マッキンゼー法の説明: 構造化分析問題に対するテクニック

問題を解決するとき、私たちは必ず「構造化分析」という言葉を耳にします。実際、構造化分析は単なる「分析」ではなく、多くのステップが含まれます。著者から学びましょう。

多くの学生は、これらのハイエンドコンサルティング会社の背後に魔法のような方法があるのか​​興味を持っています。クラスメイトの何人かも「ピラミッド原理」を購入しました。しかし、この本はかなり難解なようです。それを読んだ後、多くの生徒が冒頭の文章を思い出しました。「食べ物は牛乳、果物、野菜の 3 つのカテゴリーに分けられます。」しかし、これはデータ分析とどのような関係があるのでしょうか?構造化された問題分析をどのように実施するのでしょうか?

この本全体は非常に長いので、今日は重要なポイントを抜粋し、最も一般的な言葉で皆さんと共有したいと思います。実際、構造化分析には「分析」ステップ以上のものが含まれます。代わりに、問題の整理、問題の分析、問題の解決という 3 つのステップが含まれます。これはまさに「良い質問は成功する回答の 4 分の 3 を占める」という意味です。

1. 問題の整理

問題を解決する際の最大のタブーは、回答者が質問者の言ったことを何でも愚かにも覚えてしまうことです。相手側が問題の一側面のみに言及し、一部の情報を見逃した可能性が非常に高いです。体系的に整理したい場合は、SCQA メソッドを使用できます。

SCQA、すなわち：

• Sは状況を表します
• C：合併症
• Q：質問
• A：答え

さらに、以下のように分類できます。

• 現状
• 困った
• 予想外の結果（R1）
• 期待される結果（R2）
• R1とR2の違いにより矛盾が生じる（C）

問題を整理して特定のシナリオにまとめると、次のことがはっきりとわかります。

• 何か問題がありますか？
• それはどのくらい大きな問題ですか?
• どの時点でソリューションが完了したとみなされますか?

簡単な例として、問題の完全な説明を以下に示します。対照的に、私たちが最もよく耳にする質問は、「なぜ DAU が再び減少したのか?」です。これは典型的な「3つのノー」の質問です。

しかし、多くの企業はこのような不明確な質問からデータ分析を開始し、その後、終わりのない調査に貴重な時間を浪費し、次のような結果に至ります。

「これは正常な変動です。」

「埋葬地は移されたが、誰も報告しなかった」

「プッシュシステムにはバグがあるが、誰も報告していない」

分析PPTが完了する前に、インデックスは再び上昇しました...

╮(╯▽╰)╭

したがって、問題を解決するための最初のステップは、S と C が十分に明確であることを確認することです。実際の仕事でよくある問題は次のとおりです。

• 現状維持、問題なし
• 現状維持、トラブルなし
• 問題あり、予測不能
• 予測はするが期待はしない

つまり、問題の説明が不完全であるため、分析を行う際に仮説を立てたり評価基準を見つけたりすることが不可能なのも不思議ではありません。誰もがこれを覚えておかなければなりません。

2. 問題を分析する

分析を行う際に最も重要な区別は、初期仮説があるかどうかです。仮定ありと仮定なしの考え方は、まったく異なります。

仮定がない場合、それは干し草の山から針を探すようなものです。問題の根本的な原因も解決方法も分かりません。現時点でこの問題を解決する唯一の方法は、ベンチマーク分析法を使用することです。

1. ベンチマークの設定: 業界のベンチマークは誰ですか?
2. ベンチマークの詳細: ベンチマークはどのように行われるのでしょうか?
3. ベンチマーク比較：ベンチマークを参考にして、当社との差はどこにあるでしょうか？
4. 計画を立てる: 条件が十分であれば、ベンチマーク アプローチを直接コピーします。条件が十分でない場合は、ベンチマークのアイデアを参照してください。
5. 評価計画：可能であれば、監視指標を設定し、実施する。実行不可能な場合は、ベンチマークを置き換えます。

この方法は、アナリストが問題を解決するのに最も適した方法です。アナリストは分析は得意だが実行は苦手だからだ。適切なベンチマークを見つけてそれを直接コピーできれば、アナリストがビジネスを学習するプロセスが省けるので理想的です。

このアプローチの欠点も明らかです。遅い、面倒、経験的である、などです。アナリストは長い時間をかけてまとめ、多くのことを得たと思っている可能性が非常に高いですが、ビジネスの視点から見ると、それはすべて「常識」であり、「ずっと前からわかっていたこと」です。さらに、すべての問題がベンチマークによって解決できるわけではなく、すべてのベンチマークが効果的であるわけでもありません。

したがって、一般的には、仮説的な方法の方が推奨されます。

1. 仮説: 問題/解決策の原因について仮説を立てる
2. 仮説を分類する: 問題を分析し、仮説を分類するための論理ツリーを構築する
3. 仮説の検証: データや実験を使用して仮説を検証する
4. 結論：反証仮説を脇に置いて、議論できる問題に焦点を当てる
5. 計画の策定：対処済みの問題に対処する

