イノベーションにおけるデータの誤解:連載「リサーチ・ドリブン・イノベーション」第7回

イノベーションにおけるデータの誤解:連載「リサーチ・ドリブン・イノベーション」第7回

安斎 勇樹

2021.01.05/ 8min read

リサーチ・ドリブン・イノベーションとは、「リサーチ・クエスチョン(探究の問い)」を起点としながら、イノベーションプロジェクトを組み立てていく考え方です。前回の記事では、探究の問いをデザインするために見取り図「探索のマトリクス」について解説しました。

探究型の問いをデザインするための見取り図:連載「リサーチ・ドリブン・イノベーション」第6回

リサーチのための「問い」を設定したら、次の手順は「データ」を集めることです。本記事では、リサーチ・ドリブン・イノベーションにおける“良いデータ”とは何かについて、探っていきます。

目次
“良いデータ”とは何か?
データの誤解(1)客観的であるほうがよい
データの誤解(2)たくさんあるほうがよい
データの誤解(3)答えに直結するほうがよい

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