Inductive Reasoning.

帰納法では、個別の事実を積み上げ、その背後にある傾向を考える。たとえば、複数店舗で雨の日にテイクアウト比率が上がっていたら、「天候と購買行動に関係があるのではないか」と一般化する。サンプルから導く結論なので、演繹法のように必然的な結論を保証するものではない。

ユーザーインタビューや購買データの分析でも使われる。ただし、印象に残る数人の発言を市場全体の真実として扱うと、確証バイアスに陥りやすい。サンプルの選び方、観察期間、反例、他の説明可能性を確かめる必要がある。定性調査の洞察は、定量的な検証で強められることもある。

帰納法は「何が起きているか」の手掛かりを与える一方、「なぜ起きたか」まで自動的に説明しない。理由を考えるにはアブダクションで仮説を組み立て、演繹的に予測を導き、再び観察で確かめる往復が役立つ。

Blueberry’s Perspective

三人の声が揃うと、ひとつの結論を出したくなる。その前に、まだ会えていない人の存在を考える。