2023.09.27

MECEとは？意味やビジネスにおける活用例、方法を徹底解説

「MECE」をご存じですか？

業務の効率化や問題解決を目指す際、多くのビジネスパーソンが取り入れている「MECE」の考え方です。

このフレームワークを活用することで、業務の課題を明確に捉え、効果的な解決策を導き出すことができます。

本記事では、MECEの基本的な考え方と、その実際の活用例について詳しく解説します。

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MECEとは？

MECE（ミーシー）とは、「Mutually Exclusive、Collectively Exhaustive」の頭文字を取ったビジネス用語です。直訳すれば「相互排他的、総合的に網羅的」となります。問題解決やデータ分析、組織の構造化など、多くのビジネスシーンで用いられるフレームワークです。

MECEの原則は、「Mutually Exclusive」と「Collectively Exhaustive」という2つのコンセプトから成ります。以下、それぞれのコンセプトを詳しく説明します。

Mutually Exclusive（排他的）

この原則は、各カテゴリやセグメントが他のカテゴリやセグメントと重複しないことを意味します。

例えば、年齢層を「10代」「20代」「30代」と分ける場合、一人の人が複数のカテゴリに分類されることがないようにします。つまり、19歳の人は「10代」にのみ分類され、「20代」や「30代」とは重複しないようにします。

Collectively Exhaustive（網羅的）

この原則は、全ての可能性やシナリオをカバーすることを意味します。

上記の年齢層の例を続けると、すべての年齢層（0歳から最高齢まで）がリストに含まれていることを確認する必要があります。これにより、どの年齢の人もカテゴリに分類されることが保証されます。

ビジネスにおけるMECEの重要性

ビジネスの現場では、複雑な問題や大量のデータに直面することが日常的です。

その中で効果的な意思決定を行うためには、情報を整理し、問題を明確に理解することが不可欠です。ここで、MECEの原則が極めて重要な役割を果たします。

排他的（Mutually Exclusive）はなぜ重要か？

重複する情報や業務は、リソースの無駄遣いを引き起こす可能性があります。例えば、2つの部門が同じ業務を重複して行っている場合、それは人的リソースや時間の浪費となり得ます。

また、重複する情報は、意思決定の際に混乱を招くリスクがあります。異なるデータソースからの同じ情報が矛盾している場合、どちらが正確なのか判断が難しくなります。

排他的（Mutually Exclusive）の考え方が重要なのは、それによって各要素が明確に区別され、重複や曖昧さを排除することができるからです。情報や業務の整理が効率的に行え、誤解や混乱を避けることができます。

特に、複雑な業務やプロジェクトの際、MECEのフレームワークで排他的な分類や整理を行うことで、タスクの明確化や責任範囲の特定が容易になり、スムーズな進行が実現します。

網羅的（Collectively Exhaustive）はなぜ重要か？

情報や業務の欠落は、ビジネスのリスクを増大させる要因となります。

例えば、市場分析を行う際に、あるセグメントを見落としてしまうと、そのセグメントに潜むビジネスチャンスやリスクを見逃してしまうかもしれません。

MECE原則によって網羅的に情報を収集・整理することで、全体像を把握し、意思決定の質を向上させることができます。

日常業務にMECEを適用するメリット

日常業務にMECEの考え方を応用すると、以下の効果があります。

論点を明確にできる

MECEの考え方を応用すると、問題やシチュエーションを明確に分解し、それぞれの要素に焦点を当てて分析できます。

「重複と網羅性」を念頭におき、分析していくと取り組むべき課題や、問題の論点が明確になります。

情報の漏れと見落としを防ぐ

MECEを適用することで、ある問題やトピックに関連するすべての要因や要素を網羅的に考慮することが可能となり、重要な情報や視点の見落としを防ぐことができます。

コミュニケーションが活発になる

MECEの考え方をチーム内で共有すると、メンバー1人ひとりが、「問題の本質は何か」を考えるようになり、少しずつメンバー同士のコミュニケーションとミーティング時の意見交換が活発になります。

