こんな人におすすめ：
- 人事担当者やHRテクノロジーに携わる方
- データ分析を用いて離職対策を検討中の経営者
- 従業員満足度調査の結果を活用したいマネージャー
プロンプト例：
「離職予測と従業員満足度調査の結果を統合し、重回帰分析などの統計手法を用いて離職リスクを特定し、離職抑制に有効な要因を抽出してください。」
プロンプト例の出力結果：
離職予測モデルに従業員満足度調査の結果を組み込むことで、個々の従業員の離職リスクを高精度で推定できます。重回帰分析の例として、離職意思（Y）を従業員満足度の主要項目（X1：仕事のやりがい、X2：職場の人間関係、X3：給与満足度）と組み合わせて分析した結果、特に人間関係の満足度が低い場合に離職リスクが顕著に高まる傾向が見られました。この統合分析により、離職リスクの発見だけでなく、エンゲージメント向上など具体的な改善ポイントも明らかになります。
さらに、AIや機械学習技術による分析を加えれば、時間的変化を加味したより精緻な離職予測や、特定属性における離職傾向の掘り下げが可能です。こうしたデータドリブンなアプローチは、経営者や人事担当者が効果的な人材定着施策を計画・実行する際の強力なツールとなります。
