こんな人におすすめ
- 人事担当者や労務管理者で離職防止策を強化したい方
- 組織のメンタルヘルス改善や従業員定着に関心がある経営者
- AIやデータ分析を活用した人材管理に興味がある人
プロンプト例
- 「ストレスチェック結果をもとに従業員の離職リスクを予測するための分析ポイントを教えてください」
- 「過去のストレスチェックデータから離職の予兆となるパターンを抽出し、予防策を提案してください」
- 「ストレスチェック項目ごとのスコアを統合し、退職リスクが高い従業員を識別する方法を説明してください」
プロンプト例の出力結果
ストレスチェックの結果から離職リスクを予測する際は、特に「仕事の負担感」「職場の人間関係」「仕事のやりがい」「将来の不安」といった複数項目の高得点に注目します。これらの高得点は退職の予兆となり得るため、個々の結果と集団分析を組み合わせてリスクのある従業員を早期に特定します。
さらに、AIを活用する場合は勤怠データや過去の離職履歴と統合し、異常パターンや急激なパフォーマンス低下を検知しリスクを数値化。社内でのフォローアップや人事の具体的な対応施策の立案に役立てます。これにより、従来の感覚的な運用から客観的・科学的な離職防止が可能となります。
こうした分析は従業員のメンタルヘルス管理の一環としても機能し、離職予防だけでなく職場環境改善にもつながります。
