HRのDXを実現するための、AIによる退職予測のやり方・実例を紹介HRのDXを実現するための、AIによる退職予測のやり方・実例を紹介ヒト・モノ・カネという言葉に代表されるように、企業にとって人は最重要な資源です。組織は人で成り立っている以上、働く仲間が重要であることはいうまでもありません。加えて、今後日本の人口減少は間違いなく加速するともいわれています。企業にとってこれまで以上に優秀な人材の確保が重要になるということです。優秀な人材確保にあたり、採用の強化と同時に重要なのが退職防止です。退職は仕方がないと思われるかもしれませんが、もしも事前に退職しそうな人がわかるとしたらどうでしょうか。実は、AIを活用すれば退職しそうな人を発見し、事前にフォローすることができるのです。企業人事・HR領域における退職予測の重要性AIによる退職予測を考える前に、これから日本の採用領域でどのような問題が起きるのか考える必要があります。そのために、今後の日本の人口推移について簡単に解説していきます。日本の人口は大きく減少する戦後、日本の人口は右肩上がりに増加していました。戦争が終わり出征していた男性が帰国したことで、子作りが一気に加速したからです。1940年代後半に起きた出世率の急激な増加を、第1次ベビーブームと呼びます。第1次ベビーブームで生まれたたくさんの子どもたちが成長し、子どもを産んだのが1970年代の第2次ベビーブームです。して日本の人口は、生まれた子どもたちが大きくなり、また子どもを産むことで増えてきました。この勢いが止まったのが2000年代です。恋愛結婚がお見合い結婚の数を抜き、結婚しないという選択肢をとる人が増えたことで、結婚率・出生率は減少に転じました。生まれる子どもの数が減っているということは、今後日本の人口が減ることは間違いないといえます。今後日本の人口が減ることはほぼ間違いないことから、企業における人材確保の重要性がおわかりいただけたと思います。人口減少に加えて考えなければならないのが、働き手の人口割合です。現在、生産年齢と呼ばれる15〜64歳の人口は、日本の全人口の約6割といわれています。実はこの数字、国土交通省が統計を取り始めた1950年以降で過去最低の数字です。少子高齢化といわれる通り、日本の人口に占める高齢者の割合は年々増加しています。人口減少とあいまって、働き手の母数自体が年々減少しているのです。そのため、新規入社社員の獲得はもちろん、既存社員をいかにして繋ぎ止めるかも企業にとって重要なのです。HRでAIを活用し退職予測を行うメリット人口と働き手が減少している日本において、今働いている社員を確保することが急務であるとわかりました。行うメリットを、大きく4つに分けて解説していきます。・採用コストの損失を防げる・優秀な人材の流出を防げる・適切なフォローでパフォーマンス向上が見込める・職場環境の課題を発見できる採用コストの損失を防げるまず第1に、採用コストの損失を防げる点が挙げられます。当たり前ですが、1人採用するにも様々なコストが発生しています。求人広告や採用エージェントを介して採用する場合、広告費や仲介手数料がかかります。求人広告は掲載し続けている限りコストが発生しますし、エージェントを使った採用は1人につき数十万円〜数百万円が相場です。した外部に支払うコストに加え、採用に関わる社内の人件費も採用コストの一部です。引越し費用など、挙げ出すとキリがありません。1人採用するにもこれほどの採用コストがかかっているのです。新卒、中途、アルバイトなど雇用形態によって採用コストは変わりますが、1人につき50万円〜100万円はかかるといわれています。退職を防ぐということは、こうした採用にかかったコストを無駄にしないことにもつながります。優秀な人材の流出を防げる退職予測のメリット第2は、優秀な人材の流出を防げる点です。苦労して獲得した人材や、時間をかけて育てた優秀な人材が退職することほど、企業にとって大きな損失はありません。採用にかけたコストもさることながら、優秀な人材が発揮する成果やパフォーマンスも失われることになります。営業職の場合、トップセールスの退職は企業の売上に直結します。単純に売上が下がるだけでなく、トップセールスのノウハウが失われることで、第2・第3のトップセールス誕生の機会も失われるのです。そのため優秀な人材の流出を防ぐことは、将来的な利益を守る観点でも退職予測のメリットになります。適切なフォローでパフォーマンス向上が見込める退職予測の第3のメリットは、社員のパフォーマンス向上が見込める点です。