28231217仮説とデータをつなぐ思考法　田中耕比古を読んで

疑問から始まる

経験も知識も豊富な人であっても、あまり成果を出せていない人もいます。
この違いは、どこから来るのでしょう？
データを見る、データを使うことが、その限界を変える鍵です

ビジネス感覚を核に据えるべきです

第2章データ活用が上手くいかない人や企業は、どんな課題を抱えているのか？→営業のヒント

経験則はやがて理論に至る

成功の再現性を高めるための努力こそが、ビジネスにおいて最も重視される

KKDが通用しない理由：確証ヒューリスティック
KKDが通用しない状況であるにもかかわらず、過去の自分の知見に固執して、判断を下してしまうと、大きな失敗につながるリスク…→もやもやの正体か？

勘は単なる経験則→データに基づく理論(周囲に共有可能な形式知)→コンセプト→学問的な理論

仮説には2種類
アサンプション：未検証仮設
ハイポセシス：検証済み仮説。これがきちんと検証されていくとセオリーになる

AIに代えられない、採用や人事異動など、対峙する人それぞれで状況が違い、かつ類似性が低く、また、本人の人生に大きく左右するものについては、機械ですべてを決めることにならないでしょう

原因を理解し、改善策につなげていく
「再来店」を前提にした職場においては、データベースに蓄積し、利活用を推し進めていくべき

正しい情報フローを構築し、あらゆる段階で同じ情報を基にした業務判断をができるような状態に持ち込めれば、「会議室で事件が起きる」ようになります

自社の業務を改善し続けることがは、起業活動そのもの

目的に合った情報を集める

ビール31本、3回売上、総容量（ｍL)
→数え方が重要

マイツール

素敵なシステムが用意されていて、そういうデータを自在に見ることができるなら、経験不足・知識不足をデータで補うことができる

データ利用のポイントは、「気づきを得るところ」：マイツールと
「仮説の正しさの検証」：マイツールとエクセルなど

データと向き合い、データを用いながら思考を研ぎ澄まして行く→マイツール

気づきを得て、

「自分の経験則にはない、想定外の理由」を探る視点を持つ
→ミステリー分析

人間の考えは、どこまで突き詰めても主観的にならざるを得ません。どこかに感情や気持ちが入りますし、なにかしらのバイアス（偏見）がかかります。これを最小限に押しとどめるために、重要なのが「論理的思考」です

まず、事実として何が起こっていますか？
その事実が起こっている理由は、何だと考えていますか？
そのように考えているのには、どんな根拠がありますか？

データから気づくことができる人は、データを自分の業務を紐づけて捉えることができる人です。
これができないと、ビジネス人財として活躍できません

ビジネス人財は言語化に長けなければならないによる

一方で、「その優位性が、何か月続くのか？」

前提を確認する。「コンビニという業態の性質上、店頭に置いていないと絶対に売れない」