FY27 Incentive Monte Carlo Simulator

インセンティブプラン設計 — 意思決定ダッシュボード

Current Setting Verdict

現在のCliff/Accel設定における制度全体の健全性を1画面で判断する

Safe
E[総支給額]
-
P95 総支給額
-
予算超過確率
-
Payout/売上
N/A
E[支給/人]
-
インセンティブ原資 余剰
-
人件費/売上比
-
Risk Driver
-

Fact

-

Interpretation

-

Cliff×Accel 採用可能マップ

全Revenue JFにCliff%×Accel倍率を直接適用した2Dスイープ。緑枠=採用可能帯、★=現在設定

計算中...

Overrun Waterfall

期待支給額を「基本」「加速」「テール」「余剰」に分解し、コスト増の原因を可視化

各項目の見方
基本支給
(〜100%)		 目標達成率100%以下で発生する支給コスト。アクセラレーションなし（×1.0）で計算した期待値。制度設計の「底」にあたる部分
加速支給
(100〜130%)		 目標超過時のアクセラレーション（×2.0等）が生む追加コスト。達成率130%までの範囲。高達成者への報奨分
テール
(130%超)		 達成率130%を超える「外れ値」が生む追加コスト。少数の超高達成者が予算を押し上げるリスク要因
原資余剰 インセンティブ原資のうち使われない余り。
大きい＝予算に余裕あり。ゼロ＝原資を使い切り（超過リスク大）
原資合計 基本支給 + 加速支給 + テール + 原資余剰 = インセンティブ原資の総額。赤破線が原資水準を示す

Tail Risk

MC分布・CDF・感度カーブでテールリスクと制御余地を確認する

E[支給額/人]
-
E[合計] (N=1)
-
P50 (中央値/人)
-
P5 (下位5%)
-
P95 (上位5%)
-
300万超過率/人
-

支給額分布（Histogram）+ 予算線

累積分布（CDF）+ P(≤予算)

感度カーブ: Accel変化 → P95 / 超過確率

Recommendation

Heatmapの採用可能帯からoverrunProbを最小化するCliff/Accel組み合わせを推奨

シミュレーション実行後に推奨が表示されます
▶ 詳細分析（Tornado・予算整合性）

パラメータ感度分析（各変数がE[支給額]にどれだけ影響するか）と予算整合性チェック。 上のスライダーを動かすと自動で再計算されます。

パラメータ感度分析（Tornado）

μ/σ/クリフ倍率/アクセラ倍率を±で振って、E[支給額]への影響幅を比較。棒が長い＝影響大

Tornado Chart: E[支給額]への影響

パラメータ別感度カーブ

計算中...

Budget Consistency

BP Revenue
-
BP nEBITDA
-
BP人件費総額
-
HC積上費用
-
未マッピング
-
人件費/売上比
-
平均HC
-
期末HC
-
総人月
-
人月ベース年間(M)
-
インセンティブ原資 (BP人件費 − HC積上)
-
人件費予算のうち固定給を除いた残余
純インセンティブ原資 (原資 − 販売手数料)
-
販売手数料を別枠変動費として除外した純額
E[Payout] vs 原資
-
-
P50 vs 原資
-
-
P95 vs 原資
-
-

前提パラメータ設定

シミュレーションの入力パラメータを調整。スライダー変更で即座にSection 1-5が更新される

JF別インセンティブ設定（行クリックでドリルダウン / 編集可能）

前提パラメータ設定

全Revenue JFに適用
全Revenue JFに適用
FY27 Budget: 10,316M（Business Plan Summary）
FY27 Budget: 1,444M（Business Plan Summary）
plan×倍率=goal。1.2=予算の120%がgoal(OTE100%)。1.0=plan=goal

チーム設定

JF別の人数・OTEを設定してチーム全体の支給額分布をシミュレーション

FY27 HC予算マトリックス（編集可能）

計算中...