「突然、優秀な社員から退職を切り出された」「辞めるとは思っていなかった社員が、あっさり退職してしまった」。こうした経験をしたことがある経営者や人事担当者は少なくありません。
実際には、多くのケースで退職には何らかの前兆があります。ただ、その変化は小さく、日々の業務の中で見逃されてしまうことも珍しくありません。
そこで近年注目されているのが、AIを活用した退職リスクの予測です。勤怠データや人事評価、面談履歴などを分析し、「離職につながる可能性が高まっている社員」を早い段階で把握できるようになってきました。
この記事では、AIによる退職リスク予測の仕組みや導入メリット、活用できるツール、導入時の注意点まで分かりやすく解説します。
なぜ今「退職リスク予測AI」が注目されているのか
社員が辞めたあとに採用をやり直すには、求人費用だけでなく、選考や受け入れ、育成にも大きな手間がかかります。特に人員に余裕のない企業では、一人の退職が現場の負担増や組織全体の停滞につながることも少なくありません。
それでも多くの企業では、退職の意思がはっきりしてから対策を始めています。面談で本音を聞こうとしても、すでに転職活動が進んでいたり、退職の決意が固まっていたりするケースもあります。
そこで注目されているのが、勤怠や評価、面談記録などのデータから変化を捉え、退職リスクの高まりを早めに把握するAIの活用です。
AIの役割は、退職者を言い当てることではありません。人が見落としやすい小さな変化に気づき、早めの対話や改善につなげることです。
人事現場で増えている早期離職・メンタル不調・意欲低下
人事や現場の管理職が抱える課題は、退職そのものだけではありません。入社後すぐに辞めてしまう早期離職、本人が周囲へ相談できないまま進むメンタル不調、仕事への関心や発言が少しずつ減っていく意欲低下など、退職につながる問題はさまざまです。
早期離職が起きれば、採用や研修にかけた費用と時間を回収できません。さらに、欠員を埋めるまでの間は、残った社員が業務を引き受けることになります。
メンタル不調は、本人から申し出があるまで気づきにくい問題です。遅刻や欠勤が増える、発言が減る、仕事の進み方が変わるといった兆候があっても、「忙しいだけだろう」と見過ごされることがあります。
仕事への意欲低下も同様です。会議で意見を言わなくなったり、新しい仕事への反応が薄くなったりしても、数字に大きな変化がなければ問題として扱われないことがあります。
こうした変化は、それぞれ別の問題に見えます。しかし、業務負担や人間関係、評価への不満、成長実感の不足など、背景にある原因が重なっているケースは少なくありません。
一つの出来事だけを見るのではなく、複数のデータや行動の変化を継続して見ることが、離職の予兆をつかむうえで重要です。
面談やアンケートだけでは離職の予兆を見抜きにくい
これまでの離職対策では、定期面談や従業員アンケートを通じて社員の状態を把握する方法が一般的でした。もちろん、対話の機会を持つことは欠かせません。ただし、面談やアンケートだけですべての兆候をつかむのは難しいのが実情です。
- 面談やアンケートの実施間隔が空き、変化に気づくまで時間がかかる
- 上司への遠慮や不安から、本音とは異なる回答をすることがある
- 面談担当者によって質問や受け止め方に差が出る
- 記録が残っていても、過去との変化を十分に比較できていない
たとえば、面談では「問題ありません」と答えていても、勤怠の乱れや残業時間の増加、評価コメントの変化が同時に起きている場合があります。個別に見れば小さな変化でも、複数の情報を組み合わせることで、早めに対応したほうがよい状態だと判断できることがあります。
AIは、こうした人事データを継続的に整理し、普段とは異なる変化を見つける手助けをします。
従来の面談やアンケートを置き換えるのではなく、人の目だけでは拾いにくい変化を補うために活用することが大切です。
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人事データの蓄積とHR SaaSの普及で導入しやすくなった
退職リスク予測AIが注目されている背景には、人事データを蓄積しやすい環境が整ってきたこともあります。
現在は、勤怠管理、人事評価、1on1、従業員サーベイ、タレントマネジメントなど、さまざまな人事業務がクラウド上で管理されるようになりました。
- 出勤日数、遅刻、欠勤、残業時間などの勤怠データ
- 人事評価や目標達成状況
- 1on1や面談の記録
- 従業員サーベイの回答
- 異動履歴や在籍期間
