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「アブダクション」:仮説の信憑性を探る方法

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ありとあらゆる事に「戦略」は必要ですし、有効です。
そして、その戦略を構築するにはまず「分析」が絶対に必要です。
まず敵を知らなければ、勝機は見いだせないという訳で。

では、
その「分析」というのはどのように進めていけばいいのでしょうか?
例をだしましょう。テーマは「合コン」(いきなり身近すぎますか?笑)

合コンに参加すると(参加したことない人、ごめんなさい)
不思議と勝ち組みと負け組にわかれます(笑)

「アイツはなぜモテるのだろうか?」

「顔がいいからか?」

「いや、決して二枚目じゃないのに持てる奴もいるし」

そんなレベルの思考ですら、メンバーと現状を分析するわけです。
そして自分なりの答えを見つけ出して実践するかと思うんですね。

今風に、髪の毛を茶色にしようかな

なんだかニューハーフみたいになるね

じゃぁワイルド系で、短髪にしようかな

イヤだぁ、ガラ悪いわぁ

爽やかな笑顔を真似してみよう

何ニヤニヤ笑ってんの?気色悪い。。。

よし!軽快なトークで和ませようかな

話し方が軽いわぁ。。。

あくまで一例ですよ。
一例。決して私の過去の話でもないですからね…(失笑)

310h

しかし、恋もビジネスも実は同じこと。
このパターンで先走り、失敗するケースが非常に多い。

(1)ライバルを分析し、仮説を導きだす。
(2)その仮説を実践してみる。

この2ステップで成果があがればいいのですが、世の中そんなに甘くなく
殆どの場合が時間と労力(時にはお金)の無駄使いで終了です。

小さいテストだったらそれでもいいでしょう。

たとえば、ライバル店の分析結果で「立地条件が悪い」という仮説を導き出し
自分の店を移転なんてした日にゃ…見当違いの時の被害は大きすぎます。

そんな≪ライバルを分析して対応策を導く時≫に有効なテクニックがあります。

推論テクニックの一つなのですが、「アブダクション(仮説的推論」)」といいます。
ライバルに勝つために導き出した「仮説」そのものの信憑性を探る方法です。

たとえば…

(1)仮説データのピックアップ
合コンで人気の「A太郎」君が居るとします。
その彼がモテているであろう要因を、出来るだけピックアップします。

(2)仮説の比較検証
A太郎君の他にも合コンで人気の「B次郎」君に、
先ほどピックアップした仮説をあてはめます。
「合コンでモテる」という事実を「A太郎」も「B次郎」も成立させています。
先ほどピックアップした仮説が、「A太郎」と「B次郎」の両方に当てはまる場合
その仮説は≪真≫に限りなく近い。

(3)その仮説を実践してみる。

という流れです。

 

簡単にすると、「A太郎」がモテるであろうポイントをピックアップする。

■顔が良い
■背が高い
■成績優秀
■清潔感がある

その仮説を、同じように合コンでモテる「B次郎」にあてはめてみる。

■顔が良いか?

どちらかと言えば、体育会系なので二枚目ではない。

■背が高いか?

B次郎は、中肉中背。

■成績優秀か?

部活メインなので、成績は中の下。

■清潔感があるか?

部活で汗をかくので、つねに着替えのシャツや匂いには気を使っている!

つまり、

合コンでモテる為に必要な要素は≪清潔感≫である可能性が高い!と、なるわけです。

 

ビジネスでも一緒。

ライバルの分析は、みなさんやるかと思います。
でも、その真似をしているだけでは見当違いの事もあるでしょう。

ですので、まずはその仮説の信憑性を測るためにもいくつか分析対象を選んでおき、
Aでたてた仮説を、BやCにもあてはめる事が出来るかをチェックしましょう。

もちろん、分析対象が多ければ多いほどその仮説が≪真≫である可能性が高くなります。

これが、「アブダクション」の考え方ですね^^

説明しよう
本来のアブダクションとは、まったく異なる事柄の関連性を導くためにそれら全てに合致するような仮説を探し出す手法として用いられます。このブログでは、それを若干解りやすく解説しています。
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