齋藤健太さんの書籍『問題解決のためのデータ分析』よりご紹介します。解決策(打ち手)を実行するロジックツリーを使いこなす3つのポイントロジカルシンキングが分析の明暗を分けるビジネスにおけるさまざまな問題の解決にロジカルシンキングはとても重要です。ロジカルシンキングを日本語でいえば「論理的思考」と表現されます。論理的思考というと、難しい理論をこねくり回して相手を論破するようなイメージを持たれる場合がありますが、それは違います。原因と結果を明らかにするための「筋」が通った考え方ということです。ロジカルシンキングは、問題解決を進めていく中で立ちはだかる数々の事象や仮説を、原因と結果にスッキリ分けて、誰が見てもわかりやすく構造化していくことなのです。問題解決のプロセスで大切なことは、「問題の本質は何なのか」を明らかにすることです。「現状」と「あるべき姿」を分けて考え、あるべき姿に近づくためには、現状において何が真の問題なのかを突き止め、それらに必要な打ち手を構築して、問題をひとつずつ潰していくのです。存在する問題をやみくもに潰していくだけでは、時間もかかり、根本的な問題解決につながりません。数ある問題の中から何が真の問題なのかを見つけることは、最小限の努力で最大の効果を得る問題解決方法にもなります。課題仮説を洗い出すために便利なフレームワークまずは、問題点だとされていることをそのまま鵜呑みにしてしまうのではなく、「真の問題点を探していく」という意識を持つことが重要です。問題点につながるいくつもの原因を分解して整理するために非常に便利なフレームワークが「ロジックツリー」〈図表1〉です。直訳すると「論理の木」ですが、大きな問題点からたくさんの原因や要因が枝分かれしていくのでそう呼ばれています。ロジックツリーの例ロジックツリーを作成するには、ロジカルシンキングをしながら全体を俯瞰していくことがポイントです。紙に書き出していくのでもいいですし、ロジックツリーを作成するソフトウェアやインターネット上のクラウドサービスが多数あるので、それらを利用するのも一案です。ロジックツリーを用いるメリットは主に以下の2つです。ロジックツリーのメリット問題の全体像が明確化できる議論のズレを修正できる問題の全体像が明確化できる複雑で解決不可能とも思えるような問題点であっても、それを細分化して整理できます。起こっている現象同士のつながりを可視化することができるので、解決策(打ち手)が的確かどうかについても判断できます。分析者自身の頭の整理にもなりますし、上司に説明する際や交渉・プレゼンの準備をする際にも、これまでにどのような過程をたどって分析を行ったのか思い出すことができるので、メモとしても非常に有用です。議論のズレを修正できる現場では「階層」のズレたところで議論を交わすことがよくありますが、それを防ぐのにもロジックツリーは役立ちます。図表1の例でいえば、「新規顧客が減少」と「客単価が減少」の優劣を論じても、お互いの階層が異なるので比較できません。この場合は、「客数が減少」と「客単価が減少」といった同じ階層のもので優劣を論じる必要があります。仮説思考におけるデータ分析ロジックツリーをつくって問題全体の構造が見えてきたら、何が最も重要な課題なのかを決め、仮説を立てていきます。「仮説思考」とは、仮説を立てていく際、最初から完璧を求めず、現時点での仮の結論(仮説)として最も重要な課題を設定し、それが正しいのか間違っているのかを検証していく考え方です。「仮の結論」とは、その時点で最も本質的と思われる課題を指します。仕事でデータ分析を行う場合、解決すべき重要な課題はすでに与えられている場合もあるでしょうが、それ自体が正しい課題なのかどうか疑ってかかるべきでしょう。仮説思考にあたっては、可能性のある切り口をあらゆる角度からまんべんなく考えることが大切です。いえ、可能性の低そうな事項を含めてすべてを網羅的に検討したり、やみくもに考えたりしていては、時間がいくらあっても足りません。解決策(打ち手)を実行する問題の根本原因を特定し、解決に向けた仮説を立てるだけでは、問題解決にはなりません。問題解決をする段階においては、解決策(打ち手)は、お客様や社会のニーズにぴったり合ったものでなければなりません。競合などの環境を踏まえる必要もあります。これは打ち手を行う人のセンスともいえますが、情報収集をして、現場と十分に擦り合わせをしていくことで、有効な解決策へとつながるでしょう。ロジックツリーを使いこなす3つのポイントロジックツリーを最大限に活用するためには、ポイントが3つほどあります。ロジックツリーをつくる際の注意点ロジックツリーをつくる際の注意点としては、大きく2つ挙げられます。1つは、同じレベルの枝では分類基準が揃っていることです。1つは、分解した要素に漏れやダブりがないことです。下位概念で分解した要素は、それらの上位概念のすべてが網羅されていることが重要です。上位概念から下位概念への分解は、なるべく2~3個、多くても5個くらいまでが適当といわれています。多く分解すると内容が把握しづらく、何より漏れやダブりが発生する可能性が高くなります。2~3個ずつに分解していきながら課題をブレークダウンしていくことが大切です。Exhaustive)に捉えることが重要です。MECEは“ミーシー”と発音し、日本語に訳すと「漏れなく、ダブりなく」という意味になります。MECEの本質は「全体を捉えて、それをいくつかの分類に正しく分けること」。その際にポイントとなるのは、どのような切り口で分類するのかということです。パソコン市場を例として、MECEになっている切り口で整理してみましょう。いう使用者の属性別の切り口、あるいは「ファミリーで使う」「恋人と使う」「ビジネスで使う」など用途別の切り口などがあるでしょう。全体を分類するには、目的に沿って、どの切り口を使って分けるかということが大事になります。複数の切り口を混在させてしまうと、漏れやダブりが生じる原因になります。MECEになっていない例として、図表2のようなパソコン市場の切り分けが挙げられます。ここでは、ファミリー層と20代社会人層・シニア層はダブっていますし、ノートパソコンも同様です。30代~50代やキッズ層、法人顧客は市場の定義から漏れてしまっています。パソコン市場の切り分けパソコン市場全体を捉えた上でMECEに分解し、その結果として「法人市場は力を入れない」という結論に至るのはかまいませんが、はじめから法人市場が漏れたまま考えてしまうと、意味合いが異なってきます。思いつくままにターゲットを出すだけでは、この例のように漏れやダブりがある状態になってしまいます。したがって、MECEを意識し、全体像を掴んで議論することが重要なのです。ツリー構造にして仮説を具体化する問題を分解し整理するロジックツリーは、導き出された仮説を分解し整理することにも活用できます。これは「イシューツリー」と呼ばれることもあります。基本的な構造はロジックツリーと同じですが、「出発点」を異にしています。図表3のように、その時点での仮説を出発点として、そこから導かれる要素を分解していくことで、大元の仮説を具体化することができます。することで、仮説を実行する際に検討すべきポイントを洗い出すことができるのです。・売上減少の要因を明確にする手順など、具体的な事例をもとにデータ分析の実施方法と効果を詳細に解説しているものです。貴社の経営分析にもご活用ください。記事が役に立ったらシェアしようTwitterFacebookはてブPocketLINE「データ活用無料相談会」では、200社以上のデータ分析に携わってきたコンサルタントがみなさんのデータ活用についてのお悩み相談を承ります。本書は具体的な事例をもとにデータ分析の実施方法と効果を詳細に解説しているものです。貴社の経営分析にもご活用ください。