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離職リスクダッシュボード
AI予測による離職リスクの高い従業員を早期発見し、適切な対応を実施します
AIインサイト（今月）
高リスク者が先月比+2名増加：営業部門で新規2名が高リスクに該当。面談実施を推奨。
主要リスク要因：「上司とのコミュニケーション不足」「キャリアパスへの不満」が上位2要因。
改善傾向：先月高リスクだった3名が中リスクに改善。1on1強化の効果が顕著。
高リスク
8
要対応: 即時面談実施
中リスク
12
注意: 定期的フォロー
低リスク
130
安定: 通常運用
全体離職率
5.2%
-1.5% (前年比)
離職リスク推移（過去6ヶ月）
山
山田 太郎
営業第一課 | 等級 4 | 在籍 3年2ヶ月
高リスク
85
リスクスコア
AI分析結果
- 主要リスク要因: エンゲージメントスコア大幅低下（7.5→5.2）、1on1頻度減少
- 予測: 今後3ヶ月以内の離職可能性 78%
- トリガー: 直近サーベイで「キャリア成長機会」「上司のサポート」に低評価
推奨アクション（優先度: 高）
- 即時面談実施：人事部+直属上司で今週中に実施
- キャリアプラン策定：3ヶ月・6ヶ月・1年後の明確な目標設定
- 1on1強化：週次→隔週に頻度を上げ、状況をモニタリング
- 配置転換検討：本人の希望を確認し、別部署での活躍機会を提示
佐
佐藤 花子
営業第二課 | 等級 3 | 在籍 2年8ヶ月
高リスク
82
リスクスコア
AI分析結果
- 主要リスク要因: 残業時間増加（月平均45h→65h）、パフォーマンス低下
- 予測: 今後3ヶ月以内の離職可能性 72%
- トリガー: ワークライフバランスへの不満、業務負荷増加
推奨アクション（優先度: 高）
- 業務負荷の見直し：担当案件数を調整、サポート体制強化
- メンタルヘルスケア：産業医面談の実施を検討
- 働き方改善：リモートワーク・フレックス制度の活用促進
田
田中 一郎
システム部 | 等級 5 | 在籍 5年3ヶ月
高リスク
79
リスクスコア
AI分析結果
- 主要リスク要因: 給与・待遇への不満、スキルアップ機会の不足
- 予測: 今後3ヶ月以内の離職可能性 68%
- トリガー: 同業他社からのヘッドハント増加、市場価値向上期
推奨アクション（優先度: 高）
- 報酬見直し：市場水準を踏まえた給与改定を検討
- スキルアップ支援：技術カンファレンス参加・資格取得支援
- キャリアパス提示：技術リーダー・マネジメントの選択肢を明示
| 従業員 | 部署 | リスクスコア | 主要要因 | 最終1on1 | 操作 |
|---|---|---|---|---|---|
| 鈴木 次郎 | 営業第一課 | 65 | コミュニケーション不足 | 2024/10/15 | |
| 高橋 美咲 | マーケティング部 | 62 | 業務負荷 | 2024/10/20 | |
| 伊藤 健太 | システム部 | 58 | キャリアパス不明確 | 2024/10/18 |
低リスク従業員: 130名
安定した状態を維持しています。引き続き定期的な1on1とエンゲージメント測定を実施してください。
安定した状態を維持しています。引き続き定期的な1on1とエンゲージメント測定を実施してください。
| 従業員 | 部署 | リスクスコア | エンゲージメント | 最終1on1 |
|---|---|---|---|---|
| 渡辺 浩二 | 営業第一課 | 25 | 8.2 | 2024/10/22 |
| 加藤 さくら | 人事部 | 18 | 8.8 | 2024/10/20 |