優先順位付け

MECEによって問題やタスクを分解することで、それぞれの要素の重要性や緊急性を評価し、取り組むべきタスクを明確にできます。

質の高い情報を元にした意思決定

MECEの考え方を応用した分析は、そのとき取れる全ての選択肢を明確にし、質の高い情報に基づいて、施策の方向性を考えられます。

効率的な人員配置

複数のプロジェクトやタスクがある場合、MECEの考え方を応用してそれらを分解・分類することで、必要な人員配置ををより効果的に行えます。

継続的な改善

MECEの考え方を応用してビジネスの各領域を分析することで、潜在的な改善点を洗い出しやすくなります。

業務を覚えやすくなる

新入社員にビジネスの状況や問題を説明する際に、MECEの考え方を応用すると、伝えるべき情報が明確になり、新入社員は仕事を覚えやすくなる効果があります。

MECEの具体的な適用例

MECEの考え方は、ビジネスのさまざまな場面で使われています。

企業の部門分け

企業は通常、営業、マーケティング、人事、製造、研究開発、財務など、複数の部門に分けられます。これらの部門は相互に排他的であり（営業部門のタスクはマーケティング部門のタスクと重複しない）、全体として企業の全ての機能を網羅しています。

市場分析

ある商品のターゲット市場を年齢層でセグメント化する場合、以下のように分けることができます。

10-19歳
20-29歳
30-39歳

これにより、各セグメントが重複することなく、全ての年齢層を網羅することができます。加えて、全年齢層を網羅できるので分析のスピードと正確性も上がります。

プロジェクトのタスク分割

プロジェクトを進めるための役割分担と進行状況を確認するために、以下のようにタスクを分割するケースも見受けられます。

初期フェーズ
市場調査、消費者ニーズの把握、開発予算の共有

中間フェーズ
製品企画、消費者ニーズを元にした必要な機能の選定、開発

終了フェーズ
バグの洗い出し、カスタマーサクセス部門の始動、ローンチ、プレスリリース公開

このようなタスク分割により、プロジェクト全体のタスクを重複することなく網羅できます。

顧客のフィードバックのカテゴリ分け

顧客からのフィードバックをカテゴリ別に整理する際、製品の品質、価格、サポート、デリバリーの速さなどのカテゴリに分けることができます。

これにより、各カテゴリが重複することなく、顧客のフィードバックの全ての側面を網羅することができます。

Webサイトのカテゴリ（キーワード）構造

Webサイトのカテゴリ（キーワード）構造の設計にも、MECEの考え方を応用できます。

例えばファッションのECサイトであれば、以下のようにカテゴリを整理できるはずです。

大カテゴリ	中カテゴリ
男性用アパレル	トップス（シャツ、Tシャツ、ジャケットなど）ボトムス（パンツ、ショートパンツ、ジーンズなど）アウター（コート、ブルゾン、ダウンジャケットなど）
女性用アパレル	トップス（ブラウス、Tシャツ、カーディガンなど）ボトムス（スカート、パンツ、レギンスなど）ドレス・ワンピースアウター（コート、ジャケット、ポンチョなど）
子供用アパレル	男の子用（トップス、ボトムス、アウターなど）女の子用（トップス、ボトムス、ドレスなど）ベビー用（ロンパース、ベビードレス、帽子など）
アクセサリー	ネックレス・ペンダントブレスレット・バングルイヤリング・ピアスリング腕時計
シューズ	メンズシューズ（スニーカー、ビジネスシューズ、ブーツなど）レディースシューズ（ヒール、フラットシューズ、ブーツなど）キッズシューズ（スニーカー、サンダル、学生靴など）

これらのカテゴリは相互に排他的であり、サイト上の商品の全範囲を網羅しています。

Webサイトのカテゴリ設計にMECE原則を適用することで、サイトの構造が整理され、ユーザーが求める情報を迅速に見つけることができるようになります。

採用プロセス

採用プロセスにもMECEのフレームワークを適用できます。

ニーズの特定	空席の確認必要なスキルや資格の明確化
求人情報の作成・公開	求人内容の作成求人情報の公開（求人サイト、企業HPなど）
応募書類の受付・スクリーニング	応募書類の受付書類による選考
面接	一次面接二次面接（必要に応じて）最終面接
適性検査・スキルテスト	必要な職種やポジションに応じて
内定通知	合格者への内定通知不合格者へのフィードバック
オンボーディング	新入社員研修職場のオリエンテーション

採用プロセスをMECE原則に基づいてステップごとに分解し、各ステップが相互に排他的で全体として網羅的であることを確認することで、効率的な採用プロセスを構築することができます。

