TL;DR
- 仮説思考は、仮説の生成、選択、検証、意思決定の 4 段階のサイクルであり、1 回の精度よりサイクル全体で早く良い仮説にたどり着くことが大事である。
- 仮説は「事実 × 推論」で生まれ、不確実性と影響度の大きいものから選び、正しさより学びとアンラーンを目的に検証する。
内容
馬田隆明による 4 本のスライドのシリーズで、これらを基にした書籍『仮説行動』が出ている。
仮説思考入門（1）
スタートアップは答えのない領域に挑むので、自分で答えを探して確かめる必要がある。仮説の確からしさは 0 か 1 ではなくグラデーションがある。たとえば顧客の課題の仮説なら、「欲しいと言ってくれた」は 5%、「お金を払う約束を覚書（LOI）でしてくれた」は 40%、「想定していた金額を払ってくれた」は 60% である。仮説はジェンガのように積み重なるので、土台となる顧客の課題の仮説から検証する。仮説には、課題、解決策、価値、製品、市場、成長方法、チーム、ビジネスモデル、戦略、ファイナンスなど多くの種類がある。
仮説思考は、仮説生成、仮説選択、仮説検証、意思決定の 4 段階のサイクルである。最適化すべきなのは 1 つの仮説の質ではなく、仮説生成から意思決定までのサイクル全体である。良い仮説には、短い時間でたどり着けるほうが良い。
仮説生成力を鍛える（2）
仮説は「事実 × 推論」で生まれる。事実は、観察やインタビューで集めるだけでなく、MVP を出して反応を得ることで新しく作れる。事実の認識には、確証バイアスなどの認知バイアスや人の解釈が入り込む。推論には演繹、帰納、アブダクションがあり、ビジネスの仮説生成の多くはアブダクションである。アブダクションの道具として、アナロジー、フレームワーク、水平思考、人との議論が挙げられていた。
仮説を選ぶ技術（3）
仮説をすべては検証できないので、リスクの大きい順に選ぶ。縦軸に影響度、横軸に不確実性を取ったリスクマップに仮説を置き、両方が高い仮説から検証する。CB Insights の調査ではスタートアップの失敗の主因は「市場にニーズがなかった」なので、顧客にニーズがあるかを最初に検証する。迷ったら、否定されたときに痛みのある仮説を選ぶ。
仮説検証と実験（4）
検証で得られるのは、仮説の確度と新たな情報である。仮説が正しいと示せなかったことは失敗ではなく、学びとアンラーンが少ないことが失敗である。検証の方法には、サーベイと分析、インタビューと観察、実験がある。実験は Build-Measure-Learn のループで回し、計画は学びたいことから逆算する。スタートアップでは時間を制約にして、同じ学びが得られる最小のスコープを設計する。コツとして、仮説を反証しに行くこと、仮説に負荷をかけること、必要な確度を見極めること、検証時間を最小にすることが挙げられていた。
キーワード
- 仮説思考
- アンラーン
- ユニットエコノミクス
- MVP
- アブダクション
- リスクマップ
- Build-Measure-Learn