このアプローチは、企業にとって既知の状況を回避し、要点に直接到達します。さらに、分析の観点から見ると、何かを証明するよりも反証する方が簡単なので、分析的な結論に早く到達できます。

もちろん、このアプローチには欠点もあり、企業が問題を十分に理解し、仮説を提案できる必要があるということです。同時に、アナリストには仮定を整理できるほど強力な論理的スキルが求められます。なぜなら、ビジネス側が提示する前提は、矛盾していて混乱を招く可能性が高いからです...（以下に示すように）

このとき、MECE 分析手法を使用して問題のロジックを整理する必要があります。以前にも同様の共有がありました。ご興味があれば、ここをクリックしてください: マッキンゼーが使用する MECE 分析手法とは何ですか?

3. 問題解決

分析が完了したら、問題の解決を開始できます。知らせ！ビジネス部門が常に無力なわけではありません。すでに対応計画がある可能性もあります。したがって、問題を解決したいのであれば、まずは業務部門の作業状況を把握する必要があります。

基本的な状態は 4 つあります。

1. 何をすればいいのか全く分かりません。
2. ABCの選択肢があるのですが、どれを選べばいいのか分かりません。
3. プラン A はあるけど、うまくいくかどうかわからない?
4. プランAもありますが、これは絶対にうまくいきません!他にどんな選択肢があるのでしょうか!

これら 4 つの州では、問題を解決するための考え方が異なります。

明らかに、最も難しい状態は状態 1 です。この状態では、アイデアがまったくなく、まずアイデアを探すことしかできません。この時点で、分析フェーズで整理したアイデアを使用できます。

1. 仮定をせずに、ベンチマークがどのように行われるかを確認し、ベンチマークのアプローチをコピーしてみてください。
2. 仮説がある場合は、まず仮説によって指摘された問題の原因を解決し、その後問題がまだ存在するかどうかを確認します。

2番目に解決が難しいのは状態4です。XX計画が機能しないことを知ることも、答えの半分です。少なくとも、解決策の検討範囲が狭まり、どの計画が明らかに実行不可能であるかがわかります。このときの操作は、ベンチマーク分析や MECE 分析を使用して状態 1 に対処する場合と同じです。ソリューションを探す

3 番目に解決が難しいのは状態 3 です。既存の計画がある場合は、次の 2 つの点を確認してください。

1. ソリューション自体の実現可能性（時間、コスト、品質）
2. ソリューションが問題を解決できるかどうか（予測される結果）

その中で、計画自体の実現可能性のチェックは比較的簡単で、事業に精通していればすぐに確認することができます。ソリューションが問題を解決できるかどうかを予測するには、履歴データを確認するという 2 つの基本的な方法があります。過去に同様のプロジェクトがあった場合は、その時の結果を参考にすることができます。または、大規模に宣伝する前に、まずテストを行って効果が期待どおりかどうかを確認します。分析後、計画が実行可能であり、問​​題を解決できる場合は、それを実行するだけです。それでも問題が解決しない場合は、状態 4 に戻り、他のオプションを検討してください。

状態 2 は最も簡単に解決できます。解決策は3つあります。 3 つのソリューションの実現可能性と期待される効果を直接比較できます。

もちろん、解決策を模索するプロセスは順風満帆ではなく、手がかりの発見-検証-失敗-再発見というサイクルになる可能性が非常に高いです。したがって、上記の分析プロセスは、結果が満足のいくものになるまで複数回繰り返される場合があります (下の図を参照)。

IV.まとめ

長い間、人々は分析作業について深い誤解を抱いていました。彼らは、鑑定を行う者は道教の僧衣を着て、瑞雲を踏み、仙気と鶴の骨を持つ仙人であると考えています。他人に多くを語ってもらう必要はなく、指で数えるだけで答えが出てくる…分析ができる人は、具体的な作業をしたり、細かいことを理解したりする必要がないようです。

まったく逆です!真剣な分析作業は、問題の非常に詳細な整理、仮定の非常に綿密な整理、ベンチマークの非常に詳細な分析に基づいています。

作業が詳細であればあるほど、実際の情報が収集され、真実に近づきやすくなります。業務を知らない人から見ても「そんなに重要なの？必要なの？これで十分だと思う！」と思えるほど、丁寧に作業が行われます。そして、多くの高品質な分析は、「これで十分だ」という拒絶に基づいています。

分析を行うことの本質は、レンガを一つずつ積み上げて基礎を築いていく建築業者のようなものです。彼は占い師ではありません。これを覚えておいてください。

しかし、今日では、アルゴリズムを魔法のツールとして扱うという別の傾向があります。人々はいつも、いくつかの簡単なデータを入力するだけで、無限の力を持つアルゴリズムが超強力なビジネス洞察を生み出すことができると考えています...

著者: 地に足のついた教師 陳; WeChat公式アカウント：地に足のついた陳先生