退職を考えているということは、社員のパフォーマンスが最大限発揮されていない可能性が高いです。1on1などで面談を行い、退職を検討している原因に対して適切なアプローチができれば、社員のモチベーションやパフォーマンスを上げられるかもしれません。マイナスの状態をゼロに戻すだけでなく、プラスの状態に持っていける可能性がある点も、退職予測のメリットといえます。職場環境の課題を発見できる退職の防止にばかり目が行きがちですが、人は理由なく退職することは滅多にありません。退職を考えるには、何かしらの原因や理由が必ずあります。退職理由を正直に伝えてくれる場合もありますが、引き止められたくない、円満に退職したいといった理由から本当の理由を告げてくれないことも多いです。退職理由がわからないままだと、退職につながる要因が放置され続け、新たな退職者を生む可能性もあります。退職予測が可能になればこうした課題も解決できます。何が退職を招いているか発見できれば、さらに上流工程で対策がとれます。退職を招く職場環境を改善できれば、さらに働きやすい環境も実現できます。それでは、AIを使った退職予測とはどのように行われるのでしょうか。AIが退職予測を出すには、対象者のパーソナルデータの他、勤怠状況や評価履歴など様々なデータを元に算出します。有無などかなり細かな項目も入っており、驚かれたのではないでしょうか。いった数百〜数千の項目を組み合わせて退職リスクを計算します。過去の人事・勤怠状況から現在までのデータをAIが学習するため、ここ数ヶ月で変わった行動データなども発見可能です。今まで1時間残業していた人が急に定時に退勤するようになった場合、退職の可能性が考えられます。同じ部署の社員と比べた違いや、過去に退職した人の傾向と照らし合わせて総合的な判断もできます。このように、人事や勤怠データをAIに学習させることで、退職予測を割り出すことができるのです。HRのDX化を推進!退職予測ができるAIプラットフォーム「MatrixFlow」これからの企業に不可欠ともいえるAIの退職予測。具体的にどのようなAIを使えばいいのか、どのくらい工数とデータが必要なのかが気になるところでしょう。退職予測ができるAIサービスの一例として、MatrixFlowをご紹介します。MatrixFlowは、企業課題を解決するAIを提供しているプラットフォームです。Flow」というサービスを提供しています。Flowの特徴は、AIに関する知識や経験がゼロでもAIを構築できる点です。Flowではそうした経験は不要です。ボタンやマウスの操作でプログラミングできるようになっており、操作方法がわかれば誰でもAIを構築できます。Flow上で簡単にできるため、少ない人数でもAIを使った退職予測が可能です。Flowのサービス内容については、こちらで詳しく解説しています。チュートリアル記事を読むMatrixFlowの詳細を見るAIで退職予測をする方法まとめ・今後人口減少が加速する日本において、採用と同時に退職防止が重要になる・退職防止は採用コストの損失回避だけでなく、社員の生産性向上や職場環境改善といったメリットもある・AIを活用すれば退職予測をすることができる・AIで退職予測をするならMatrixFlowがおすすめ日本の人口推移を元に、企業における退職防止の重要性を解説しました。今後日本の人口は確実に減少していく上、高齢化が進むことで働き手の人口自体が減っていきます。そのため、企業は採用に力を入れるだけでなく、退職者を出さないよう予防することも必要です。退職防止の対策の1つとして挙げられるのが、AIを活用した退職予測です。勤怠データや過去の退職者のデータをAIが学習することで、数ヶ月以内に退職の可能性がある人材を抽出できます。AIで退職予測をするなら、AI活用プラットフォームのMatrixFlowがおすすめです。MatrixFlowを使えば、プログラミングの知識や経験不要で退職予測ができるAIを構築できます。編集部Pickup記事ノーコードでAIを開発する方法とは?開発事例・無料の開発プラットフォームを紹介ここ数年、国内外の開発者の間で「ノーコード(NoCode)」という言葉がよく聞かれます。ノーコードとは、文字通りコードいらずでWebサイトやWebサービスを開発する手法のことです。このノーコードの開発手法を使って、AI(人工知能)を開発しようとする動きが出てきています。本記事では、ノーコードでAIを開発して自社課題を解決したい方に向けて、ノーコードでどんなことができるのかを解説していきます。