MECE分析をAIで効率化！情報を効率的に整理する秘訣

MECE（ミーシー）とは、「Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive」の頭文字を取った言葉で、日本語では「モレなく、ダブりなく」と訳されます。MECEは、情報を整理して、問題を分析する際に用いられる基本的なフレームワークです。

MECEの考え方を適用することで、複雑な問題をシンプルに構造化して、全体像を明確に把握することができます。とても便利なフレームワークですが、網羅的に情報を整理するにはとても時間がかかります。

そこでChatGPTなどの生成AIを活用してMECE分析を効率的に進める方法をお伝えします。

MECE分析とは何か？

MECEの定義：「モレなく、ダブりなく」情報を整理する思考法

MECEの本質は、情報を「モレなく、ダブりなく」分類することにあります。「モレなく」とは、考慮すべき要素をすべて網羅している状態を指します。「ダブりなく」とは、同じ要素が複数のカテゴリに重複して含まれていない状態を指します。

例えば、顧客層を「男性」と「20代」で分類した場合、「20代の男性」が重複するため、これはMECEではありません。MECEにするためには、例えば「20代男性」「20代女性」「30代以上男性」「30代以上女性」のように分類する必要があります。

詳しくは前回MECE分析について詳しく記事にしていますので下記を参考にしてください。

参考記事：MECE（ミーシー）の効果とは？論理的思考を強化して物事を整理するフレームワーク活用法

従来のMECE分析の課題：時間と労力を要する作業

前述した通り、MECE分析はとても便利なフレームワークですが、従来のやり方では多くの時間と労力を要する作業でした。

特に、情報収集、分類基準の設定、思考の偏りの排除をしていくと、以下のような大きな課題が存在します。

情報収集の限界：膨大なデータから関連情報を手作業で収集する難しさ

MECE分析を行うためには、まず分析対象に関する情報を網羅的に収集する必要があります。ただ、現代社会には膨大な情報が溢れているため、必要な情報を手動で収集することはとても難しいです。

インターネット検索や社内資料の調査、専門家へのヒアリングなど、様々な情報源から関連情報を収集するには、多大な時間と労力がかかります。また、情報源が多岐にわたるため、情報の正確性や信頼性を確認する作業も必要となります。

分類基準の曖昧さ：主観的な判断が入り込み、モレやダブりが発生する可能性

MECE分析で最も重要なのは、分類基準を適切に設定することです。しかし、分類基準の設定は個人の主観に依存する部分が大きいため、明確な基準を設けることが難しいという問題がありました。分類基準が曖昧だと、モレやダブりが発生しやすくなり、分析の精度が低下します。

例えば、新規事業の顧客ターゲットを考える際、「若者」という曖昧な基準で分類してしまうと、具体的な年齢層やライフスタイルが不明確になり、効果的な戦略を立てることができません。

思考の偏り：経験や先入観による視野の狭さが生じるリスク

人間はどうしても自分の経験や先入観に基づいて物事を判断しがちです。MECE分析においても、過去の成功体験や業界の常識にとらわれてしまい、新たな視点を見落としてしまう可能性があります。

また、自分の専門分野や得意分野に偏った分析になりやすく、他の重要な要素を見落としてしまうリスクもあります。このような思考の偏りは、分析の幅を狭め、MECEの原則である「モレなく」を達成することを困難にします。

AI（ChatGPTなど）を活用したMECE分析の効率化

最近は、AIの発展が進んでいるため、様々な分野で活用が進んでいます。MECE分析においても、AI、特にChatGPTのような大規模言語モデルを活用することで、前述のような従来の課題を克服し、分析を超効率的に進めるための強力なツールとなり得ます。

ChatGPTは、情報収集の自動化、分類基準の提案、多角的な視点の提供といった点で、MECE分析を大きく進化させる可能性があります。

情報収集の自動化：ChatGPTによる関連情報の迅速な抽出と整理

ChatGPTは、膨大なデータから関連情報を迅速に抽出・整理することに長けています。

分析対象に関するキーワードや質問をChatGPTに入力するだけで、インターネット上の様々な情報源から関連情報を収集し、要約して提示してくれます。これにより、従来の手作業による情報収集に比べて、時間と労力を大幅に削減することができます。