タレント（従業員）の定義とカテゴリ分け

社員や求職者を特定のスキル、経験、能力に基づいてカテゴリ分けします。

スキルベースのカテゴリ分け	テクニカルスキル	プログラミング（Java, Python, etc…）データ分析（Excel, R, etc…）デザイン（Photoshop, Illustrator, etc…）
スキルベースのカテゴリ分け	ソフトスキル	コミュニケーション能力プロジェクトマネジメントリーダーシップ
経験ベースのカテゴリ分け	業界経験	IT業界金融業界製造業界
経験ベースのカテゴリ分け	職務経験	営業経験管理職経験海外勤務経験
能力ベースのカテゴリ分け	認知能力	論理的思考能力速読・速記能力
	適応能力	新しい環境への適応力ストレス耐性
	創造的能力	アイディア創出能力問題解決能力

MECE原則に従って分類することで、タレントの全体像を明確にし、重複や欠落を避けることができます。

MECEとロジカルシンキングの関係性

MECEとロジカルシンキングは、ビジネスの現場での問題解決や意思決定の際に頻繁に用いられる考え方やフレームワークです。

これらは別々の概念でありながら、深く関連しており、一方を理解することで他方の理解も深まります。

まず、MECEについておさらいしましょう。

MECEは、あるセットやカテゴリを作成する際に、その中の要素が互いに排他的（Mutually Exclusive）であり、かつ全体として網羅的（Collectively Exhaustive）であることを意味します。これにより、情報の重複や欠落を防ぐことができます。

例えば、企業の部門を「営業」「技術」「人事」「経理」と分ける場合、これらの部門は互いに排他的であり、企業の全ての業務を網羅していると言えます。

一方、ロジカルシンキングとは、論理的な思考を用いて情報を整理し、問題を解決するためのアプローチを指します。この思考法は、情報の整理、仮説の設定、検証、結論の導出といったステップから成り立っています。

	MECE	ロジカルシンキング
定義	あるセットやカテゴリが、要素間で互いに排他的で全体として網羅的であること。	論理的な思考を用いて情報を整理し、問題を解決するためのアプローチ。
目的	情報の重複や欠落を防ぐ。	問題の原因を特定し、効果的な解決策を導き出す。
適用範囲	情報のカテゴリ分け、データの整理、フレームワークの設定など。	問題解決、意思決定、情報の分析・整理、仮説の設定・検証など。
主な手法	カテゴリ分け、リストアップ、フレームワークの設定。	5W1H、フィッシュボーンダイアグラム、SWOT分析、PDCAサイクルなど。

ここで、MECEとロジカルシンキングの関係性が浮かび上がってきます。

ロジカルシンキングの初期段階、特に情報の整理や仮説の設定の際に、MECE原則を適用することで、情報の整理が効率的に行え、より明確で論理的な仮説を立てることが可能となります。また、MECE原則に基づいて情報を整理することで、後の検証や結論の導出もスムーズに進めることができます。

例えば、ある商品の売上が低下している原因を調査する際、ロジカルシンキングを用いて原因を「商品の品質」「価格」「宣伝・広告」「競合他社の影響」といったカテゴリに分けることが考えられます。

このカテゴリ分けはMECE原則に基づいており、各カテゴリは互いに排他的で、全体として売上低下の可能性のある原因を網羅しています。

このように、MECE原則はロジカルシンキングの具体的なツールやフレームワークとして機能します。問題解決や意思決定の際に、MECE原則を適切に用いることで、ロジカルシンキングをより効果的に実践することができるのです。

結論として、MECEとロジカルシンキングは密接に関連しており、MECE原則をマスターすることで、より高度なロジカルシンキングを実践することが可能となります。

MECE原則を活用した問題解決のステップ

以下、4つのステップに当てはめて考えると実務における問題の洗い出し、課題の解消がスムーズになります。

1. 問題の定義

まず、解決すべき問題を明確に定義します。

このステップは、問題の本質を理解し、その範囲を特定するために不可欠です。具体的な問題の状況や背景を詳細に説明することで、解決策を考える際の方向性を明確にします。

例えば、「売上が前年比で10%減少している」という具体的な状況を特定してください。

2. データの収集と分析

問題に関連するデータや情報を収集します。

データは、事実や数値、意見や感想など、さまざまな形式で存在する可能性があります。収集したデータをMECE原則に基づいてカテゴリ分けし、分析を行います。

収集したデータのカテゴリ分けの例
事実データ	販売データ：月別売上、商品別売上、地域別売上など。顧客データ：年齢層、性別、購入頻度、顧客満足度など。
意見・感想データ	顧客の声：アンケート結果、クレーム内容、レビューやフィードバック。社内の声：営業担当者の意見、製品開発チームの意見、マーケティングチームの意見など。
外部データ	市場データ：市場の成長率、競合他社の動向、業界のトレンドなど。環境データ：経済状況、政策や法律の変更、技術の進化など。

