フレームワークの基本 パレートの法則
「構成」を分析しているときに、構成を分析する「属性」を何にするかに迷う
事が多い。
一つの方法として、なんらかのフレームワークを元にしてロジカルな分類で
まとめる方法もあるが、ここでは、「属性」が多すぎて、まとめ上げられない
状況で、重要なものを機械的に抽出する分析のフレームワークを説明しよう。
それは、パレートの法則である。
これは、広く用いられていて、「８０対２０」の法則と言われたりする。
パレートは、世の中のいろいろな統計を分析する過程で、「全体の８割の数値
は全体を構成する２割の要素が生み出している」ということを見つけたのだ。
いろいろな解釈や使い方があるが、本質は、「ものすごい種類である事象
が構成されているとして、結局のところ、その大多数は、少ない種類で占め
られている。」という経験則だ。
例えば、例として、ある月の「商品番号」別の「売上高」を取り上げると、
もし商品が100種類合ったとして、「売上上位２０種類の商品で、売上の
８０％があげられている。」という具合になる。
よく、この手の話をすると、「上位３０種類で８０％かもしれないじゃないか」
と揚げ足取りをする人が出てくる。
実際に、数字を取ると、「上位３０種類で８０％」だったとしたら、この手の
人は、大喜びして、「ほら、「８０対２０」の法則なんてでたらめだ。」と
いうのだ。
パレートの法則自体は経験則なので、いかなる場合も「８０対２０」という
ことは意味していないし、「上位５０種類で５０％」位でない限り、この法則
が「でたらめ」とはいえないのだが、このような数字のセンスがとことんない
くせに、揚げ足取りをしたがる人はどこでもいるので、「パレートの法則」と
いったほうがよい。
ポイントは、要素別に分類した場合において、無秩序に事象は発生していない
というところにある。何らかの影響を及ぼす要因があり、それによりバイアス
がかかるので、事象は偏在するのだ。
パレートの法則が成り立つところには、このような影響を及ぼす要因が存在
していることになるので、とことん分析することにより、そのような要因
をさがせばよい。
例でいうと、ある月の「商品番号」別の「売上高」の一覧表を売上が高い順
に並び替えてみる。
次に、列を追加して、上から売上高を足しこんでいく列を作る。そうすると、
その列で、売上高の８０％を超えた行までが、重要度が高い＝分析に値する
商品と言うことになる。
パレートの法則は、分析のほか、施策の検討でも、ありとあらゆるところで
応用できる。
つまり、すべてを満たす解決案がない場合、どこまで行うべきか。すべてを
調査するだけの時間がない場合、どこまで分析すべきか。
重要な２０％を調べれば、おおむね８０％はカバーしているだろうという仮説
が立てられる。
世の中には、とにかく、重箱をつつくように細かな分析を好み、結果として、
時期を逸してしまったり、必要以上にコストをかけてしまう人が多い。
迷ったときは、「パレートの法則は成り立っているか。」を調べよう。もし、
なりたっているのであれば、上記のような重点思考が可能となり、それにより、
コストや時間が節約される。
経験則であるから、常に、成り立つとは限らないのだが、大いに利用しよう。