MASTER / LOGICAL THINKING
MECEと情報の構造化
モレとダブりを点検し、目的に合った同じ切り口で情報を分け、結論・根拠・データを階層に整理して、判断に必要な筋道を組み立てる方法を、具体例と演習で学びます。数字の整合性の確かめ方も扱います。
約13分入門演習 3問講義をはじめる
※ 顧客の分類や売上・訪問数などの数値は、説明のための架空の事例です。
この講義でできるようになること
- 分類の重複や抜けを見つけられる
- 何を判断したいかに合わせて、分類の軸や分解の形を選べる
- 主張・根拠・データを階層に整理し、数字の整合性を確かめられる
00:00 / 07:30
1第1章モレなく、ダブりなく
Space 再生／停止・← → 10秒移動・N / P で章を移動・C で字幕。右の「文字で読む」で、話している内容を文字で追えます。
演習：手を動かして確かめる
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MECE（モレなく、ダブりなく）の説明として、最も適切なものは？
構造化チェックリスト
- 目的と最上位の問い・主張は何か（何を判断するための整理か）
- 同じ階層で、分類の軸はそろっているか
- 同じものを2回数えていないか（重複チェック）
- 重要な対象が抜けていないか（漏れチェック）
- 主張の下に、理由・判断基準・根拠データがつながっているか
- 数字は整合しているか（対象期間・定義などの集計条件）
次に学ぶなら
テキストで読む（文字起こし）
第1章 モレなく、ダブりなく
会議のホワイトボードに広告、SNS、集客、リピーター、客単価と書かれていました 一見たくさん考えていますが 広告とSNSは集客手段として重なることがあります 集客はその上位概念です 異なる階層の項目を並べると 何を調べ、何を比較すればよいか見えなくなります 今日のテーマは情報を分けて組み立てる力です MECEはMutually Exclusive and Collectively Exhaustiveの略です 一般に漏れなくダブリなくと説明されます 例えば年齢別の区分を20代30代40代以上とすれば20歳未満が抜けます 20代25歳以上では重なります 目的に応じて20歳未満20代30代40代以上のように直します ただし全ての仕事で完全なMECEが可能なわけではありません 現実の顧客ニーズは重なりやすく分類の目的に合わせて例外や複数該当を明示する方が正確な 場合もあります 大切なのは知らないうちに二重計上したり重要な対象を見落としたりしないことです
第2章 分け方には目的がある
売上を理解するなら、購入者数と客単価の掛け算が役立ちます。 一方、集客経路を調べたいなら、広告、自然検索、SNSなどの経路別に見ます。 ただし、複数経路に接触した顧客をどう数えるか、 アトリビューションや集計ルールが必要です。 売上を商品カテゴリごとに足し上げるなら 商品分類が重複しない定義であることが必要です 分解の形式は一種類ではありません 足し算で分けるのか掛け算で要因を見るのか 属性でグループにするのか 何を判断したいかで選びます 顧客を新規顧客、20代顧客、リピーターに分けました これは同じ階層の分類でしょうか 何が問題でどう直すと目的に合った分類になりますか 20代の人は新規にもリピーターにも入ります 年齢と購入履歴という別の切り口が混ざっています 購入履歴を比較するなら初回購入2回目以降 年齢を見るなら年齢帯で揃えます 両方を知りたい場合は年齢帯×購入履歴のクロス集計にします 同じ階層では同じ軸を使うのが基本です
第3章 情報を構造化する
情報を分類したら、次は相手が判断できる順番に組み立てます 結論や問いを一番上に置き、その下に理由や判断基準を並べ、 さらに必要なデータをぶら下げます 例えば、来月は広告の配信条件、見直しを優先的に検討したい 理由は訪問数が減っていること 短期に検証できること 費用対効果を試算しやすいこと ただしこれだけで最善策と断定はできません 他の施策と比較する必要があります 階層構造は何が主張で何が根拠か どの根拠が未確認かを見えるようにする道具です このメモを現状確認できた要因 次に確認する点の3階層で整理してください 書いていない原因は勝手に補わないでください 回答例です 現状は売上が10%減少 確認できた変化は訪問数が20%減 購入率4%で横ばい客単価も横ばい 次に広告など経路別訪問の減少内訳を確認します ただしこのメモの数字は同じ対象期間定義なら 売上げ減10%と整合しません 訪問が20%減り購入率と客単価が変わらなければ 売上げもおおむね20%減るはずです だからこの時点では数値の集計条件を確認するが最初の対応です 整理すると矛盾も見つけやすくなります
第4章 まとめ
MECEは漏れと重なりを点検する考え方 構造化は同じ軸で整理し 上位の問いや結論と下位の根拠をつなぐ技術です 重要なのは図がきれいなことではなく 判断しやすくなること 次に資料を作るときは分類軸は揃っているか 同じものを2回数えていないか 重要な対象が抜けていないか 数字は整合しているかを確認してください ここまでの5講座を通じて事実を捉え 問題を定義し論点を立て仮説を検証し 情報を構造化する力を学びました 明日から一つずつ仕事の中で使ってみましょう