AI解析で離職率25％減。人材管理に"予測"が加わった組織変革事例

1. 支援前の課題

急成長中のIT企業で、事業拡大に伴い人材採用を積極的に進めていたものの、離職率の高さ（年間35%）が経営上の大きな課題となっていました。

「優秀な人材が突然辞めてしまう」
「なぜ辞めるのか本当の理由が分からない」

退職理由のヒアリングを行っても「キャリアアップのため」「他に良い条件があったため」といった表面的な回答しか得られず、根本的な原因の特定ができませんでした。

また、採用コストの増大や、残されたメンバーの業務負担増による更なる離職の連鎖も懸念されていました。

従来の人事評価データに加え、勤怠データ、社内コミュニケーションツールの利用状況、プロジェクト参加履歴など、多角的なデータを収集・分析して、離職につながる"兆候"を可視化する取り組みを開始しました。

過去5年分の従業員データから、「離職に至った社員の共通パターン」をAIが学習。現在の社員について、離職リスクを3段階（高・中・低）で自動判定するシステムを開発しました。

離職リスクが"高"と判定された社員について、人事部門と直属の上司に自動でアラートを送信。適切なタイミングでフォローアップを実施できる体制を構築しました。

各社員の状況に応じて、「業務配分の見直し」「スキルアップ研修の提案」「チーム配置転換の検討」など、具体的な改善アクションをAIが提案する仕組みを導入しました。

部署別・チーム別の離職リスク分布や、エンゲージメント指標をリアルタイムで可視化。経営陣が組織の状況を客観的に把握できる環境を整備しました。

離職率の改善だけでなく、組織全体のエンゲージメント向上も同時に実現されました。

「会社が自分のことを気にかけてくれていると感じる」「問題が深刻化する前に相談できる環境ができた」「データに基づいた人事施策で公平性が向上した」

といった前向きな声が社員から挙がっています。

人材管理において重要なのは、問題が表面化してから対処するのではなく、事前に兆候を察知して予防することです。

AIを活用した予測分析により、従来は"感覚"に頼っていた人事判断をデータドリブンなアプローチに変革することができました。

現在は、採用時点での適性予測や、ハイパフォーマー分析による人材育成プログラムの最適化など、さらに高度な人事データ活用に取り組んでいます。

この取り組みは、組織規模や業界を問わず、人材に関する課題を抱える多くの企業にとって参考になるモデルケースとなっています。