要因分析とは? 具体的な取り組み⽅を徹底解説
ビジネスで起こる様々な問題。その根本原因を特定し効果的な解決策を見つけ出すためには、要因分析がおすすめです。売上低迷・顧客離れ・プロジェクトの遅延…あらゆる課題解決に有効な要因分析の手法や手順を、この記事では網羅的に解説します。具体的な事例とともに、要因分析の基礎から実践までを分かりやすく学べる内容となっています。問題解決の糸口を見つけたい方は、ぜひ読み進めてみてください。
要因分析とは
要因分析とは、ある問題や事象が発生した原因を探し出し、その原因と結果の関係を明らかにする分析手法のことです。
例えば、会社の売上が下がったとします。この「売上が下がった」という問題に対して、なぜ売上が下がったのか？
- どのような原因が考えられるのか？
- どの原因の影響が最も大きいか？
といったことを分析するのが要因分析です。
もう少し具体的に説明すると、売上が下がった原因として、
- 景気の悪化
- 競合他社の参入
- 販売戦略の失敗
などが考えられます。要因分析では、これらの原因を一つひとつ検証し、「売上が下がった」という結果にどの程度影響を与えているかを調べます。最も影響の大きい原因を特定できれば、売上アップに効果的な対策を立てられます。
つまり、要因分析は問題解決のための重要な手法であり、ビジネスの現場だけでなく日常生活でも広く活用できる考え方です。
次の項目では、要因分析をするメリットを詳しく見ていきましょう。
要因分析をするメリット
要因分析には次のようなメリットがあります。
- 課題の原因が明確になる
- 課題の優先順位をつけやすくなる
- 解決策の有効性を評価しやすい
課題の原因が明確になる
要因分析を行うことで、問題の根本原因を特定できます。要素ごとに分解・整理することで、真の原因を突き止めやすくなるからです。
例えば売上が落ちているときは、商品・サービスの価格設定や広告戦略だけでなく、市場の動向や競合他社の状況なども分析しましょう。あらゆる要因を分析することで、真の原因を特定し、より効果的な対策を立てられます。表面的な対処療法ではなく、根本的な解決策を導きだしたいときには要因分析が有効です。
課題の優先順位をつけやすくなる
要因分析をすると各要因の影響度が可視化できるため、解決すべき課題の優先順位がわかりやすくなります。
例えば、顧客満足度調査を行なった結果、サービスの品質と価格が顧客満足度に大きな影響を与えていることが分かったとしましょう。この場合は、品質と価格の釣り合いが取れるよう改善することで、顧客満足度を向上させられます。
考えられる原因が多すぎて優先順位がわからなくなったら、要因分析で影響度を調べましょう。
解決策の有効性を評価しやすい
せっかく対策をしても、それが本当に効果的なのか分からなければ意味がありません。要因分析を行えば対策の効果を検証し、本当に効果があるのかを判断できます。
例えば、新製品の売上が伸びないときに、価格が顧客の購買意欲に与える影響を検証したいとしましょう。価格を10%下げた場合と現状維持の場合で、それぞれ売上高がどのように変化するかを予測し、要因分析を用いて検証します。価格変更による売上増加が見込めるのであれば値下げを実施し、そうでなければ他の要因、例えば広告戦略や販売チャネルの見直しを検討します。
このように、事前に複数の要因を分析して対応策の効果を検証することで、効率的に問題を解決できます。広告の効果だけでなく製品の品質や価格設定など様々な要因も分析すれば、根本的な原因がわかります。より確実に問題解決したいなら、検証結果まできちんと評価しましょう。
要因分析の手法
ここからは具体的な要因分析の手法をご紹介します。
- ブレインストーミング
- 5W1H
- フィッシュボーン図
- 因子分析
- アソシエーション分析
- 決定木分析
- 因果探索
ブレインストーミング
ブレインストーミングは、数名で意見を出し合って要因を洗い出す手法です。考えられる要因をすべて付箋等に書き出して分類します。例えば、新製品の売上が伸び悩んでいる要因を分析するために、次の要素を書き出したとしましょう。
- 品質に問題がある
- 競合他社が強力
- 価格が高い
- ターゲット設定が間違っている
- 広告が効果的でない
- 流通がうまくいっていない
要因をリスト化し、グルーピングすることで整理できます。例えば、上記の要因は以下のようなカテゴリに分類できます。
このように整理することで、問題の全体像を把握しやすくなります。
5W1H
5W1Hは「誰が」「何を」「いつ」「どこで」「なぜ」「どのように」を問いかけ、問題を深掘りしていく手法です。仮説的な要因を深掘りするのに有効です。
例えば、「なぜ顧客満足度が低下したのか？」という問いに対して、5W1Hを適用すると、図のように要因を多角的に掘り下げられます。
フィッシュボーン図
フィッシュボーン図は、魚の骨のように、中心線に沿って要因を枝分かれさせて図示します。要因をカテゴリーに分類することで、複雑な問題も整理しやすくなります。例えば、生産ラインでの不良品発生の原因を分析する場合、次の手順で図解していきましょう。
- 「生産ラインでの不良品発生」を分析すると決める
