こんな人におすすめ：
- 人事担当者で従業員の離職リスクを予測・管理したい方
- データサイエンティストや分析担当者で労務データ解析に携わる方
- 労働経済学や人材管理分野の研究者や学生
プロンプト例：
「離職時期予測に用いるサバイバル分析モデルの基本概念を簡潔に説明してください。また、従業員の勤続期間データに基づき退職リスクをコックス比例ハザードモデルで予測する場合の手順と注意点も教えてください。」
プロンプト例の出力結果：
サバイバル分析は、従業員がいつ離職するかという「時間」を扱う統計手法です。基本的な考えは「生存関数」を用い、ある期間内に離職しない確率を推定します。代表的な方法はカプラン・マイヤー法による生存曲線推定とコックス比例ハザードモデルによるリスク推定です。
コックスモデルでは、時間依存のリスクを各従業員の属性（例：残業時間や満足度）に基づいて算出します。手順はデータ収集、前処理、生存時間・イベントの定義、モデル適合、リスク係数の解釈に分かれます。注意点は、比例ハザードの仮定が成立しているかの検証、不完全データ（打ち切りデータ）への配慮、解釈時の業務知識の活用です。適切に活用すれば、離職リスク高い従業員の早期発見や施策立案に役立ちます。
