ロジックツリーとは、分析対象の要素や、問題点、解決策を論理的に分解して分析するためのフレームワークです。分析課題を木の幹とすると、これを論理的に分解した要素が枝となり、さらに分解した要素が葉となるという意味で、ロジックツリーと名付けられています。

具体的には以下のとおりです。

• 売り上げを拡大する
• 顧客数を増やす
• 新規顧客を増やす
• 既存顧客の離脱を減らす
• 客単価を上げる
• 商品単価を上げる
• 購入数を増やす

ロジックツリーを作成すると、複雑な分析対象を整理できるようになります。

ロジックツリーはロジカルシンキングを実行するツールとして、さまざまな場面で活用されています。主なメリットをみていきましょう。

ロジックツリーを用いることで、問題を掘り下げて見える化し、全体像を把握できるようになります。

何かの問題が起こっている場合は、1つあるいは複数の原因が存在します。ロジックツリーを使うと、要素ごとに「それはなぜか」と分析して、ツリー状に原因を深堀りしていけます。これによって、全体のなかで、どこに問題があるかみつけられるようになります。

問題を網羅的に把握し、原因をみつけられれば、問題解決も図れるようになります。上位の問題を解決するための下位の解決策をリストアップしていくうちに、具体的なアクションがみえてくるでしょう。

例えば、飲食店の課題が「顧客満足度を上げる」なら、以下のようにツリーを展開すれば、解決策が具体的になります。

• 顧客満足度を上げる
• 料理のクオリティーを上げる
• 接客・サービスの質を上げる
• 店内の清潔さを改善する

そして、各要素に対してさらに下位の解決策を洗い出していくと、とるべきアクションが絞り込まれてきます。

ロジックツリーは優れた見える化ツールであるため、メンバー間の情報共有がスムーズになる効果も期待できます。言葉で説明するとロジックが伝わりにくいものですが、図で示せば各要素のつながりや、全体の位置づけが一目でわかります。

例えば、問題解決のロジックツリーを示して、各要素の問題解決をそれぞれの担当者に割り振ったとします。この場合、担当者は自分の役割を理解しやすくなるでしょう。また、要素同士のつながりも理解しているため、協力関係もとりやすくなります。

ロジックツリーを用いて解決策をリストアップすると、全体を一望できます。「どの施策が効果がありそうか」「どの方法が取り組みやすいか」などの観点から、アクションの優先順位を検討しやすくなるでしょう。

具体的には、評価の観点に従って各要素をスコア化するとよいでしょう。例えば、集客数向上のためのロジックツリーが次のように作成されたとします。そして、評価軸が「広告配信までの早さ」とした場合、評価はカッコ内のようになります。

• 集客数の向上
• Web広告を配信（〇）
• チラシを配布（△）
• マスメディアへの広告掲載（×）

このように各要素に評価を書き込んでいくことで視覚的に優先順位を決めやすくなります。

ロジックツリーは万能のツールではないため、使い方を知らないと有益な分析につながらない場合があります。3つのデメリットを紹介します。

ロジックツリーを作成できても、そのとおりに実行できるとは限りません。例えば、自動車の燃費を上げる解決策として軽量化を挙げたとします。たしかに、軽量化できれば燃費がよくなるでしょうが、軽量化によって他の性能に悪影響が出て、燃費が上がってしまう可能性があります。

ロジックツリーは1対1の論理関係で分析するため、複雑な因果関係は分析しにくいデメリットがあります。したがって、ロジックツリーに頼りすぎてしまうと、思わぬ失敗につながる可能性があります。

ロジックツリーは目的達成の手段にすぎません。問題究明や対策立案などのために、情報を整理するフレームワークです。目的なしに分析しても、ロジックツリーの作成自体が目的化してしまい、何のアクションも起こせなくなってしまう可能性があります。

クリエイティブな発想には、過去にとらわれない視点や、ときには論理的な飛躍などが必要です。ところが、ロジックツリーはすでに存在する考え方や出来事が分析対象です。また、ロジックツリーは各要素が論理的につながっており、自由な発想を制限する特徴があります。したがって、新しいアイデアを生み出すようなクリエイティブな作業には向きません。

