MECEで全体をとらえて正しく問題解決に導く

MECEとはMutually Exclusive and Collectively Exhaustiveの略ですが、発音はme seeです。ミッシーではなくミーシーです。ミッシーは日本だとまだ通じますが、海外では通じません。

直訳すれば「相互に排他され集めると網羅される」ということですが、簡単に言い換えれば「重複なく漏れがない」ということですね。

元々はコンサルティング会社のマッキンゼーの社内用語だったらしいのですが、今では一般的に使われるようになっています。

論理的に整理する目的
MECEな例
重複があると、漏れがあると
QCストーリーでもMECEを使っている
MECEにツリーを作る

論理的に整理する目的

MECEは何か問題であったり物事を、理論的に整理することが目的と言えます。整理することが目的ですから、MECEに分けたとしても、問題が解決するわけではありません。

整理した上で、それぞれについて掘り下げて行くことで問題解決に近づけるためのツールのようなものです。

MECEな例

「重複なく漏れがない」というとなんか切り口を考えるのが難しそうですが、決してそんなことはありません。MECEな切り口はある程度パターン化していると思います。

人の切り口

男女、年齢別、ユーザか非ユーザかとか人が持っている１つの属性のようなもので色々とMECEに分類できます。

ポイントはこの属性を「男性」と「20代」のように混在させないことです。もしも属性の組合せが必要であれば階層化して、まずは「男性」「女性」に分けて、更にそれぞれを年齢別に区切ります。

プロセスの切り口

開発であれば要求分析、設計、実装、評価、保守のようなプロセスで分類することもできます。

場所の切り口

「国内」と「海外」とか、「都市部」と「郊外」とか、場所の切り口もよく使います。

「その他」を使う

漏れが生じてしまうようなとき、ワイルドカード的な方法として、「その他」を活用するとMECEにすることができます。

ただし「その他」は無視できるようなものでないと、今後の分析で行き詰まります。

重複があると、漏れがあると

MECEに分類するとこで問題解決をやり易くすることを理解する前に、逆に重複があったり、漏れがあったりするとまずいことを理解したほうが早いと思います。

重複がある場合ですが、例えば10代女性だけがある商品を購入していることを知らずに、「子供」「男性」「女性」で購入状況を見ると、「子供」は20%、「女性」は10%、「男性」は0%買っていることがデータとして出てきたとします。これだと傾向がはっきりしないし、余計なことを調べています。分析を難しくしてしまいます。

漏れがある場合ですが、これは見逃すことですから良くないことはすぐわかります。上の例で「大人の男性」「大人の女性」を調べたらだれも買っていないってことになります。これは重複があるよりもたちが悪いです。これでは正しい問題解決は行えません。