AI活用で若手が辞めない組織を目指す｜人手不足時代に必要な定着支援と新しい企業戦略

国内外の比較事例

国内の取り組み：オンボーディング期に着目した若手定着支援

国内では、エンゲージメントサーベイと人事データを連携し、若手のオンボーディング期（入社～12カ月）の離職予兆を検知する取り組みが進む。具体的アクションは、1on1の頻度・質の向上、メンター配置、割り込み業務の可視化、学習機会の個別最適化だ。NHKの報道にあるように、「若手の職場定着をAIが支援」という点は、単なる予測に留まらず、現場行動のきっかけ設計に主眼が置かれている。個社の取り組みは多様だが、成功例に共通するのは「データの透明化と現場主導の改善」である。

海外の事例：AIが示す離職リスクとキャリア最適化

海外では、米国でタレントアナリティクスがHRISと統合され、AIが離職リスクだけでなく、キャリア移動の最適化を提案する。欧州はGDPRの下、説明可能性やプロファイリング規制に配慮しつつ、ワークカウンシルと合意形成を図る設計が一般的だ。アジアでは高成長市場を中心に、採用競争の激化に伴い、オンボーディングの摩擦低減が主要KPIになっている。共通項は「早期体験の質」に投資すること。最初の90日を滑らかにする取り組みが、定着の分水嶺になる。

「最初の90日で組織への信頼が形成される」。そのシグナルを逃さない。

“支援するAI”が機能する条件は現場の納得にあり

ここで重要なのは、ツール選びより「介入の合意」である。アラートが出たとき、誰が、何を、どのタイムラインで行うか。現場が納得し実行できる小さな手順が、AIの価値を引き出す。AIは処方箋の提案者であっても、服用の主体は人だ。「若手の職場定着をAIが支援」という構図が有効かどうかは、AIの賢さではなく、組織が自らの行動を変えられるかに左右される。