例えば、新規事業の市場調査を行う際に、ChatGPTに「○○市場の最新動向」と質問すれば、関連するニュース記事、レポート、統計データなどを瞬時に収集し、概要をまとめてくれます。

分類基準の提案：AIによる客観的な分類基準の自動生成

ChatGPTは、分析対象に関する情報を基に、客観的な分類基準を自動生成することができます。

例えば、「スマートフォンの利用用途」という分析対象に対して、ChatGPTは「ビジネス」「エンターテイメント」「コミュニケーション」「情報収集」といった分類基準を提案することができます。さらに、これらの分類基準をさらに細分化し、「ビジネス」であれば「メール」「スケジュール管理」「資料作成」といった具体的な用途を提示することも可能です。

これにより、人間が主観的に分類基準を設定する際に生じやすいモレやダブりを防げるため、より精度の高いMECE分析が実現できます。

多角的な視点の提供：AIが網羅的な視点からアイデアを発想し提案

ChatGPTは、人間とは異なる視点から、分析対象に関するアイデアを発想し、提案することができます。

これは、ChatGPTが膨大なデータから学習し、人間が気づきにくい関連性やパターンを認識できるためです。

例えば、マーケティング戦略を検討する際に、ChatGPTに「○○商品のターゲット層」と質問すれば、従来のターゲット層に加えて、潜在的な顧客層や新たな利用シーンを提案してくれる可能性があります。これにより、思考の偏りを排除し、より網羅的な視点から分析を行うことができます。

表：従来のMECE分析とChatGPTを用いたMECE分析の比較

項目	従来のMECE分析	ChatGPTを用いたMECE分析
情報収集	手動で時間と労力を要する	自動化により迅速かつ効率的
分類基準	主観的で曖昧になりがち	客観的で精度の高い基準を提案
思考の偏り	経験や先入観による視野の狭さ	多角的な視点から網羅的な分析が可能
効率性	低い	高い
メリット	じっくりと深く考えることができる	迅速、網羅的、多角的な視点を得られる
デメリット	時間と労力がかかる、モレやダブりが発生しやすい	AIの提案を鵜呑みにせず、人間の判断が必要

ChatGPTを用いた具体的なMECE分析の手順

ChatGPTを活用したMECE分析は、従来の分析プロセスを効率化し、より精度の高い結果を得ることができます。以下に、ChatGPTを用いた具体的なMECE分析の手順を、ステップごとに解説します。

ステップ１：分析対象の明確化とChatGPTへの適切な質問設定

まず、分析対象を明確に定義することが重要です。何を分析したいのか、どのような課題を解決したいのかを具体的に言語化しましょう。次に、分析対象に関する情報をChatGPTから引き出すために、適切な質問を設定します。質問は具体的かつ明確であることが重要です。例えば、「日本のスマートフォン市場をMECEに分析してください」よりも、「日本のスマートフォン市場における顧客セグメントをMECEに分類し、それぞれの特徴を説明してください」の方が、より具体的な回答を得ることができます。

ステップ２：ChatGPTによる情報収集と初期分類の実行

ステップ１で設定した質問をChatGPTに入力し、情報収集と初期分類を実行します。ChatGPTは、質問に基づいて関連情報を収集し、MECEの考え方に沿って情報を分類します。例えば、「日本のスマートフォン市場における顧客セグメント」に関する質問に対して、ChatGPTは「年齢別」「職業別」「利用用途別」などの分類軸を提案し、それぞれのセグメントの特徴を説明してくれるでしょう。この段階では、ChatGPTの提案をそのまま受け入れるのではなく、その妥当性を検討することが重要です。

