はじめに
マーケティング担当者の皆さん、こんな経験はありませんか?
「前回と同じキャンペーンを実施したのに、今回は成果が出なかった」 「何度もウェブサイトを改善しているのに、コンバージョン率が一向に上がらない」 「チームの業務改善を繰り返しているのに、同じミスが発生し続けている」
これらの問題に共通するのは、表面的な症状に対処するだけで、真の原因—つまり根本原因—を特定できていないことにあります。マーケティングの世界では、データ分析や顧客理解に多くの時間を費やしますが、問題の本質を突き止める「根本原因分析」のスキルが不足していることが少なくありません。
本記事では、ビジネスの現場で即実践できる根本原因分析の方法を、具体的な手順と事例を交えて解説します。この分析手法をマスターすることで、問題の再発を防ぎ、マーケティング施策の効果を最大化し、チームの生産性を向上させることができるでしょう。
根本原因分析とは?その重要性
根本原因分析(Root Cause Analysis、略してRCA)とは、表面的に現れている問題や症状の背後にある本質的な原因を特定するプロセスです。単に「なぜ問題が起きたのか」を理解するだけでなく、「なぜそもそもその状況が発生したのか」を深く掘り下げていきます。
表面的対処と根本的解決の違い
問題解決において、表面的な対処と根本的な解決には明確な違いがあります。以下の表で比較してみましょう。
観点 | 表面的対処 | 根本的解決 |
---|---|---|
焦点 | 症状・現象 | 原因・要因 |
時間軸 | 短期的 | 長期的 |
解決の範囲 | 限定的・部分的 | 包括的・全体的 |
再発の可能性 | 高い | 低い |
リソース効率 | 一時的には少ないが長期的には非効率 | 初期投資は大きいが長期的に効率的 |
組織への影響 | 表面的な変化のみ | 構造的・文化的変革も含む |
例えば、ウェブサイトのコンバージョン率が低い場合を考えてみましょう:
表面的対処の例:
- CTAボタンの色を変更する
- 商品画像を改善する
- ランディングページのレイアウトを調整する
根本的解決の例:
- ユーザーリサーチを実施してペルソナを再定義する
- カスタマージャーニー全体を見直し、各段階での課題を特定する
- 顧客が抱える本質的な問題(Jobs to be Done)を理解し直す
根本原因を特定できなかった場合と特定できた場合の違い
根本原因分析の効果を具体的に理解するため、特定できた場合とできなかった場合の違いを事例で見てみましょう。
事例:Eコマースサイトの買い物かご放棄率が高い問題
シナリオ | 根本原因を特定できなかった場合 | 根本原因を特定できた場合 |
---|---|---|
初期対応 | 買い物かごページのデザイン変更 | ユーザー行動分析とヒートマップ調査を実施 |
発見した事実 | なし(憶測に基づく対応) | 決済プロセスの最終段階で予想外の送料が表示され、顧客が離脱していることが判明 |
対策 | CTAボタンの色や位置の変更、バナーの追加 | 商品ページで送料情報を明確に表示、送料無料の閾値を設定し明示 |
結果 | 一時的に改善するも再び悪化、複数回の改修でコストと時間を浪費 | 買い物かご放棄率が30%減少、顧客満足度の向上 |
長期的影響 | 問題の再発、チームの士気低下、ブランド価値の低下 | プロセス全体の透明性向上、顧客信頼の構築、CLVの向上 |
この事例から明らかなように、根本原因を特定できるかどうかは、問題解決の効率性と効果に大きな差をもたらします。根本原因に基づいた対応は、一時的な小手先の対策ではなく、持続的な改善をもたらします。
効果的な根本原因分析の5つの手法
根本原因を特定するためには、体系的なアプローチが必要です。以下に、ビジネスの現場で特に効果的な5つの手法を紹介します。
1. 5回のなぜ(5 Whys)
「5回のなぜ」は、トヨタ生産方式の創始者である大野耐一氏が開発した手法で、問題に対して「なぜ?」と5回程度繰り返し質問することで、表面的な問題から根本原因に辿り着く方法です。
手順:
- 問題を明確に定義する
- 「なぜそれが起きたのか?」と質問する
- 1つ目の「なぜ」に対する答えに、再び「なぜ?」と質問する
- この過程を少なくとも5回(または根本原因に到達するまで)繰り返す
- 特定された根本原因に対策を講じる
実例:マーケティングキャンペーンのコンバージョン率が低い
