（当たり前ではありますが）不確実性が高い中での仮説検証は方法によって見え方が変わるという話

こんにちは、次世代事業準備室の安元一耀です。雪が積もっているのでアイキャッチ画像は雪景色にしました。

今回は、新規サービスやリーンスタートアップにおける「仮説検証」について最近思ったことをサクッと書きます。

■不確実性が高い中での仮説検証は方法によって見え方（結果）が変わる

言いたいことはこの通りです。かなり当たり前な話ではあるのですが、意識していないと間違った検証方法をしてしまってリソースが無駄になってしまいそうなので自分のためにも簡単にまとめておきます。

例えば、機能Xと機能Yが搭載されたAという新商品にニーズがあるか？の検証を行うとします。

その方法として一番最初に思いつきそうなのが、「商品Aが欲しいですか？」みたいなアンケートをユーザーに取る / 聞くとかですかね？しかし、それが有効な方法かは疑問です。。。

※簡略化のため、「そもそもそれは確証バイアスがかかったアンケートでは？」というのは一旦おいておきます。「確証バイアス」については前に書いたブログで軽く触れているのでぜひ ↓

以上の場合は機能に対するニーズを聞いていることになるので、価格という要素は一切無視しています。「商品A １個が５万円だったら買わない！」とか言う人が出てくるかもしれません。そうなると、検証結果があまり意味を持たなくなってしまいます。なので、価格についての検証も必要となります。

すると次は、「商品Aを１個３万円で欲しいですか？」みたいな検証になるのか？といえばそうでもないです。

次に考えるのは、そもそもユーザーは本当に機能X、Yの両方を欲しているのか？ということです。「機能Xは必要だけど機能Yは不要だな」と感じる人が多数かもしれません。つまり、この場合では価格と機能という２つの変数を考慮しないといけないわけです。

なので、今回の場合ですと例えば、

① 機能Xだけの商品Aを２万円で買う

② 機能Yだけの商品Aを４万円で買う

③ 機能X、Y両方が搭載された商品Aを５万円で買う

④ いづれも買わない

という４つの選択肢を用意できると、より深いレベルでの検証が行えるのでは？と思いました。単に「Aが欲しいですか？」という質問とは検証（回答）結果がかなり違ってくる可能性もありますね。

以上は簡単な例でしたが、検証方法によっては得られる結果もだいぶ変わってくる可能性があるので、

・検証作業を行うことで知りたいことは何か？

・その知りたいことに影響を及ぼす（と想定される）変数は何か？

という２つを明確にしておかないと、深いレベルでの検証ができないのでは？と思いました。

【 P.S 】

より精度の高い仮説構築や課題・ユーザーペインの発見には、まずは自分で手を動かすのが大事だなと最近になってより感じるようにもなりました。

ここで言う「自分で手を動かす」というのは、ある分野・マーケットを決めて、そこにあるサービスを実際に自分で使ってみる、普段からその分野・マーケットに関する情報にアンテナを貼っておく、その領域・マーケットにいるユーザーなどに話を聞いてみたりするといったことです。

そうすることで、

・ユーザー心理が以前よりは（多少は）理解できるようになる

・普段の自分の情報選別や行動・思考パターンが、その分野・マーケットにいるユーザーに合わせてチューニングされていく

といったことが起こり、より精度の高い仮説構築や課題・ユーザーペインの発見につながりやすくなると感じています。（こちらも当たり前の話ではありますが）

というわけで今回はこれで終了です。ありがとうございました。