｢まずまず順調に進んでいますよ｣プロジェクトの進捗をサラッと説明した部下→上司が下した"予想外の評価"とは？

数字を使う大切さは、説得したい内容が正しい（であろう）ことに、客観性を持たせられることにあります。言い方を変えれば、「私だけが正しいと感じているのではなく、データからもそう言えるのでは？」ということ。「あまねく世の中を見た結果、私の説明には合理的な根拠がある」という説明ができますから、説得力は大きく違ってきます。

また、定量データを探したけれど弱い、という場合であれば、アドバイスを受けやすくもなります。こういうデータを探してみたら？ こういう分析手法があるよ、などと周囲から教えてもらいやすくなるのです。

前例のない仕事で役に立つ「仮説」の立て方

手抜きをしているわけではないのに、どうしても「定量データ」が得られない場合があります。そんなときは、「仮説思考」、つまりロジカルな説明が味方になってくれます。ただし、難易度は少し上がります。

説明にはできるだけ「定量データ」を使うことが基本ですが、必ずしもぴったり来るデータがあるとは限りません。新しいジャンルや領域、前例のない新規ビジネスなどであればなおさらです。新たな調査を行ってデータをそろえていくこともいつかは必要になりますが、時間もコストもかかります。

もしかしたら、誰も気づいていない大きなビジネスが隠れているかもしれない。しかしデータが不足していて、適切な説明がしにくい……。このケースを乗り越えられれば、他の人が成し遂げたことのないチャレンジに取り組めるようになります。

まず、「仮説思考」を簡単に説明すると、適切なデータがない場合に、「データA、データB、データCを分析した結果、Dという仮説が成立するのではないか」と考えることです。

（出所：『あらゆる方法を試してわかった 驚くほど伝わる「説明」の正解』より）

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