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】

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。

ビジネス課題

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ソリューション

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。

インパクト

ユースケースの ROI はどのように測定しますか？ 

(1) 採用手数料、補償保険料、新人採用時に通常伴う新規採用研修などの経験豊富な従業員に関連するコストの削減 

（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） 

(2) 新規採用者の配置転換回数の削減による運用効率の向上

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）

(3) 組織知の流出の影響を抑えることによる運用リスクの軽減

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。

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