離職防止はデータ分析が9割｜AIで「辞める予兆」を見抜き、コスト0円で管理体制を整える方法

• 離職の予兆を「勘」ではなく「データ」で見抜く具体的な分析手法

• 人事の工数を圧迫せずに、正確な従業員データを収集・一元管理するコツ

• 「アプリ利用料のみ」で高度な分析システムまで導入できるコスト削減の裏技

「面談では順調そうだったのに、急に退職届を出された」 「ストレスチェックの結果は問題なかったはずなのに……」

従業員300名以上の企業で人事労務を担当される皆様にとって、予期せぬ離職は組織の士気を下げ、採用コストを増大させる深刻な問題です。

多くの現場では、離職防止のために面談やアンケートを実施していますが、本音が引き出せなかったり、情報がExcelや紙に散在していたりと、「管理地獄」に陥っていませんか？

実は、離職のサインは「日々の小さな行動の変化」に現れています。これを属人的な感覚ではなく、「データ」と「AI」を用いて客観的に捉えることこそが、現代の離職防止のカギです。

本記事では、離職の予兆をデータで検知する手法と、コストをかけずに管理体制を一本化する解決策を解説します。

なぜ、従来の離職対策はうまくいかないのでしょうか。最大の要因は「情報の分断」と、そこから生じる「タイムラグ」です。

「隠れ不満」は見えにくい

厚生労働省の「令和5年 雇用動向調査」によると、転職入職者が前職を辞めた理由として、「職場の人間関係」や「労働条件」が上位に挙げられています（出典：厚生労働省「令和5年 雇用動向調査」）。

こうした「人間関係の悩み」や「日々の体調不良」は、年に1回のストレスチェックや定期健診の結果だけでは把握できません。「昨日は眠れなかった」「最近、会話が減った」といった日々のコンディション変化こそが、離職のトリガーになっているのです。

管理ツールがバラバラで分析できない

人事データの活用に関する調査では、約60〜70％の企業が「データの散在」や「収集」に課題を感じているというデータもあります。

• 勤怠管理はAシステム

• ストレスチェックはB社の紙運用

• 健康診断結果はExcel管理

このようにデータが分断されていると、例えば「残業が増えて睡眠時間が減り、メンタルヘルスが悪化している」という複合的なリスク要因（離職の予兆）に気づくことができません。これが、対策が後手に回る根本原因です。

勘や経験に頼るマネジメントから脱却し、ファクトベースでの対策を行うために、データ分析は以下の2つの役割を果たします。

① 客観的な「予兆」の検知

人間は不調を隠そうとしますが、行動データは嘘をつきません。「遅刻が微増した」「日々の歩数が極端に減った（活動量の低下）」といった細かなデータの変化は、メンタル不調やモチベーション低下の初期サインである可能性があります。

② 優先順位の明確化

全従業員を等しくケアするのは、物理的に不可能です。データ分析により「今、ケアが必要なハイリスク者」を抽出できれば、限られた人事リソースを最適に配分し、効果的なリテンション（引き留め）活動が可能になります。

では、具体的にどのようなデータを集め、分析すればよいのでしょうか。

収集すべき「3つのデータ層」

精度の高い離職リスク分析を行うには、以下のデータを掛け合わせる必要があります。

1. 人事データ: 勤怠（残業時間）、評価、異動履歴

2. サーベイデータ: ストレスチェック、エンゲージメント調査

3. ライフログ（健康データ）: 睡眠、運動量、食事などの生活習慣

特に近年重要性が増しているのが 3. ライフログ です。心身の健康状態（ウェルビーイング）が悪化すると、エンゲージメントが下がり、離職につながる相関関係が高いことがわかっています。

データの「鮮度」が命

年に1回のデータでは手遅れです。「日々の状態」をリアルタイムに近い形で収集できる仕組みが必要です。しかし、毎日アンケートに答えさせるのは従業員の負担になり、形骸化します。

ここで重要になるのが、「従業員が自ら使いたくなるツール（アプリ）」を通じて、自然にデータを収集するアプローチです。

集まった膨大なデータを人間が目視チェックするのは不可能です。ここでAI（人工知能）の力が発揮されます。

パターン認識によるリスク予測

AIは、過去の退職者の行動パターンや健康データを学習し、「この傾向が出ている社員は離職リスクが高まっている」といった予測モデルを構築するのに役立ちます。

成功事例：健康データ活用による定着率向上

ある企業では、従業員のライフログ（歩数・睡眠など）とコンディション入力をアプリで習慣化しました。AI分析により「睡眠の質が低下している部署」を特定し、早期に業務負荷の調整を行った結果、休職者・離職者が前年比で大幅に減少しました。

これは、「事後対応」から「予防」へとシフトした好例です。

ここまで読んで、「データ分析が重要なのはわかるが、高機能な分析システムは高額だし、予算がない」「従業員がアプリを使ってくれない」と思われた方もいるでしょう。

まさにそこが、多くの企業が抱えるジレンマです。 しかし、「システムにお金を払う」という発想を変えれば、解決策はあります。

FiNC for BUSINESS という選択肢

FiNC for BUSINESSは、累計1,200万ダウンロードの実績を持つヘルスケアアプリを法人向けに提供するサービスです。

最大の特徴は、「従業員が喜ぶアプリを導入すれば、管理・分析システムが標準装備（追加費用なし）でついてくる」という点です。

• 従業員側: 楽しく続くアプリで健康になれる（利用率が高い＝データが集まる）。

• 人事側: アプリ利用料の中に「ストレスチェック」「健診管理」「過重労働対策」「データ分析」などの機能がすべて含まれている。

つまり、高額な管理システムを個別に契約する必要はありません。 FiNCなら、アプリという「福利厚生」を提供しながら、裏側では「高度な離職防止・健康経営システム」をシステム追加費用0円で運用できるのです。

離職防止において重要なのは、以下の3点です。

1. 感覚ではなくデータ: 離職の予兆を客観的な数値で捉える。

2. 多角的な分析: 勤怠だけでなく、心身の健康データ（ライフログ）も掛け合わせる。

3. 統合されたプラットフォーム: バラバラの管理をやめ、コスト効率よく一元化する。

「従業員のためにアプリを入れたら、人事の業務も楽になり、離職も減った」。 そんな理想的な状態を、FiNC for BUSINESSは実現します。 まずは、他社がどのようにデータを活用して離職防止とコスト削減を実現しているか、事例資料で確認してみませんか？