ソーシャルチームのキャパシティは、かけ算ひとつで計画できます。アセットの種類ごとに「月の投稿数 × 1投稿あたりの工数」を出して、実際に使える時間と比べるだけです。前者が後者の80%を超えていたら、もうキャパオーバーです。約束したSLAは、必ず遅れていきます。
TLDR: すべてのアセットの種類を洗い出し、それぞれに実際の工数を割り当てて、月の本数をかけます。さらに見えにくい作業(コミュニティ対応、レポート、承認)も足しましょう。合計を稼働時間の70%と比べてください。SLAはチーム単位ではなくタスク単位で設定し、採用はあふれた分が判断を伴う仕事になったときだけ検討します。
投稿単位ではなく、アセットの種類ごとに工数を数える
「投稿は30分」という言葉は、実態を隠してしまいます。テキスト投稿とショート動画は、同じ仕事ではありません。それぞれの種類を5本ずつ、ブリーフから予約投稿まで計測して、平均を出しましょう。
| アセットの種類 | 1本あたりの目安工数 | 月の本数 | 月の工数 |
|---|---|---|---|
| 静止画またはテキスト投稿 | 0.5 | 40 | 20 |
| カルーセル | 2 | 8 | 16 |
| ショート動画 | 3 | 8 | 24 |
| ストーリーまたはリポスト | 0.25 | 40 | 10 |
| 制作の合計 | 70 |
これはあくまで例の数字です。皆さんの実測値に置き換えてください。テンプレートを活用しているチームは、白紙から始めるチームよりずっと少ない工数で済みます。
カレンダーに載っていない作業も足す
制作は仕事の半分ほどです。残りは忘れがちなので、こちらにも工数を割り当てましょう。
- コミュニティマネジメント: 返信やコメント対応に、1ブランドあたり1日30〜60分。
- レポート: 1ブランドあたり月4〜8時間。レポートを自動化していればもっと少なく済みます。
- 承認と修正: 制作工数の10〜20%を上乗せ。
- ミーティングとブリーフ: これも数えましょう。れっきとした工数です。
上の例では、制作70時間に修正14時間、コミュニティ22時間、レポート6時間を加えると、1ブランドあたり月112時間になります。
100%ではなく、稼働時間の70%を基準に計画する
フルタイムの担当者でも、月の稼働時間はおよそ160時間です。休暇、病欠、ツールのトラブル、急な依頼で、その約30%が消えていきます。だからこそ、1人あたり約110時間を基準に計画しましょう。
上の例では、1ブランドに112時間かかります。つまり余裕ゼロで、まるごと1人分です。同じ規模のブランドがもう1つあれば、2人必要か、対象を絞るしかありません。どのブランドが稼ぎよりコストがかかっているかも、ここで見えてきます。
守れるSLAは、タスク単位で書く
「素早く対応します」といったチーム単位のSLAは、測定できません。タスクごとに数字を1つ、担当者を1人決めましょう。
| タスク | SLA | 担当 |
|---|---|---|
| ブリーフから初稿まで | 営業日2日 | コンテンツリード |
| 社内レビュー | 営業日1日 | ブランドマネージャー |
| クライアントまたは法務の承認 | 24〜72時間 | 承認者 |
| コメント返信 | 稼働時間4時間 | コミュニティマネージャー |
| 緊急の投稿依頼 | 作業3時間以内なら当日 | ソーシャルリード |
なかでも大事なのが承認の行です。ここはチームの外にある工程だからです。Mydropのデータでは、提出からクライアント承認までの中央値は6時間で、承認の66%が24時間以内に完了していました。承認者に対する24時間SLAは現実的です。そして、承認が遅れたら公開日をずらすのか、それとも週末を削るのか。その判断ルールもはっきりします。
採用のサインは早めに見つける
次の3つが同時に当てはまったら、採用のタイミングです。
- モデル上で、2か月連続して稼働可能時間の80%超が必要と算出される。
- 増えた工数が、戦略、コミュニティ、クライアント対応といった判断を伴う仕事である。
- フォーマット、サイズ変更、予約投稿は、テンプレートと一括ツールですでに効率化できている。
あふれているのがフォーマット作業なら、まずプロセスを見直しましょう。採用なしで成果を2倍にする方法の記事では、最も多くの工数を解放する4つの改善を紹介しています。
モデルは1か所で管理する
誰も開かないキャパシティシートには、何の価値もありません。投稿量はコンテンツカレンダーで管理し、ブランドごとに専用のワークスペースを持たせましょう。そうすれば月の本数は記憶ではなく、予約済みの投稿から自動で集計できます。Mydropの一括作成とAIキャプションなら、フォーマットにかかる時間を削減できます。これが最もコスパの良いキャパシティの増やし方です。
今週、モデルを動かしてみる
今日、アセットの種類ごとに5つのタスクを計測して、上の表を皆さんの数字で埋めてください。そして合計を1人あたり110時間と比べましょう。次に、いちばん負担の大きいSLAを1つ選びます。多くは承認です。金曜日までに、そこへ具体的な数字を入れましょう。





















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