このプロセスにより、問題の原因や影響を明確にすることができます。

3. 解決策の提案

データの分析結果に基づいて、問題の解決策を提案します。

MECE原則に基づいた解決策の例
製品・サービス改善	品質向上：製品の不具合修正、サービスの質の向上。新機能追加：顧客の要望に応じた新機能の追加やアップデート。
マーケティング戦略の見直し	プロモーション活動：割引キャンペーン、新商品の宣伝など。ターゲット層の再定義：新しい顧客層のターゲティング、既存顧客の再セグメント化。
営業戦略の強化	営業トレーニング：営業スキルの向上、新しい営業手法の導入。新規顧客獲得：新しい市場や地域への展開、新しい業界へのアプローチ。
顧客サポートの強化	アフターサービスの充実：保証期間の延長、サポート窓口の拡充。フィードバックの活用：顧客からの意見や要望を製品開発やサービス改善に活かす。

提案する解決策は、MECE原則に従って整理され、相互に排他的で全体として網羅的であることを確認してください。これにより、提案される解決策が効果的であることを保証します。

4. 実行と評価

提案された解決策の実行後は、その結果を評価し、必要に応じて修正や改善を行います。

MECE原則に基づいた評価指標の例
製品・サービスの評価	品質評価：返品率、クレーム発生率、顧客満足度調査の結果。機能評価：新機能の利用率、機能別の顧客フィードバック。
マーケティング活動の評価	キャンペーン効果：キャンペーン期間中の売上増加率、新規顧客獲得数。広告効果：広告のクリック率、コンバージョン率、ROI。
営業活動の評価	新規顧客獲得：新規取引先数、新規契約金額。既存顧客との取引：リピート率、クロスセル・アップセルの成功率。
顧客サポートの評価	対応速度：問い合わせからの対応までの時間、解決までの時間。顧客満足度：アフターサービスに関する顧客のフィードバック、再購入意向。

このように、MECE原則を用いて評価指標を設定し、実行結果を客観的に分析することが重要です。

MECEの落とし穴と注意点

「漏れなく」「重複なく」「網羅する」を原則とするMECEの考え方ですが、そこにはリスクもあります。実務に応用する場合、以下の5点を頭の片隅に置いて施策を考えてみてください。

過度な細分化のリスク

MECEの原則に従って情報やデータを過度に細かく分解すると、その結果として情報が断片化されるリスクが生じます。

例えば、市場の分析を行う際に、年齢、性別、地域、趣味、購買履歴など、多くの要因で顧客を細分化しすぎると、各セグメントのサイズが極端に小さくなり、その結果、市場全体の動向やトレンドを掴むのが難しくなってしまいます。

網羅性の過信と排他性の誤解

MECE原則を適用する際、全てを網羅していると過信することは危険です。

例えば、市場調査を行った際に、現在の顧客層を完全に網羅していると考えると、新たに市場に参入する競合や新しい顧客層の動向を見落とす可能性があります。このような過信は、企業が変化の機会や新しい市場のトレンドに遅れを取る原因となるでしょう。

また、MECE原則の「排他性」について誤解すると、情報の重複や欠落が生じるリスクがあります。例えば、製品のカテゴリ分けを行う際に、「スマートフォン」と「カメラ」を完全に別のカテゴリとして扱うと、スマートフォンに内蔵されたカメラの機能や市場動向を正確に分析できなくなる可能性があります。

MECEの適用範囲の誤認

すべてのシチュエーションや問題にMECEが適用できるわけではありません。

例えば、クリエイティブなプロセスや感情に関わる問題解決では、MECEのような論理的なフレームワークが必ずしも適切でない場合があります。
アイディアのブレインストーミングやチームのモチベーション向上といったタスクは、多角的な視点や自由な発想が求められるため、MECEの厳格な枠組みに縛られることは適していないかもしれません。

MECEに固執せず、状況に応じて適切なフレームワークを選択することが重要です。