仮説は業務の生産性を高めるという話
みなさんはどれだけ仮説を持って仕事に取り組んでいます？
これは社内で役員＋αが毎週金曜に発言するチャット「1週間振り返り1言チャット」で共有した内容です。
早速、実践してくれているメンバーがいて嬉しかったのでnoteにも！と思い、そのままnoteに転載しています。
さて、仮説があるとのないのでは仕事の進み方が雲泥の差ですし、議論の幅もクリティカルなものに広がっていくと思ってます。
そもそもなんで仮説が重要なのか？
「ニュートンのりんご」はなぜ有名？なのかという観点でSocial談でも登壇した井上さんのnoteがめっちゃわかりやすいです。
ニュートンは、りんごが木から落ちるのを見て、万有引力の法則を思いついたと伝えられます。それが本当か嘘か、は解りませんが、興味深いのはなぜこの話がこのように長い間語り継がれているのか、ということです。きっとそこには、多くの人が「この話は語り継ぐべきだ」と考えた理由があるに違いありません。
それは「仮説の重要性」なのではないでしょうか。地球のような質量の大きいものが、他のものを引っ張る力を持っている、という万有引力の法則は、数々の実験や計算で正しいことが証明されています。しかし、その結論は、実験や計算、つまりデータの解析を通じて導かれたわけではありません。むしろ最初に結論＝仮説があって、それを証明するためにデータの解析が行われたのです。
大きな発見というのは、必ずこのような順番で成し遂げられます。まず最初に「仮説」がなくてはならないのです。そして、優れた仮説というのは、部屋にこもってデータとにらめっこしていたのでは出てきません。むしろ近所の公園に出かけ、木の下で休憩しているときなんかに、何かのきっかけでふっと頭に沸き立ったりするのです。そう、まさにニュートンのりんごのような。
仮説があると見えてこなかった世界が見えてくるんです。
例えば、僕たちはSNSを中心にアカウント運用や広告、キャンペーンにおけるレポートを提供していますが、（まさに井上さんの記事に出てくるようなことが日々起こっている気がします）
このアカウントでフォロワー伸びているのはリールをやり始めたからだ！と仮説を立て臨むレポーティングであれば、リールとフォロワー増加の相関を調べたりするはずです。
そして、その仮説が合っていればその再現性を考えますし、違うのであればその要因を考えます。競合なども調べたり、最新事例も調べそうですよね。
これだけでもより精度の高いレポートになると思います。（クライアントがそこまで求めているかどうかはまた別に話で）
一方で仮説がない状態で臨んだレポートには、事実だけ述べられた内容になることがほとんどだと思います。数字の傾向をそのまま文章化するレポートほど無意味な作成時間もなければ、無意味な報告会の時間もないですよね。（自戒を込めて）
仮に傾向を見付け、言及されていたとしても、
フォロワーは伸びています。リール投稿が影響でした。
ポイントは〇〇です。続けていきましょう。くらいかなと思います。
おそらく、前者よりは”深堀”が難しいはずです。
事実に対しての考察のみになるケースがほとんどだと思います。
そして、僕たちの仕事上、仮説を立てる上でもっと重要なことはレポーティングのさらに前段に位置する提案時のときだと思います。
おそらく、なぜリールを始めたか？でいうと、
リールはフォロワーを伸ばすのに良いはず！露出が増える！と仮説を立てて提案しているはずです。
実は意外にもそこから仮説は始まっていて、それを起点にレポーティングができると当たり前に振り返りをするはずなんです。
でもどうでしょうか？
提案する人と運用する人とレポートを作る人が違うケースなどはこの業界だと多いはずです。そうなるとその関係者間でサービスを提供していく中でどこかで抜け落ちそうですよね。
リールを始めた目的とその仮説を忘れ、レポートに反映される。
あってはいけないことです。ここにはそれぞれの責任があると思っています。
仮説は検証をしなければ意味がありません。
この世にある提案のほとんどは仮説から始まると思います。
新商品や新プロダクト、もその仮説から生まれるものですよね。
なので仮説を立てない。立てても検証しないということは提案やレポートに責任を持っていないことです。
これはダサいですよね。ダサすぎますよね。
なので日々仮説（目的）を持ち、効率よくデータやファクトを集め、それを検証するところまでがセットという考えを当たり前に持ち、自分の提案したことをはじめ、業務をやりっぱにしない、しっかり振り返る仕組みを作ることが大事だと思います。
なぜ、この話をしたかというと、
・仮説がないまま議論が進むことが多く発生していないか？
・社内外問わず実施したことの振り返りが甘くないか？
この違和感が改善されるとおそらく業務の生産性が上がり、会社の利益が拡大していくのではないか？と思っています。（これももちろん仮説です）
そして井上さんのnoteでもあるように、仮説は間違ってもよくて、失敗すればするほど仮説の精度はあがっていきます。
そうなると日々の無駄がなくなって、成果につながるかもしれません。
おわり。
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