概要
MECE（ミーシー / Mutually Exclusive and Collectively Exhaustive）は、「漏れなく、ダブりなく」という意味の論理思考の基本概念です。物事を整理・分類する際に、全体を網羅しつつ（漏れなし）、重複がない（ダブりなし）状態を目指します。
いつ使うか
- ロジックツリーを作る時
- ターゲット顧客を分類する時
- アンケートの項目を作る時
- 議論の抜け漏れを防ぎたい時
説明
4つの状態
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MECE（理想）: 漏れなし、ダブりなし。
- 例：人間を「20歳未満」と「20歳以上」に分ける。
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漏れあり、ダブりなし: 重要な要素が抜けている。
- 例：人間を「子供」と「老人」に分ける（「大人（若者・中年）」が抜けている）。
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漏れなし、ダブりあり: 重複していて効率が悪い。
- 例：人間を「男」と「女」と「会社員」に分ける（会社員は男女どちらとも重複する）。
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漏れあり、ダブりあり（最悪）: 混沌とした状態。
MECEな切り口の例
- 二項対立: 有・無、内・外、質・量、静・動、過去・未来。
- プロセス: 計画・実行・評価・改善（PDCA）、過去・現在・未来。
- 数直線: 10代・20代・30代…（年齢）、短期・中期・長期。
- フレームワーク: 3C分析、4P分析など、既存のフレームワークはMECEになっていることが多い。
注意点
- 目的によって切り口は変わる: 全ての分類において絶対的なMECEはありません。「何のために分けるか」によって適切な切り口を選びます。
- 「その他」を作る: どうしても分類できないもののために「その他」を用意すれば、形式上はMECEになります（多用は禁物）。
使用例
例：携帯電話市場のセグメンテーション
NG（MECEでない）
- 「iPhoneユーザー」「Androidユーザー」「若者」「シニア」
- （「若者」の中にはiPhoneユーザーもいるのでダブりがある）
OK（MECE）
- 切り口1（OS）：iOS、Android、その他
- 切り口2（年齢）：10代以下、20代、30代…
- 切り口3（契約）：新規、MNP、機種変更
AI活用
AIにリストがMECEかどうかチェックさせるプロンプトです。
プロンプト例
# 命令書
以下のリストは「[分類の目的]」における分類として、MECE（漏れなくダブりなく）になっていますか？
もしなっていない場合は、欠けている要素（漏れ）や重複している要素（ダブり）を指摘し、修正案を提示してください。
# リスト
[ここにリストを入力]