こうした情報が同じ形式で蓄積されるようになったことで、社員ごとの変化や組織全体の傾向を分析しやすくなりました。
また、クラウド型のHRツールが増えたことで、大規模なシステムを自社で開発しなくても、必要な機能から導入できるようになっています。人事担当者が少ない中小企業でも、以前よりデータ活用へ取り組みやすくなりました。
ただし、データを集めるだけでは離職防止にはつながりません。分析結果を確認し、誰が本人と話すのか、業務量や配置をどう見直すのかまで決めておく必要があります。
退職リスク予測AIは、人事判断を自動化する仕組みではなく、適切な対応を早く始めるための判断材料です。
経験や勘だけに頼るのではなく、現場で感じた違和感とデータの変化を照らし合わせる。そのための手段として、AIによる退職リスク予測が広がっています。
AIによる退職リスク予測の仕組みとは
AIによる退職リスク予測は「誰が辞めるのか」を断定する仕組みではありません。勤怠や評価、面談記録など日々蓄積されるデータを分析し、退職につながる可能性のある変化を早めに見つけるための仕組みです。
従来の人事では、退職届が提出されてから対応するケースが少なくありませんでした。しかし、それでは本人の意思が固まっていることも多く、打てる手は限られます。
AIの目的は「退職を予測すること」ではなく、「対話やフォローを始めるタイミングを早めること」です。
リスクが高まっている可能性を早い段階で把握できれば、1on1の実施や業務量の見直し、配置転換、キャリア支援など、本人に合わせた対応を検討しやすくなります。その結果、離職防止だけでなく、働きやすい職場づくりにもつながります。
AIはどのようなデータを分析するのか
退職リスク予測AIが分析するのは、企業が日常業務で蓄積している人事データです。一つのデータだけではなく、複数の情報を組み合わせることで変化を捉えます。
- 勤怠データ
残業時間の増減、遅刻や欠勤、有給取得の変化などを確認します。急激な働き方の変化は、心身の負担や転職活動のサインである可能性があります。 - 業務実績・評価データ
成果の変化や目標達成率、人事評価などを分析します。これまで安定していた社員の成果が急激に落ちた場合は、仕事への意欲や環境の変化が影響していることもあります。 - 1on1・面談記録
面談内容や評価コメント、本人の希望なども重要な情報です。以前より発言が減ったり、将来の話をしなくなったりといった変化も判断材料になります。 - 異動・勤続年数などの人事データ
異動履歴や昇格状況、勤続年数なども組み合わせることで、より実態に近い分析が可能になります。
AIは一つのデータだけで判断するのではなく、複数の変化を重ね合わせてリスクを分析します。
退職リスクはどのように分析されるのか
AIによる退職リスク分析は、大きく分けると3つの流れで行われます。
- 人事・勤怠・評価・面談などのデータを収集する
- 過去の離職者データや行動パターンと比較する
- 通常とは異なる変化を検知し、リスクの高さを可視化する
例えば、残業時間が急に増え、1on1での発言も少なくなり、人事評価も下がっている社員がいた場合、それぞれ単独では大きな問題ではなくても、複数の変化が重なることで注意が必要な状態だと判断されることがあります。
その結果をもとに、人事担当者や管理職は「まず面談を実施する」「業務量を見直す」「配置転換を検討する」といった具体的な対応を考えられるようになります。
AIが判断するのではなく、AIが気づきを与え、人が対応を決めるという役割分担が重要です。
AIが見つける「小さな変化」とは
退職リスクは、残業時間や評価のような数字だけでは判断できません。本人の行動やコミュニケーションの変化にも、離職の予兆は表れます。
最近では、面談記録やアンケートの自由記述などの文章データも分析対象になっています。AIは文章そのものから退職を判断するのではなく、以前との変化や傾向を把握するために活用されています。
例えば、次のような変化は退職リスクのサインとして扱われることがあります。
- 会議や1on1で発言する機会が減った
- 将来のキャリアについて話さなくなった
- 自由記述の内容が以前より短くなった
- 職場への満足度が継続的に低下している
- 社内コミュニケーションが急激に減った
もちろん、これだけで退職すると決まるわけではありません。仕事が忙しい時期やプライベートの事情が影響している場合もあります。
重要なのは、一つのサインではなく、複数の変化を継続して確認することです。
