【感想・ネタバレ】アウトプットの質を高める 仮説検証力のレビュー

生方正也

本書は、自分の仕事のアウトプット（成果物）の質を、どのように高めていくかについての、具体的な方法として「仮説検証」に焦点を当て、解説したものです。仮説思考で「仮説を検証する」という発想は、普段の仕事でのクオリティを高める時に有益になります。仮説を立てるだけでなく、検証することを想定しながら考え、行動するということは、仮説を立てっぱなしにするのとはまったく異なる発想です。
「仮説と検証」という言葉でよく語られますが、検証には実は二つのやり方があります。一つは実際に仮説を試してみて、その結果を振り返るというものです。これは「検証」という言葉からイメージしやすいでしょう。もう一つは、現在の成果物の改善点はないかということを確認していくというものです。単なる見直しじゃないかと感じるかもしれませんが、これも立派な検証です。この二つの検証をうまく使いこなすことが、アウトプットのクオリティを上げるためには欠かせません。

[ブクログ · ★★★☆☆]

仮説の具体化・検証の考え方についてまとめた本。
具体的にこうしましょうというのはなく、
フレームワークに当てはめて考えたり、
試験運用してみたりといった試行錯誤をしましょう
とまあ、ありきたりといえばありきたりのことが書いている。

とはいえ、ありきたりを理解するには良いと思います。

【参考になったこと】
・質の高いアウトプットとは
　内容編：
　　見栄えがよい
　　まとまっている
　　読みやすい
　　論点が明確
　行動編：
　　具体的な行動を喚起出来ること

・仮説とは、
　入手出来る情報や知識から導き出された、
　現時点でベストの結論　のこと

・仮説検証に入るときは、そもそもの目的。
　なんのために仮説を立てるのかを明確にすること。

・定量データの比較方法
　時系列による比較（自己比較）
　あらかじめ定義した基準との比較（閾値比較）
　外部との比較（ベンチマーク）

・定性データを読み取る方法
　共通点を見つける
　大量のデータの場合は一部から傾向を掴む
　相違点を捉える

・まずはマクロに、その後ミクロへ

・仮説検証が終わったら、他に検討すべきことはないか
　再度検討すること。検討すべきことがない、もしくは
　あらかじめ定義した検証期間が終わったかつ妥当な結果が
　得られた場合は、横展開により他でも同じことが言えるか
　確認すること。