社員や登録スタッフの勤怠状況、PC稼働ログ、アンケート回答(パルスサーベイ)、およびコミュニケーションツール(Slack等)のネガティブ語句出現頻度をAIが分析し、離職リスクをスコアリングするシステムです。人材の流出は事業へのダメージが大きいため、予兆段階でのケアが重要です。社内SEは、散在する行動ログをデータレイク(Snowflake等)へ集約し、予測モデルを構築。リスクが高まった際にマネージャーへ「要面談」のアラートを自動通知します。勘に頼らずデータに基づいて「今フォローすべき人」を特定。離職率を低下させ、安定的な組織運営と採用コストの抑制をテクノロジーで実現します。
職種 |
情報システム | 施策難易度 |
★★★★☆ |
|---|---|---|---|
業界① |
人材・HR | 目的 |
組織力強化 離職防止 |
業界② |
人材・HR | 対象 |
人事・労務部門 各部門マネージャー 経営層 |
費用 |
300〜2000万円 | 120 |
主なToDo
- 散在する行動データ(勤怠・チャット・評価)の統合基盤構築
- 過去の離職者パターンに基づくAI学習モデルの構築
- 管理者向けのアラート通知とフォローワークフローの実装
期待できる効果
離職率を15-20%削減。メンタルヘルス不調の早期発見。採用コストの大幅削減。
躓くところ
プライバシーへの配慮(監視感)に対する社員の心理的反発。データの真偽性。

AIによる「退職・離職予兆」検知CRM【人材・HR】