AIは人間では気づきにくい小さな変化を整理して示すことはできます。しかし、本人と向き合い、状況を確認し、必要な支援を行うのは人事担当者や上司の役割です。AIと人がそれぞれの強みを生かすことで、より効果的な離職防止につながります。
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AIを活用した離職予測・離職防止ツールを比較
離職リスクの把握に役立つツールには、勤怠や過去の離職データから将来のリスクを予測するものと、従業員サーベイを通じてコンディションの変化を捉えるものがあります。
どのツールも同じ仕組みで離職を予測するわけではありません。自社が保有するデータや導入目的に合わせて、分析方法を確認することが重要です。
主な離職予測・離職防止ツールの特徴
離職予測AI（株式会社シキナミ）
離職予測AIは、従業員の勤怠データと、過去の離職者・休職者のデータを使って予測モデルを構築するサービスです。従業員ごとの離職・休職リスクだけでなく、リスクが変化した時期や離職につながりやすいパターンも確認できます。
新たに従業員アンケートを実施するのではなく、すでに社内に蓄積されているデータを活用できる点が特徴です。一方、利用にあたっては、原則として過去2年分の勤怠データと離職・休職者データを準備する必要があります。
勤怠データを継続的に蓄積しており、離職や休職の兆候を客観的に分析したい企業に向いています。
パルスアイ（株式会社ジャンプスタートパートナーズ）
パルスアイは、毎月のパルスサーベイをもとに、従業員のコンディションやエンゲージメント、退職リスクを把握できる組織改善ツールです。
AIが従業員ごとの退職リスクを段階別に判定し、離職につながる可能性のある心理的な要因や、フォロー施策の候補を提示します。部署や職位ごとの比較にも対応しているため、個人へのフォローだけでなく、組織全体の課題把握にも利用できます。
従業員の状態を定期的に確認しながら、離職防止と組織改善の両方に取り組みたい企業に適しています。
ミキワメAI ウェルビーイングサーベイ（株式会社リーディングマーク）
ミキワメAI ウェルビーイングサーベイは、従業員の性格と現在の状態を組み合わせて、ケアが必要な従業員を把握するサービスです。
従業員は定期的なサーベイに回答し、人事担当者はコンディションの変化や離職・休職につながる兆候を確認します。AIが一人ひとりの性格や回答内容に応じた対応方法を提示するため、面談や1on1での接し方を考える際にも活用できます。
離職リスクを把握するだけでなく、対象者への具体的なフォロー方法まで検討したい企業に向いています。
HR OnBoard（エン株式会社）
HR OnBoardは、入社1年以内の社員の離職リスクを把握し、早期離職の防止を支援するサービスです。対象者に毎月3問の質問を配信し、回答結果をもとにコンディションを「晴れ・くもり・雨」で表示します。
結果を直感的に確認しやすく、フォローが必要な新入社員を早期に見つけられる点が特徴です。適性テスト「Talent Analytics」と連携すれば、本人の性格や価値観を踏まえた関わり方のヒントも確認できます。
新卒・中途社員のオンボーディングを改善し、入社後1年以内の離職を防ぎたい企業に適しています。
Wevox（株式会社アトラエ）
Wevoxは、エンゲージメントサーベイや組織分析、AIによる分析支援などを備えた組織改善サービスです。サーベイ結果を部署や役職などの属性別に分析し、組織やチームが抱える課題を可視化できます。
離職そのものを直接予測する専用ツールというより、エンゲージメントや組織状態の変化から、離職につながる可能性のある課題を早めに把握するためのツールと考えるとよいでしょう。
SlackやMicrosoft Teamsを通じた回答通知にも対応しており、サーベイを継続的に運用したい企業に向いています。
自社に合うツールを選ぶポイント
ツールを比較するときは、機能の多さだけで判断せず、何をもとに離職リスクを把握したいのかを先に決めましょう。特に確認したいのは、次の4点です。
分析に使用するデータ
勤怠、人事評価、離職履歴、適性検査、従業員サーベイなど、サービスによって必要なデータが異なります。自社で継続的に収集できるデータかどうかを確認してください。
分析対象
全社員の離職・休職リスクを把握したいのか、入社直後の社員をフォローしたいのかによって、適したサービスは変わります。
結果を施策につなげられるか
リスクが表示されても、誰がどのように対応するのかが決まっていなければ、離職防止にはつながりません。面談方法や改善施策の提案、導入後の運用支援があるかも確認しましょう。
料金と最低利用条件