問題:新製品のランディングページのコンバージョン率が予想より50%低い
なぜ1:ページ滞在時間が短いから
なぜ2:訪問者がコンテンツに魅力を感じていないから
なぜ3:コンテンツが顧客の痛点に対応していないから
なぜ4:事前の顧客インタビューが不十分だったから
なぜ5:マーケティングリサーチのプロセスが標準化されていないから
根本原因:顧客理解のための体系的なリサーチプロセスが欠如している
この分析から、単にランディングページのデザインを変更するのではなく、マーケティングリサーチプロセスの標準化という根本的な解決策が見えてきます。
2. 特性要因図(フィッシュボーン分析)
石川馨博士によって開発された特性要因図(別名:フィッシュボーンダイアグラムやイシカワダイアグラム)は、問題の原因を視覚的に整理するのに役立ちます。魚の骨のような形状から、複数の原因カテゴリーと具体的な要因を体系的に分析できます。
手順:
- 問題を魚の「頭」の部分に記述する
- 主要カテゴリー(通常は「人」「方法」「機械」「材料」「測定」「環境」の6M)を「大骨」として配置する
- ブレインストーミングで各カテゴリーに関連する要因を「小骨」として追加する
- 各要因についてさらに掘り下げ、より詳細な原因を特定する
- 最も影響の大きい要因を特定し、対策を検討する
実例:SNSキャンペーンのエンゲージメント率低下
この特性要因図では、SNSキャンペーンのエンゲージメント率低下の要因を6つのカテゴリーに分類しています。ここから、例えば「コンテンツ戦略の不適切さ」と「アルゴリズムの変化」が複合した結果であることが見えてくるかもしれません。
3. パレート分析(80/20の法則)
パレート分析は、イタリアの経済学者ヴィルフレド・パレートの名前に由来し、問題の約80%が約20%の原因から生じるという原則に基づいています。これにより、最も影響の大きい原因に焦点を当てることができます。
手順:
- 問題に関連する要因や事象を特定する
- 各要因の発生頻度やインパクトを測定する
- 値の大きい順に要因を並べる
- 累積パーセンテージを計算する
- パレート図(棒グラフと累積線グラフの組み合わせ)を作成する
- 累積80%に寄与する要因(通常は全体の20%程度)に注目する
実例:Eコマースサイトのユーザーからの問い合わせ内容分析

このパレート図から、Eコマースサイトの問い合わせの約80%は、「配送遅延」「決済エラー」「商品情報不足」「返品手続き」の4項目(全体の半分)に起因していることがわかります。これにより、限られたリソースをこれら4つの問題改善に集中投下することで、最大の効果を得ることができます。
4. ロジックツリー分析
ロジックツリーは、問題を論理的に分解し、原因と結果の関係を階層的に表現する方法です。複雑な問題を構造化し、体系的に分析することができます。
手順:
- 分析したい問題や課題を特定する
- 問題を構成要素や可能性のある原因に分解する
- 各要素をさらに細分化していく
- 分岐ごとに「MECE(Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive:相互排他的かつ全体網羅的)」の原則を適用する
- 重要度や確率に基づいて、最も可能性の高い原因を特定する
実例:新商品の売上目標未達
このロジックツリーでは、新商品の売上目標未達の原因を需要側と供給側に大別し、さらに細分化しています。ここから、例えば「認知不足」と「販売チャネルの問題」に焦点を当てて詳細調査を行うことができます。
5. 障害ツリー分析(FTA: Fault Tree Analysis)
障害ツリー分析は、システム障害や事故の原因を論理的に分析するための手法です。「AND」と「OR」の論理ゲートを使用して、特定の障害がどのような条件や事象の組み合わせによって発生するかを視覚化します。
手順:
- 分析対象となる障害(頂上事象)を特定する
- 障害を引き起こす可能性のある中間事象を特定する
- 論理ゲート(AND/OR)を使用して事象間の関係を定義する
- ANDゲート:すべての条件が満たされると上位事象が発生
- ORゲート:いずれかの条件が満たされると上位事象が発生
- 基本事象(これ以上分解できない根本原因)に到達するまで分析を続ける
- 障害の発生確率や影響度を評価し、重要な原因経路を特定する
実例:Webサイトのパフォーマンス低下
