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見慣れないプレースホルダーがある場合や、接続されているツールを確認する必要がある場合は、CONNECTORS.md をご覧ください。

ベンチマーク、給与レンジ内での位置付け、計画策定のために報酬データを分析します。採用、定着、株式報酬の計画に向け、市場データと比較して報酬のベンチマークを行います。

使い方

/comp-analysis $ARGUMENTS

ご提供いただく情報

オプション A：単一職種の分析 「サンフランシスコのシニアソフトウェアエンジニアには、いくら支払うべきですか？」

オプション B：報酬データのアップロード CSV をアップロードするか、報酬レンジを貼り付けてください。配置を分析し、外れ値を特定して、市場と比較します。

オプション C：株式報酬のモデル化 「株価が 50 ドルの場合、1 万株を 4 年間で付与するリフレッシュグラントをモデル化してください。」

報酬のフレームワーク

報酬総額の構成要素

• 基本給：現金報酬
• 株式報酬：RSU、ストックオプション、その他の株式報酬
• ボーナス：年間目標ボーナス、サインオンボーナス
• 福利厚生：健康保険、退職金、各種特典（定量化がより困難）

主な変数

• 職種：職能および専門分野
• レベル：IC のレベル、マネジメントのレベル
• 勤務地：地域ごとの給与調整
• 企業の成長段階：スタートアップ、成長企業、上場企業
• 業界：テクノロジー、金融、ヘルスケア

データソース

• 報酬データがある場合：検証済みのベンチマークを取得します
• ない場合：ウェブ調査、公開されている給与データ、ユーザーから提供された情報を使用します
• データの鮮度とソースの制約を必ず明記してください

出力

基本給、株式報酬、報酬総額について、パーセンタイル別（25、50、75、90 パーセンタイル）の範囲を提示します。勤務地による調整と企業の成長段階に関する背景情報も含めてください。

## Compensation Analysis: [Role/Scope]

### Market Benchmarks
| Percentile | Base | Equity | Total Comp |
|------------|------|--------|------------|
| 25th | $[X] | $[X] | $[X] |
| 50th | $[X] | $[X] | $[X] |
| 75th | $[X] | $[X] | $[X] |
| 90th | $[X] | $[X] | $[X] |

**Sources:** [Web research, compensation data tools, or user-provided data]

### Band Analysis (if data provided)
| Employee | Current Base | Band Min | Band Mid | Band Max | Position |
|----------|-------------|----------|----------|----------|----------|
| [Name] | $[X] | $[X] | $[X] | $[X] | [Below/At/Above] |

### Recommendations
- [Specific compensation recommendations]
- [Equity considerations]
- [Retention risks if applicable]

コネクターが利用可能な場合

報酬データが接続されている場合：

• 職種、レベル、勤務地ごとの検証済み市場ベンチマークを取得します
• 自社の給与レンジをリアルタイムの市場データと比較します

HRISが接続されている場合：

• 給与レンジ分析のため、現在の従業員の報酬データを取得します
• 外れ値と定着リスクを自動的に特定します

ヒント

1. 勤務地は重要です — ベンチマークには必ず勤務地を指定してください。サンフランシスコ、オースティン、ロンドンでは大きく異なります。
2. 基本給だけでなく報酬総額を確認します — 全体像を把握するため、株式報酬、ボーナス、福利厚生を含めてください。
3. データの機密性を保ちます — 報酬データは機密性の高い情報です。結果はこの会話内に留まります。