ステップ３：AIの提案を基にMECEのフレームワークを作成

ChatGPTによる情報収集と初期分類の結果を基に、MECEのフレームワークを作成します。ChatGPTの提案を参考にしながら、モレやダブりがないかを確認し、必要に応じて分類基準を修正します。この際、ChatGPTの提案に加えて、自分自身の知識や経験も活用することが重要です。最終的には、人間が主体となってMECEのフレームワークを完成させます。

ChatGPTにMECEを実施させたのち、スプレッドシートなどでまとめさせます。

ChatGPTでMECE分析を行う際の注意点

ChatGPTはMECE分析を効率化するための強力なツールですが、使用する際にはいくつかの注意点があります。AIの出力結果を鵜呑みにせず、その妥当性を常に検証すること、そして最終的な判断は人間が行うことが重要です。

AIの出力結果の確認：根拠となる情報源を必ず検証する

ChatGPTは、インターネット上の膨大な情報に基づいて回答を生成しますが、その情報が必ずしも正確であるとは限りません。誤った情報や古い情報に基づいた回答を生成する可能性もあります。そのため、ChatGPTの出力結果を鵜呑みにするのではなく、必ず根拠となる情報源を確認し、情報の正確性を検証することが重要です。特に、統計データや専門的な知識に関する情報は、信頼できる情報源を参照して、ファクトチェックを行う必要があります。

人間の判断の重要性：AIは補助ツールと認識し最終判断は人間が行う

ChatGPTはあくまでもMECE分析を補助するツールであり、最終的な判断は人間が行う必要があります。AIは、人間のように文脈を理解したり、常識に基づいて判断したりすることはできません。また、AIの提案は、あくまでもデータに基づいた統計的な結果であり、必ずしも現実世界に当てはまるとは限りません。そのため、AIの提案を参考にしながらも、最後は人間が自分の知識や経験に基づいて、総合的に判断することが重要です。特に、新規事業の立ち上げやマーケティング戦略の策定など、重要な意思決定を行う際には、AIの提案を鵜呑みにするのではなく、慎重に検討する必要があります。

表：ChatGPT活用時の注意点

注意点	詳細
AIの出力結果の確認	根拠となる情報源を確認し、情報の正確性を検証する
人間の判断の重要性	AIは補助ツールと認識し、最終的な意思決定は人間が行う
AIの限界の理解	AIは文脈理解や常識判断が苦手であり、データに基づいた統計的な結果しか出せないことを理解する
倫理的な問題への配慮	AIが生成する情報が、特定の個人や集団に対する偏見や差別を含んでいないか注意する

まとめ：MECE分析の効率化と高度化を実現するAI活用

本記事では、MECE分析の基本概念から、従来の課題、そしてAI（ChatGPT）を活用した効率的な進め方について解説しました。MECEとAIの組み合わせは、情報整理と分析を劇的に効率化し、ビジネスにおける意思決定の質を高める可能性を秘めています。

MECEとAIの組み合わせは情報整理と分析を劇的に効率化する

MECEは情報を「モレなく、ダブりなく」整理し、問題を構造的に捉えるための強力な思考法です。AI、特にChatGPTは、情報収集の自動化、分類基準の提案、多角的な視点の提供といった点で、MECE分析を強力にサポートします。AIを活用することで、従来の手法に比べて、より迅速かつ網羅的に情報を分析することが可能になります。

ChatGPTはMECE分析における情報収集、分類基準の提案、多角的な視点提供に貢献する

ChatGPTは、MECE分析の各プロセスにおいて、以下のような貢献をします。

• 情報収集
  膨大なデータから関連情報を迅速に抽出・整理
• 分類基準の提案
  客観的で精度の高い分類基準を自動生成
• 多角的な視点の提供
  人間が見落としがちな視点からアイデアを発想し提案

AIの提案を基に人間が最終判断を行うことで、より精度の高いMECE分析が可能になる

AIはあくまでも分析を支援するツールであり、最終的な意思決定は人間が行う必要があります。AIの提案を参考にしながら、人間が自身の知識や経験を加えて判断することで、より精度の高いMECE分析を実現できます。AIと人間の協働により、ビジネスにおける問題解決や戦略立案の質が向上し、競争力の強化につながります。