- 人・機械・材料・環境など、問題に影響を与えている可能性のある主要なカテゴリーをいくつか挙げる
- 各カテゴリーに属する具体的な要因をブレインストーミングなどで洗い出す（例：「人」→作業者のミス、教育不足、「機械」→設備の老朽化、メンテナンス不足など）
- 必要に応じて、各要因をさらに細分化し、真の原因を探る（例：作業者のミス→作業手順の理解不足、集中力不足など）
因子分析
因子分析は、たくさんのデータから隠れた共通点を発見し、少ない指標にまとめる統計的手法です。例えば、ある飲食店の顧客満足度調査で下記のような結果が得られたとします。
- 料理の味付け：4.5点
- 食材の新鮮さ：4.0点
- メニューの豊富さ：3.5点
- 店員の接客態度：4.5点
- 店内の清潔さ：4.0点
- 価格設定：3.0点
因子分析を行うことで、これらの項目から3つの因子を抽出できます。
- 料理の質：味付け、食材の新鮮さ、メニューの豊富さ
- サービス：店員の接客態度、店内の清潔さ
- 価格：サービスと価格の釣り合いがとれているか
このように、多くの項目を分析しなくても、上記の3つの因子を比較することで、顧客満足度を測れます。
アソシエーション分析
アソシエーション分析とは、大量のデータから隠れた関係性を見つける分析手法です。例えば、スーパーのPOSデータから「ビールとスナック菓子を一緒に買う人が多い」という関係性が発見できれば、ビール売り場の近くにスナック菓子を置くことで売上アップを期待できます。
ECサイトで「この商品を買った人はこんな商品も買っています」と表示されるレコメンド機能も、アソシエーション分析の応用です。関連商品を表示することで、顧客の購買意欲を高め、売上増加に繋げられます。
決定木分析
決定木分析は、複数の要因から、結果に最も影響を与える要因を特定する手法です。樹木状の図で結果を可視化するため、理解しやすく説明しやすいメリットがあります。例えば、決定木分析を行うと、以下のような図が描けます。
ターゲット層の絞り込みやマーケティング戦略の立案に役立ちます。
因果探索
因果探索は、データ間の隠れた因果関係を明らかにする手法です。例えば、「気温が上がるとアイスクリームの売上も上がる」という関係があるとします。これは相関関係はありますが、因果関係があると言えるでしょうか？もしかしたら、夏休みなどの季節要因でアイスクリームの売上と気温が同時に上がっているだけかもしれません。
因果探索を用いれば、擬似相関を取り除き、真の因果関係「気温上昇→アイスクリーム売上増加」を特定できます。この真の因果関係に基づいて施策を立てることで、例えば、気温の高い日にアイスクリームの広告を増やすなど、より効果的な戦略を立てられるようになります。
要因分析でおすすめの手順【5ステップ】
要因分析の具体的なやり方を以下の5ステップに分けて簡単に解説します。
- 活動計画の作成
- 現状の調査と把握
- 要因の洗い出し
- 根本的な原因の検証
- 対策の実行とPDCAサイクルの継続
ステップ1.活動計画の作成
チームで取り組む場合、問題解決に着手する前に、まずは活動計画を立てましょう。計画には、目標設定・スケジュール・役割分担などを盛り込みます。
目標は具体的かつ測定可能なものにしましょう。スケジュールは、各タスクの開始日と終了日を明確に定め、現実的な期限を設定します。あとは、各メンバーのスキルや経験を考慮し、責任と権限を明確にします。
ステップ2.現状の調査と把握
要因分析を行うためにまず、現状を正しく把握しましょう。問題が発生している現場や工程を観察し、関連するデータを集めます。数値データだけでなく、現場担当者の意見や顧客の声といった定性的なデータも重要です。
集めたデータは、ヒストグラムやパレート図などを用いて視覚的に表現すると、問題の傾向や特徴を捉えやすくなります。データ分析を行う際は、色眼鏡で見ないように事実ベースで現状を把握することで、正確に分析できます。
ステップ3.要因の洗い出し
現状把握を基に、問題の原因を徹底的に洗い出します。ブレインストーミングや「なぜなぜ分析」といった手法を活用すると、多角的な視点から原因を特定しやすくなるためおすすめです。
原因を特定する際のポイントとして、製造業における品質管理や問題分析に使われるフレームワークの「4M1E」の観点から考える方法があります。例えば、「顧客満足度が低い」という問題に対して、4M1Eの観点から考えると、次のような要因が考えられます。
人（Man） 担当者のスキル不足や人的ミス 機械（Machine） 設備の故障や老朽化 方法（Method） 顧客対応マニュアルが不十分 材料（Material） 製品の品質が悪い、不良品が多い 環境（Environment） 店舗が清潔でない、騒がしい
また、洗い出した要因を「○○が△△なので、□□という問題が発生している」のように、できるだけ具体的に書くことで、その後の分析をスムーズに進められます。
ステップ4.根本的な原因の検証
洗い出した要因を並べて、根本原因を検証していきます。仮説検証を行うことで、特定の要因が問題に与える影響を検証できます。
