退職予測モデルとは？作り方や精度を高めるポイント、AI活用のコツも解説

退職は突然起こるように見えても、勤怠の変化や意識の低下など、さまざまな兆候が事前に現れることがあります。そんな中、近年ではデータを活用して退職リスクを予測する、退職予測モデルに注目が集まっています。

本記事では、退職予測モデルの基本的な概念をはじめ、作り方や用いられるデータ・指標についてまとめました。退職予測モデルの精度を高めるポイント、AI活用のコツについても解説していますので、ぜひ参考にしてください。

退職予測モデルとは？

退職予測モデルとは、従業員の属性情報や勤務状況、評価データなどをもとに、将来的な退職リスクを数値化・可視化する仕組みです。

過去の退職者データから共通点や傾向を抽出し、統計分析やAI・機械学習を用いて「誰が・いつ・どの程度退職しやすいか」を予測します。これにより、経験や勘に頼った属人的な判断ではなく、データに基づく客観的な離職対策が可能になります。

退職予測モデルに用いられる主なデータ・指標

退職予測モデルは、さまざまな情報をもとに構築されます。どのデータを組み合わせるかによって精度が変わるため、まずは代表的なデータと指標を把握しておきましょう。

基本データ

基本データとは、主に以下のような入社時から人事システムに蓄積されている情報を指します。

これらは単体では退職理由を直接示すものではありませんが、過去の退職者との比較を行うことで、退職リスクが高まりやすい属性や条件を把握できます。特に勤続年数や役職変化の有無は、離職の発生タイミングを捉えるうえで重要な基礎データです。

状態・意識を捉えるデータ

状態・意識を捉えるデータには以下が含まれ、これらは従業員の心理状態や職場への納得感を定量的・定性的に把握できる点が特徴です。

退職は突発的に起こるように見えても、その背景には不満や不安の蓄積があります。意識データを継続的に追うことで、退職リスクの兆候を早期に捉えることが可能になります。

行動・関係性を示すデータ

行動・関係性を示すデータとは、以下のような日々の行動から取得できる情報です。

これらの変化は、従業員のコンディション悪化や組織からの心理的距離を示すシグナルとなる場合があります。例えば、急激な残業増加やコミュニケーションの減少は、退職リスク上昇の兆候としてモデルに組み込まれることがあるでしょう。

成果・パフォーマンス関連のデータ

成果・パフォーマンス関連のデータには、以下のような指標が含まれます。

評価が急激に下がった場合や、成果と評価の乖離が大きい場合、モチベーション低下や不満につながることがあります。一方で、高い成果を出している人材が離職するケースも少なくありません。

退職予測モデルを作るメリット

退職予測モデルの導入は、企業に多くのメリットをもたらします。単なる分析ツールではなく戦略的な人材マネジメントの武器として活用できますので、退職予測モデルを作るメリットについて見ていきましょう。

離職リスクの高い従業員の早期把握

退職予測モデルを活用することで、離職リスクの高い従業員を早い段階で把握できるようになります。従来は、上司の勘や本人からの申告に頼る場面が多く、気づいたときにはすでに退職が決まっているケースも少なくありません。

退職予測モデルを用いれば、勤怠の変化やエンゲージメント低下などの兆候をデータとして捉え、リスクを数値で可視化できます。

データに基づいた離職防止施策の考案

退職予測モデルは、単に退職者を当てるための仕組みではなく、効果的な離職防止施策を考えるための基盤にもなります。どの要因が退職リスクを高めているのかを分析することで、配置転換や業務負荷の調整、評価制度の見直しなど、打ち手を明確にできます。

感覚的な対策ではなく、データに裏付けられた施策を実行できるため、限られた人事リソースを有効に活用しやすくなります。

組織の安定化

離職が頻発すると、採用や教育コストの増加だけでなく、現場の負担やチームの士気低下にもつながります。退職予測モデルを活用し、離職を未然に防ぐことで、組織全体の安定性を高めることが可能です。

特に、キーパーソンや次世代リーダー候補の流出を防ぐことは、事業継続や成長の観点でも重要です。計画的な人材マネジメントが実現することで、持続的に成果を出せる組織づくりにつながります。

退職予測モデルの作り方5ステップ

初めて取り組む企業でも理解しやすいよう、退職予測モデルの作り方を5つのステップに分けて解説します。

1.目的を明確にする

退職予測モデルを作るうえで最初に重要なのは、何のために予測を行うのかという目的を明確にすることです。例えば、早期にフォローすべき従業員を把握したいのか、特定部門の離職要因を分析したいのかによって、必要なデータやモデル設計は大きく異なります。

