こんにちは、Sophyです！
新年度に突入したと思いきや、もう５月も終盤ですね。五月病なんて言葉もありますが、皆さんは体調など崩されていませんか？
さて、今回はAI活用の一例として「退職予測AIサービス」について調べていきたいと思います。
４月に入社したばかりの社員さんが、ひと月程度で退職しているというニュースを耳にすると、辞めたくなるほどに嫌なことがあったのだろうか、と複雑な気持ちになります。企業にとっても、せっかく獲得した人材を早々に失ってしまうのはダメージが大きいだろうなと感じます。
そんな離職の対策として注目されているのがAIを活用した「退職予測AIサービス」です。
退職予測AIサービスは、社内にある職員の勤怠に関する様々なデータをAIで分析することによって、数カ月先の退職リスクを数値化することができます。社員の不調や兆候を早期に発見することで、メンタルケアやサポート体制の構築に繋げることができると期待されています。
労働人口の減少が予想される昨今、企業における人材不足は深刻な問題となっています。採用はもちろん、採用後も退職を防止するための様々な対策を講じることが重要となります。
そこで退職予測AIサービスを導入した際に期待できる効果の一部をご紹介します。
‣客観的な判断が可能
データに基づいた結果を得ることができるため、人事担当者の経験知や感覚に左右されない判断が可能‣早期に対策を打てる
導き出された予測結果をもとに、適切なケアやサポートなど対策を講じることができる‣課題の可視化
退職の要因を可視化することで、職場環境の整備・改善に結び付けられる
退職理由が多様化する現代社会において、人の判断だけで要因を見つけ出すことは困難になってきています。AIの力を活用することで、人事担当者の負担を減らすことができそうですね。
メリットをご紹介しましたが、もちろん注意点もあります。
AI予測は、学習に使用するデータの準備が必須です。データの保存方法によっては、データを整理するところから始まりますので、一時的に負担が大きくなる可能性があります。
また、分析結果はあくまで判断材料の一つにすぎません。AIでは人の感情や感覚的な部分を予測することは困難な為、コミュニケーションを十分にとった上で判断することが重要だと感じました。