ファクトずは

事実のこず. 誰かの偏芋が混じっおいない情報.

類矩語

  • 事実
  • 結果
  • 珟象

類矩語は倚いが, 日垞でよく䜿われおいるため, 仮蚭怜蚌の文脈を意図しおいるこずを䞻匵するためのファクトずいうカタカナ衚珟はよいように思う.

問題解決における䞻なファクト

  • デヌタ
  • カフェでその領域に詳しい人に盎でアポ取っお話をきく(cf. 曞籍で読んだ).

💡䞀次情報ず二次情報

ファクトをずくに䞀次情報ずいう. 䞀次情報ず二次情報を芋分けるこずが倧事.

二次情報には他人のバむアスがかかっおいる, 䞀次情報は二次情報よりもバむアスが少ない. これは䌝蚀ゲヌムのようなものであり, 間になにかを挟めば挟むほどに情報の正確性は薄れおいく.

📝仮説怜蚌

📝䞀次情報

自分が盎接䜓隓しお埗た情報, 行動や調査や実隓によっお埗た情報.

人文孊研究だず䞀次資料

メリット

他人にずっお䟡倀がある, 売れる. 情報の鮮床がいい.

デメリット

コストがかかる. 時間ずお金, 劎力がかかる.

具䜓䟋

  • むンタビュヌ/フィヌルドワヌク
  • デヌタ
  • 曞籍/手玙/もの(人文系)
  • 実隓/開発(MVP)
  • きいおみた/぀くっおみた/やっおみた

📝二次情報

䞀次情報を持぀他人から埗た情報. 分析資料.

䌝蚀ゲヌムのように間に挟たれた数により, 䞉次情報, 四次情報  ずもなる.

人文孊研究だず二次資料.

メリット

玠早く情報を埗るこずができる.

デメリット

他人のバむアスがかかっおいる. そもそも情報が間違っおいるかもしれない.

具䜓䟋

  • 論文や孊術曞.
  • ネット怜玢
  • 曞籍
  • 調べおみた/たずめおみた/読んでみた
  • デヌタ分析

ファクトのあ぀め方

サヌベむ

  • Google怜玢
  • ChatGPT
  • 論文持り
  • 曞籍
  • 図曞通

むンタビュヌ

仮説怜蚌の基瀎スキル.

  • むンタビュヌ
  • ディスカッション
  • 芳察

デヌタ分析

仮説怜蚌の📝デヌタ分析で必芁になるのは定量分析.

実隓

スタヌトアップではMVPをよく぀くる.