こんにちは、とめです。
データ分析を独学で学び、未経験からデータアナリストへ転職し、今では本業をやりながら、副業でも活動しています！
データ分析していても、結局「で、何が言えるの？」って上司に聞かれて詰まっちゃう…。
それ、仮説を立てずに分析してるのが原因かも。
“データを見る前に考える”ことが大事なんだよ。
データ分析を始めたばかりの人が陥りがちなのが、「データを集めてから考える」という順番。
実は逆。
つまり、“考えてからデータを見る”ことで、分析の質は大きく変わります。
その“考える力”を支えるのが「仮説思考」です。
- 仮説思考とは何か、なぜデータ分析に必要なのか
- 分析の前に考える「仮説思考3ステップ」の具体的な手順
この記事では、未経験者でも今日から実践できる「仮説思考×データ分析」の進め方を解説します。
仮説思考とは？データ分析の出発点を理解しよう
仮説思考とは、「先に仮の結論を立ててから、データで確かめる考え方」のことです。
言い換えると、「データを集めてから考える」のではなく「考えてからデータを見る」という順序で進める思考法です。
たとえば、こんなケースを想像してみてください。
「売上が下がったのは、新しい広告の効果が低いからでは？」
このように、あらかじめ仮説を立てておくことで、どのデータを見ればいいかが明確になり、分析がブレにくくなります。
データ分析に仮説が必要な理由
データ分析で成果を出す人は、「仮説を持って分析を始める人」です。
仮説を立てることで、分析の目的と方向性がはっきりします。
どんなデータを集めるか、どんな指標で評価するか、何を改善すべきかが自然と整理され、ムダな分析を減らせるのです。
たとえば「離脱率が高い原因を調べたい」という時、
- 「もしスマホユーザーで離脱が多いなら、モバイルUIに課題があるはず」
- 「もし特定ページで離脱が集中しているなら、そのページの導線が悪いはず」
というように、仮説を先に立てることで分析の焦点が定まり、結果的に行動につながる洞察を得やすくなります。
つまり、仮説はデータ分析の“地図”です。
地図なしで旅に出るように、仮説なしで分析を始めると、方向を見失い「結局何が言えるのか」が曖昧になってしまいます。
仮説が必要な理由を認識した上で、データ分析に取り掛かりましょう。
仮説思考の3ステップ【データ分析前に考えるべき順番】
データ分析を始める前に考える、仮説思考のやり方は、以下の3ステップです。
- 課題を定義する ▶ 何を解決したいかを明確にする
- 仮説を立てる ▶ 原因と影響をセットで考える
- 検証計画を立てる ▶ データで確かめる方法を考える
ステップ1：課題を定義する
データ分析の最初のステップは、「何を明らかにしたいのか」を明確にすることです。
ここをあいまいにしたまま分析を始めると、どんなにデータを集めても“意味のある結果”にはつながりません。
データ分析の目的は、数字を出すことではなく、意思決定を支えることです。
つまり、「誰が」「どんな判断をするために」「どのような情報が必要なのか」を明確にしておくことが、分析の出発点になります。
この視点が欠けていると、
- 指標の選び方がブレる
- 結論が曖昧になる
- 上司に「で、何が言えるの？」と聞かれて詰まる。
といった“分析迷子”状態に陥ってしまいます。
▼例：ECサイトの売上が下がった場合
| 状況 | 考え方の例 | 問題点／改善点 |
|---|---|---|
| ❌ NG例 | 「なんで下がったんだろう？とりあえず全部の指標を見よう」 | 分析範囲が広すぎて、原因が特定できない |
| ✅ OK例 | 「売上減の原因を特定し、打つべき改善策を決めたい」 | 目的が明確で、仮説を立てやすい |
課題定義では、必ず「誰が」「何を」「どうしたいか」を文章で書き出そう！
たとえば、
「マーケティングチームが、売上減少の原因を特定して広告施策を改善したい」
といった形にすることで、次のステップ（仮説立案）が一気にスムーズになります。
- データ分析の目的は「数字を出す」ことではなく「意思決定を支える」こと
- 課題定義＝「誰が・何を・どうしたいか」を明確にすること
- 課題を明確にすれば、次の仮説立案が自然に導き出せる
ステップ2：仮説を立てる
データ分析では、ただ現象を観察するだけでなく、「原因」と「結果」をセットで仮定すること（＝仮説を立てること）が重要です。
