team-composition-analysis

team-composition-analysis スキルの概要

team-composition-analysis でできること

team-composition-analysis スキルは、創業者、スタートアップの事業オペレーション担当、採用責任者が、会社のステージ、ARR、そして実際の予算制約に合った初期採用計画を設計するのに役立ちます。対象は pre-seed から Series A までの計画フェーズで、チーム構成、役割の採用順序、報酬レンジ、エクイティ配分まで踏み込んでガイドします。

このスキルが特に向いている人

このスキルは、次のような問いに答えたいときに特に有効です。

• 次に採用すべき職種は何か
• 現在のステージに対してチーム規模はどの程度が適切か
• product、sales、customer success をいつ追加すべきか
• 現金報酬とエクイティは職種ごとにどう変えるべきか
• 売上が追いつく前の過剰採用をどう避けるか

特に、創業者、talent 責任者、スタートアップの CFO/COO 系オペレーター、ベンチャー出資先スタートアップを支援するリクルーターに適しています。

実際に解決したい仕事

多くのユーザーが欲しいのは、単なる一般論の組織図ではありません。会社のステージ、売上、機能別の優先順位を、実際の採用人数の判断に結びつけた、説明可能な採用計画です。team-composition-analysis skill の価値は、採用を「よくあるスタートアップ職種の一覧」としてではなく、「順番とトレードオフの設計問題」として扱う点にあります。

汎用プロンプトと何が違うのか

普通のプロンプトだと、「まず engineers、その後 sales」といった大づかみな助言で終わりがちです。一方でこのスキルは、ステージごとの構造を前提に考えたい場面でより実用的です。

• スタートアップ各フェーズで想定されるチーム規模
• Series A 時点で起こりやすい部門構成
• 会社の成熟度に応じた職種の優先順位
• 報酬・エクイティ設計の判断材料
• マイルストーンに沿った採用予算の考え方

そのため、単発のブレスト用プロンプトよりも、意思決定に寄せた使い方に向いています。

インストール前に知っておきたいこと

リポジトリを見る限り、このスキルは大きなツール群ではなく、ガイドが埋め込まれた単一の SKILL.md ドキュメントが中心です。つまり team-composition-analysis install 自体は簡単ですが、出力品質は入力内容にかなり左右されます。会社の状況説明が曖昧だと、分析も汎用的な内容にとどまります。

team-composition-analysis スキルの使い方

team-composition-analysis スキルをインストールする

インストールは次のコマンドです。

npx skills add https://github.com/wshobson/agents --skill team-composition-analysis

このスキルは大きな repo の中に含まれているため、team-composition-analysis usage を確認したい多くのユーザーにとって、このコマンドが実質的な入口になります。

最初に読むべきファイル

まず確認すべきなのは次です。

• plugins/startup-business-analyst/skills/team-composition-analysis/SKILL.md

このスキル配下には、見える範囲で補助リソース、script、rule file はありません。実用的なガイダンスの大半はこの 1 ファイルに集約されています。すぐ試せるという意味では利点ですが、隠れた benchmark dataset や自動計算ツールまで入っていると期待しないほうがよいです。

うまく機能させるために必要な入力

team-composition-analysis skill は、ベース文書だけでは推定できない運営状況を与えるほど精度が上がります。最低限、以下は入れておくのがおすすめです。

• 会社ステージ: pre-seed、seed、または Series A
• 現在の ARR または売上レンジ
• 現在の headcount と founder が担っている領域
• プロダクト種別: SaaS、marketplace、AI tool、services-assisted software など
• 直近の目標: PMF、repeatable sales、enterprise expansion、retention、fundraising
• 採用予算または burn 制約
• 採用地域または報酬市場
• salary、equity、または両方のどちらが必要か

これらがないと、モデルは広めのステージ論に寄った回答になりやすいです。

曖昧な相談を使えるプロンプトに変える

弱いプロンプト:

Help me plan my startup team.

よりよいプロンプト:

Use the team-composition-analysis skill to recommend a hiring plan for a seed-stage B2B SaaS startup at $1.2M ARR with 9 employees. Current team: 2 founders, 4 engineers, 1 designer, 1 AE, 1 ops generalist. We have 18 months runway, want to reach $3M ARR, and need to decide the next 5 hires. Include role order, rationale, rough compensation/equity bands, and which hires to delay.

