結論：ビルドトラップを防ぐダッシュボードは“4タイル”で十分です。
現場の混乱は「見たい数字が多すぎる」ことから始まります。私はこれまでに30枚以上のモニターに埋め尽くされたダッシュボードを見てきましたが、その場で意思決定できるケースは皆無でした。Aha到達率（%）・TTV（p50/p95）・D1（%）・離脱Top3の4タイルに絞ると、毎朝5分で判断が揃います。
1. Aha到達率（%）：価値の温度計
（導入）最初に見るのはAha到達率（%）。理由は、価値提供が「届いたかどうか」を一行で示せるからです。件数や利用回数ではなく、到達率に直すことで温度計として使えます。
【コピペ：Ahaタイル定義】
・Aha到達率（昨日/7日移動）
・閾値＝＿＿％
・音読の単位＝「昨日+＿＿pt／7日移動の傾き」
（具体例）毎朝の音読でAha到達率を基点にするだけで、「件数主義」から「到達主義」へ空気が変わりました。
2. TTV（p50/p95）：速度の“詰まり”を可視化
（導入）平均時間は役に立ちません。TTVはp50とp95の二面図で見ます。理由は、中央値が改善しても末尾の遅延が残るとユーザーは去るからです。
【コピペ：TTVタイル定義】
・TTV p50 ≤ 3分
・TTV p95 ≤ 7分
・起点=view_entry／終点=achieve_aha
（具体例）p95が目標+20%を超えた瞬間にアラート→軽量UIを当日投入、翌日D1が+5pt。
3. D1（%）：翌日活性の“継続力”
（導入）初回利用が良くても、翌日戻らなければ価値は続きません。D1は「前日Aha達成者のみ」を分母に固定します。理由は、全ユーザーを分母にすると精度が下がるからです。
【コピペ：D1タイル定義】
・分母=前日Aha達成者
・分子=return_next_day
・閾値＝＿＿％
（具体例）分母を正しく修正した翌週、チーム間の解釈ズレが解消し、施策の優先度が一致しました。
4. 離脱Top3：原因を1行で示す
（導入）改善の手は「どこで止まったか」からしか生まれません。離脱Top3をエラー／待ち時間／候補なしで整理すると、次の一手に直結します。
【コピペ：離脱Top3タイル定義】
・error：入力エラーで停止
・wait_over_5s：5秒以上待ちで離脱
・no_candidate：候補ゼロで終了
（具体例）wait_over_5sがTopに浮上→サーバーレイテンシ改善→TTV p95−120秒。
5. ダッシュボード運用ルール：増やさない、削る
（導入）数字は放っておけば増えます。しかし、意思決定は削った方が速い。ルールは「朝会で読まない数字は消す」。これだけで現場はシンプルに回ります。
【コピペ：削除ルール】
□ 朝会で読まれない数字＝削除候補
□ 同じ意味の数字が2つある＝片方削除
□ 判断に使われないグラフ＝削除
（まとめ）ダッシュボードは増やすのではなく削る。
（具体例）20枚→4枚に削減後、会議時間が45分→20分に短縮。
u-note：意思決定の順路を固定する
Aha→TTV→翌日活性の順で見ると意思決定が速くなります。詳しくはKPI設計と運用ガイドへ。
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FAQ
- Q. ダッシュボードは4枚で本当に足りますか？
- A. 足ります。足りないと感じるのは会議が説明会化しているサインです。判断は4枚で十分です。
- Q. Ahaを％で測るのは違和感があります。
- A. %に直すことで比較可能になります。件数や時間より議論が静まります。
- Q. 離脱Top3の定義は現場で違います。
- A. 現場に合わせて中身は変えて構いません。ただし3つに絞るのが意思決定の速さを保つコツです。
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