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AIを活用して従業員の離職防止対策プランを作成する方法

従業員データを一度連携するだけで、AIエージェントが離職リスクを特定し、優秀な人材を繋ぎ止めるための具体的なプランを構築します。

このページについてAIに聞く

すぐに答え

AIを使って従業員の離職を防ぐには？

AIが従業員データを分析して離職リスクのある人物を特定し、引き留めるための具体的なアクションを提案します。個々の状況に合わせた、現場ですぐに使えるマネジメント手法が手に入ります。

得られる成果

離職防止施策のプロセス

AIが未加工のデータを、以下の4つの具体的な成果へと変換します。

リスク

離職リスクの特定

行動パターンやデータから、転職を検討している可能性が高い従業員をAIがフラグ立てします。

アクション

具体的な施策の提示

給与調整や役割の変更など、リスクの高い従業員を安定させるための具体的なマネジメント手法を提案します。

プラン

対策ステップの構築

特定された施策を、マネージャーがすぐに実行できるステップバイステップの計画にまとめます。

ヒューマン

マネージャーによる最終判断

AIは論理的な根拠を提供しますが、組織文化に即しているか、実行可能かは人間が判断します。

ワークフロー

データが届いてからAIが行うこと

AIは、生のデータから完成されたマネジメントプランまで、以下の手順で処理を進めます。

  1. リスク分析

    エージェントが従業員記録をスキャンし、離職の可能性を示すパターンを見つけ出します。

    get_retention_levers

  2. 施策の検討

    従業員の離職意欲を抑えるために、どのような環境変化が有効かをAIが検討します。

    get_retention_levers

  3. プラン作成

    特定されたリスクと施策を組み合わせ、リーダーシップ層向けの整合性のある指示書を作成します。

    get_retention_levers

  4. ロジックの調整

    予算の制約や部署独自のルールに基づいて、プランの修正をエージェントに依頼できます。

    get_retention_levers

試してみる

以下の文章をコピーして開始

チャット欄にこれらを貼り付けるだけで、プロセスを開始できます。

出発点

これらは入力のきっかけとなる文章です。[ ]の部分を、Google スプレッドシートや人事システムなどの実際のデータソースに書き換えて使用してください。

Retention Risk Scorer Connector

準備完了です。MCPクライアントを選択し、セットアップ手順に従ってください。

コネクタリンクhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_mXhOS3g73ijqWGv6LOTyRrOflbJyrsVKogBGRJND/mcp

Claude Desktop

以下の手順で数秒で接続できます。

  1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
  2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
  3. 3Click Add and start a new chat — Retention Risk Scorer capabilities are ready to use.
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "retention-risk-scorer-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_mXhOS3g73ijqWGv6LOTyRrOflbJyrsVKogBGRJND/mcp"
    }
  }
}
チャットにコピー04

  • 人事スプレッドシートの従業員リストを確認して、離職リスクの高い上位5名を特定してください。

  • タレントマネジメントツールのリスクスコアに基づき、シニアエンジニアを引き留めるために使える具体的な施策を教えてください。

  • 直近のエンゲージメント調査で特定された離職リスクの高い従業員に対し、離職防止プランを作成してください。

  • 人事ファイルの離職データを分析し、マーケティングチームに対して3つのマネジメント介入策を提案してください。

  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

ここから始める

Retention Risk Scorerを一度連携すれば、あとは質問するだけです。

データソースを一度リンクさせるだけで準備完了です。認証情報は暗号化して保持されるため、対応しているあらゆるクライアントからすぐに質問を開始できます。

Retention Risk ScorerをAIに連携する

FAQ

機能に関する詳細

  • 01

    AIが従業員の給与を自動的に変更することはありますか？

    いいえ。AIは給与調整などの施策を提案するのみです。実際の変更作業は人間が行う必要があります。

  • 02

    AIが従業員データを削除することはありませんか？

    はい、ありません。AIは推奨事項を出すためにデータを読み取るだけで、元のファイルを削除したり書き換えたりすることはありません。

  • 03

    誰が辞めそうかをAIはどうやって判断するのですか？

    提供されたデータ内のパターンを、get_retention_leversツールを用いて分析することで判断します。

  • 04

    従業員に直接メールを送信することはできますか？

    いいえ。AIはプランと対話のポイントを作成しますが、直接のコミュニケーションは人間が責任を持って行ってください。

  • 05

    特定のファイル形式を用意する必要がありますか？

    ツールがデータ構造を読み取れるものであれば、連携したあらゆる形式のデータに対応可能です。

  • Retention Risk Scorerについてさらに詳しく知りたいですか？ Retention Risk Scorer Connectorの全機能を見る

『Retention Risk Scorer』を Claude、Cursor、ChatGPT などに接続