Pro実装中

Improvement

改善・学習活動分析

行動が「改善」に繋がっているかを見て、多動・空回りと改善ドライバーを見分ける。

Data sourceretro / ナレッジ
The Problem

動いているのに、改善が回っていない。

行動量は多いのに改善に繋がっていない社員が、忙しさで評価されてしまう。逆に、ふりかえりから実際に組織を良くしている貢献は数字になりにくい。

The Signals

行動量ではなく、改善への接続を読む。

ふりかえりのアクションと実行記録・ナレッジ共有・スキル獲得から、行動 → 学び → 改善のループが回っているかを読む。

  • 改善ループ — ふりかえりから実装・効果まで届いているか。
  • retro アクション実行率 — 決めたアクションが実行されているか。
  • ナレッジ共有と再利用 — ドキュメント化・勉強会と、その再利用のされ方。
What we surface

改善のループを回す人を、拾う。

改善ドライバー型 —— ふりかえり → 実装 → 効果のループを回し、組織のやり方を良くする貢献を拾う。この機能の主目的。

The Guard

空回りと分析麻痺を、改善接続で見る。

「量を増やすだけで改善しない」を割り引く要望の本丸。

  • #2 多動・空回り型 — 行動量は多いが改善に繋がらないを、改善ループの有無で割る(主担当)。
  • #3 見せかけ調査型 — 「調査中」を口実に結論・提言を出さない分析麻痺を検出。
  • #9 プロセス儀式だけ型 — 儀式は守るが実質改善なしを改善への接続で評価。
  • #10 現状維持型 — 改善提案・リスクテイクをしない状態を改善活動の総量で判定。

番号は是正 11 類型の通し番号。単発では減点せず、パターンとして現れたときに評価へ反映する。

Output

行動量 vs 改善接続を、対比で。

改善ループの回転度を根拠にした AI 講評と、行動量 vs 改善接続・retro アクション実行率のダッシュボード。

Sample Output2026 / Q2

改善活動レポート

行動量単独では加点しない88
改善への接続72
retro アクション実行率67%
多動・空回り補正#2−0
AI Comment

行動が実装と効果まで届いている。ふりかえりで決めたアクションの実行率が高く、改善ドライバーとして機能。

Begin

改善の貢献を、公平に測る。

まずは自社のデータが分析できるか、無料診断で確かめる。

Data & Privacy

改善活動データの取り込みは同意付きクラウド。送信フィールドを同意画面で開示する。