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  1. 問題の根本要因を見極める
  2. 論理ツリーで整理し明確化
  3. 施策優先と強み再確認が肝心

なぜ問題は起こる?


まず、問題が発生した際にすぐ解決策(HOW)を考えるのではなく、「なぜこの問題が起きたのか(WHY)」に立ち返る姿勢が大切だと学びました。たとえば、ある教育機関のケースでは、一見複数の悪い数字が散見されたものの、詳しく分解すると根本原因が一つに絞れるという発見がありました。表面的な現象だけでは的確な対策が打てないため、まず原因の深掘りが必要だと痛感しました。

ロジックで整理?


また、ロジックツリーやMECEといったフレームワークを活用することで、論点整理に漏れや重複がなくなり、複雑な課題もシンプルな要素に整理できる点が印象的でした。これにより、解決すべき具体的な課題が明確になり、自分がリソースを注ぐべき事柄に優先順位を付けやすくなります。

既存施策の強みは?


さらに、課題を因数分解することで、単に解決すべき問題だけでなく、既存の施策から成果が出ている部分を見出すこともできると感じました。これは、改善活動のみならず、自分たちの強みを再確認する良い機会となります。加えて、自らの打ち手がどの部分にどのように影響を及ぼすかを理解することで、効果測定が容易になり、施策の評価や次のアクションの決定に大いに役立つと実感しました。

業務標準化の秘訣は?


来季、部署内で進める「各拠点の業務標準化」においては、まず運用の差異がなぜ生じるのかを徹底的に分析し、表面的な違いではなく根本的な要因(たとえばシステム設定やスタッフ教育、地域ごとの慣行など)を明確にすることがポイントです。さらに、標準化が進まない理由を大項目、中項目、小項目という階層構造で整理し、プロセス、人材、システム、ガバナンスといった視点から抜け漏れなく検討することで、優先的に取り組むべき課題が見える化されます。また、標準業務の順守率やエラー率など、具体的な効果指標を設定することで、改善のインパクトを把握しやすくなると考えています。

優先順位は何故?


実践の際は、課題の重要度や緊急度だけでなく、実現のしやすさという観点も加えて優先順位を決めることが不可欠です。現場で課題に取り組む際、皆さんはどのような基準やプロセスを用いているでしょうか。ぜひ、具体的な事例や経験をもとに意見を共有していただければと思います。
※上記の投稿は、受講生より許可を得て掲載しています。

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ナノ単科とは?

実践につながる基礎スキルを習得するカリキュラム
グロービス経営大学院 単科生制度の、さらにライトなプログラムが登場。
1週間毎に区切られた6週間のカリキュラムを、他の受講生とともに、オンラインかつ好きな時に自分のペースで学び、仕事で実践・活用する一歩を踏み出せる内容となっております。

ナノ単科受講生の声

この記事と同じ科目を受講したナノ単科受講生のリアルな感想をご紹介します。
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S.O
60代 女性
受講科目
データ・アナリティクス入門
実践につながる わかりやすい 学習習慣が身に付く 仲間と学び合える モチベーションが上がる

ステップ踏んで、少しずつ進歩しました。勉強してよかったです。次にまたクリティカルシンキングのナノ単科を挑戦しようと考えています。

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K.S
30代 男性
受講科目
データ・アナリティクス入門
実践につながる

基本的な部分から体系的に学ぶことができる講座です。仕事に活かせる内容も多く、仕事の進め方が変わりました。

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K.Y
40代 女性
受講科目
データ・アナリティクス入門
実践につながる

途中でボリュームが重くなりますが、そのぶんやりがいにつながりました。また、プライベートに制約がある中で学びたかったので、ナノ科の学習量がちょうど良かったです。

「データ・アナリティクス入門」を受講した方の学び

データ・アナリティクス入門

ロジックが明かすMECEの真意

上司の指摘、どう感じた? 実務では上司からMECEを意識するよう指摘されたものの、当初はなかなか腑に落ちませんでした。しかし、WEEK2でロジックツリーの活用、層別分解や変数分解の事例を通して学ぶ中で、MECEが欠けるとどのような問題が生じるかを具体的に理解でき、考え方が深まりました。特に「もれなくダブりなく」が必ずしも完璧でなくてもよいという点や、まとめに使いがちな「その他」の扱いに注意が必要であることが印象に残りました。 都合の情報はどうする? また、WEEK2では「都合の良い情報だけを集めると決め打ちになりかねない」という指摘に共感し、打開策を見出したいという気持ちで臨みました。マーケティングリサーチの業務において、調査課題を明確にするためにWhat、Where、Why、Howを用いて特定できる点に気づきました。日常の業務ではフレームワークを忘れがちですが、チームメンバーとの議論にも積極的に取り入れることで、効率的に課題を整理できると実感しています。 全体を見直すには? 調査全般においては、MECEを実践的に活用することが求められると再認識し、陥りやすい間違いも学んだことから、調査設計から分析まで一貫してMECEの視点を持つ重要性を感じました。