この障害ツリー分析では、Webサイトのパフォーマンス低下という問題に対して、様々な要因の論理的な関係を示しています。例えば、サーバー側の問題が発生するためには、サーバー負荷増加とリソース不足の両方(AND)が必要であることが視覚化されています。
根本原因分析の実践手順:ステップバイステップガイド
ここでは、ビジネスの現場で根本原因分析を実施するための具体的な手順を解説します。
ステップ1:問題を明確に定義する
まず、分析対象となる問題を具体的かつ測定可能な形で定義します。問題の範囲、影響、頻度、重大度などを明確にします。
実践ポイント:
- 曖昧な表現ではなく、具体的な数値や事実を用いる
- 「SNSエンゲージメント率が前月比30%低下した」「商品Aの返品率が業界平均の2倍である」など
- 問題定義のフォーマットを標準化する:「何が、いつ、どこで、どの程度発生しているか」
ステップ2:データの収集と整理
問題に関連するデータを幅広く収集し、分析に使える形に整理します。質的データと量的データの両方を収集することが重要です。
収集すべきデータの例:
データタイプ | 例 | 収集方法 |
---|---|---|
量的データ | 売上データ、サイトアクセス解析、コンバージョン率、顧客満足度スコア | GoogleアナリティクスやCRMシステムからの抽出、アンケート調査 |
質的データ | 顧客の声、従業員のフィードバック、現場の観察結果 | インタビュー、フォーカスグループ、オープンエンドのアンケート |
プロセスデータ | 作業手順、業務フロー、意思決定プロセス | 業務マニュアルのレビュー、プロセスマッピング |
環境データ | 市場動向、競合情報、季節要因 | 市場調査レポート、競合分析、時系列データ |
実践ポイント:
- データの信頼性と妥当性を確保する
- 複数のソースからのデータをクロスチェックする
- データ収集期間を適切に設定する(短すぎても長すぎても不適切)
ステップ3:原因の特定と分析
収集したデータをもとに、前述の分析手法(5回のなぜ、特性要因図、パレート分析など)を用いて潜在的な原因を特定します。この段階では、できるだけ多くの視点から原因を考察することが重要です。
実践ポイント:
- 多角的な視点を確保するため、異なる部門のメンバーを分析に参加させる
- 被害者探しではなく、プロセスや構造の問題に焦点を当てる
- 前提や思い込みにチャレンジする姿勢を持つ
- 複数の分析手法を組み合わせて使用する
ステップ4:根本原因の検証
特定された潜在的な根本原因が、実際に問題の真の原因であるかを検証します。仮説検証のアプローチを取ることで、分析の精度を高めることができます。
検証方法:
- 因果関係の論理テスト:「もしこの原因が存在しなければ、問題は発生しないか?」「この原因が存在すれば、必ず問題が発生するか?」
- 比較分析:問題が発生しているケースと発生していないケースの違いを分析
- 小規模な実験:特定された原因に対処する小規模な変更を実施し、効果を測定
- エキスパートレビュー:分野の専門家に分析結果をレビューしてもらう
実践ポイント:
- 検証可能な仮説を立てる
- できるだけ客観的な指標で効果を測定する
- 単一の原因に固執せず、複合的な要因の可能性も考慮する
ステップ5:解決策の立案と実行
検証された根本原因に基づいて、効果的な解決策を立案し実行します。短期的な対策と長期的な対策の両方を検討することが重要です。
解決策の評価基準:
基準 | 説明 | 評価方法 |
---|---|---|
有効性 | 根本原因に対処できる程度 | 「この解決策は、特定された根本原因をどの程度直接的に解決するか?」 |
実現可能性 | 組織のリソースや能力で実現できる程度 | 「必要なスキル、時間、予算は確保できるか?」 |
持続可能性 | 長期的に維持できる程度 | 「一時的な対応ではなく、継続的な改善につながるか?」 |
副作用 | 望ましくない影響を生じる可能性 | 「他のプロセスや部門にネガティブな影響を与えないか?」 |
コスト対効果 | 投資に対するリターンの程度 | 「費用対効果は合理的か?」 |
実践ポイント:
- 複数の解決策を検討し、最適な組み合わせを選択する
- 解決策の実行計画(責任者、スケジュール、必要リソース)を明確にする
- パイロット的なアプローチで小規模にテストしてから、全体に展開する
ステップ6:効果測定と標準化
実施した解決策の効果を測定し、成功した場合は組織の標準的なプロセスとして確立します。
測定すべき指標の例:
