ロジカルシンキングに使えるフレームワーク5選

2017.2.27 公開 | 2017.5.10 更新

re_pixta_19478228_L

ビジネススキルの一つに、ロジカルシンキングというものがあります。
日本語で言えば、論理的思考。物事の構造化や、効率的な処理を可能することから、ビジネスパーソンにとっては是非身に着けておきたいスキルです。

あなたも、ロジカルシンキングのフレームワークを活用して効率的に仕事をしたいと思いませんか?
そこで今回は、ロジカルシンキングに使える5つのフレームワークを紹介します。

MECE

MECE(ミーシー、またはミッシー)とは、ロジカルシンキングのフレームワークにおいて、基本と言われる概念の1つです。
「Mutually Exclusive and Collectively Exhaustive」の略で、直訳すると、「相互排他的かつ集合的に網羅的」。 要するに「もれなく、重複なく」という意味です。

つまりMECEは、「全体を、モレも重複もなく、分類する」こと。
プロジェクトに関連する要素の抜き出しや、WBSの策定、商品の企画や、各種調査項目・対象の選定など、網羅性が求められる場面で、非常に有用なフレームワークといえます。

直感的なひらめきではなく、ロジカルなアプローチをすることで、より素晴らしいアイデアを効率的に生み出すことが出来るのです。

以下では、MECEとなる例・MECEとならない例を挙げるので、参考にしてみて下さい。

MECEとなる例

「年齢」は、MECEで分類することが出来ます。

ある人が同時に20歳と21歳になることは不可能であり(つまり、重複しない)、全ての人が○○歳という集団に属するため(つまり、漏れがない)、MECEとなります。

MECEとならない例

「職業」による分類は、兼業を行う人間(重複)もいれば無職の人間(漏れ)もいるためMECEとなりません。

(職業として「無職」という項目を設けるとすれば、漏れはなくなりますが、重複はなくならないため、やはりMECEとはなりません。)

「性別」による分類は、人を「男性/女性」で区別するため、一見MECEに見えますが、両性具有といった例もあり、MECEとなりません。

ロジックツリー

ロジックツリー(英語では「Rogic Trees」「Issue Trees」)は、ある1つの課題や問題があるときに、ツリー状に整理し、どのような道筋でその事象を解決するのが適切なのか導き出きます。

複雑な物事を紐解きシンプル化する、ロジカルシンキングのフレームワークの一つです。

ロジック・ツリーには、用途によって、WHYツリー(原因追究ツリー)、HOWツリー(問題解決ツリー)、WHATツリー(要素分解ツリー)の3つがあります。

WHYツリー(原因追究ツリー)

原因追究ツリー型のロジックツリーは、ある問題について「なぜ?」を考えながらツリーをつくるものです。
「なぜ?」を繰り返すことで、原因(真因)を追究していきます。

原因を追究し、本質的な原因を突き詰めることで、それに対する解決策を考えていくことができるようになるのです。

HOWツリー(問題解決ツリー)

問題解決型のロジックツリーは、「どうやって?」と考えながらツリーをつくります。「どうやって?」を繰り返すことで、解決策を導き出します。

発生した問題が解決した状態をもとにして、どのようなアプローチ策が最善か、「どうやって?」を繰り返してツリーを作ることで網羅的に洗い出し、解決策を導き出すのです。

WHATツリー(要素分解ツリー)

要素分解型のロジックツリーは、あるモノやサービスについて、「なに?」で要素を細分化してツリーを作ります。より深く掘り下げ、分類が分かりやすく整理できるため、網羅的に把握することができるのです。

マトリックス

マトリックス(マトリクス、Matrix)は、日本語でいうと「行列」にあたります。縦横2つの軸に情報を並べ、整理することで、直感的に理解しやすくするのに有効な、ロジカルシンキングのフレームワークの一つです。
マトリックスには、テーブル型とポジショニングマップ型の2つのタイプがあります。

テーブル型

「メリット/デメリット」「緊急度が高い/緊急度が低い」などのように、定性的に情報を整理するのに有効です。

ポジショニングマップ型

「どのくらい重要なのか」や「どのくらい価格が高いのか」というように同じ象限の中でも「程度」を相対的に理解しやすくするのに有効です。

帰納法

帰納法とは、複数の具体的な実例(観察事項)から共通となる事柄を抽出し、抽出した共通項から命題(結論)を導く、ロジカルシンキングのフレームワークの一つです。

例えば、はじめに「人は死ぬ」という仮説を立てます、次に本当に人が死ぬかどうかを検証します。
たくさんの人を観察して、人Aも人Bも人Cも死んだという実例を採取します。

その結果として、「すべての人は死ぬ」という結論を導き出せるのです。

ここで気をつけなければいけないのは、帰納法で導き出された命題はあくまで推論であるということです。

帰納法では具体的な実例を集めますが、現実的に全ての事象を集めてくることは殆ど不可能といえるでしょう。

集めた実例が多いほど、結論の「確かさ」が増していきます。

また、この結論の「確かさ」を、蓋然性が高い、低いで表します。
*蓋然性とは、物事が実際に起こるか否かの確実性の度合いを表します。

演繹法

演繹法とは、物事を考える際に、一般的・普遍的な前提から論理的な推論を繰り返すことで、より個別的・特殊的な結論を得る、ロジカルシンキングのフレームワークの一つです。

例えば、 「人は必ず死ぬ」という大前提があり、「ソクラテスは人である」という小前提から「ソクラテスは必ず死ぬ」という結論を導き出すことができます。

このように、二つの前提から結論を導き出す演繹法を、三段論法といいます。

「確かさ」の蓋然性がいくら高くても、推論にしか過ぎない帰納法とは異なり、演繹法はその前提を正しい場合は、結論は「絶対的」「必然的」に正しいといえます。

しかし、前提に誤りがあれば 全ての論理が破綻をきたしてしまうので、注意が必要です。

終わりに

以上、ロジカルシンキングに使える、代表的な5つのフレームワークを紹介致しました。
如何でしたか?難しそう、面倒くさそうと感じたかもしれません。

しかし、フレームワークを用いることによって、考えにモレを無くし、より大きな視点で物事を捉えることができます。

また、上記で挙げたようなフレームワークの定型を、問題に応じた使い分けが出来るようにすることで、思考の飛躍的スピードアップが図れます。

冒頭でビジネススキルと書きましたが、ロジカルシンキングは特殊スキルのようなものではなく、いわば身についた癖のようなものです。

ぜひ、普段から様々な事柄に対し、このフレームワークを念頭に置き、ロジカルシンキングの習慣付けをしましょう。

転職ファインダー

キャラクター紹介キャラクター紹介

転職ファインダマン

転職ファインダマン
転職エージェント研究所の所長。転職のことなら何でも知ってる。おせっかい。

助手

助手
ファインダマンの助手。元大手企業の人事担当。冷静。たまに読者に喋りかける。

鈴木 一郎

鈴木 一郎
転職活動中のサラリーマン。転職の悩みを毎回研究所に持ってくる。

ピックアップピックアップ記事

プロと転職成功者の体験談から導く!転職活動で成功する人と失敗する人の違い

【転職の疑問を解決!】転職エージェントが無料の理由

登録前にチェック!転職エージェント利用メリットとデメリット

おまとめ記事転職まとめ記事

転職ファインダー

トップへ戻る
トップへ戻る