コンサル流仮説検証の進め方

を読みました。

タイトルの通り、心得が99個書いていて、すべてが呼吸のようにできれば無敵のビジネスマンとなれますね。索引的にも使えて、定期的に振り返りやすいです

本質的なことだけ書いているので、色褪せることはなく、どのレイヤーの人にも気づきがあると思います。

戦略コンサルの人（もしくは目指している人）が一番フィットする感じがしますが、現場でに近い方々も絶対に参考になります。（自分がそれ）

著者の山口周さんの論理展開というか、文章構成というかとにかく文章が美しくて、惚れ惚れしながら読んでいました。そしてファンになりました。

刺さったフレーズ　

特に自分の中に残っている4つのフレーズについて、データサイエンティストとしてどう消化したかについて書きたいと思います。(コンサルらしく3つに絞れよって感じですが、選びきれませんでした。。。)

※長文になったので、他の3つは別エントリーします。すいません。

　仮説を持つというのは、問いに対する現時点の答えを持つということです
外資系コンサルの知的生産術～プロだけが知る「99の心得」～ (光文社新書)

めっちゃその通りなんですけど、これを継続的、運用的にやるのが難しいんですよね。。。

忙しいとすぐに仮説なき検証をしてしまうのが分析界隈のあるあるです。

結論から言いますと、以下のプロセスを繰り返すと、仮説ドリブンな分析を自然な形で実践できます。

特に重要な1,2,4番について私なりのやり方を説明します。

「問い」というのはマイナンバーカードの普及率を上げるためにはどうすべきか？みたいなものです。

「仮説（仮の答え）」は、男性の〇〇代はお得に敏感だからキャッシュバックをつけるのが良いのではないか？20代にリーチするならSNSで発信するのがよいのでは？などです。

問いはクライアントのお悩みポイントですが、具体的でなくても後のプロセス回せます。

もちろん、論点ぽっくかけると活かしてますけどね。Aすべきか？AとBどちらを選択すべきか？みたいな。なんかコンサルぽっくなります。

一方、仮説は具体的に書いてください。そうすると分析として何をすべきかの、解像度ぐっと高くなります。

上の例でいうと男性の〇〇代はお得に敏感なのは本当？キャッシュバックが効果あるのは本当？とかを検証していくというように、何を分析で検証すればよいかが明確になります。

洗い出す際はブレスト的にやってもらえばOKです。当たり前ですがエクセルできれいにまとめておきましょうね。

問・仮説のリストをカテゴリに分けてください。

カテゴリ分けすると2ついいことがあります。

1つ目は抜け漏れの防止です。

カテゴリに分けたあと、そのカテゴリで問・仮説の抜け漏れはないだろうか？というチェックが容易になります。カテゴリ化されていないリストを眺めて抜け漏れをチェックするのは結構きついですからね・・・

2つ目はスコープの議論をしやすいです。

時間／リソースの観点から、検証できる問・仮説は一部です。

いっぱい洗い出したのはいいけど、全部はできないし、結局どれをやるべきなの？を決める必用があります。

その際に問・仮説がカテゴリに分けていれば、大テーマとしてはこれを優先して、中テーマはこれで・・・というように意思決定がしやすいです。

カテゴリ分けは例えば戦略・戦術とか、企画・実行とか、短期・中長期、デジタル・リアル、小学校・中学校とかです。

割と根を詰めすぎてしまいがちな作業なのですが、ある程度の出来で上司とか同僚とかに相談しましょう。

前の章で先走りましたが、優先順位を決めましょう。

なんとなく上から順にやっていてはいけません。

クライアントのビジネスは日進月歩で進みます。

タイムリーな分析であることを意識することはかなり大事です。

優先順位を決める際は分析アプローチの容易さと、ビジネス観点での重要度の二軸で決めるていくのがオーソドックスです。

重要でもアプローチにものすごいコスト・時間がかかる場合は、中程度に重要でクイックに成果が出やすそうな領域から攻めるのは王道です。

そして、小さい成果を積み重ねて大物に取り組む承認（予算など）を勝ち取るというのはよくあります。

まとめると、問・仮説をmeceに整理して、優先順位をつけて実行するということに尽きるのですが、そんなに簡単じゃないと思います。

今回はそのプロセスの中でも重要なポイントについてまとめてみました。

読書でキャリアを開拓しましょう！

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