予兆検知とは
一般的に、予兆検知とは、トラブルの兆候を事前に察知することを言います。例えば工場では、機械が故障すると生産がストップして大きな損害となりますが、いつもと違う音など何か故障の前触れがわかれば、故障する前にメンテナンスができます。つまり予兆検知とは、トラブルが起きたことを検出するのではなく、その兆候を事前に察知するのがポイントです。大きなトラブルになる前に小さく対処することは、あらゆる場面で非常に大切な取り組みとなってきます。
予兆検知の例
- 工場の機械や設備：異音や振動、電流の変化のデータから、停止や故障につながる異常を察知してメンテナンスを行う
- システムの管理や監視：ITサービスの運用管理において、動作状況データから障害につながる異常を把握する
- 社員の負荷増大や離職：PCのログのような労働データや意識調査アンケートから、労働負荷の偏りや離職の兆候を察知する
- メール監査によるハラスメント検知：メールの中からハラスメントリスクの高いものを抽出し、早期のフォローにつなげる
- 危険予知・事故防止：過去の労働災害事例から生産現場の災害リスクに対する注意喚起を提示する
- 労働災害のリスク発見と予測 ：日々の注意喚起の形骸化を防ぎ、具体的なイメージをもってリスク対策する
- 企業不正の予兆の早期発見：メール監査でデータを解析し、不正による機密情報流出の兆候を早期に発見する
HR領域における予兆検知
会社にとって、優秀な社員の退職は大きな損失となります。そのため、日々の行動から異変を察知していち早くアクションを取ることが、離職のリスク低下につながります。
会社の未来を創る優秀な人材の退職リスクを見逃さない
会社にとって社員は最も大切な財産であり、それは特別な技能をもつ人材や優秀な人材であればなおさらです。会社の未来を創る優秀な人材の退職リスクを見逃さないためにも、いち早く異変に気づき、社員の退職意思が固まる前に原因の解決につながるアクションを取ることが最優先です。そのためには、業務への不満や社内のコミュニケーション不全などの事象を、日々の会話や業務状況、アンケートなどから把握する取り組みなどが考えられます。
HR領域でも活用が進むAI活用
人事部門が抱える課題は、優秀な人材の確保、慢性的な人材不足、人材の多様化などで多様化し、難易度も高まるいっぽうです。しかし、日々の会話やアンケートなどから社員一人ひとりの不満や異変を察知することはなかなか困難です。そんな中、優秀な社員のリテンション、メンタルケアやサポートへの対策として、人工知能（AI）やHRテックツールの活用が急速に注目されてきています。
離職の予兆検知にAIを活用するメリット
社員の離職防止が企業および人事の重要なミッションであり課題である現在、離職・退職の予兆の検知にAIがどのように活用され、どのようなメリットがあるかご紹介します。
なぜAIを活用すると予兆検知の精度が向上するのか
AIの分析能力を活かせば、人の感覚では捉えにくい傾向やパターンを見つけ出すことができます。人事担当個人の感覚や経験に頼って異変を見出すやり方よりも高い精度で予兆を検出できるようになります。
AIを活用するメリット
AIでは人の感覚でとらえにくい予兆を高い精度で見つけられる他、そうして検出した離職の予兆は客観的なデータに基づくため、人事担当者や上司の判断の支援に役立ちます。AIが予兆の検知を担ってくれることで、人事担当が検知後のフォローや対策の検討に時間を割くことができるのも大きなメリットです。
AIを活用した予兆検知で解決できる、HR分野の課題
社員の離職防止をはじめとした、人事部門がかかえるあらゆる課題にAIを活用できます。
社員の不安など課題解消と人材流出の防止
日々業務に携わる社員は、労働環境や業務内容、自身のキャリア開発など、不安や要望を抱えることも少なくありません。ともすれば離職につながりかねない変化を察知し、コミュニケーションを強化し対策をとることが、社員の帰属意識、エンゲージメントを高め、優秀な人材の流出を防ぎます。
社員への多面的・効果的なフォロー
社員のフォローやケアとは、健康やメンタルヘルスの側面はもちろん、社員本人のキャリア開発やワークライフバランスの維持まで含まれます。こうしたフォローやケアが必要な社員をスピーディーに検知して、効果的なタイミングで対応することが大切です。
離職防止のアンケートなどデータの活用
会社として社員の勤怠管理や面談・目標管理をはじめとして、働きやすい職場環境のために従業員満足度の調査の実施など、人事部門には本来膨大なデータが蓄積されています。そうした面談記録やアンケートの分析をAIに担わせ、そのデータを有効活用することが必要です。
FRONTEOのAIによるソリューション
FRONTEOのAI技術により、人事部門に集まる膨大なテキストデータを有効活用し、効率的に課題解決に役立てていただくことができます。
人事部門に集まるテキストデータを有効活用
エントリーシート、目標管理の上司/本人コメント、自己申告、育成計画、研修のワークシート、意識調査など、人事部門に集まるテキストデータは多岐に渡ります。それらを有効活用し、採用・評価・配置・人材開発・組織開発・労務管理のHR各領域における課題解決を支援します。
日常のコミュニケーションで捉えきれない不安や離職の予兆を早期に発見
日常のコミュニケーションだけでは捉えきれない、不安や不満、離職の兆候を、人事が保有するテキストデータの解析により早期発見します。
AIソリューションを離職防止に活用した導入事例
FRONTEOのAIを搭載した予兆検知システムを導入し、社員の離職率の低下や社員のフォロー向上につなげた事例をご紹介します。
株式会社ソラスト
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エンジン「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。
株式会社リタリコ
障害のある方の就労支援事業で、就労ストレスなどによる病状の重篤化を予防するためにAIエンジン「KIBIT」を導入。熟練スタッフの知見をシステムに取り込むことで病状悪化の予兆を発見し、早期にケアを行って重篤化を回避しています。
HR領域の予兆検知に役立つFRONTEOのツール
テキスト解析に特化し、少量の教師データでも高精度の解析が可能なAIエンジン「KIBIT」は、面談記録、人事評価コメントなど、活用しきれていない人事データを分析することで、人材の流出・離職の予兆検知をはじめとするHR領域の課題を解決していきます。
膨大なテキストデータの中から見つけたい情報を仕分け・抽出する、AIによるビジネスデータ分析支援システムです。人事部門の暗黙知を学んだ人工知能（AI）がコミュニケーションデータを分析し、ビジネス機会の創出や、リスク回避を支援します。
メール・LINE WORKS・テキスト化済み音声データなどのテキストについて、類似性や文脈を捉えて特徴量をスコアリングする不正検知支援システムです。微妙なニュアンスまで検知することができ、監査業務の工数を大幅に削減しながら内在するリスクを可視化できます。
