仮説検証の考え方や手順とは？流れやおすすめのフレームワーク、注意点も詳しく解説！

例えば、チームの生産性であれば、生産性に関するレポートや論文を集めていきます。

特に「オフィス環境と生産性の関係」などのテーマは、世界中でレポートが発表されています。

日本国内だけでなく、海外の論文の利用も検討しましょう。

また、自らが市場分析を実施する方法も考えられます。適切なターゲットを設定して、アンケートを実施すれば、課題解決に特化したオリジナルレポートの作成が可能です。

現在はインターネット上でデータ収集が可能なので、短期間で済ませてしまいましょう。

客観的なデータを収集したら、仮説を検証していきます。

検証方法は、主に2つあります。

1つめは、客観的なデータに基づいて検証する方法です。

例えば、非常に良質な論文で「オフィスと生産性に相関関係がある」ということがわかれば、少なくともデータ上は仮説が正しいことになります。

2つめは、実際に現場で検証する方法です。

データが本当に現場でも適応されるのかを、自分たちでテストしていきます。

例えば「スタンディングの方が生産性が上がる」というデータがあるとしたら、実際にスタンディングデスクを導入して、仮説を検証するのです。

この時に仮説が間違っていることがわかったら、その都度で仮説を変更して、効果検証を続けていきます。

検証結果が出たら、それを部署や社内に共有し、自分たちの仮説が間違っていないかを確認してもらうようにしましょう。

そして可能であれば、有効性が証明された仮説を実際に取り入れるのがベストです。

スタンディングデスクの導入で生産性が向上するのであれば、段階的にオフィスに導入していきます。

ただし、実際に仮説を現場で導入する際は、ROIを算出する必要があるでしょう。

例えば、スタンディングデスクの導入よりもリモートワークの導入の方が、ROIが効果的なのであれば、後者を選んだほうがいいでしょう。