生産性指標を用いた進捗・納期管理の実践

• 日程: Day 2 / セッション 04
• 時間: [11:15-12:00]
• 形式: 実習
• ゴール: 与えられたデータからKPIを算出し、日次・週次の進捗確認と遅延発生時の対応策を提案できる
• 学習形式: ハンズオン実習（データ分析と提案）

前のセッションでは、進捗管理の重要性とデータエントリー業務における主要なKPIについて学びました。KPIは、ただ知っているだけでは意味がありません。実際にデータを分析し、そこからチームの進捗状況や生産性の課題を読み解き、具体的な行動へと繋げることがSVの重要な役割です。

このセッションでは、架空のデータを用いてKPIを算出し、日次・週次の進捗確認を行い、もし遅延が発生しそうな場合には、SVとしてどのような対応策を提案すべきか、AIと共同で考えていきます。

あなたはデータエントリーチームのSVです。来週金曜日（D+5）が最終納期の大規模案件の進捗状況を管理しています。以下の架空の日次データに基づいて、KPIを算出し、進捗状況を分析し、遅延発生時の対応策を提案しましょう。

架空の日次進捗データ（想定目標：1日あたり1,000件処理、エラー率1%以内）

SVとして、AIと対話しながら以下のステップで進めてみましょう。

1. KPIの算出と進捗確認:

   • 上記データから、チーム全体の日次「入力件数」と「エラー率」を算出してみましょう。
   • AIに「このデータから、日々の進捗状況とKPI（入力件数、エラー率）を分析してください。目標達成に対してどのような状況か教えてください」と質問してみましょう。
   • 目標（1日あたり1,000件処理、エラー率1%以内）と比較し、チームの進捗状況を評価します。特に、目標とのギャップや気になる点（例：特定のオペレーターの処理件数、エラー率の変動）があればAIに意見を求めてみましょう。

2. 遅延発生時の対応策検討:

   • もし、このままD+4、D+5もD+3と同様のペースで進んだ場合、最終納期に間に合うかAIとシミュレーションしてみましょう。
   • 遅延が発生しそうだと判断した場合、SVとしてどのような対応策が考えられますか？AIに「この状況で、納期遵守のための対応策を複数提案してください」と依頼してみましょう。
   • 提案された対応策の中から、最も効果的だと考えるものを選び、その理由と、実行する上でのメリット・デメリットをAIに説明してみましょう。

• 日次KPI算出結果と進捗評価（箇条書きで可）
• 遅延発生時の対応策提案とその理由、メリット・デメリット

• 計算を正確に: エラー率の計算（エラー件数 ÷ 総入力件数）を正確に行いましょう。
• データから傾向を読み取る: 単なる数字の羅列ではなく、オペレーターごとの特性や、曜日・時間帯による影響など、隠れた傾向がないかAIと一緒に考えてみましょう。
• 対応策の引き出しを増やす: 遅延発生時の対応策は一つではありません。人員追加、残業、業務内容の見直し、クライアントとの交渉など、AIに幅広い選択肢を提案してもらい、それぞれの効果とリスクを比較検討しましょう。
• AIに「今回の案件で、特に考慮すべきリスク要因はありますか？」と質問してみましょう。

このセッションでは、具体的な進捗データを用いてKPIを算出し、日次・週次の進捗確認と遅延発生時の対応策立案の実践を行いました。データに基づいた客観的な進捗把握と、早期の問題発見、そして迅速かつ適切な対応策の立案が、納期遵守とリスク管理においていかに重要であるかを体感できたことと思います。SVとして、常にチームの「今」を数字で捉え、未来を見越したマネジメントを心がけましょう。

以下の問いに答えられるか確認してみましょう：

• 与えられた日次データから、KPI（入力件数、エラー率）を算出し、目標との比較で進捗状況を説明できますか？
• 遅延が発生しそうな状況において、SVとして考えられる対応策を3つ以上挙げ、それぞれのメリット・デメリットを説明できますか？

答えに自信がない場合は、AIとのディスカッション内容を見返すか、AIに質問してみてください。

• 参考リンク:

  • PMBOKガイド（プロジェクトマネジメント知識体系ガイド）
• 発展課題: 今回提案した対応策を実行に移した場合、チームのモチベーションや品質にどのような影響が出るか、AIに予測してもらいましょう。