mcpField
R
rice-impact-matrix

rice-impact-matrix

github.com/mohitagw15856生産性1.5k50 回インストール5 日前に更新
リポジトリ

rice-impact-matrix について

rice-impact-matrixは、RICEスコアと戦略的優先事項との整合性を組み合わせる優先順位付けスキルです。スコア付きのマトリクスを作成し、大きな不一致を示して計画の議論を支援します。

主な機能

  1. 01取り組みのRICEスコア算出
  2. 02戦略との整合性評価
  3. 03総合優先スコアの算出
  4. 04Now、Next、Later、Dropの分類
  5. 05スコアと戦略の不一致を提示

活用シーン

  1. 01四半期の機能優先順位付け
  2. 02OKRに照らした施策の比較
  3. 03スコアと戦略の不一致の特定

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/mohitagw15856/pm-claude-skills --skill rice-impact-matrix

インストール後、Claude Code で/rice-impact-matrixを入力して読み込まれたか確認します。

詳細

RICE +戦略的整合性スキル

定量的な RICE スコアと定性的な戦略適合性のバランスを取った優先順位付けの結果を作成します。RICE スコアが最も高いものが、必ずしも次に取り組むべき最適な候補とは限らないためです。

必要な入力情報

以下の情報が提供されていない場合は、ユーザーに尋ねてください。

  • 優先順位を付ける取り組みまたは機能の一覧(名前と簡単な説明)
  • 現在の戦略的優先事項または OKR(戦略的整合性の評価に必要)
  • リーチの推定値(四半期ごとに影響を受けるユーザー数。概算でも構いません)
  • 工数の推定値(人月。入手可能であればエンジニアリングチームから)
  • 四半期または計画期間

2 段階のプロセス

ステージ 1:RICE スコアの算出
  • リーチ:四半期ごとに影響を受けるユーザー数
  • インパクト:3/2/1/0.5/0.25 の尺度
  • 確信度:100% / 80% / 50%
  • 工数:人月
  • RICE =(R × I × C)/ E
ステージ 2:戦略的整合性スコアの算出

入力として提供された現在の戦略的優先事項に照らして、各取り組みを評価します。

  • 最上位の OKR を直接支援する:+3
  • 2 番目の OKR を支援する:+2
  • 中立:+1
  • 戦略的方向性と矛盾する:-1
最終優先度スコア

合計スコア = RICE スコア +(戦略的整合性 × 10)

検証 — RICE スコアと戦略的整合性が大きく食い違う取り組み(例:RICE スコアは高いが、整合性が低い)にフラグを立てます。順序を決める前に、チームで明示的に話し合う必要があります。

出力形式

優先度マトリクス — [四半期]
取り組みRICE スコア戦略的整合性合計スコア象限推奨事項
[名前][スコア][スコア][合計][今/次/後/除外][アクション]
象限の定義
  • 今: RICE スコアが高い + 戦略的整合性が高い → 今四半期に開発
  • 次: RICE スコアが高い + 整合性が低い → 次の四半期に向けて保留
  • 後: RICE スコアが低い + 戦略的整合性が高い → 余力ができたら再検討
  • 除外: RICE スコアが低い + 整合性が低い → バックログから削除
推奨事項

[優先順位付けの理由を添えた、上位 5 件の取り組み]

品質チェック

  • RICE の各要素に推定値がある(確信度が低い場合も含む。その場合はフラグを立てる)
  • 戦略的整合性は、漠然と「戦略的に重要そう」という感覚ではなく、具体的な OKR に照らして評価されている
  • RICE の順位と戦略的整合性の食い違いに明示的にフラグが立てられている
  • 「除外」の推奨は具体的で、「優先度が低いので優先度を下げる」といった内容にとどまらない
  • 推定値の確信度が低い場合は、その水準が記載されている(50% の確信度フラグに反映される)

アンチパターン

  • 合計スコアを確定的な順位付けとして扱わないでください。話し合いを構成するために使い、話し合いの代わりにしないでください
  • 特定の OKR に結び付けず、取り組みが重要そうに感じるという理由だけで、戦略的整合性を「高い」と評価しないでください
  • すべての取り組みを「今」の象限に分類しないでください。「除外」の推奨がないマトリクスには信頼性がありません
  • RICE の順位と戦略的整合性が大きく食い違う場合に、コンフリクトフラグを無視しないでください
  • データで検証されていない推定値の確信度を 100% としないでください

コメント