MECEプロンプティング — 4文字で​AI出力を​構造化する

AIへの​指示に​「MECE​（ミーシー：モレなく​ダブりなく）」と​いう​語を​加えるだけで、​雑然とした​情報を​カテゴリが​重ならず​漏れも​ない​分類に​整理させられる。​1960年代に​McKinsey​（マッキンゼー、​経営コンサルティング大手）が​体系化した​この​手法は、​プロンプト​（＝AIへの​入力文）に​4文字を​差し込むだけで​即座に​活用できる。

MECEとは

Mutually Exclusive​（相互排他）とは、​各項目が​ただ​一つの​カテゴリに​のみ​属し、​ダブりが​ない​ことを​指す。​Collectively Exhaustive​（網羅的）とは、​全項​目が​いずれかの​カテゴリに​収まり、​モレが​ない​ことを​指す。​「その他」​「雑多」のような​曖昧な​バケツは、​この​定義上そも​そも​認められない。

使い方

指示文に​「MECEで​〜して」と​加えるだけで​よく、​写真・議事録・PDF・​貼り付けた​テキストの​いずれにも​有効である。​iPhoneで​撮影した​手​書きメモに​対しても​機能し、​AIが​分類軸​その​ものを​自動で​提案してくれる。​同じ​素材でも​「別の​切り口で​MECEし直して」と​指定すれば、​時系列・ステークホルダー​（＝利害関係者）​別・バリューチェーン​（＝価値が​生み出される​一連の​工程）​別など、​複数の​視点を​得られる。

「整理して」との​違い

単に​「整理して」と​頼むと、​曖昧な​「その​他」​カテゴリや​重複が​生まれがちである。​MECEは​これを​排除し、​モデルに​全項目を​100%カバーさせようとする​力が​働く​ため、​見落と​されが​ちな​項目が​減る。​結果と​して、​気づかなかった​論点が​浮かび​上がる​ことが​あり、​外部​レビューを​受けた​ときのように​機能する。

業務での​活用例

ソートリーダーシップ​（＝業界の​思想的リーダーと​して​発信する​こと）​計画では、​エグゼクティブインタビューを​MECEで​テーマ分類し、​それを​土台に​編集カレンダーを​作成できる。​SWOT分析を​OKR​（＝目標と​測定可能な​成果指標）に​変換する​場面では、​コメントを​Goals・Objectives・​測定可能な​OKRの​3層に​整理できる。​バリュープロポジション​（＝自社が​提供する​独自の​価値）の​整理では、​散在する​PDFを​MECEで​まとめ、​差別化に​つながる​Value Driver​（＝価値を​生む要因）を​抽出できる。

「MECEで」と​いう​4文字を​加えるだけで、​毎回​モレなく​ダブりの​ない​分類を​得られる。