指標タイプ | 例 |
---|---|
結果指標 | 売上、コンバージョン率、顧客満足度、市場シェア |
プロセス指標 | リードタイム、エラー率、プロセス完了率 |
行動指標 | 従業員のコンプライアンス率、新プロセスの採用率 |
学習指標 | トレーニング完了率、知識テストのスコア |
実践ポイント:
- ベースラインデータと比較して改善度を測定する
- 短期的な効果だけでなく、長期的な持続性も評価する
- 統計的手法を用いて効果の有意性を確認する
- 成功した解決策を組織の知識として文書化し、共有する
根本原因分析の実例:マーケティング施策の失敗ケース
ここでは、マーケティング部門で実際に起こりうる問題に対して、根本原因分析を適用した具体的な事例を見ていきましょう。
事例:季節商品のプロモーション失敗
ある小売企業が、夏季限定商品のプロモーションキャンペーンを実施しました。前年は大成功だったにもかかわらず、今年は売上目標の50%しか達成できませんでした。マーケティングチームは問題の根本原因を特定するために分析を行いました。
ステップ1:問題定義
「夏季限定商品Xのプロモーションが、前年比50%の売上にとどまった(目標達成率50%)。キャンペーン予算は前年と同等で、類似の販促施策を実施した。」
ステップ2:データ収集
データタイプ | 収集したデータ |
---|---|
売上データ | 商品別、店舗別、チャネル別の売上と前年比較 |
マーケティング指標 | 広告接触率、クリック率、コンバージョン率、費用対効果 |
顧客データ | ターゲットセグメントの購買行動、顧客フィードバック |
外部要因 | 天候データ、競合活動、市場トレンド |
内部プロセス | キャンペーン計画スケジュール、実施タイミング、部門間連携状況 |
ステップ3:特性要因図による分析
特性要因図を用いて、プロモーション失敗の潜在的な原因を整理しました。
ステップ4:5回のなぜによる深掘り
特性要因図から、最も可能性が高いと思われる「発売タイミングの遅れ」と「在庫不足」について、5回のなぜを適用しました。
発売タイミングの遅れの分析:
問題:発売タイミングが前年より3週間遅れた
なぜ1:商品の製造が遅延したから
なぜ2:サプライヤーからの部材供給が遅れたから
なぜ3:部材の発注が遅れたから
なぜ4:商品企画の最終決定が遅れたから
なぜ5:マーケティングと商品開発部門の年間計画策定と連携プロセスに問題があるから
根本原因:部門間連携の体系化されたプロセスが欠如している
在庫不足の分析:
問題:キャンペーン開始後2週間で主要店舗の在庫が枯渇した
なぜ1:初期在庫と補充計画が不十分だったから
なぜ2:需要予測が実際より低かったから
なぜ3:前年データに基づく予測しか行わなかったから
なぜ4:予測モデルが気象データや市場トレンドを考慮していなかったから
なぜ5:需要予測プロセスがデータ駆動型になっておらず、過去の実績に過度に依存しているから
根本原因:高度なデータ分析を活用した需要予測プロセスが確立されていない
ステップ5:解決策の立案と実行
分析の結果、以下の2つの根本原因が特定されました。
- 部門間連携の体系化されたプロセスの欠如
- データ駆動型の需要予測プロセスの未確立
これに基づき、短期的・長期的解決策を立案しました。
根本原因 | 短期的解決策 | 長期的解決策 |
---|---|---|
部門間連携プロセスの欠如 | ・マーケティングと商品開発の合同週次ミーティングの設置 ・季節商品の年間スケジュールの可視化ツール導入 | ・部門横断プロジェクト管理システムの導入 ・統合的な年間計画策定プロセスの確立 |
データ駆動型需要予測の未確立 | ・外部データ(気象、市場トレンド)の予測への組み込み ・前年比だけでなく複数シナリオでの予測実施 | ・予測分析専門チームの設置 ・機械学習を活用した需要予測モデルの開発 |
ステップ6:効果測定
次のシーズンでは、これらの対策を実施した結果、以下の改善が見られました:
- 商品発売が計画通りのタイミングで実行された
- 在庫の適正化により、品切れ発生率が80%減少
- 結果として、売上目標の95%を達成(前年比47.5%増)
この事例から、表面的な問題(売上未達)の背後にある組織的・構造的な根本原因を特定し、それに対処することの重要性が示されています。
根本原因分析を成功させるためのポイント
根本原因分析を効果的に実施するためには、以下のポイントを押さえることが重要です。