例えば、Webサイトへのアクセス数が減少したという問題の原因を分析する場合、アクセスログやユーザー行動データなどを徹底的に分析しましょう。分析結果から「サイトデザインの変更がアクセス数減少の主要因である」という仮説を立て、A/Bテストを実施することで、デザイン変更の影響を検証できます。仮説が間違っている場合もあるため、ひとつの説に固執しないことが大切です。
ステップ5.対策の実行とPDCAサイクルの継続
検証された根本原因に基づき、具体的な対策を実行します。実行したら、その効果を測定・評価しましょう。PDCAサイクル（Plan-Do-Check-Action）を継続的に回し、問題解決と改善を繰り返すことで、より効果的な対策を導き出せます。PDCAサイクルを回す際には、はじめに活動計画で設定した目標を意識し、進捗状況を定期的に確認することが大切です。
要因分析したデータの解読方法
以上のステップに従って要因分析してみたものの、データをどのように活用すべきかわからない方もいるかもしれません。以下の項目では、データの読み解き方を紹介します。
- データの関連性を数値で確認する
- データのグループ分けから特徴を理解する
- 分析結果を実際の改善に活用する
データの関連性を数値で確認する
数値で関連性を確認することで、データを客観的・合理的に分析できます。
例えば、クラスター分析では各データがどのグループに属しているかを数値で示すことで、グループ間の類似性や差異を客観的に把握できます。また、相関係数などの指標を用いることで、データ同士の関連性の強さを数値化でき、どの要因が強く影響しているかを特定可能です。
数値は、データの分類が適切か考え直すのにも役立ちます。分類結果と数値が一致しない場合は、分類方法を見直す必要があるかもしれません。
データのグループ分けから特徴を理解する
データをグループ分けすると、特徴を理解しやすくなります。同じグループに分類されたデータの共通点を探ることで、グループ特有の性質や傾向がわかります。例えば、あるカフェの顧客満足度調査を実施した結果、以下のデータが得られたとしましょう。2つの顧客グループの特徴が見えてきたとします。
- グループA： ビジネスマン中心。コーヒーの味と提供スピードを重視。満足度は高い。
- グループB： 学生中心。価格の安さとWi-Fi環境を重視。満足度は低い。
単純な平均値では見えてこないグループごとの特徴を把握することで、具体的な改善策を考えられます。
分析結果を実際の改善に活用する
要因分析の結果は、具体的な改善策に繋げることに意味があります。分析で見つけた特徴やグループ分けが、現在の課題解決にどう役立つのかを検討しましょう。
例えば、先ほどのカフェの満足度を上げるために次のような施策を打つとします。
- グループA向けに、ピークタイムを外した時間帯限定の割引を実施する
- テイクアウト割引を導入し、回転率を高める
- 店内レイアウトを見直し、学生とビジネスマンが快適に過ごせる空間をそれぞれ確保する
特徴だけでなく、グループ間の関係性も考慮することで、より効果的な改善策を考えられるようになります。
要因分析したデータの活用方法
要因分析で洗い出したデータをフル活用する方法を具体的にお伝えします。
- 課題の根本原因を特定する
- 課題別の改善施策を立案する
- 業務効率化を推進する
課題の根本原因を特定する
何か問題が発生した時、その原因は一つとは限りません。表面的な原因の奥に、もっと根本的な原因が隠れている可能性があります。例えば、売上が下がった時、すぐに「広告が悪い」と結論づけるのではなく、様々な要因を分析しましょう。景気の悪化・競合の参入・顧客ニーズの変化など、様々な要因が考えられます。要因分析すればこれらの隠れた原因を明らかにできます。
課題別の改善施策を立案する
要因分析によって根本原因が特定できたら、次は具体的な改善策を考えます。闇雲に対策を立てるのではなく、分析結果に基づいた対策を立てることで、より効果的な問題解決が期待できます。例えば、顧客満足度が低い原因が「商品の品質」にあると分かれば、製造工程の見直しや原材料の変更などの対策を検討できます。「従業員の接客態
度」にあると分かれば、接客研修の実施などの対策が有効です。
業務効率化を推進する
要因分析は業務効率化にも役立ちます。例えば、プロジェクトが遅延している場合、その原因を分析することで、ボトルネックとなっている工程を特定できます。同様に、顧客対応に時間がかかっている場合、対応プロセスを改善することで、顧客満足度を維持しながら業務効率化もできるでしょう。
まとめ
今回は要因分析について解説しました。要因分析をすれば、問題の根本原因を特定し、改善策を導き出せます。しかし、要因の洗い出し・検証・データの解釈は、不慣れだと時間がかかる上に根本原因を見つけられない可能性も。SCREENの因果探索ソリューションを使えば、AIを活用して要因分析を効率化し、様々な可能性を短時間で検証できます。できるだけ手間をかけずに要因分析したい方は、次のサービスを見てみましょう。SCREENのサービスの活用をご検討ください。
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