用語解説

仮説探索とは、明確な問いや答えが存在しない状況において、データの観察・パターン発見・定性的洞察などを通じて「検証すべき仮説の候補」を見出す探索的なアプローチです。

仮説検証の前段として位置づけられ、EDA（探索的データ分析）・インタビュー・フィールドリサーチ・ブレインストーミングなどが代表的な手法です。

良質な仮説を設定できるかどうかが、その後の検証・施策の方向性を大きく左右するため、仮説の質を高めることに注力することが重要です。

どんな場面で活用するか

• 売上が低下しているチャネルについて、原因の当たりをつけるためにデータを多角的に探索するとき
• 新規事業の市場調査で、ターゲット顧客が抱える潜在的な課題の候補を洗い出すとき
• 定量データの異常値・傾向の変化から新たなビジネス機会の仮説を形成するとき

よくある誤解

「仮説探索はデータが揃ってから始めるものだ」という誤解があります。正しくは、少ないデータや定性情報からでも仮説の種を見出すことができ、早期の方向性設定に役立ちます。

判断のヒント

実践のポイント：複数の仮説候補を出す際は、「なぜそう考えるか」の根拠（データ・観察・経験）をセットで記録しておきましょう。後の検証設計が格段にスムーズになります。