ある従業員は12件のタスクを担当し、別の従業員は5件しか担当していません。
タスク数だけを見れば、管理者は前者のほうが忙しいと判断するかもしれません。しかし、12件が短時間で対応できる小さなタスクである一方、残りの5件はすべて複雑で、期限が迫っており、複数の関係者に依存している可能性があります。
タスク数からは、その人が何件の仕事を担当しているかは分かりますが、完了に必要なリソースまでは十分に把握できません。過負荷の状態にある従業員を正しく特定するには、工数、期限、利用可能なキャパシティ、各タスクの特性を詳しく見る必要があります。
タスクが多いことは、過負荷を意味するのか？
必ずしもそうではありません。多くのタスクを担当していても、その大半がほぼ完了している、または短時間で処理できる場合があります。一方、タスク数が少なくても、それぞれに長時間の集中が必要で、緊急性が高く、頻繁に変更が発生する場合は、大きな負荷がかかっている可能性があります。
タスク数だけでは、システム外で行われている仕事も把握できません。会議、顧客対応、新入社員の研修、突発的な依頼への対応、管理業務などもキャパシティを消費しますが、タスクとして登録されていない場合があります。
そのため、タスク数だけを指標として使用すると、「タスクが少ない人は余裕がある」「タスクが多い人は過負荷である」という二つの誤った判断につながりやすくなります。
ワークロードをどのように理解すべきか？
ワークロードとは、一定期間内に一人の従業員が処理しなければならない仕事の総量です。そのワークロードが適切かどうかを判断するには、同じ期間におけるその人の実際のキャパシティと比較する必要があります。
Atlassianは、キャパシティプランニングを、業務上の需要とチームが実際に利用できる時間、スキル、稼働状況を照合するプロセスと定義しています。目的は、一人が理論上何件のタスクを担当できるかを計算することではなく、実際に完了できる仕事量を判断することです.
簡単に言えば、ワークロードとは対応すべき仕事量であり、キャパシティとはその仕事を処理できる実際の能力です。
業務上の需要がキャパシティを上回る、または継続的に上限へ近づいている場合に、その人は過負荷の状態にあると判断できます。
タスク数を数えるだけでは不十分な理由
タスクごとに必要な工数が異なる
「コンテンツを確認する」というタスクも、「顧客向けの提案書を作成する」というタスクも、それぞれ1件として数えられます。しかし、必要な時間と集中力は大きく異なります。
そのため、各タスクにはEstimated Effort、つまり完了に必要な時間やリソースの見積もりを設定する必要があります。すでに進行中のタスクについては、当初の総工数ではなく、残りの工数に注目することが重要です。
20時間と見積もられたタスクでも、ほぼ完了しているのであれば、着手したばかりのタスクと同じように計算すべきではありません。
期限によってプレッシャーの大きさが異なる
二人の従業員にそれぞれ30時間分の仕事が残っていても、ワークロードの状況が同じとは限りません。
一人には完了まで3週間の余裕があれば、仕事量を適切に分散できる可能性があります。一方、もう一人が4日以内に完了しなければならない場合、過負荷になるリスクははるかに高くなります。
したがって、ワークロードは、今週、今後2週間、1スプリントなど、具体的な期間を設定して評価する必要があります。期間が定められていなければ、工数の数値だけでは仕事量がキャパシティを超えているかどうかをほとんど判断できません。
業務の中断もリソースを消費する
勤務時間のすべてをタスクに使用できるとは限りません。
Microsoft Work Trend Indexによると、通知を多く受け取るユーザー層は、コア勤務時間中に平均2分に1回中断される可能性があります。会議、メール、メッセージが連続すると、実際に集中して作業できる時間は、カレンダー上に表示されている勤務時間よりも短くなります。
したがって、週40時間勤務する従業員が、プロジェクトのタスクに40時間すべてを使えるわけではありません。
複雑さと依存関係もタスクごとに異なる
担当者が最初から最後まで一人で処理できるタスクもあります。一方で、データ、承認、複数の関係者が担当する作業の結果に依存するタスクもあります。
Estimated Effortが同じでも、多くの依存関係を持つタスクでは、通常、より大きな調整負担が発生します。担当者はフォローアップを行い、計画を更新し、自分では直接コントロールできない変更にも対応しなければなりません。
これらの要素をすべて時間に換算することは困難ですが、ワークロードを評価する際の補足的なシグナルとして考慮する必要があります。
ワークロードを測定する基本的な計算式
実用的な測定方法の一つは、同じ期間における残りのEstimated Effortの合計と、従業員の利用可能なキャパシティを比較することです。