これが機能しやすい理由:

• ステージと売上の基準点がある
• 現在のチームで何が埋まっていて何が欠けているか分かる
• 目標マイルストーンが明確
• 欲しい職種の羅列ではなく、優先順位づけを強制できる

Recruiting チーム向けの team-composition-analysis の使い方

team-composition-analysis for Recruiting として使うなら、採用チームがそのまま運用に落とし込める形式で出力を求めるのが有効です。例:

Use team-composition-analysis to build a recruiting brief for a pre-Series A startup at $2.5M ARR. Recommend the next 6 hires over 12 months, including function, seniority, why each role is needed now, salary range, equity range, and dependencies between hires. Flag any roles that should stay fractional or contract instead of full-time.

こうすると、単なる戦略コメントではなく、talent チーム向けの実務的な intake ツールとして機能します。

実務でのおすすめワークフロー

実際には、次の流れで使うと強いです。

1. 現在の stage、ARR、runway、team を定義する
2. スキルに次の採用順を出させる
3. トレードオフを聞く: “What if we optimize for product velocity vs revenue growth?”
4. founder 主導のままでよい役割、fractional で足りる役割、外注できる役割を確認する
5. 最終提案を recruiter が使える採用優先順位に変換する

この流れにすると、team-composition-analysis usage は単発の静的な組織案より、かなり堅実に使えます。

team-composition-analysis が特に得意そうな領域

ソースを見る限り、最も明確な強みは初期ステージの構造設計です。

• pre-seed のチーム構成
• seed 期の採用優先順位
• Series A に向けた部門立ち上げ
• スタートアップにおける報酬とエクイティの考え方

特に強いのは、「このステージならチームはどうあるべきか」という問いであって、「都市別・レベル別に細かい報酬 benchmark を作ってほしい」という用途ではありません。

手薄になりやすい点

リポジトリ上で確認できるのが markdown のスキルファイル 1 本だけなので、次のようなものまで含まれているとは考えないほうが安全です。

• 市場別の salary database
• 職種別 scorecard
• interview process
• 自動の予算モデル
• 地域ごとの legal / tax-safe な equity guidance

これらが必要な場合は、team-composition-analysis を構造設計と順番づけに使い、詳細は報酬データ、finance ツール、法務・財務の確認で補完するのが現実的です。

出力品質を上げる実践的なコツ

モデルには、次のような列を持つ表で意思決定を出させると整理しやすくなります。

• role
• timing
• business reason
• estimated cash comp
• estimated equity
• risk if delayed
• cheaper alternative

加えて、「まだ採用しない role」も明示させてください。初期ステージの採用失敗は、たいてい早すぎる専門職採用から起きるため、ここがこのスキルの価値が最も出やすいポイントです。

リポジトリを確認するならこの順番

導入前に中身を見たいなら、最短で有効なのは次の順です。

1. SKILL.md を開く
2. チーム規模と role mix が書かれた stage 別セクションを読む
3. 報酬と equity のガイダンスが自社用途に十分具体的か確認する
4. 必要なのが startup planning skill なのか、より包括的な recruiting ops framework なのかを判断する

team-composition-analysis guide を評価する際に見るべきなのは、文書量ではなく意思決定の質です。

team-composition-analysis スキル FAQ

team-composition-analysis はスタートアップ以外にも向いていますか？

基本的にはあまり向いていません。このスキルは pre-seed から Series A までの初期スタートアップ計画を明確に想定しています。成熟企業、大企業、強い規制産業の組織に当てはめると、チーム規模、機能構成、エクイティ前提の考え方がフィットしにくくなります。