ノーコードを使ってAIを開発した事例も紹介しているので、ぜひ参考にしてみてください。様々な分野・企業で、AIや機械学習の活用が進んでいます。iPhoneのSiriやGoogleのアレクサなど、日常生活にも溶け込んでいるほどです。AIにデータを機械学習させれば、膨大な時間がかかる作業も分析も一瞬で終えることができます。AIは学習させるデータでどんな使い方もできるため、その可能性は無限大です。本記事では、AIや機械学習をビジネスに活用する方法や、導入事例をご紹介します。AIツール・開発プラットフォームおすすめ13選!無料AIツールも?AI(人工知能)を使ったツールやアプリは、ここ数年で急激に増えました。身近なところだと、有名画家風のイラストが作成できるアプリや音声読み上げソフトなど、一度は耳にしたことがある方もいるのではないでしょうか。企業においても課題解決ができるAIツールや、AIを開発できるプラットフォームへ注目が集まっています。AIツールと一口にいっても、開発できるAIの種類や解決できる課題も様々です。本記事では、AIを開発できるプラットフォームや、無料で使える便利なAIツールをご紹介します。AIツールを使ってどんなことができるのか、ツールによる違いを知りたい方は必見です。過去の販売データを元に商品の発注数や売れ行きを予測するのは、小売業界では当たり前に行われています。経験や勘に頼った予測は個人の力量に依存するため、予測に再現性がありません。予測の精度も人によってバラバラなため、常に高い精度で予測することは難しいです。した課題を解決する方法の1つとして、AIを使った需要予測が注目されています。AIを使うことで、スキルに依存しない高精度で需要予測が期待されているのです。本記事では、AIを使った需要予測の仕組みや導入事例について解説していきます。需要予測をして在庫管理の最適化や売上増加を狙っている方は、ぜひ参考にしてみてください。製造業におけるAI活用事例23選!各社の導入方法・例をご紹介ここ数年でAi技術は格段に進化を遂げています。様々な領域でAIの活用が進んでいますが、製造業ではどのくらいAIの導入が進んでいるのでしょうか。製造現場での実用化にはいまだ課題も残っています。AIを活用できる人材がいない、AIの導入方法がわからず、活用が進んでいない企業も多いのではないでしょうか。この記事では、実際にその仕組みや導入のメリット、成功・失敗事例を紹介していきます。製造業でAIを導入するうえでの注意点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。ディープラーニング(深層学習)とは?AI・機械学習との違いを簡単に解説ディープラーニング、AI、機械学習。誰しも、テレビや本で一度は耳にしたことがあると思います。これらが何を指しているのか、なぜ注目を集めているのか知っている方は少ないのではないでしょうか。本記事ではAIを学んだことがない方向けに、ディープラーニングとは何なのかを簡単に解説します。ディープラーニングと機械学習の違いがわからない方や、ディープラーニングの活用事例を知りたい方も必見です。予測分析ツールおすすめ7選比較!AIで予測できること・無料ツールはある?将来の売上や株価を予測することができれば、ビジネスや投資において非常に有利に動けます。人の勘や経験に頼った予測には限界があり、正確な予測をすることは困難です。そこで、あらゆる業界で「予測分析ツール」が注目されています。予測分析ツールを使えば、膨大なデータを分析し、過去の傾向をもとに未来を予測できます。機械学習や人工知能を使った予測分析ツールを活用すれば、誤差を減らしてより高い精度で予測を行うことができます。本記事では、予測分析ツールでどんなことが予測できるのか、おすすめの予測分析ツールをご紹介します。AIやツールを使った予測に興味がある方は、ぜひ参考にしてみてください。AI開発外注の費用相場・期間は?おすすめ開発会社を解説AIを開発したいと思った時にまずぶつかる壁は、「自社内で開発するか外注するか」です。社内に開発人材がいる場合もいない場合も、AI開発の外注は選択肢の1つとして考えられます。AI開発の外注にはメリット・デメリットがあるため、AI開発において重視する内容によって外注が最適かどうか変わってきます。本記事では、AI開発を外注しようか検討している方に向けて、AI開発の外注にかかるコストやメリット・デメリットを解説します。AI開発に強いおすすめの外注先もご紹介するので、開発会社選びの参考にしてみてください。