導入の目的と戦略

結論

組織が目指すべき「勝てる行動」を明確にするためです。

詳細

平均値を目指すのではなく、各組織における「スター社員」「エース社員」の行動パターンを抽出します。数値を基準（ベンチマーク）とすることで、メンバー間の行動の差異を明確にし、具体的な改善アクションへと繋げることが可能です。

結論

現場の活動データに基づく「個人のパフォーマンス」と「組織の健全性」です。

詳細

各ダッシュボードを通じ、ガバナンス、業務スピード、商談の質、エンジニアの集中状態などを網羅的に把握できます。

労務管理とガバナンス

結論

「監査・残業分析」により、申請と実態の乖離を監視します。

詳細

「申請済み残業」と「実残業」の乖離をチェックし、組織のガバナンスを強化します。業務のボトルネックを検知し、停滞リスクの早期発見と介入を可能にします。

日常業務の生産性（活動・セールス）

結論

特に、「平均所要時間」、「チャットの応答速度」、「アウトプット平均速度」に現れます。

詳細

平均所要時間： 通常のビジネス職では0.2〜0.5時間が適正です。
チャット応答速度： 0.05〜1.0h（3〜60分）が基準。スター社員の速度と比較することで、企業文化に即した適正値が見えてきます。
アウトプット平均速度： 「速すぎも遅すぎもダメ」という視点で、スター社員の速度を基準に比較します。

結論

商談の質を左右する「準備」と「フォロー」の密度を可視化します。

詳細

メール/電話： メールの送信数（10〜200回/週）や電話件数（100〜200回/週）から、自発的なコミュニケーション量を把握します。
対応の精度： メールの未返信数（30〜400回/週）を確認し、意図的な優先順位付けか、単なる埋没かを判別します。

専門職（エンジニア）と組織の停滞

結論

「Git PR率（打率）」が最も有効な指標です。

詳細

マージされたPull Request数をコミット数で割った比率（20〜80%）で算出します。比率が高いほど、修正対応が少なく精度が高い仕事を意味します。

結論

ドライブの「編集」と「承認」の量で計測可能です。

詳細

ドライブの編集（200〜600回/週）などを通じ、共同作業の適切な分量を理解し、組織の停滞を防ぎます。