離職予測分析とは、従業員の離職可能性をデータに基づいて予測する分析手法です。勤怠データや人事評価などを活用し、統計分析やＡＩモデルによって離職リスクの高い従業員を早期に特定し、適切な対策を実施することを目的とします。近年、こうしたサービスが増加しています。

◆高品質なデータの重要性

その分析の成否は、データの質と量に大きく左右されます。例えば、勤怠データ収集では、出退勤時間だけではなく、残業時間の推移、遅刻・早退の頻度も必要です。これらのパターン変化は離職の前兆となることが多いからです。

従来残業を厭わなかった従業員が急に定時退社するようになったり、有休の申請が急増したりするなどは離職リスクの指標と考えられます。ただし、これらは組織文化や制度変更によっても生じるため、注意が必要です。

◆質的データの活用

定量的データと併せて質的データも重要です。従業員満足度調査やエンゲージメント調査により、仕事への満足度、上司との関係性、キャリア展望を測定します。退職者面談のデータは離職要因の理解に重要であり、在職中の面談データと併せた分析が必要です。

◆継続的なメンテナンスの必要性

精度の高い予測には、労働環境や従業員の価値観の変化に応じたデータ項目の新設、収集範囲の拡張、データ形式の標準化など、データ品質を保つための定期的なメンテナンスが必要です。他の人事制度同様、「一度作ったら終わり」ではありません。また、プライバシー保護や利用目的の制限についての配慮が不可欠です。

離職予測分析サービスを利用しない場合でも、こうしたデータの把握は制度運用における有益な視点となるでしょう。