1人あたりの従量課金、月額固定料金、初期費用の有無など、料金体系はサービスごとに異なります。最低利用人数や契約期間を含めて比較することが大切です。
なお、AIが示す離職リスクは、あくまでフォローの必要性に気づくための参考情報です。予測結果だけを根拠に、人事評価や配置転換、退職勧奨などを決めてはいけません。
AI離職予測ツールを導入するときの注意点
AI離職予測ツールを導入しても、データを登録するだけで離職が減るわけではありません。予測結果を確認し、面談や職場環境の改善につなげる運用体制が必要です。
また、勤怠や評価、サーベイの回答など、従業員に関する情報を扱います。導入前に、利用目的、閲覧できる人、判定結果の扱い方を明確にしておくことが重要です。
分析に必要なデータを確認する
ツールによって、分析に必要なデータは異なります。導入を検討する段階で、次のような情報を用意できるか確認しましょう。
- 勤怠や残業時間、有給休暇の取得状況
- 過去の離職者、休職者に関するデータ
- 人事評価や異動、在籍期間などの人事情報
- 従業員サーベイや面談の記録
入力漏れや表記の違いが多いと、正確な分析が難しくなります。ただし、データの種類を増やせば必ず精度が上がるとは限りません。何を予測するために、どのデータを使うのかをベンダーに確認することが大切です。
従業員数や過去の離職者数が少ない企業では、自社データだけで十分な予測モデルを構築できない場合もあります。必要なデータ量や分析可能な条件についても、導入前に確認しておきましょう。
従業員に利用目的を説明する
従業員への説明がないまま勤怠やサーベイ結果を分析すると、「退職しそうな人を監視しているのではないか」と受け取られる可能性があります。かえって会社への不信感が生まれれば、離職防止という本来の目的から遠ざかってしまいます。
導入時には、離職者を特定して不利益な扱いをするためではなく、不調や職場の課題に早く気づき、必要な支援につなげるために利用することを説明しましょう。
あわせて、取得する情報、利用目的、保存期間、閲覧できる担当者についても社内で共有しておく必要があります。
判定結果だけで人事判断をしない
AIが「離職リスクが高い」と判定しても、本人が実際に退職を考えているとは限りません。反対に、リスクが低いと表示された社員が離職する可能性もあります。
判定結果は、面談や状況確認を行うきっかけとして活用し、最終的には本人との対話や現場の状況を踏まえて対応を決めましょう。
AIの判定だけを理由に、評価を下げたり、重要な業務から外したりする運用は避ける必要があります。予測が外れた場合に従業員が不利益を受けないよう、結果の利用範囲をあらかじめ決めておくことが重要です。
閲覧権限と情報管理のルールを決める
離職リスクの判定結果は、従業員にとって影響の大きい情報です。人事担当者だけが確認するのか、直属の上司にも共有するのか、経営層はどの範囲まで閲覧できるのかを決めておきましょう。
特に現場の管理職へ個人単位の結果を共有する場合は、情報の見方や声のかけ方に関する研修が必要です。リスク判定を本人にそのまま伝えるのではなく、最近の業務量や困りごとを自然に確認するなど、慎重な対応が求められます。
ツールを選ぶ際は、アクセス権限の設定、通信や保存データの暗号化、操作ログ、第三者認証の取得状況なども確認してください。
一部の部署から試験導入する
初めから全社で導入すると、データ整備や結果確認、対象者へのフォローが人事部門の負担になることがあります。まずは離職率が高い部署や、新入社員が多い部署など、対象を絞って試験導入する方法が現実的です。
試験導入では、回答率やアラートの件数だけでなく、面談の実施率、職場環境の改善状況、離職率の変化まで確認します。
ツールを導入したこと自体を成果とせず、予測結果をどのような行動につなげられたかを検証することが、継続的な運用につながります。
AIを活用した退職防止策の具体例
AIで離職リスクを可視化しても、結果を確認するだけでは退職防止につながりません。重要なのは、勤怠データや従業員サーベイから変化の兆候を捉え、面談や業務改善などの施策につなげることです。
ここでは、AIを活用して従業員の離職を防ぐ具体的な方法を紹介します。
離職リスクが高まった従業員に早めに声をかける
AI離職予測ツールでは、勤怠やサーベイなどのデータをもとに、従業員のコンディションの変化を把握できます。
たとえば、遅刻や欠勤が増えた、残業時間が急に変化した、サーベイのスコアが数カ月続けて低下したといった兆候です。こうした変化を早い段階で把握できれば、退職の意思が固まる前に人事や上司から声をかけられます。
