デモの使い方・活用ガイド
操作手順
- 「AIリスク予測」パネルで、現在のベロシティに基づいた納期リスクを確認します。
- KPIカードやバーンダウンチャートで、実績と理想の乖離をチェックします。
- 「週次レポート」ボタンから、特定の課題（仕様変更等）に基づいたリスクシミュレーションを実行できます。
活用シーン
- 「リソース稼働率」グラフで、メンバーの過負荷（赤色表示）がないか確認します。
- 遅延リスクの早期発見とリカバリ計画の策定
- ステークホルダーへの定量的で客観的な進捗報告
- リソース最適化による残業削減と燃え尽き防止
- 不測の事態（仕様変更・離脱）時の影響シミュレーション
AIリスク予測
現在の進捗ペース（ベロシティ）は平均35SP/週ですが、残タスクと期限を考慮すると42SP/週が必要です。
特にバックエンドAPIの実装がボトルネックになっています。
QAフェーズの期間を短縮するリスクを避けるため、来週中にリソース調整を行うことを推奨します。
全体進捗率
64%
遅延気味
残バグ数
12
収束傾向
予算消化率
58%
計画通り
チーム健全度
B+
モチベーション: 安定