【MECE】意外とできていない！AI活用の要件定義で気づいた“可視化”と“言語化”の重要性｜ログ！（札幌・長期インターン）

株式会社LANTERN、インターン生の市川愛子です。 今回は、直近インプットした「MECE」というフレームワークについての学びを共有します。

1. トップダウンアプローチの罠

MECEは一般的に、ゴールから逆算して体系的・俯瞰的に物事を考える「トップダウンアプローチ」という手法をとります。これは、目的を意識しやすい強力な手法です。しかし、デメリットも存在します。それは「大前提となる全体像に誤りがあると、下層の要素分解で漏れやダブりが発生する」という点です。最初の枠組み設定を誤れば、どれだけ細かく作業を洗い出しても非MECEな状態になってしまうのです。

2. 「分かっているつもり」がAIへの指示を鈍らせていた

私は普段からMECEに思考を整理するのが好きで、得意だと自負していました。しかし最近、MECEできていないなと思う場面がありました。それは、AIへの要件定義です。AIに指示を出す際、私自身の頭の中では目的や全体像が分かっているつもりでした。ところが、それを明示的に可視化できていなかったため、結果として要件に漏れやダブりが生じ、何度も足りない情報を後から追加するという事態になりました。「頭の中でできる」と「他者に伝わる形で可視化されている」のは全く別物であると痛感しました。

3. 週に1回の「振り返り」と「図解」

明日からの業務では、以下の2つのアクションを実践します。

• 「図で書く」ことの徹底: 頭の中のイメージで終わらせず、図解して可視化することで、本当にMECEになっているかを客観的に検証し、言語化して他者に伝わる状態にします。

• 週1回の「全体像」振り返り: 目の前のタスクに没頭すると、つい前提を忘れがちです。週に1回立ち止まり、「より大きな目的は何か？全体像は合っているか？」を振り返る習慣をつけます。

常に全体像と目的意識を持ち続けて業務を推進していきます！