ワークロード率 ＝ 残りのEstimated Effortの合計 ÷ 利用可能なキャパシティ × 100％
ここで、
利用可能なキャパシティ ＝ カレンダー上の総勤務時間 − 休暇・不在時間 − すでに割り当てられている固定業務の時間 − その他の業務に確保するキャパシティ
とします。
例えば、ある従業員の1週間の勤務時間が40時間だとします。そのうち4時間は休暇、8時間は会議と固定業務に使用し、さらに4時間を突発的な依頼への対応に確保する必要があります。
その週に利用できるキャパシティは、次のようになります。
40 − 4 − 8 − 4 ＝ 24時間
その週に対応すべきタスクの残り工数が合計30時間の場合、ワークロード率は次のとおりです。
30 ÷ 24 × 100％ ＝ 125％
この数値は、割り当てられた仕事量が利用可能なキャパシティを超えていることを示します。管理者は、優先順位、期限、リソースの配分を見直す必要があります。
この従業員が6件のタスクを担当しているという情報だけでは、工数とキャパシティを比較した場合ほど明確に問題を把握できません。
すべてのチームに同じワークロード基準を適用すべきか？
組織全体に固定された同一の基準を適用すべきではありません。
カスタマーサポートチームは、突発的な問い合わせに対応するためのキャパシティを確保する必要があります。ソフトウェア開発チームには、計画外の不具合に対応する時間が必要です。一方、安定したプロセスで働くチームは、より正確に仕事量を予測できる可能性があります。
企業は「低い」「適切」「高い」「過負荷」といったステータスを設定できますが、各ステータスに対応する割合は、業務の特性に合わせて調整する必要があります。
理論上、ワークロード率が100％の人は、キャパシティをすべて使用していることになります。しかし、緊急の依頼が頻繁に発生する環境では、100％の状態に突発的な変化へ対応する余地がないため、すでにリスクのシグナルとなる可能性があります。
目標は、全員のワークロード率を常に100％にすることではありません。適切な余力を確保しながら、持続可能な水準で仕事を配分することです。
ワークロード率以外に、どのようなシグナルを確認すべきか？
ワークロード率は定量的な視点を提供しますが、従業員の勤務状況をすべて表現できるわけではありません。管理者は、複数の補足的なシグナルと照らし合わせて判断する必要があります。
複数の期限が同じ時期に集中している
総工数が1か月のキャパシティ内に収まっていても、大半の仕事が同じ週に期限を迎える場合があります。期限が集中すると、期間全体の数値が正常に見えていても、一時的に過負荷になる可能性があります。
仕事が継続的に次の期間へ持ち越されている
期限が何度も変更されているため、期限超過として表示されないタスクもあります。仕事が繰り返し翌週へ持ち越されている場合、実際のキャパシティが計画より低い、または当初の工数見積もりが正確ではなかった可能性があります。
緊急タスクの割合が増加している
優先度の高い突発的な仕事が増えると、当初の計画が繰り返し崩れることになります。この場合、問題は従業員の生産性ではなく、チームが依頼を受け付け、優先順位を決める方法にある可能性があります。
長時間の残業が続いている
すべてのタスクを期限どおりに完了している従業員は、高い成果を上げていると評価されるかもしれません。しかし、その結果が恒常的な残業によってのみ達成されているのであれば、実際のワークロードはすでに持続可能な状態ではありません。
世界保健機関は、バーンアウトを、適切に管理されなかった慢性的な職場ストレスの結果と定義しています。WHOとILOは、週55時間以上働くことが、週35～40時間働く場合と比較して、脳卒中や虚血性心疾患による死亡リスクの上昇と関連していることも報告しています。WHO
従業員自身がキャパシティに余裕がないと伝えている
データは問題の把握に役立ちますが、直接的なコミュニケーションに代わるものではありません。Estimated Effortが正確でない場合や、タスクの要件が変更された場合、システムに記録されていない仕事を従業員が担当している場合もあります。
データと担当者からのフィードバックが一致しない場合、どちらか一方が間違っていると決めつけるのではなく、管理者はその原因を確認する必要があります。
従業員が過負荷になっている場合、管理者は何をすべきか？
ワークロードを測定する目的は、従業員にラベルを付けることではなく、リソース配分に関する意思決定を支援することです。
まず管理者は、どのタスクがワークロードの大部分を占めているかを確認する必要があります。すべての仕事が同じ優先度や影響度を持っているわけではありません。
以下のような対応を検討できます。
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キャパシティに余裕があり、適切なスキルを持つメンバーへ仕事の一部を移す。
