『あるべき姿』と『現状』のギャップを埋める、GAP分析と仮説思考。
目標が遠すぎて、何から始めればいいかわからないとき、どうしてる?
そういう時こそGAP分析よ。
あるべき姿と現状のズレ(Gap)を可視化することから始めるの。
GAP分析は、(1)あるべき姿を定義 → (2)現状を測定 → (3)Gapを特定 → (4)Gapを埋める打ち手を考える、という4ステップ。
シンプルですぅ♪でも『あるべき姿』って、どうやって決めるんですかぁ?
業界平均、競合のベスト水準、過去のピーク、または経営目標から逆算する、など複数の方法があるわ。
『あるべき姿』があいまいだと、GAP分析って意味なくなっちゃうってこと?
その通り。
だから仮説思考とセットで使うことが多いの。
『これがあるべき姿のはず』『このGapが原因だろう』という仮説を立て、データで検証する。
仮説思考=データを集める前に、まず仮説を立て、その仮説を検証するために必要なデータだけを集める思考法。
やみくもにデータを集めるよりずっと効率的よ。
仮説なしでデータをかき集めると…どうなるんですかぁ?
分析が発散して結論が出ない、p値ハッキングのような恣意的解釈に陥る、などのリスクがあるわ。
なるほどね!
仮説を先に立てるのって、捜査の最初に容疑者を絞るのと似てる感じ?
うまいたとえね。
だからこそ、仮説の妥当性をMECE・ロジックツリーで検証することが大切なのよ。
DS検定では、GAP分析と仮説思考を組み合わせた問題が出ることもあるから、フレームワークの順序はしっかり覚えておきましょうね。
仮説→検証のループ、しっかり覚えますぅ♪
確認クイズ
仮説思考のメリットとして最も適切なものはどれか。
- あらゆる可能性を網羅的に検証できる
- 必要なデータを絞り込めるため分析が効率化する
- 仮説に合わないデータを除外して結論を出せる
- データを集める前から結論が確定している
こたえを見る
正解: 2. 必要なデータを絞り込めるため分析が効率化する
必要なデータを絞り込めるため分析が効率化するのが仮説思考の本質的価値です。仮説に合わないデータを除外するのはp値ハッキング的な悪手で、仮説思考の本来の使い方ではありません。仮説は反証可能であってこそ価値があります。