株式会社ソラスト
AIが「退職リスクが高い」と判断した新入社員への追加フォローで、離職率が大幅に減少
FRONTEO 日本国際金融システムフォーラムにて金融庁 FinTech 実証実験ハブ採択案件の実験結果後の実運用における課題や参加企業の取り組みを紹介
2020年3月6日FRONTEOのAI エンジンを API で提供する 「KIBIT – Connect」を横浜銀行が導入
2020年4月2日
AIが「退職リスクが高い」と判断した新入社員への追加フォローで、離職率が大幅に減少
株式会社ソラストは、新入社員の離職を防ぐ取り組みにAI「KIBIT」を導入。新入社員の面談記録を解析し、不安や不満を抱える人を早期に発見しフォローを行うことで離職を防ぎ、定着率を高めました。
ーお話を伺った方ー
株式会社ソラスト キャリアデザインセンター
採用企画部 部長 菊池 雅也 氏
データアナリティクス課 課長 菅野 透 氏
本事例の概要
課題
・新入社員へは、コミュニケーションシートを使った年7回の面談を行い、抱える不安や悩み・問題に応じて、配置換えなどの対策を早期に講じることにしていた
・しかし、月間2,000 名超の面談記録のレビューは負担も大きく、また、面談者（人）による判断には限界があり、退職リスクの高い新入社員を見逃してしまうこともあった
実施内容
・コミュニケーションシートのコメントや面談記録をKIBITで解析
効果
・早期離職リスクが高い社員の特定・追加フォローが可能に
・離職率が大幅に減少
・膨大な面談記録のレビュー業務も効率化
