並列型からの成長
未知の領域にはいきなり仮の答えを出すことはできな
い。まずは、網羅的に調べて、仮の答えの候補を出す
。
32
• 取捨選択
• 可能性の
高い所だけ
⇒仮説長並列
駆け出しベテラン
• 網羅
• 演繹

仮説長並列型の仮説思考
雤が降るならどのように対処すべきか？
⇒雤が降るということに、皆はベテランなので、いき
なり仮の答えの候補が列挙できる。
33
アナリシスシンセシス
仮の答え1
仮の答え2
仮の答え3
仮の答え4
仮
説
問
い
ロジック・ツリーなどにより
答えの候補を網羅して列挙す
る。
確率、インパクト、優先度、実
現度、メリット、デメリットな
どを踏まえて、合理的にベスト
と思われる回答を出していく。

仮説長並列型からの成長
世の中の「仮説立案」は検証の手間を大幅に省き、時
間を短縮すると言っているレベルはプロを指す。
駆け出しが「思いつき」で仮説を出しても、余計に時
間がかかる/正解にたどりつかない。
34
• 取捨選択
• 可能性の
高い所だけ
情報長並列
（駆け出し）
仮説長並列
（ベテラン）
仮説短並列
（プロ）
• 網羅
• 演繹
• 擬似的な
直感
• 仮説短並列型

羽生善治氏の言葉
「直感」「読み」「大局観」。
一般的に経験を積むに連れ、「直感」「大局観」の比
重が高くなる。これはある程度の年齢を重ねることで
成熟していく傾向がある。
「読み」は計算する力といっても過言ではない。した
がって、10代や20代前半は基本的に「読み」を中心
に考え、年齢とともに感覚的に捉える方法にシフトす
る。
35 出所：直感力 PHP新書

【再掲】仮説長並列型からの成長
36
• 取捨選択
• 可能性の
高い所だけ
情報長並列
（駆け出し）
仮説長並列
（ベテラン）
仮説短並列
（プロ）
• 網羅
• 演繹
• 擬似的な
直感
• 仮説短並列型
世の中の仮説思考はいきなりプロレベルの仮説短並列
を求める。
未経験の分野にこれを当てはめても、「直感」ではな
く、「思いつき」や「当てずっぽう」になるだけ。

3章まとめ
37
長並列型の中でもパターンは2つ。
最初は泥臭く、いずれスマートに。
「量が質を凌駕する。」

ひたすら訓練するには
大前研一さんのトレーニング法。
「通勤電車の中で短時間で問題を分析して解決策を提
案する練習。電車に乗って最初に見た広告でその日の
テーマを決め、問題を解決する方法を考える」
注意：どちらのパターンで仮説を立てるのか？
何を調べたら初期仮説の候補を立案できるか。
初期仮説を立案し、どう検証・証明するか。
38
「量が質を凌駕する。」

アマチュアとプロフェッショナルの差
「知っている」と「使いこなしている」は雲泥の差。
39
聞
い
た
こ
と
が
あ
る
知
っ
て
い
る
使
っ
た
こ
と
が
あ
る
使
っ
て
い
る
使
い
こ
な
し
て
い
る
(
本
質
を
理
解
し
て
い
る
)
雲泥

最後に

期待していたのはこれかも・・・
41 出所：http://kevintumlinson.com/pants-under-there/2014/2/5/knowledge-experience-creativity
どんな動物が描けるか、と言う問い。
曲線をつなげ、猫を発想する仮説力。

痛いほど理解できる世の中のニーズ
世の中のニーズは右上のTips。
でも、いきなりそのステージには行けない。
42
今日は
ここのさわり
ここのTips
の知りたい!!
アナリシス/シンセシス力
低い高い
問
い
の
設
定
力
高
い
低
い

レポート課題
身近なところでも良いので「長並列型仮説思考」を用
いて使って見てください。
「問い」、「使ったパターン（情報長並列、仮説長並
列）」、「仮説」を教えて下さい。
43

逆算した「知識・経験量」作り
例えば、あるヒット商品。その商品に対して、どのよ
うな考え方をしたらその仮説（この場合はヒット商品
）に辿りつけたのか？
45
aである
bである
cである
dである
仮説
・・・
どんな思考があれば気付けた？

【参考】ヒット商品の勝ちパターン
世の中のヒット商品から、自分がどのように考えたら
そのヒット商品に辿り着くことができたか？と言う思
考プロセスから作ったフレームワーク。
46
詳細はこちら：

ビジネスの課題を発見するための並列型仮説思考　先生：網野知博

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