仮説を立てることで、分析の方向性が明確になり、集めるデータや検証方法がぶれなくなります。
仮説を立ててから分析を行うと、
- 必要なデータが明確になる
- 検証のゴールが設定できる
- 結論が“意思決定につながる形”でまとまる
というメリットがあります。
つまり、仮説は分析の「コンパス」ってことだね。
方向を決めてから進むことで、ムダのない分析ができます。
▼例）仮説テンプレート
もし◯◯が原因なら、◯◯がこう変化するはず
このテンプレートを使うだけで、誰でもすぐに仮説思考を実践できます。
▼例）状況と仮説例の作り方
| 状況 | 仮説例 | 検証方法のヒント |
|---|---|---|
| CVRが下がった | もし広告の流入層が変わったなら、CVRは新規ユーザーで特に下がっているはず | 新規・既存ユーザー別CVRを比較 |
| 滞在時間が短い | もし商品ページの情報量が減ったなら、滞在時間が短くなっているはず | ページ更新前後の平均滞在時間を比較 |
“もし〜なら〜はず”って言い切ってみるといいよ！
数字で確かめられる形になるから、分析が一気に進むよ。
仮説を立てる時の最大のポイントは、“検証できる形にすること”です。
「多分」「なんとなく」ではなく、データで確かめられる文章に落とし込むことで、分析の質が格段に上がります。
- 仮説思考＝「原因と結果をセットで考える」こと
- テンプレは「もし◯◯が原因なら、◯◯がこう変化するはず」
- 仮説は“検証可能な形”にすることで初めて意味を持つ
ステップ3：検証計画を立てる
仮説を立てたら、次にすべきことは「どのデータで、どう確かめるか」を明確にすることです。
検証計画がしっかりしていれば、分析の信頼性が高まり、“なんとなく良さそう”という感覚的判断を防ぐことができます。
仮説を立てただけでは、まだ分析は半分。
「どの指標を見て、どう比較するのか」を決めておかないと、検証途中で解釈がぶれてしまいます。
特にデータ分析では、後から都合の良い数値だけを抜き出して結論づける「後付けバイアス」が起きやすい点に注意が必要です。
そのため、検証を始める前に次の3点を明確にしておきましょう。
- どのデータを使うのか（例：期間・セグメント・チャネルなど）
- どの指標を評価基準にするのか（例：CVR・離脱率・平均滞在時間など）
- どんな比較軸で効果を測るのか（例：前後比較・セグメント比較など）
▼例）検証方法と内容
| 検証方法 | 内容 | 例 |
|---|---|---|
| 前後比較 | 施策の実施前後で指標を比べる | 新LP公開前後でCVRを比較 |
| セグメント比較 | 属性別に差を調べる | 新規・既存ユーザー別の離脱率比較 |
| 相関分析 | 変数同士の関係を探る | 滞在時間とCVRの相関を確認 |
最初に“どの指標で判断するか”を決めよう！
基準があるだけで、分析の説得力が段違いになるよ！
検証計画を立てるときは、
「どのデータを、どの指標で、どのように比較するか」
を必ず事前に決めておきましょう。
これを決めておくことで、分析の一貫性・再現性・説得力が格段に上がります。
- 検証前に「データ」「指標」「比較軸」を明確にする
- 検証方法は目的に合わせて選ぶ（前後比較・セグメント比較・相関分析など）
- あらかじめ基準を決めることで、“都合の良い解釈”を防げる
まとめ：データを見る前に“考える力”を鍛えよう
データ分析で結果を出す人は、「データを見る前に考える人」です。
その“考える力”こそが、仮説思考です。
仮説思考で行うステップは以下の3つです。
- 課題を定義する ▶ 何を解決したいかを明確にする
- 仮説を立てる ▶ 原因と影響をセットで考える
- 検証計画を立てる ▶ データで確かめる方法を考える
データは“仮説を確かめるための道具”です。
データを眺める前に、「何を証明したいのか」を考えるだけで、分析の精度とスピードは格段に上がります。
先ずは、「もし◯◯が原因なら、◯◯がこう変化するはず」
という思考で、あなたの分析をスタートしてみてください。
その思考が、“なんとなく分析する人”から“本質を見抜くアナリスト”へ変わる第一歩です。
以上、とめでした！
仮説思考と合わせて、統計の種類も把握しておきましょう！
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