採用プラットフォームがAIで“早期離職”を予測。定着支援に活かす

登録者の性格診断データや活動履歴、入社後アンケートをAIが分析し、早期離職のリスクが高い人材を予測。採用して終わりではなく、その後の定着まで見据えたAI活用の事例です。

この事例のポイント

CASE“採ったあと”までAIが見据える

採用の成否は、入社した人材が定着してこそ決まります。せっかく採っても早期離職では意味がありません。ここに離職リスクを予測するAIが役立ちます。

ある採用プラットフォーム企業では、入社後の定着支援を強化するためにAIを活用した。登録者の性格診断データや活動履歴、入社後のアンケート結果などをAIが分析し、早期離職のリスクが高い人材を予測する取り組みを行っている。

出典: Quants（人材業界のAI戦略）
quants.co.jp/articles/389/

リスクが早めに見えれば、フォローの手を打てます。面談を増やす、配属を見直すなど、離職を防ぐ働きかけが可能になります。採用の質を、定着まで含めて高める発想です。

定着支援でAIが効くのは、こうした理由です。

“採用”を点でなく線で捉える

この事例の本質は、採用を「入社まで」の点ではなく「定着まで」の線で捉えることです。AIが定着の兆しやリスクを可視化することで、採用と育成が一本の流れになります。予測を人のフォローにつなげてこそ、価値が生まれます。

エムズは、人材・採用事業のAI活用・データ分析の仕組みづくりをご支援しています。「どのデータから、どう定着を支えるか」を一緒に設計します。採用から定着までを見据えた仕組みを、御社のご状況に合わせてご一緒します。

離職予測はどんなデータが必要ですか？

性格診断、活動履歴、入社後アンケートなど、採用前後のデータが役立ちます。まず手元にあるデータで、傾向を見るところから始められます。

予測を本人にどう活かせばいいですか？

本人へのラベル付けでなく、フォロー強化のきっかけとして使うのが適切です。面談機会を増やすなど、支援の設計に活かすのが健全な使い方です。

※本記事は上記の公開情報をもとに、株式会社エムズ編集部が独自に整理・考察したものです。事例の内容は各社の公表に基づくもので、執筆時点（2026-06-28）の情報です。考察部分は当社の見解であり、特定の企業・製品・導入を推奨するものではありません。

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