「要因の分析はできるけど、改善のための仮説が出せない」という悩み、ありますよね。
私自身もその壁に何度もぶつかってきました。
ということで今回は──
ChatGPTに 「仮説思考とは何か」「どうやって鍛えるか」 を教わってみることにしました。
ところでChatGPTって、相手を持ち上げるような会話しかできないと思うでしょ？
実は「辛口のロジカルシンキングモードで答えて」ってプロンプトを使えば、
ちゃんとシビアな意見も返してくれるんですよ。
最近はもっぱら“壁打ちパートナー”として活躍中です。
1. ChatGPTに「仮説思考ってなに？」と聞いてみた
まずはシンプルに、仮説思考とは何かを聞いてみました。
いわゆる「目的→原因→仮説→検証→改善」の思考フレームが出てきましたが、注目すべきは以下の2点です。
- 仮説は「出来事の説明」ではなく、「検証できる仮の説明」である
→ つまり「なぜそうなったのか」を想像し、それを確かめる前提を立てること。 - 思いつきや直感を“原因と結果”の形に整理することが仮説思考のコア
→ ただの感想ではなく「だからこうなったのでは？」と論理の接点を作る思考です。
2. 数字から仮説を導いてみる
たとえば、以下のような例をChatGPTに投げてみました。
- 例：記事AのCTRが0.3%、記事Bは1.2% → なぜ？
ChatGPTから出てきた仮説案は以下のようなものでした。
- ファーストビューの違い（アイキャッチ、タイトル文言など）
- ページスピードやデバイス別の差異
- クエリのニーズのズレ
ここでの学びは、「改善要素」はすぐに出るが、「なぜそうなるのか？」に踏み込むのが仮説。
3. ChatGPTに“仮説を思いつく仕組み”はないか聞いてみた
「仮説を思いつきではなく、型として出す方法ってない？」と聞いてみたところ、
以下の3つの観点で整理することを助言してくれました。
- 数値の変化（なにが起きた？）
- 原因候補（なぜ？）
- 検証可能な改善案（どう変える？）
→ さらに「仮説出しのためのテンプレ」も作ってくれました。
4.「仮説出しのためのテンプレ」例
| 数値の変化 | 仮説（原因） | 検証の観点 | 改善の方向性 |
|---|---|---|---|
| CTRが低い | タイトル文が検索意図とズレている | 上位クエリとタイトル文の一致度 | タイトルの言い換え、主語の見直し |
| 直帰率が高い | ファーストビューに説得力がない | 離脱位置・ページ冒頭の滞在時間 | CTA位置の変更、導入文の強化 |
| 滞在時間が短い | 中盤以降のコンテンツが弱い | スクロール率・セクション別滞在傾向 | 情報密度の調整、段落構成の再編 |
| CVRが低い | 導線や訴求が弱く、行動を後押しできていない | コンバージョン要素のクリック率や位置 | ボタン配置の変更、訴求文の再設計 |
| PVが伸びない | 関連導線が少なく、回遊しづらい | 関連リンクのクリック数 | 内部リンクの強化、シリーズ化設計 |
5. おわりに：ChatGPTは“問いを返してくれる仮説の相棒”
今回、ChatGPTに教えられたのは「答え」ではなく「問い直しのための型」でした。
「この数値、なぜこうなった？」「それは検証できるか？」という“壁打ち”を脳内やChatGPT相手にできることで、仮説から改善に向かう橋渡しが少しは楽になりそうです。
今後も、分析→改善フェーズの支援において、ChatGPTとの対話を活用していこうと思います。
※ところで今回の記事、実は会話の履歴をChatGPTにブログ記事として起こしてもらったものをベースに作成しました。
AI先生、どんどん凄くなってますねー。
