DataRobotユースケース：従業員の幸福度の予測および離職防止対策【概要】
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従業員の将来の幸福度を予測して人材を育成し、先手を打って従業員が離職する可能性を減らします。
現代の競争社会で企業が成功するには、裏で支える従業員の幸福度と定着率がきわめて重要です。あらゆる規模の企業が優れた人材を確保するために絶えず奮闘しています。人材の獲得も重要ですが、最も重要なのは従業員の離職の防止です。従業員をトレーニングしてその生産性を高める作業には非常に大量のリソースが必要となり、前もって資金と時間の両方をかなり投入しなければなりません。そのため、それらの従業員の幸福度を維持し、離職を防ぐことは、いっそう重要になります。どの従業員の幸福度が低下するか、低下の背後にある要因が何かを予測できれば、企業は戦術的な介入を実施して、従業員の幸福度の低下や離職につながる業務習慣を改善できるでしょう。
AI は、企業が従業員の幸福度低下の要因を特定するのに役立ちます。AI を使用すれば企業のリーダーは、従業員の満足度に悪影響を与え、放っておくと離職にまでつながる業務習慣の改善に取り組むことができます。加えて、特定の従業員が不満を抱く理由を特定できれば、企業は従業員の定着戦略を個人のレベルまで微調整できるようになります。個人レベルではなく対応策の幅を広げて対処しようとするだけでは、包括的になりすぎて成果が得られずに終わるという結果になりかねません。
ユースケースの ROI はどのように測定しますか？
（DR 前の従業員減少率 – DR 後の従業員減少率）
x 平均補償額
x 補償保険料率
x 採用手数料倍率
x 新規採用研修コスト倍率
= ROI（コスト削減）
事業単位（BU）運用成果（単位数または金額）の DR 後の従業員減少モデル
– 事業単位（BU）運用成果（単位数または金額）の DR 前の従業員減少モデル
= ROI（コスト削減）
これは本質的に他より定性的で、簡単には定量化できません。とはいえ、その影響はやはり大きくなり得ます。
従業員の幸福度の予測および離職防止対策【技術実装】編 / 【ビジネス適用】編
複雑化する意思決定プロセスにおいて、適切なインサイトを迅速に得ることは、ビジネスリーダーにとって不可欠です。しかし、従来のアナリティクス手法や多忙を極めるデータチームの存在が、このプロセスを遅延させています。また、AI導入の現場では、長期にわたる実装サイクルやシステム統合の課題が、進捗を妨げています。 実際、AI導入の責任者の66%が、企業目標に沿ったAIソリューションを展開するための適切なツールが不足していると回答しています。特に、7ヶ月以上に及ぶ導入期間やシステム統合の困難さは、経営層の期待に応える上での大きな障壁となっています。 生成AIとAIエージェントは、これらの課題を解決する可能性を秘めていますが、導入は依然として容易ではありません。ビジネスリーダーの77%が、競争における後れを懸念し、チームに導入の加速を強く求めています。 この状況を打開するためには、より複雑なツールへの投資ではなく、即戦力となる構成済みのAIエージェントアプリケーションの導入が最も効果的です。
こんにちは、DataRobotデータサイエンティストの長野です。普段はDataRobotでデータサイエンティストとして製造業・ヘルスケア業界のお客様を担当しています。技術面では生成AIプロジェクトのリードを担当しています。本記事では、DataRobotのBYOLLM（Bring Your Own LLM）と呼ばれる仕組みを用いて、Hugging Face Hubから取得したLLMをDataRobot環境にホスティングする方法をご紹介します。