仮説構築のための情報収集で意識するべきこと

ビジネスに携わっている人の中で、「情報収集」と全く無縁の方はいないでしょう。

日頃から、上司に「これ調べておいて」という要望まで含めれば、日常的に情報収集を行っているはずです。

「Garbage in, Garbage out」という言葉があります。

直訳すると「ゴミを入れても、ゴミしか出てこない」ということです。

情報の精度が低いと、意味のある結果は出てこない、ということであり、

ゴミを使って新たなゴミを量産することは最も避けるべきことです。

この記事では基本的な情報収集の定石を解説します。

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仮説構築のための情報収集は手早くざっくり

仮説構築のための情報収集は、手早くざっくりと行うことが基本。

仮説構築の段階で詳細に情報収集を行う必要はありません。

では、手早くざっくり情報をあつめることはどのように実現できるのでしょうか？

意識するべきことは、いきなり細かい部分を水、全体像を抑えるために注力する、ということです。

例えば、「売上ダウン」の原因調査のために仮説構築をする際には、

経年の売上推移や、商品ごと、地域ごとの売上分布というように、情報収集自体にそれほど苦労しない

大まかなデータを把握することが大事になります。

大まかなデータでも「おや？」ということが数箇所見つかるはずです。この「おや？」が仮説のタネになります。

 

仮説検証のための情報収集はしっかりと手間をかける

仮説を検証する際には、仮説構築の際とは異なりしっかりと手間をかけた情報収集が求められます。

おおまかに分けて、「アウトプットのイメージ作り」→「枠組みの確認」→「情報収集方法の決定」という３つのステップになります。

アウトプットを先回りし、イメージする

仮説検証をした結果として、どのようなアウトプットをしたいと考えているのかを先回りしてイメージすることが

まずはじめのステップ。

その仮説をしっかり主張できる状態のプレゼン資料などをあらかじめイメージできているか、ということです。

枠組みを確認する

アウトプットを支える大きな枠組みを確認しましょう、

何らかのアウトプットを出すためには、その下に根拠となる支えが必要になります。

商品などでは、３C（顧客、競合、自社）を枠組みとしてアウトプットを組み立てることが出来ます。

仮説作りのためにつかった枠組みを確認しておけば、その枠組にしたがって情報数周すれば良いことが明確になるため、

片っ端から筋の悪い情報も含めて収集する必要がなくなります。

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情報収集の手段を決める

その上で、手を動かす前にどうやって情報収集をするかを考えておく必要があります。

情報収集の手段は、大きく分けると２つ。

自分で直接収集した情報である「一次情報」と、誰かがすでに調べた結果である「二次情報」があります。

この２つを効果的に組み合わせることで、効率よくしっかりとした情報収集が可能になるのです。