従来のデータとタレマネシステムではつかめない休職・離職の予兆をTeamSpiritがつかめる理由とは

AIの予測精度を高めるために欠かせない「動的データ」とは

　精度の高いAI分析をするために、静的データに加えて必要なのは動的データだ。より具体的にいえば、日々の「勤怠（行動）」と「パルスサーベイ（感情）」の2つである。

　勤怠には、打刻時間・残業・工数変動といった行動データが含まれる。これは客観的事実であり、嘘をつくことができない。他方、パルスサーベイは短いスパンで心身の状態を把握できるため、異変の予兆を逃さず検知することが可能だ。

　また、別の視点で見れば、静的データは「点」であり、動的データは「線」だと言い換えることもできる。年に1度の満足度調査で把握できるのは、「その瞬間＝点」の状態に過ぎない。だが、本当に必要なのは、連続的な変化を動的データによって「線」で捉え、手遅れになる前に対話を始めることである。

　そんな「勤怠×パルスサーベイ×AIの予兆検知」を実現できるのが、TeamSpiritの統合データ基盤によるAIタレントマネジメントだ。TeamSpiritでは出退勤の打刻のタイミングでパルスサーベイを同時に行えるので、従業員が毎日行うルーティン作業の中で自然とコンディションも確認できる。現場に負担をかけずに、高い回答率でリアルタイムに動的データを収集し続けられる仕組みだ。

　また、TeamSpiritでは勤怠・工数・評価・スキル・パルスサーベイといったタレントマネジメントに必要なあらゆるデータが1つの基盤に統合されるため、人事担当者の手を煩わせる集計や転記などの作業は一切不要だ。従業員が入力する日々のデータを、すべてそのまま「今の現場の状態」としてAIに供給される。

　さらに、AI分析によって検知された異変があれば、Slackなどで即座に人事にアラートを飛ばすことができ、従業員の異変を見逃すことなくタイムリーにフォローを入れられるようになっている。