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優先順位を調整し、すぐに対応する必要のないタスクを延期する。
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大きなタスクを小さな単位に分割し、複数のメンバーが協力できるようにする。
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当初の期限での完了が難しい場合は、期限を調整する。
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繁忙期には、会議や固定業務を減らす。
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依存関係を明確にし、タスクオーナーが多数の関係者へ個別にフォローアップしなくてもよい状態をつくる。
データ上、仕事量が処理可能な範囲を超えているにもかかわらず、単に「もう少し頑張ってほしい」と求めるべきではありません。調整のための行動を取らなければ、ワークロードダッシュボードは問題を可視化するだけで、問題そのものを解決することはできません。
ワークロードデータを従業員の評価ツールにすべきではない
ワークロードが高いことは、高いパフォーマンスを意味しません。ワークロードが低いことも、従業員の成果が低いことを自動的に意味するわけではありません。
ワークロードが低い人は、必要な情報を待っている、重要なフェーズを完了したばかりである、または突発的な仕事に対応するためのキャパシティを確保している可能性があります。ワークロードが高い人は、効率的に働いているのではなく、単に過剰な仕事を割り当てられている可能性もあります。
ワークロードデータは、次のような質問に答えるために活用すべきです。
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業務の割り当てを調整する必要があるか？
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現在の期限は現実的か？
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チームには新しいプロジェクトを受け入れる余力があるか？
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どの仕事を優先し、どの仕事を延期すべきか？
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どのメンバーにサポートが必要か？
ワークロード率を個人評価のKPIにすると、従業員は数値を高く保とうとしたり、自分に有利になるようEstimated Effortを入力したりする可能性があります。そうなると、データはチームの実際のキャパシティを正確に反映しなくなります。
ChaTaskは管理者によるワークロードの把握をどのように支援するのか？
ChaTaskでは、タスク、担当者、期限、進捗に関するデータが、日々の業務プロセスの中で蓄積されます。部門ダッシュボードでは、これらのデータをもとに、指定した期間における各メンバーのワークロードを管理者が確認できます。
単にタスク数を表示するのではなく、残りの工数と利用可能なキャパシティをもとにワークロードを算出します。各メンバーを「低い」「適切」「高い」「過負荷」などのステータスで表示することで、管理者は確認が必要なケースを迅速に特定できます。
管理者がメンバーを選択すると、ワークロードを構成しているタスク、関連する期限、不足しているデータを詳しく確認できます。ワークロードを算出するための情報が不足している場合は、0％と表示したり、自動的にステータスを割り当てたりするのではなく、情報が不足していることを明確に表示する必要があります。
AIは、期限の集中、繰り返し遅延しているタスク、ワークロードの異常な増加などのシグナルも分析できます。ただし、仕事の移管、期限の変更、リソースの調整に関する最終判断は、実際の状況を踏まえて管理者が行う必要があります。
ワークロードを測定し、より適切に仕事を配分する
タスク数を数えることは、状況を大まかに把握するための簡単な方法です。しかし、それだけでは従業員に余裕があるのか、過負荷の状態にあるのかを判断できません。
意味のあるワークロードの把握には、残りの工数、利用可能なキャパシティ、期限、実際の業務特性を組み合わせる必要があります。また、データを絶対的な結論として扱うのではなく、従業員からのフィードバックと併せて確認することも重要です。
ワークロードを正しく測定できれば、誰が多くの仕事を抱えているかだけでなく、より重要な問いにも答えられるようになります。それは、組織が約束している成果を実現するために、チームが本当に十分なキャパシティを持っているかどうかという問いです。
