KPI ダッシュボードを Markdown で整形する

コース構成

このコースで学ぶこと

1. 01

   KPI 散在の問題

   Sheets・Salesforce・GA・社内ダッシュボードに散在し、月次レポートで毎回手作業集約。Claude Code で集約 + 異常検知を自動化。

   経営層が見るべき KPI は十数個。営業・マーケ・運用・財務・人事それぞれの数字を見比べて『今月の経営判断』を下す必要があります。

   しかし数字は散在しているため、月次レポート作成に丸 1 日。Claude Code に各ソースから取得 → 集約 → 異常検知 → 1 ページ Markdown 化を任せれば、経営層は判断に時間を使えるようになります。

   KPI 定義を CLAUDE.md に
2. 02

   KPI 定義を CLAUDE.md に

   何を KPI として追うか、閾値・目標値を最初に固定。

   markdown

   # 弊社 KPI 定義
   
   ## 営業
   - 月次受注額: 目標 1.2 億円 / 警告閾値 0.9 億
   - 商談化率: 目標 25% / 警告閾値 15%
   - 平均営業日数: 目標 60 日 / 警告閾値 90 日
   
   ## マーケ
   - MQL 数: 目標 500/月 / 警告 300
   - LP CVR: 目標 3% / 警告 1.5%
   - 広告 ROAS: 目標 4.0 / 警告 2.0
   
   ## 運用
   - 顧客解約率: 目標 2% / 警告 5%
   - NPS: 目標 +30 / 警告 +10
   - サポート対応時間: 目標 2 時間以内 / 警告 6 時間
   
   ## 財務
   - 営業利益率: 目標 15% / 警告 8%
   - キャッシュランウェイ: 目標 18 ヶ月 / 警告 12 ヶ月
   
   ## 人事
   - 離職率（年率）: 目標 8% / 警告 15%
   - 求人開閉スピード: 目標 60 日 / 警告 90 日

   KPI 散在の問題データ集約プロンプト
3. 03

   データ集約プロンプト

   各ソースから取得 → 1 ページ Markdown に整形。

   text

   > 2026 年 5 月の KPI ダッシュボードを生成。
   
   ## データソース
   - 営業: SF MCP で取得
   - マーケ: GA MCP + 広告管理画面 CSV
   - 運用: サポート ZD CSV / NPS Sheets
   - 財務: 経理 Sheets
   - 人事: HR システム CSV
   
   ## 処理
   1. 各ソースから今月分を取得
   2. CLAUDE.md の閾値と比較
   3. 異常を 3 段階で分類: 🔴 警告閾値超え / 🟠 目標未達 / 🟢 達成
   4. 前月比 / 前年比 / 目標比 を計算
   5. 1 ページ Markdown に集約
   
   ## 出力構成
   ### A. サマリー（3 行）
   今月最も特徴的な動き 3 つ
   
   ### B. KPI 一覧表
   | カテゴリ | KPI | 今月 | 目標 | 前月比 | 前年比 | 状態 |
   
   ### C. 異常分析
   警告レベルの KPI について:
   - 原因の仮説（データから推測）
   - 関連する他 KPI（連動指標）
   - 推奨アクション（短期・中期）
   
   ### D. 次月の注視ポイント
   - 来月特に注意すべき KPI
   - 季節要因・キャンペーン影響

   出力イメージKPI ダッシュボード.md の抜粋

   ## サマリー
   受注額は目標達成、一方で解約率が警告閾値超え。
   
   ## KPI 一覧
   | カテゴリ | KPI | 今月 | 目標 | 状態 |
   |---|---|---|---|---|
   | 営業 | 受注額 | 1.25億 | 1.2億 | 🟢 |
   | 運用 | 解約率 | 5.4% | 2% | 🔴 |
   …（異常分析・注視ポイントは以下省略）

   KPI 定義を CLAUDE.md に異常検知の精度を上げる
4. 04

   異常検知の精度を上げる

   単純な閾値超えだけでなく、トレンド・季節性を考慮した検知に進化させる。

   • **閾値ベース**: 目標未達 / 警告閾値超え（最も単純）
   • **前月比ベース**: 前月から ±20% の変化
   • **前年同月比**: 季節要因を排除
   • **トレンド逸脱**: 直近 3 ヶ月の傾向から外れる
   • **相関異常**: 通常連動する KPI が逆方向
   データ集約プロンプトSkill 化と月次運用
5. 05

   Skill 化と月次運用

   月初 5 営業日に `/kpi-dashboard <月>` で生成 → 月次経営会議の資料に。

   手を動かす

   0 / 4

   • 上記プロンプトを `.claude/skills/kpi-dashboard/SKILL.md` に
   • 各部署にデータソースの締切（月初 3 営業日）を周知
   • 月次経営会議の資料として標準化
   • 閾値・目標値は四半期 1 回見直し

   Lv.9 — エンタープライズ

   理解度チェック

   1. Q1.KPI ダッシュボードの異常検知を段階的に高度化していく順序は？

      A最初から相関異常まで実装するB閾値 + 前月比 → 数ヶ月後に前年同月比 → 半年でトレンド逸脱、と段階的に追加するC1 つの方式に絞って変えないDAI に全てお任せする

   2. Q2.KPI ダッシュボードを 1 ページに集約する目的は？

      A数字を圧縮するだけB散在する KPI（営業・マーケ・運用・財務・人事）を一覧で見比べて、経営層が『今月の判断』に時間を使えるようにするC資料を増やすためDAI に全 KPI を任せるため

   3. Q3.KPI の閾値（警告 / 目標）を CLAUDE.md に固定する理由は？

      A閾値を変えにくくするためB毎月同じ基準で異常検知が動くようにし、判断のブレを防ぐ。四半期 1 回の見直し運用と組み合わせるCAI が閾値を勝手に決めるためD経営層が KPI を忘れるため
   異常検知の精度を上げる