目的が曖昧なまま進めると、精度の評価基準も定まらず、現場で活用されない仕組みになりがちです。活用シーンまで具体的に描くことが、実効性の高いモデル構築につながります。

2.使用するデータを整理する

目的が定まったら、退職予測に用いるデータを整理します。人事基本情報、勤怠、評価、サーベイ結果など、社内に散在するデータを洗い出し、利用可能な範囲を確認しましょう。

同時に、欠損や入力揺れ、形式の違いなどデータ品質の課題にも目を向ける必要があります。すべてのデータを使うのではなく、目的に関連性の高いものを選定し、分析しやすい形に整えることが精度向上の土台となります。

3.退職者データをもとに分析

退職予測モデルでは、過去の退職者データが重要な役割を果たすものです。退職前の勤怠変化や評価推移、サーベイ結果などを分析することで、共通する傾向や兆候を把握できます。

この段階では、単純な相関分析やグループ比較から始めることで、退職に影響を与えやすい要因を整理できます。分析結果はモデル構築だけでなく、離職要因の仮説立てや施策検討にも活用できるでしょう。

4.予測モデルを構築・検証する

分析で抽出した要因をもとに、退職予測モデルを構築します。統計モデルや機械学習手法など、目的やデータ量に応じた手法を選択することが欠かせません。

モデル作成後は、過去データを用いて予測精度を検証し、過度に当てはまりすぎていないかを確認しましょう。精度指標を設定し、改善を繰り返すことで、実務で使える水準のモデルへと近づけていきます。

5.現場で活用しながら改善する

退職予測モデルは作って終わりではなく、現場で活用しながら改善していくことが不可欠です。実際に予測結果をもとに面談やフォローを行い、その結果を振り返ることでモデルの妥当性を検証できます。

また、組織状況や制度変更により退職要因は変化するため、定期的な見直しも必要です。

退職予測モデルの精度を高めるポイント

退職予測モデルは作るだけでは十分な効果を発揮しません。精度を高めるためには、いくつかのポイントを意識した運用が重要ですので、詳しく見ていきましょう。

データの質を担保する

退職予測モデルの精度は入力データの質に大きく左右され、欠損値や入力の揺れがあると精度が低下する原因となります。そのため、まずはデータの整理を行い、正確で最新の情報を揃えることが重要です。

また、部署や役職ごとの更新頻度やデータの一貫性も確認し、モデルに反映される情報の信頼性を高めることが、実務で使える予測につながります。

複数のデータを組み合わせて分析する

単一の指標だけで退職リスクを判断すると、見落としや誤判定が発生しやすくなります。精度を高めるためには、勤怠・評価・サーベイ結果・面談記録など複数のデータを組み合わせて分析することが重要です。

これにより、従業員の心理状態や行動傾向を多角的に捉え、リスクをより正確に可視化できます。異なるデータの相互関係を理解することで、モデルの信頼性も向上するでしょう。

予測結果を現場の知見と照らし合わせる

退職予測モデルは数値化されたリスクを示しますが、現場の状況や上司の知見を無視してはいけません。モデルの結果と実際の職場状況を照らし合わせることで、誤検知を防ぎ、適切な対応策を選定できます。

また、現場のフィードバックを取り入れることで、モデルの改善や精度向上にもつながるでしょう。データと人の知見を組み合わせる運用が、実務での有効性を高めることになります。

退職予測AIを活用する

AIを活用すると、従来の統計分析では見えにくかった複雑な退職要因のパターンも抽出可能です。機械学習を用いて複数のデータを統合し、退職リスクを定量的に予測できます。

さらに、AIは学習を繰り返すことで精度を向上させるため、長期的な運用に向いています。ただし、ブラックボックス化しないよう、モデルの仕組みや予測要因を理解したうえで現場で活用することも欠かせません。

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まとめ

本記事では、退職予測モデルの基本的な概念をはじめ、作り方や用いられるデータ・指標についてまとめました。

退職予測モデルを導入することで、離職リスクの早期把握や施策立案、重要人材の流出防止など、組織運営に大きなメリットがあります。モデル構築では目的設定、データ整理、分析、モデル検証、運用というステップを踏み、精度向上にはデータの質や複合分析、現場知見の活用が欠かせません。

AI活用も含め、データと人の知見を組み合わせることで、組織の安定化と戦略的な人材マネジメントにつなげられるでしょう。