このスキルは初心者にも役立ちますか？

はい。ただし、自社の基本情報を把握していることが前提です。構成自体は分かりやすい一方で、stage、runway、成長目標などの文脈は利用者が与える必要があります。そこが曖昧だと、もっともらしく見えても実行に移せない、総花的な出力になりがちです。

team-composition-analysis は普通のプロンプトより何が良いのですか？

価値は魔法の自動化ではありません。価値があるのは、初期設定のフレーミングが良いことです。つまり、ステージを踏まえた headcount planning、採用順、報酬・エクイティの論点を最初から含めて考えられる点です。白紙のプロンプトより、地に足のついた答えになりやすいのはそのためです。

team-composition-analysis を報酬判断に使えますか？

使えますが、慎重に扱うべきです。用途としては、方向性の確認や相対的なトレードオフ整理までに留め、最終的な offer 設計にそのまま使うべきではありません。報酬レンジや equity は、最新の市場 benchmark と legal / finance review で必ず検証してください。

team-composition-analysis は Recruiting 専用ですか？

いいえ。創業者、オペレーション担当、財務責任者にも適しています。ただし、募集を開ける前に、ステージに合った採用ロードマップが必要な場面では、特に Recruiting にとって使い勝手が良いスキルです。

どんなときはこのスキルを使わないほうがいいですか？

次のようなものが必要なら、別の手段を優先してください。

• 正確なローカル給与 benchmark
• レイターステージ企業向けの深い組織設計
• engineering manager レベルの詳細な技術キャパシティ計画
• equity grant に関する legal advice
• 採用プロセスの playbook

こうしたケースでは、team-composition-analysis skill はあくまで計画入力のひとつであり、解決策のすべてではありません。

team-composition-analysis スキルを改善する方法

team-composition-analysis に厳しい制約を与える

team-composition-analysis の結果を最も手早く改善する方法は、現実の制約条件を追加することです。

• 採用予算の上限
• runway の目標
• founder の強みと弱み
• time-to-fill の前提
• 期限付きの必達マイルストーン

複数の良い選択肢から選ばせる状況を作るほど、このスキルは鋭くなります。

headcount だけでなく現行チームの担当範囲を伝える

「10 employees」だけでは入力として弱いです。たとえば次のほうがはるかに有効です。

• 2 founders covering product and GTM
• 5 engineers, no engineering manager
• 1 designer
• 1 AE
• 1 customer support generalist

こうすると、欠けている機能や founder の過負荷をモデルが推定しやすくなります。

買い物リストではなく採用順序を求める

よくある失敗は、膨らんだ職種リストを返されることです。代わりに次のように聞いてください。

• next 3 hires
• next 6 hires by quarter
• hires to postpone
• hires that can stay contractor/fractional

この聞き方にすると、team-composition-analysis guide は実行可能性が大きく上がります。

トレードオフ分析を必ずさせる

次のような比較シナリオを出させるのがおすすめです。

• growth-first vs efficiency-first
• product-heavy vs sales-heavy
• founder-led GTM vs early sales hire
• full-time vs fractional finance, design, or recruiting

こうした比較を入れたときに、このスキルは汎用的な startup advice prompt よりも価値が出ます。

報酬アウトプットの精度を上げる

報酬面のガイダンスを良くしたいなら、以下を必ず渡してください。

• hiring geography
• remote vs in-office
• seniority level
• cash vs equity preference
• fundraising status

これがないと、報酬アドバイスは広い話に留まり、実際の承認判断には使いづらくなります。

初回出力のあとに必ず掘り下げる

1 回目の出力後に、次のような追質問を入れると精度が上がります。

• Which recommendation is riskiest if our sales cycle is longer than expected?
• What changes if we freeze hiring for 2 quarters?
• Which role gives the highest leverage per dollar today?
• What are the signs we are hiring this role too early?

こうした問いは、提案への信頼性を高めるだけでなく、初期プランの頑健さも見極めやすくします。

よくある外し方に注意する

弱い出力として起きやすいのは次のパターンです。

• management を早すぎる段階で増やしすぎる
• PMF 前に専門機能を増やしてしまう
• すべての仕事を full-time hire 前提で考えてしまう
• 市場文脈なしで報酬レンジを出してしまう
• founder が担っている役割を分析から落とす

これらは、各採用提案について stage と revenue に照らした根拠説明を明示させることで抑えやすくなります。

team-composition-analysis を下書きとして使い、その後に運用へ落とす

最も価値が高い最終ワークフローは次の通りです。

1. team-composition-analysis skill でチーム構造と採用順序を定義する
2. 上位の role を recruiter brief や finance model に変換する
3. salary と equity を外部データで再検証する
4. stage、revenue、runway が変わったらスキルを再実行する

これが、時間をかけて team-composition-analysis usage を改善していくいちばん実用的な進め方です。