ただし、AIが高リスクと判定したからといって、本人に「退職を考えているのではないか」と直接聞くのは避けたほうがよいでしょう。
判定結果はあくまで面談を行うきっかけとして使い、本人の話を聞いたうえで必要な支援を検討します。
具体的な対応として、次のような方法が考えられます。
- 業務量や残業時間を見直す
- 上司や人事との1on1を設定する
- 本人の希望を確認したうえで担当業務を調整する
- 上司との関係に問題がある場合は、別の相談窓口を案内する
- 必要に応じて産業医や外部相談窓口につなぐ
離職リスクが高い従業員だけを特別扱いするのではなく、働き方や職場環境に共通する問題がないかを確認することも大切です。
1on1やパルスサーベイと組み合わせる
AIによる離職予測は、従業員の気持ちを直接読み取るものではありません。数値だけで判断せず、1on1やパルスサーベイを組み合わせて状況を確認する必要があります。
1on1では、仕事量、人間関係、評価への納得感、今後のキャリアなどについて本人の話を聞きます。AIが示した結果を答えとして扱うのではなく、何が起きているのかを確認するための仮説として活用するのが適切です。
一方、パルスサーベイを定期的に実施すると、個人だけでなく部署やチーム単位の変化も把握できます。特定の部署で「上司との関係」や「業務負荷」に関するスコアが下がっている場合は、個人への対応だけでなく、マネジメントや人員配置の見直しが必要かもしれません。
AIによる分析、サーベイの回答、本人との対話を照らし合わせることで、データだけでは分からない離職理由を捉えやすくなります。
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部署ごとの傾向から職場環境を改善する
離職防止では、リスクが高い従業員への個別対応に加えて、組織全体の課題を改善することも重要です。
たとえば、特定の部署で残業時間と離職リスクが同時に高まっている場合は、人員不足や業務の偏りが考えられます。若手社員のスコアが継続的に低い場合は、教育体制や上司とのコミュニケーションに問題があるかもしれません。
分析結果をもとに、次のような退職防止策を検討します。
- 業務分担や人員配置の見直し
- 管理職向けの1on1研修
- 評価基準やフィードバック方法の改善
- 新入社員へのオンボーディング強化
- キャリア面談や社内公募制度の導入
- 休暇を取得しやすい職場づくり
AIを個人の監視に使うのではなく、離職につながりやすい職場環境やマネジメント上の問題を見つけるために活用することで、より多くの従業員に効果のある改善策を考えられます。
離職の原因は、従業員個人ではなく、業務設計や人員配置、評価制度、管理職のマネジメントにある場合もあります。自社だけで原因を整理するのが難しい場合は、外部の専門家に分析や改善施策の設計を依頼する方法もあります。
株式会社Tsumuguでは、離職防止に向けた課題整理から、人事制度やマネジメントの改善まで支援しています。
メンタルヘルスケアにつなげる
サーベイや勤怠データの変化から、従業員の不調が疑われることもあります。ただし、AI離職予測ツールは医療機器ではなく、病気の診断を行うものでもありません。
不調の兆候が見られた場合は、本人の意向を確認しながら、産業医や保健師、外部カウンセラーなどの専門家につなげます。社内の相談窓口や外部の従業員支援プログラムを案内する方法もあります。
また、個別対応だけでなく、ストレスチェックの結果や部署別の傾向をもとに、長時間労働の是正や管理職教育を進めることも必要です。
AIは不調を断定するためではなく、従業員が深刻な状態になる前に支援へつなげるための補助として活用しましょう。
AI離職予測ツールの導入効果と企業事例
AI離職予測ツールや従業員サーベイを導入すると、これまで上司の経験や勘に頼っていた従業員フォローを、データに基づいて行いやすくなります。
期待できる主な効果は、離職リスクの早期発見、面談対象者の優先順位付け、部署ごとの課題把握です。ただし、ツールを導入しただけで離職率が下がるわけではありません。分析結果をもとに面談や職場改善を続けた企業で、具体的な成果が報告されています。
株式会社笑美面｜フォロー体制を整え、離職者数が5分の3に減少
シニアホームの紹介事業などを展開する株式会社笑美面では、離職率の高さが事業成長や上場審査における課題となっていました。
従来は、社員の様子が明らかに悪くなってから声をかけるなど、離職防止の対応が属人的になっていたといいます。そこで「ミキワメAI ウェルビーイングサーベイ」を導入し、社員の状態を定期的に確認する仕組みを整えました。
