若手離職の「見えない損失」を防ぐ　中小企業社長のためのAI人材育成術

成功事例：行動した人が変えた未来

「監視されたくない」という気持ちが本音です。でも、「上司に早く気づいてほしい」というのも本音でした。週に1回、3分答えるだけで話しやすくなりました。

入社2年目・Aさん（仮名）/ 教育サービス運営

事例1は、社員120名の教育系中小企業です。離職率（入社3年未満）が22%から12%へ改善しました。導入したのは、(1)週次パルス（5問・3分）、(2)離職予測スコア（単純加重平均から開始）、(3)1on1アジェンダ自動生成（フリーテキスト要約）、(4)称賛ナッジ（「ありがとう投稿」を週2回促す）というシンプルな仕組みでした。技術はシンプルですが、効果が出たのは運用の細部です。

パルスの開封率を上げるために、経営陣が「これはあなたを助けるための仕組みです」と意味付けを明確化しました。離職スコアは本人には見せず、マネジャーの準備用にのみ使用しました。1on1は「評価」ではなく「支援」であると明言しました。その結果、1on1の満足度は28ポイント向上しました。採用広告費は前年比で25%削減され、欠員による機会損失（概算）も縮小しました。

事例2は、製造×教育内製化の企業（従業員80名）です。新人研修をマイクロラーニング化し、パルスで理解度・不安の自己評価を収集しました。自然言語処理で「不安語」を抽出し、詰まり箇所を即日リメイクする運用に変えました。従来は年1回のアンケートで改善していたものを、週次に切り替えました。その結果、オンボーディング期間は平均2週間短縮され、研修満足度は32ポイント向上し、離職率も翌年度に7ポイント低下しました。ここでも鍵になったのは、AIの「精度」ではなく「反応速度」でした。

「データに見張られる」のではなく、「データで助けてもらえる」。この認識の転換が起きた瞬間に、文化が変わりました。

人事マネジャー・Sさん（仮名）