データ分析のサスケ、退職者減に取り組むクラウド型労務分析ツールを提供

データ分析で人事・労務の問題を解決するSUSQUE(サスケ)は、クラウド型人事・労務分析ツール「サブロク」に付随するデータ分析サービスとして、退職者・精神疾患(うつ病)発症者予測サービスを2015年10月1日より提供を開始すると発表した。

精神疾患の患者数は年々増え続けており、平成23年の調査で300万人を超えています。割合でいうと人口の3%弱、特にストレスが多いIT企業でのうつ病の発生率はその何倍もあると推測できる。ストレスチェックが義務化されているように、「健康経営」が注目され、企業から精神疾患発症者を出さない取り組みに注目が集まる。

退職に伴うコストは、年収が500万円の中途社員１人当たり250万円を越え、企業にとっては多大なコストになる。クレディスイスではグループ内同様の研究をしており、望ましくない退職が1ポイント低下することで、年間最大1億ドルのコストカットができると試算している。　新しい従業員を雇う莫大な費用を考えれば、優秀な社員が辞めないことでコスト削減にもつながる。また、従業員が精神疾患(うつ病)を発症することでも企業は多大な負担を強いられる。退職者や精神疾患(うつ病)に罹りやすい人の確率を予測し、優先的にケアすることにより、大幅なコストカットが実現すると考える。

既存のタレントマネジメントシステムや勤怠管理システム等では、利用する企業側が勘に頼る分析をい、「◯◯な人は退職しやすい」「○○な人は精神疾患になりやすい」と言った大雑把な分析を行うが当該サービスでは、企業風土や従業員の行動、属性情報を定量化し、高度なデータサイエンス手法で、これまで人の目では気づけなかった分析結果を提供する。

機械学習という高度なデータサイエンス手法を用いて、退職確率および精神疾患発症確率を予測する。
集計等、単純な手法とは異なり、１人ひとりの従業員の行動や属性情報から数カ月先の退職する確率や精神疾患を発症する確率を算出する(試験導入した企業での予測精度は平均80%台～90%台)。

全従業員に対してケアをするのではなく、企業にとってプライオリティが高い従業員から退職防止ケアが可能なレポート、退職の要因となる行動や属性情報のレポートを提供する。

クラウド型人事・労務分析ツール「サブロク」で収集したデータおよび企業で保有している従業員情報をセキュアなクラウドサーバー上で加工し、従業員の退職確率・精神疾患発症率を予測し、レポートで提供する。

参考価格（500名規模の企業の場合）
クラウド型人事・労務分析ツール「サブロク」導入　月額20~30万円程度
退職確率・精神疾患発症率予測　初期費用80~100万円程度
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その他、人事・労務データ分析コンサル　80万円~