サーベイによって不調の兆候が見えるようになり、幹部や人事から早めに声をかけられるようになった結果、導入後の離職者数は以前の5分の3まで減少したと紹介されています。
また、回答内容を人事評価に利用しないことや、関係者以外には共有しないことを社員へ繰り返し説明し、回答率はほぼ100％を維持していました。
この事例からは、ツールの機能だけでなく、従業員が安心して回答できる運用ルールと、結果を受けて行動するフォロー体制が重要だと分かります。
株式会社情報戦略テクノロジー｜面談に活用し、休職者数が半減
システム開発事業を手がける株式会社情報戦略テクノロジーでは、社員面談の資料として「ミキワメAI ウェルビーイングサーベイ」の結果を活用しています。
人事担当者は、AIが示した従業員の状態を仮説として本人に確認し、悩みや不満を聞き取っています。単に「困っていることはありませんか」と尋ねるよりも、具体的な質問がしやすくなったといいます。
サーベイの結果は部長や役員とも共有し、面談や経過観察などの対応を相談しています。その結果、2023年7月の導入後、休職者数が12人から6人に減少したと公表されています。
この事例では、AIの判定だけで対応を決めず、本人の性格や現場での状況も確認しながら、フォローの優先順位を決めています。
導入事例から分かる成功のポイント
AI離職予測ツールの導入効果を高めている企業には、いくつかの共通点があります。
結果を定期的に確認する
サーベイを配信して終わりにせず、人事や管理職が結果を確認し、前回からの変化を追っています。
アラート後の対応を決めている
誰が本人に声をかけるのか、どのような場合に人事や産業医へつなぐのかを決めています。
AIの結果を面談の仮説として使う
判定結果を事実と決めつけず、本人との対話を通じて背景を確認しています。
利用目的と情報の扱い方を説明する
サーベイの回答や分析結果を人事評価に使わないこと、閲覧できる担当者の範囲などを従業員へ伝えています。
個人と組織の両方に働きかける
個別面談だけで終わらせず、業務量、人員配置、管理職のマネジメントなど、離職につながる職場側の問題も改善しています。
離職率の変化は、採用状況や事業環境、人事制度の変更などにも左右されます。そのため、導入前後の離職率だけで効果を判断せず、面談実施率、サーベイ回答率、残業時間、休職者数などもあわせて確認しましょう。
人材育成や組織開発にも活用できる
AIやサーベイで蓄積したデータは、離職防止以外の人材マネジメントにも活用できます。
たとえば、部署ごとの課題が明らかになれば、管理職研修のテーマを決める材料になります。若手社員がキャリアへの不安を抱えている場合は、キャリア面談や研修制度の見直しにつなげられます。
また、従業員の性格や希望、スキルなどの情報を活用することで、配置や育成方法を検討しやすくなる場合もあります。ただし、AIが提案した配置や評価をそのまま採用するのではなく、本人の希望や現場の状況を踏まえて判断することが必要です。
AI離職予測の本来の目的は、辞めそうな人を探すことではありません。従業員が働き続けにくい理由を早めに見つけ、組織の課題を改善することにあります。
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まとめ
AIによる退職リスク予測は「社員を辞めさせないための監視ツール」ではありません。小さな変化に早く気づき、必要なサポートにつなげるための仕組みです。
どれだけ精度の高いAIを導入しても、最終的に社員と向き合うのは上司や人事担当者です。AIが示した結果をそのまま判断材料にするのではなく、1on1や面談を通じて状況を確認し、一人ひとりに合った対応を考えることが欠かせません。
また、離職の原因は給与だけではなく、人間関係や仕事内容、評価制度、将来への不安などさまざまです。AIはその兆候を見つける手助けはできますが、根本的な課題を解決するには、組織づくりやマネジメントの改善も必要になります。
まずは、自社でどのようなデータが蓄積されているのかを確認し、離職防止に活用できる環境を整えることから始めてみましょう。データと現場での対話を組み合わせることで、社員が安心して働き続けられる組織に近づいていきます。
株式会社Tsumuguでは、離職防止に向けた人事制度の見直しやエンゲージメント向上施策、1on1の仕組みづくり、組織改善まで、中小企業の状況に合わせて支援しています。社員の定着率を高めたい企業様は、お気軽にご相談ください。