AIツール・開発プラットフォームおすすめ13選!無料AIツールも?AI(人工知能)を使ったツールやアプリは、ここ数年で急激に増えました。身近なところだと、有名画家風のイラストが作成できるアプリや音声読み上げソフトなど、一度は耳にしたことがある方もいるのではないでしょうか。企業においても課題解決ができるAIツールや、AIを開発できるプラットフォームへ注目が集まっています。AIツールと一口にいっても、開発できるAIの種類や解決できる課題も様々です。本記事では、AIを開発できるプラットフォームや、無料で使える便利なAIツールをご紹介します。AIツールを使ってどんなことができるのか、ツールによる違いを知りたい方は必見です。ノーコードでAIを開発する方法とは?開発事例・無料の開発プラットフォームを紹介ここ数年、国内外の開発者の間で「ノーコード(NoCode)」という言葉がよく聞かれます。ノーコードとは、文字通りコードいらずでWebサイトやWebサービスを開発する手法のことです。このノーコードの開発手法を使って、AI(人工知能)を開発しようとする動きが出てきています。本記事では、ノーコードでAIを開発して自社課題を解決したい方に向けて、ノーコードでどんなことができるのかを解説していきます。ノーコードを使ってAIを開発した事例も紹介しているので、ぜひ参考にしてみてください。近年急速に進化しているAI(人工知能)。AIを活用すれば、今まで大量の人と時間を投下していた業務も効率よく精度高く遂行できます。人と同じような動きができるためすごい存在に思えるAIですが、プログラミングを学べば初心者でも開発が可能です。本記事では、プログラミングをしてAIを開発する方法やAI開発におすすめのプログラミング言語をご紹介します。Learning)とは、コンピューター(Machine)が与えられた大量のデータを処理・分析することでルールやパターンを発見する技術・手法のことです。学習の結果明らかになったルール・パターンを現状に当てはめることで、精度の高い将来予測が可能となります。高度なコンピューターを使用することで、人間の脳では処理しきれない複雑な要素を加味した分析・学習が可能となりました。その結果、近年ではさまざまな領域において人間による作業の精度向上・効率化に役立てられています。自動運転や医療、人間の購買行動の分析など、さまざまなビジネス領域で機械学習が実用化されており、今後のマーケットで生き残っていくためには必須の技術になりつつあるといえるでしょう。本記事では、機械学習(ML)の概要やメリット、種類に加え、業種別・課題別の活用例を紹介します。実際に取り入れる際の作業フローも紹介しているので、機械学習の活用に興味がある方はぜひ参考にしてみてください。データドリブン経営とは?成功事例からわかる必要性・メリット解説ビジネスでデータを活用するのは、今やどの企業も当たり前に行なっています。データを効果的に活用できている企業はあまり多くありません。データを部分的にしか活用できていない、人によってデータ活用のレベルが異なる企業が多いのではないでしょうか。反対に、データを活用しようと意気込んで収集した結果、膨大なデータを持て余している場合も見受けられます。このように、データを有効活用できていないと感じる方々に知っていただきたいのが、「データドリブン経営」という考え方です。本記事では、データドリブン経営とは何かを簡単に解説し、データドリブンで数字改善した成功事例をご紹介します。データを活用して売上を伸ばしたい、コスト改善したいと考えている方は、ぜひ参考にしてみてください。「機械学習のモデルを作るためにどれだけのデータが必要ですか」という質問についてよく聞かれます。実は学習においてはデータの量だけでなく、質も重要です。どの程度の質で、どのくらいのデータを集めればいいのか?という疑問を持っている方も多いため、今回はそんな学習データについてまとめてみました。自動翻訳やお掃除ロボットなど、AIはわたしたちの生活の一部になりつつあります。AIの活用領域は年々広がってきており、近年は医療分野での活用も進んでいます。繊細で高度な技術が要求される分野のため、どこにAIが活用できるのかイメージできない方も多いかもしれません。実は、診察データの収集・分析から新薬開発まで、AIでできることは無限大にあるのです。本記事では、医療分野でAIがどのような役割を担っているのか、実際の導入事例を元に解説します。AIを活用するメリット・デメリットもまとめているため、AIで医療の課題を解決したい方は参考にしてみてください。