組織の「基準」と「生産性」の考え方

結論

絶対値ではなく、社内の「スター社員（ハイパフォーマー）」との相対比較を基準にします。

詳細

職種ごとに「平均所要時間」の目安は存在します。「アウトプット速度」や「チャット応答速度」も、自社のエース社員の数値を基準値（ベンチマーク）として設定し、その差分から課題を抽出します。

結論

職種によります。エンジニア職の場合、「即レス」が品質低下を招くリスクがあります。

詳細

事例として、チャット応答が速すぎるエンジニアは、成果物の品質が低い傾向が見られました。エンジニアには「集中時間」を確保させるため、あえて1〜2時間に一度の返信を推奨するなど、組織文化に合わせたガイドライン策定が重要です。

現場の「ボトルネック」特定と改善

結論

活動履歴の「タイムスタンプ」から、時間が掛かりすぎている作業を抽出します。

詳細

以下のステップでボトルネックを可視化します：
1. ダッシュボードで「平均所要時間」が基準を超えているメンバーを特定。
2. 個人の活動履歴から、どのツールで、どの作業に一定以上の時間を費やしているか絞り込み。
3. スター社員と比較し、会議時間やメール送受信数、ドライブ編集量の「傾向の違い」を確認。

結論

「セールスダッシュボード」でコミュニケーション以外の「事務作業時間」を可視化することから始めてください。

詳細

メール送信数、未返信数、電話件数、平均通話時間をチェック。売れている社員（スター社員）の行動量と、それ以外の社員の「事務作業に奪われている時間」を比較することで、営業効率を最大化する施策が打てます。

技術部門（エンジニア）の評価と管理

結論

「Git PR率」と「コミット数」を統合的に分析します。

詳細

PR数（提出した成果物数）をコミット数（修正回数）で割った「PR率」を見ることで、提出精度（一発で承認される質の高い仕事をしているか）がわかります。