ロジックツリーの種類は、要素分解ツリー、原因追求ツリー、問題解決ツリー、KPIツリーの4つに分けられます。目的に合わせて使い分けましょう。

要素分解ツリーとは、Whatツリーとも呼ばれ、問題の要素を分解して全体を網羅的に把握するためのロジックツリーです。例えば、Yahoo!広告の種類を要素分解ツリーで表すと、以下のようになります。

• Yahoo!広告
• ディスプレイ広告
• ディスプレイ広告（運用型）
• バナー広告
• レスポンシブ広告
• 動的ディスプレイ広告
• ディスプレイ広告（予約型）
• バナー広告
• 予約型専用広告
• 検索広告

要素分解ツリーにおける上位要素と下位要素のつながりは必ず包含関係です。また、同階層ではカテゴリと粒度を揃えるのもルールです。一例として、野菜とにんじんのような上位要素と下位要素の関係を思い描いてみてください。

原因追求ツリーとは、Whyツリーと呼ばれ、原因を細分化して問題を特定するために用いるロジックツリーです。

例えば、リスティング広告のクリック数が少ない問題があった場合に、原因追求ツリーを使うと以下のように分析できます。

• リスティング広告のクリック数が少ない
• 広告表示数が少ない
• オークションで落札できていない
• 入札価格が低い
• 広告予算が少なすぎる
• キーワード数が少なすぎる
• クリック率が低い
• 広告のタイトルや説明文に訴求力がない
• 掲載順位が低い

原因追求ツリーでは、下位要素が上位要素の直接の原因になるように分類します。論理が飛躍しないように、1つずつ「それはなぜか」と検討していくとよいでしょう。

問題解決ツリーとは、Howツリーとも呼ばれ、問題解決のためのアクションを決めるためのロジックツリーです。問題解決ツリーと原因追及ツリーは、コインの裏表のような関係といえるでしょう。先ほどの原因追及ツリーの具体例を、問題解決ツリーで分析すると次のようになります。

• リスティング広告のクリック数を増やす
• 広告表示数を増やす
• オークションの落札数を増やす
• 入札価格を上げる
• 広告予算を増やす
• キーワード数を増やす
• クリック率を上げる
• 広告のタイトルや説明文の訴求力を高める
• 掲載順位を上げる

問題解決ツリーでは、下位要素が上位要素を改善するアクションになるように分類するのがポイントです。

KPIツリーとは、問題解決ツリーのトップにKGIを設定し、その下位にKGI達成に必要なKPIを展開していくロジックツリーです。KGIとは、経営目標達成指標（KeyGoal Indicator）で、一般的には、売り上げ向上のような事業の最終的なゴールを設定します。また、KPIは重要業績評価指標（Key Performance Indicat）と呼ばれ、KGIの達成状況、進捗状況を判定できる中間的な目標を設定します。

例えば、リスティング広告運用のKGIが売り上げ向上の場合、KPIツリーは次のとおりです。

• 売り上げ
• 検索数
• 検索1回あたりの売り上げ
• クリック単価
• 1検索あたりのクリック数
• 検索クエリに対して広告が表示される割合
• 検索クエリに対して表示される広告の本数
• 検索がクリックされた際にクリックされる割合

このように、KPIツリーでは、数値で測定できる指標でツリーを構成するのが基本です。

KPI、KGIについては、以下の記事で詳しく解説しています。ぜひ併せてご覧ください。

「KPIとは？　Web広告で用いるべき指標と決める手順を解説」を読む

「KGIとは？　設定の必要性や例、KPIやOKRとの違いを解説」を読む

ここでは、ロジックツリーを作成する際に失敗しやすい点、意識すべき点を解説します。

ロジックツリーを作成する際は、問題の定義を明確にしておきましょう。何の要素を分析したいのか、何の原因・問題を特定したいのかはっきりさせておきます。

なぜなら、これらはロジックツリーの最上位の要素になるためです。ロジックツリーは最上位概念から芋づる式に問題をブレイクダウンしていく手法なため、問題の定義を間違えれば、解決策や具体的な行動案も大きく変わってしまいます。

