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人事DX：エンゲージメントデータが“離職予兆”を教えてくれる
目次
はじめに：採用よりも「離職防止」が重要な時代へ
近年、多くの企業が人材不足に悩まされています。新卒・中途ともに採用競争は激化し、採用コストは年々上昇。
しかし、採用に力を入れる一方で「入社後3年以内の離職率」が高止まりしているのが現実です。
今注目されているのが「エンゲージメントデータ」を活用した 人事DX です。
従業員のモチベーションや組織とのつながりを定量的に把握し、離職の予兆を検知して未然に手を打つ ことが可能になりつつあります。
1. なぜ今「エンゲージメント」が注目されているのか
採用コストの限界
- 1人あたりの採用コストは年々上昇（求人広告費・人材紹介料・オンボーディングコスト）。
- 採用しても短期離職すれば、投資は水の泡。
働き方の多様化
- リモートワークや副業解禁により、社員の「会社への期待値」が変化。
- 給与や福利厚生以上に「働きがい」「成長機会」が重視されている。
組織の競争力に直結
- Gallup社の調査では、エンゲージメントの高い組織は離職率が低く、生産性も20%以上高いと報告。
- 「採用力よりも定着力が競争優位を生む」 という認識が広がっている。
2. 従来の人事課題：勘と経験に頼ったマネジメント
- 上司の1on1や面談だけでは本音を把握しきれない。
- 離職が決まってから「実は前から悩んでいた」と気づくケースが多い。
- 組織サーベイも年1回の実施では鮮度が低すぎ、予防に活かせない。
→ 「感覚に頼る人事管理」から「データに基づく人事DX」へ移行する必要性 が高まっている。
3. DXが可能にする「離職予兆の可視化」
人事DXでは、従業員のさまざまな行動データを収集・分析し、エンゲージメントの変化を早期に検知できます。
収集できるデータ例
- 社内サーベイの回答傾向（仕事満足度・心理的安全性）
- 勤怠データ（残業時間の増減、欠勤頻度）
- コラボツール利用状況（Slackの発言量、会議参加率）
- 社内システムのアクセスログ（学習機会への参加度）
DX活用の仕組み
- データを一元化（勤怠、コミュニケーション、サーベイ）
- AI分析で異常値を検知（「最近発言が減った」「残業が急増した」など）
- マネジャーに自動通知（「このメンバーは要フォロー」）
→ 離職の“予兆”を事前にキャッチできる。
4. エンゲージメントデータ活用の実例
IT企業A社
- Slack・Teamsの発言頻度と残業時間を分析
- 発言が減り残業が増えた社員にマネジャーが早期面談
- 結果、離職率が前年比20%減少
製造業B社
- 月次サーベイを導入し、組織単位でエンゲージメントを可視化
- 「評価制度への不満」が多い部門を早期改善
- 離職だけでなく モチベーション指数も向上
5. 成功する人事DXのポイント
- 「監視」ではなく「支援」のための活用
- データは社員を縛るためではなく、働きやすさを高めるために使う。
- 小さく始めてPDCAを回す
- 月1回のサーベイから始め、徐々に勤怠やログデータを統合。
- 人事部だけでなく経営・現場を巻き込む
- 経営層：戦略的な人材活用の意思決定に活かす
- マネジャー：部下フォローの精度を高める
6. 今後の展望：生成AI × 人事DX
- AIが社員のコメントを自動で感情分析 → 「不満」「不安」の兆候を検知
- 社員一人ひとりにパーソナライズされたキャリアプラン提案
- 退職リスクを点数化し、経営会議で人材戦略を可視化
→ 採用よりも「辞めさせない仕組み」こそ、DXで企業が生き残る鍵になる。
まとめ
人事DXは「採用力」よりも「定着力」を重視する時代の必然です。
エンゲージメントデータを活用すれば、従業員が辞める前に予兆をつかみ、適切なフォローを打てます。
DXは人事を「勘と経験の世界」から「データに基づく戦略領域」へと変革させます。
今こそ、 「人を辞めさせない仕組み」をDXで実装すること が求められています。