ロジックツリー

問題や課題を論理的に分解し、ツリー状に整理する思考フレームワーク。MECE（漏れなく重複なく）の原則に基づいて要素を分解し、原因の特定や解決策の立案に用いられる。

問題やテーマを、木の枝のように階層的に要素へ分解して整理する図。問題の原因を掘り下げる、解決策を洗い出すなどの目的で、各階層を漏れなく重複なく（MECE）分解する。

ある問題や課題をツリー状に分解し、原因や解決策を体系的に整理する手法。Whyツリー（原因追究）やHowツリー（解決策立案）などの種類があり、MECEの考え方に基づいて漏れなくダブりなく要素を分解する。

問題や課題を、モレなくダブりなく（MECE）の考え方で要素に分解し、木の形に階層的に整理する思考の道具。原因を掘り下げるWhyツリー、解決策を洗い出すHowツリー、売上＝客数×客単価のように指標を分解するKPIツリーなどがあり、分析の切り口や検証すべき仮説を整理するのに使う。

問題や目標を、MECE（漏れなく、重複なく）になるように要素に分解し、木の枝のように階層的に展開して整理する図。原因を掘り下げるWhyツリー、解決策を洗い出すHowツリー、構成要素に分解する要素分解ツリーなどがあり、問題の全体像の把握と打ち手の検討に使う。

現実の事象やシステムをモデル化し、コンピュータ上で模擬的に再現して分析する手法。モンテカルロ法などを用いて、複雑な問題の結果予測やリスク評価を行う。

主に言語データを整理・分析するための7つの手法の総称。親和図法、連関図法、系統図法、マトリックス図法、アローダイアグラム、PDPC法、マトリックスデータ解析法で構成される。

意思決定の選択肢とその結果を樹形図で表現する分析手法。各分岐点に確率や期待値を設定することで、最適な意思決定の選択を支援する。

実体（エンティティ）を矩形、関連（リレーションシップ）をひし形、属性（アトリビュート）を楕円で表現し、データ間の構造と関連を視覚的に示す図法。カーディナリティ（1対1、1対多、多対多）も表記する。データベースの概念設計や要件定義に用いられる。

業務プロセスをデータの流れに着目して表現する図法。データフロー、プロセス、データストア、源泉と吸収の4つの記号で構成される。コンテキストダイアグラムから段階的に詳細化して分析する。

各機能（プロセス）がどのデータに対してCreate（生成）、Read（参照）、Update（更新）、Delete（削除）のどの操作を行うかを整理した表。機能とデータの関連を可視化し、要件の漏れや重複を検出するのに役立つ。