早期離職の52%は入社6ヶ月以内——離職予兆AI×面談で定着率を上げる方法

倫理と課題：革新の裏側にあるリスク

離職予測AIは、慎重なガバナンスなくしては逆効果になり得る。第一に「スコアの烙印化」リスクだ。高リスクと判定された従業員が不利益を被れば、離職はむしろ加速する。スコアは解雇や配属制限に使わないという「負の用途の禁止」を明文化すべきである。

第二にプライバシーである。業務に関係するデータ最小化の原則、保存期間、アクセス権限、監査ログを明確にする。第三にバイアス。性別や年齢などの属性に依存するモデルは、差別の再生産を招きやすい。公平性指標（例えばグループ間でのアラート率の偏り）を監視し、必要に応じて特徴量を制限する。

第四に「自己成就的予言」である。高リスク判定により、マネージャーが無意識に距離を置けば、エンゲージメントは低下する。運用上は、アラートを「支援の優先順位」と定義し、肯定的な関わりを増やすことを指示するのが望ましい。

最後に、説明責任である。従業員に対して「どのデータを、何の目的で、どう利用し、どのような権利があるか」を丁寧に説明する。「透明性が最大のリテンション施策」という考え方を、経営トップが表明することが、文化を形づくる。

「AIの運用原則が、人の扱い方を決める」
筆者

実装者への提言を、経営・現場・データの3側面からまとめる。

5年後の予測として、定着率のKPIは採用KPIと並ぶ経営指標になるだろう。オンボーディングは、動画学習・現場同行・メンター・AIアラートを統合した「設計された体験」へと進化する。警備業では、配属最適化（移動時間や夜勤負担の平準化）と資格取得支援が、離職リスクを構造的に下げる。

10年後には、AIは従業員の意思を先回りするのではなく、「選択肢の透明化」を支援する方向に成熟するだろう。例えば、負担の少ないシフト候補やキャリアの次の打ち手を提示し、本人と上長が合意形成しやすくする。技術は人を置き換えるのではなく、人がより良い選択をするための余白を作るべきである。

最後に強調したい。離職予測AIの本質は、「見えないコストを可視化し、限られた時間を要るべき人に使う」という資源配分の合理化にある。変化は不可逆である。6ヶ月の窓をどう設計するかが、企業の競争力と、現場の誇りを決める。

期間	マイルストーン	成果物	留意点
Day 0〜30	データ基盤とガバナンス整備	データ辞書、アクセス権限、目的限定文書	個人情報の最小化と同意の明確化
Day 31〜60	予兆リスト運用の試行	週次アラート、面談SOP、1枚サマリUI	面談キャパに合わせた閾値調整
Day 61〜90	介入効果の測定と改善	ヒット率・介入成功率のダッシュボード	KPIの定義固定と来期計画への反映

役割	責任（R）	説明（A）	協力（C）	情報共有（I）
人事責任者	KPI設定・監督	経営	拠点長、教育	全社
データ担当	データ品質・モデル運用	人事責任者	現場管理者	監査
拠点長	面談実施・施策決定	人事責任者	教育担当	現場チーム
教育担当	オンボ設計・研修	人事責任者	拠点長	新任者