優秀な人材の離職を未然に防ぐ「離職予測モデル」はどのように構築しますか？
【結論】離職予測モデルは、ピープルアナリティクスを活用し、「①勤怠データ、評価、サーベイ回答など複数の人事データを収集・統合」し、「②機械学習を用いて離職との相関関係が高い要因を特定」することで構築します。モデルが特定した離職リスクの高い社員に対し、早期に1on1面談の実施や異動の提案といったリテンション施策を講じることで、優秀な人材の流出を未然に防ぎます。
採用難時代において、離職は最大の経営リスクです。データに基づいて離職を予防する、科学的な人事戦略の構築方法を解説します。
離職予測モデル構築の3つのステップ
ステップ1: データの収集と統合
予測モデル構築のためには、以下の多様なデータを統合することが不可欠です。
- 行動データ: 残業時間（特に急増・急減）、有給休暇の取得率、勤務地変更の頻度。
- エンゲージメントデータ: パルスサーベイにおける「上司への信頼度」「業務のやりがい」スコア。
- 属性・履歴データ: 評価ランクの推移、昇給率、直近の昇進・昇格履歴。
ステップ2: 相関性の高い要因の特定（機械学習）
機械学習モデル（例：決定木、ロジスティック回帰）を用いて、これらのデータのうち、実際に離職した社員に共通して見られた「予兆（Predictive Signal）」を特定します。
- 予兆の例: 「残業時間が急激に減少した」「直近のパルスサーベイで将来のキャリアに関する評価が著しく低い」など。
ステップ3: リテンションアクション（施策）への接続
モデルが「離職確率80%」と予測した社員に対しては、以下の早期リテンション施策を迅速に実行します。
- マネージャーへのアラート: 人事からマネージャーに対し、1on1面談を緊急で実施するよう指示。
- キャリア面談: 人事部門が主導し、社員のキャリア不満をヒアリングし、社内公募（インターナルモビリティ）を提案。
＼データに基づき、優秀な人材の離職を未然に防ぎます／
ピープルアナリティクスを活用した離職予測モデルの構築、HRテックのデータ統合、そして予測結果に基づくリテンション戦略の設計と実行を支援します。