MECE（ミーシー、ミッシー）とは、簡単にいうと、「モレなくダブりなく」という意味の言葉です。これは、Mutually（お互いに）・Exclusive（重複せず）・Collectively（全体に）・Exhaustive（漏れがない）の英単語の頭文字をとって名付けられています。MECEはマッキンゼー&カンパニーの社内で使われていた言葉でしたが、ロジカルシンキングの考え方が広まるとともに、よく知られるようになりました。

MECEの一般的な例としては、「5W1H」や「年齢区分」による分類などがあります。また、製造業で使われるMan（人）・Machine（機械）・Material（材料）・Method（方法）の「4M」のようなMECEのフレームワークもあります。

ロジックツリーで同じ階層、つまり並列関係を作る際は、このMECEを意識することが重要です。

以下の例では、学生や自由業・自営業などが足りていないため、「モレ」があります。

• 職業
• 会社員
• 主婦・主夫
• パート・アルバイト

また、以下の例では、男性の子どもや女性の子どもがいるため「ダブり」が生じています。（性別と年齢でカテゴリが違っている点でも問題があります。）

• ユーザー
• 男性
• 女性
• 子ども

ロジックツリーを作成した際は、MECEになっているかをチェックする習慣を付けるとよいでしょう。

結論をスムーズに導き出すには、仮説を立てながらロジックツリーを作成するのが重要です。ロジックツリーは際限なく要素を挙げて分解できてしまうため、すべてを掘り下げていくと時間がかかってしまいます。そこで、主要な原因や解決策を仮定して、重点的に深堀りしていく姿勢も必要です。

また、下位の要素を作る際に、いちいち本当に原因や解決策なのか検証していくのも時間がかかります。このため、論理的に間違いがなければ、いったん事実だと仮定して掘り下げていくことで新たな切り口がみつかる場合があります。

先述したように、ロジックツリーの上位と下位の要素は、包含関係または因果関係があります。

包含関係とは、上位の要素が下位の要素を含むことです。例えば、要素分解ツリーで上位要素が「野菜」なら下位要素は「にんじん」のような包含関係にします。

また、因果関係とは、上位の要素の原因として下位の要素があることです。例えば、上位要素が「傘をさす」なら、下位要素は「雨が降る」などです。

縦のロジックが正しくつながっているか確認しながら、ロジックツリーを作っていきましょう。

ロジックツリーを作成する際は、最終的に解決策となる具体的な行動が出てこないと意味がありません。例えば、売り上げ向上のための問題解決ツリーを作成する際に、「顧客満足度の向上」や「ブランディングの向上」など、いろいろな要素を洗い出すのはかまいません。しかし、これらのツリーをさらに深堀りしていかなければ、結局、具体策や仮説に落とし込めないでしょう。具体策や仮説に至るまで階層を増やす必要があります。

ロジックツリーを作る際に、階層分けがうまくできない場合があります。こうした際は、汎用的な分類を活用するのもよいでしょう。多くのケースで使える軸は次の3つです。

• ハード／ソフト：有形の要素と無形の要素に分ける
• イン／アウト：内部要因と外部要因で分ける
• フロー／ストック：単発要素と継続要素で分ける

ロジックツリーの作成例

ロジックツリーは、以下の手順で作成します。

1. 中心となる問題を定義する
2. 包含関係、因果関係を意識して、下位の要素を作成する
3. MECEを意識して横（同じ階層）の要素をリストアップする
4. 問題が明確になるまで2、3を繰り返して掘り下げる

それでは具体例をみてみましょう。以下は、リスティング広告のCPA（顧客獲得単価）を上げる問題解決ツリーの完成図です。

参考：検索広告運用課題の8割が解決する"ロジックツリー"を一挙大公開｜Yahoo!広告

1. 最上部に中心となる問題（CPAを上げる）を設置します
2. CPA=広告費用÷CV数ですので、広告費用（上図では「ご利用金額」）とCV数に分解します
3. 各要素の解決策を下位にリストアップします
4. 2.3と同じ作業を繰り返します

具体的な解決策を洗い出せたら、ロジックツリーの完成です。

ロジックツリーを使って次のアクションを起こそう