社員の属性データ、現部署での成績、評価を元に、その社員が離職する確率を予測。離職の確率が高い社員に対して人事課がケアを行う事で、例年より離職率を53%低減。

【導入前の課題】

採用にはコストも時間も大きくかかるもの。せっかく採用した社員に辞められてしまうのは、会社にとって大きな損となる。

人事部では離職率を下げるための取り組みとして、定期的な面談や、雇用時のミスマッチの改善などさまざまな対応を行ったが、大きな改善はできなかった。

【導入後の成果】

AI予測で離職率を下げられると聞き導入。社員の属性データの他、成績や評価、部署毎の環境などさまざまなデータをAIに解析させることで、社員個別の離職確率を割り出すことができた。

離職確率の高い社員に個別の対応を行う事で、離職率の低下を実現することができ、53%の離職率芸源が実現した。