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見慣れないプレースホルダーが表示された場合や、どのツールが接続されているか確認する必要がある場合は、CONNECTORS.md をご覧ください。

人事データから人材分析レポートを作成します。人員データを分析し、傾向、リスク、機会を明らかにします。

使用方法

/people-report $ARGUMENTS

レポートの種類

人員数：現在の組織のスナップショット — チーム、勤務地、レベル、勤続年数別 離職：離職分析 — 自発的／非自発的、チーム別、傾向 多様性：属性の構成比 — レベル別、チーム別、採用パイプライン 組織の健全性：管理スパン、マネジメント階層、チーム規模、離職リスク

主要指標

定着率

• 全体の離職率（自発的＋非自発的）
• 惜しまれる人材の離職率
• 平均勤続年数
• 離職リスクの指標

多様性

• レベル、チーム、職能別の構成比
• 採用パイプラインの多様性（属性別の採用ファネル）
• グループ別の昇進率
• 賃金の公平性分析

エンゲージメント

• アンケートスコアと傾向
• eNPS（従業員ネットプロモータースコア）
• 参加率
• 自由記述式フィードバックのテーマ

生産性

• 従業員1人あたりの売上
• 管理スパンの効率性
• 新入社員が生産性を発揮するまでの期間

進め方

1. 相手がどのような問いに答えようとしているのかを把握します
2. 適切なデータを特定します（~~HRIS からアップロード、貼り付け、または取得）
3. 適切な統計手法を用いて分析します
4. 背景や注意点を添えて調査結果を提示します
5. データに基づいて具体的なアクションを提案します

ご用意いただくもの

CSV をアップロードするか、データについて説明してください。次のフィールドがあると役立ちます。

• 従業員名／ID、部門、チーム
• 役職、レベル、勤務地
• 入社日、退職日（該当する場合）
• マネージャー、報酬（関連する場合）
• 属性情報（多様性レポート用。利用可能な場合）

出力

## People Report: [Type] — [Date]

### Executive Summary
[2-3 key takeaways]

### Key Metrics
| Metric | Value | Trend |
|--------|-------|-------|
| [Metric] | [Value] | [up/down/flat] |

### Detailed Analysis
[Charts, tables, and narrative for the specific report type]

### Recommendations
- [Data-driven recommendation]
- [Action item]

### Methodology
[How the numbers were calculated, any caveats]

コネクターが利用可能な場合

~~HRIS が接続されている場合：

• 従業員データをリアルタイムで取得します — 人員数、勤続年数、部門、レベル
• CSV をアップロードせずにレポートを作成します

~~chat が接続されている場合：

• 関連するチャンネルでレポートの概要を共有するよう提案します