退職予兆検知

退職予兆検知とは？意味・使い方・実務での活かし方を解説

最終更新日: 2026-05-17　／　カテゴリ: IT・DX　／　英語表記: Attrition Prediction

はじめに

「気づいたときには退職届が出ていた」「離職率が悪化しているが、要因を構造的に説明できない」という状況に直面している人事担当者の方は少なくありません。退職予兆検知は、こうした課題に対し、人事データと統計・機械学習の力を組み合わせて先回りの打ち手を可能にするアプローチとして、ピープルアナリティクスの代表的なテーマになっています。本記事では、退職予兆検知の意味、活用シーン、実務での留意点を、人事担当者の視点で整理します。

退職予兆検知とは？

退職予兆検知（Attrition Prediction）とは、人事データ・勤怠データ・サーベイ結果などをもとに、近い将来に退職する可能性が高い従業員を統計的・機械学習的に予測する取り組みを指します。一般には、過去の退職者と継続者のデータからパターンを学習し、現在の在籍者に対して退職リスクスコアを算出するモデルを構築します。代表的な特徴量として、勤続年数、評価推移、報酬の市場水準とのギャップ、エンゲージメントサーベイのスコア、1on1の頻度、勤怠の変化、業務量、配属異動の履歴などが用いられます。アルゴリズムは、解釈性を重視するロジスティック回帰や決定木、予測精度を重視する勾配ブースティングモデルなどが使い分けられます。ピープルアナリティクスの実践領域として広がってきた背景には、HRテクノロジーの進展と、人的資本情報開示への関心の高まりがあります。

退職予兆検知がよく使われるシーン

退職予兆検知は、定着・エンゲージメント領域の幅広い場面で活用されます。

• ・若手・中堅層の定着支援: 早期離職リスクの高い層に対し、1on1強化やキャリア面談を先回りで設定する場面で活用されます。