データ・アナリティクス入門

完璧じゃなくても進む学びの道

MECEはどう理解する? MECEについて、「完璧でなくてもよい」という点が印象的でした。しかし、一方で、どこまで詳細に描くべきなのかがはっきりしない印象を受けました。影響が大きい要素は必ず盛り込む必要があるという説明もありましたが、それが結果論だと感じ、自分では十分にカバーしていると思っていても、実際には抜け落ちてしまう可能性があるため、実践は難しいと感じました。 実践にどう生かす? また、この考え方は、支援領域や顧客の課題を整理する際に活用できると考えました。売上やROI向上のための具体策を検討するほか、社内イベントや集客施策の企画でも役立つ可能性があります。特に、リード獲得に際して、どの領域のどの企業が適切なターゲットとなるかを把握するための一つのアプローチとして、有効だと感じました。

データ・アナリティクス入門

受講生が紡ぐ学びの軌跡

要素分解の極意は? 問題解決の基本は、問題を構成する要素に分け、どの部分で問題が発生しているのかを明確にすることにあります。要素の分け方としては、層別や変数ごとに分ける方法が考えられ、漏れなくかつダブりなく分解することで、効率的な問題解決が実現できます。 改善にどう活かす? また、教育コンテンツ作成時にアンケートを実施する場合、今後の改善点を探るために、アンケート項目において「漏れなくダブりなく」という視点を取り入れると良いと感じます。加えて、コンテンツの満足度を層別に分析することで、より意義深いフィードバックが得られると考えられます。

データ・アナリティクス入門

こだわりすぎないMECEのヒント

MECEにこだわりすぎない理由は? ロジックツリーにおけるMECEについて学んだ際、一番印象に残ったのは「MECEにこだわりすぎないこと」という点でした。もちろん、詳細な分析は重要ですが、何のためにその分析軸を用いるのかという目的に合わせて、適切な粒度を決めることが大切だと感じました。 調査課題はMECEか? また、調査を依頼されるクライアントの中には、調査自体に不慣れな場合も多く、最初から明確なマーケティング目的が定まっていないケースが見受けられます。そのため、調査目的や調査課題が必ずしもMECEになっていないことが多いです。こうした状況においては、クライアントの視点に立ち、ロジックツリーなどを用いた課題の可視化を行い、調査で明らかにすべき点を企画説明でしっかりと伝えることが重要だと考えています。

データ・アナリティクス入門

仮説とMECEで拓く本質の扉

仮説の整理でどう対応? これまで、私は「漏れなく、ダブりなく」というMECEの考え方に強いこだわりを持ってきました。問題の本質を捉えるために、ある程度の仮説を立てた上で、ロジックツリーを用いて階層的に分解・整理する方法が非常に有効であると実感しています。今後も、実際に問題を検討するときにはこの手法を積極的に活用していく必要があると感じています。 信頼関係はどう深める? 一方、営業支援においては、クライアントから寄せられる課題に対して仮説を持ってお話を伺うことが多いです。しかし、クライアント自身の捉え方やその仮説が必ずしも正しいとは限らないという現実があります。まずは自分なりに要因を検討し、第三者の立場から意見を述べることで、クライアントとの信頼関係が深まり、より質の高い提案ができると考えます。また、MECEの考え方が当然のものと思われがちですが、実際には十分に実践できていない部分があるということも改めて感じました。

データ・アナリティクス入門

MECE思考で見抜く成功の秘密

MECEはどう使う? MECEの「漏れなく、重複なく」の考え方は、意識していても限界があるため、こだわりすぎないことが大切だと感じました。問題の本質がどこにあるのかを捉えるために、ロジックツリーで階層的に分解・整理することで、問題点が見つけやすくなることが分かりました。今後、何か課題を考える際には、すぐにこの手法を取り入れてみたいと思います。 売上理由は何で? また、目標売上達成の背景を検証する際、数量、単価、納入件数など売上に影響を与える要素に分解して考えることで、達成できた理由や達成できなかった理由を明確にできると感じました。それぞれの要素で改善すべき点を見極め、分析していきたいと思います。 アンケートはどう見る? さらに、アンケートデータなどを活用した分析において、仮説設定やターゲットの絞り込みに「MECE」の考え方が有効であると感じました。

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