成功のための5つのポイント
- 組織文化と姿勢
- 責任追及ではなく、学習と改善のための分析であることを明確にする
- 経営層のサポートと理解を得る
- オープンなコミュニケーションを奨励する
- 多様な視点の確保
- 異なる部門や役職のメンバーを分析に参加させる
- 「部外者」の視点を取り入れる
- 顧客や外部専門家の意見も考慮する
- データと事実に基づく分析
- 憶測や思い込みではなく、データに基づいて判断する
- 定性的データと定量的データの両方を活用する
- 複数のソースからの情報をクロスチェックする
- 系統的なアプローチ
- 標準化された分析手法と手順を使用する
- 分析の各ステップを文書化する
- 時間をかけて根本原因に辿り着く忍耐力を持つ
- 継続的な改善への統合
- 分析結果をチームの学習として共有する
- 解決策の効果を継続的にモニタリングする
- 根本原因分析を定期的なプロセスとして確立する
よくある落とし穴と回避方法
落とし穴 | 回避方法 |
---|---|
表面的な原因で満足してしまう | 「なぜ」の質問を少なくとも5回繰り返す習慣をつける |
単一の原因にこだわりすぎる | 複合的な要因の可能性を常に考慮し、複数の分析手法を併用する |
データよりも直感や経験に頼る | 仮説を立てても、必ずデータで検証するプロセスを徹底する |
被害者探し(個人の責任追及) | システムやプロセスの問題に焦点を当て、個人の非難を避ける |
根本原因分析にリソースをかけすぎる | 問題の規模や影響度に応じた適切な分析レベルを選択する |
解決策の実行が不十分 | 行動計画と責任者を明確にし、フォローアップの仕組みを構築する |
根本原因分析を組織文化に組み込む
根本原因分析を単発のイベントではなく、組織の日常的なプラクティスにするためのステップを紹介します。
- リーダーシップのコミットメント
- 経営層が根本原因分析の価値を理解し、支持する
- 分析の結果に基づく変更を承認・支援する姿勢を示す
- 教育とスキル開発
- 全従業員に根本原因分析の基本的な考え方とツールを教育する
- 専門的なスキルを持つファシリテーターを育成する
- プロセスの標準化
- 根本原因分析の手順とテンプレートを標準化する
- 分析が必要な状況(トリガー)を明確に定義する
- インセンティブと評価の整合
- 問題の隠蔽ではなく、発見と解決を評価する
- 根本原因分析への参加と貢献を評価プロセスに組み込む
- 知識管理とベストプラクティスの共有
- 分析結果とその効果を組織全体で共有する
- 成功事例とケーススタディのデータベースを構築する
これらの要素を組み合わせることで、根本原因分析は組織の問題解決能力を高め、継続的な改善文化を醸成する強力なツールとなります。
まとめ
ビジネスの現場における根本原因分析は、表面的な問題の裏に潜む本質的な課題を特定し、持続的な解決策を導き出すための強力なアプローチです。本記事では、根本原因分析の重要性、様々な分析手法、実践手順、そして成功のポイントについて詳しく解説しました。
key takeaways
- 根本原因分析は問題の再発防止に不可欠:表面的な対処では問題は繰り返し発生するが、根本原因に対処することで持続的な解決が可能になる
- 複数の分析手法を状況に応じて使い分ける:5回のなぜ、特性要因図、パレート分析、ロジックツリー、障害ツリー分析など、問題の性質に合わせた手法を選択する
- 体系的なプロセスが成功のカギ:問題定義、データ収集、原因分析、検証、解決策立案、効果測定という6つのステップを順序立てて実施する
- データと事実に基づく客観的分析が重要:憶測や思い込みではなく、信頼性の高いデータに基づいて判断する
- 組織文化との整合性が必要:責任追及ではなく学習と改善のマインドセットを組織全体で共有する
- 根本原因は複合的であることが多い:単一の原因ではなく、複数の要因が組み合わさって問題が発生することを理解する
- 継続的な改善サイクルへの統合が効果を最大化する:根本原因分析を一過性の取り組みではなく、組織の標準的なプロセスとして確立する
根本原因分析を効果的に実践することで、マーケティング施策の失敗から学び、より効果的な戦略を立案し、顧客満足度と業績の向上につなげることができます。問題が発生したとき、その表面的な症状に囚われず、「なぜそれが起きたのか」を深く掘り下げる文化を育むことが、持続的なビジネス成功への鍵となるでしょう。