退職リスクを予測！
退職の兆候を見つけ、早期離職を防ぐ
退職の兆候を見逃し、対策が後手に回っていませんか？社員のストレスやモチベーションの低下は、必ずサインとして現れます。AIがその変化を捉え、早い段階でフォローを促すことで、突然の退職を防ぎます。
※イメージです
- 課題 -
内定者が企業や仕事に対する不安を抱えたまま、入社を迷ってしまう
面談では問題なしと言っていた社員が、
突然離職してしまう
どの部署にリスクがあるのか分からず、
対策が打てない
- 解決方法 -
AIが日常会話の中から変化を捉え、リスクが高い社員を事前に通知
AIで自動で定期的にフォローし、内定者とのつながりを保つ
AIがやり取りを記録・分析し、辞退の傾向や原因を見える化
辞める前のサインに気づける
社員が表面上は元気でも、内心では辞めることを
考えている状態でAIが変化を察知する
- 会話や行動パターンの変化から、AIが辞める前のサインを早期に察知する。
- 感覚ではなく、データで“異変”をつかめるので、本人が何も言わなくても、日々のログから兆候を見つけられる。
- 事前にフォローのタイミングをつくることで、後手対応にならない。
言葉に出せない不安を拾える
面談などでは問題なしと言っていた社員の
“本当の不安”を、AIが会話の中から拾い上げる
- 「なんとなくしんどい」といった言葉にできない曖昧な不満もAIが検出できる。
- “相談できなかった”を防ぎ、対人への抵抗感がある社員も、AIさくらさんになら本音を話しやすい。
- フォローが必要な社員を絞り込むことで、一律面談ではなく、優先順位の高い対象に集中できる。
離職リスクが高い部署や時期を見える化できる
どの部署・どのタイミングで離職リスクが
高まっているかを俯瞰で把握する
- 部署ごとのストレス傾向を可視化することで、離職リスクの高い部署がひと目で分かる。
- 改善すべきタイミングや時期、組織単位ごとに、フォローの優先度が明確になる。
- 勘ではなく、さくらさんが拾った会話・傾向にもとづいた人事戦略・職場改善に活かせるデータ分析が可能になる。
退職リスクを予測！
退職の兆候を見つけ、早期離職を防ぐ
退職の兆候を見逃し、対策が後手に回っていませんか？社員のストレスやモチベーションの低下は、必ずサインとして現れます。AIがその変化を捉え、早い段階でフォローを促すことで、突然の退職を防ぎます。
※イメージです
- 課題 -
内定者が企業や仕事に対する不安を抱えたまま、入社を迷ってしまう
面談では問題なしと言っていた社員が、
突然離職してしまう
どの部署にリスクがあるのか分からず、
対策が打てない
- 解決方法 -
AIが日常会話の中から変化を捉え、リスクが高い社員を事前に通知
AIで自動で定期的にフォローし、内定者とのつながりを保つ
AIがやり取りを記録・分析し、辞退の傾向や原因を見える化
辞める前のサインに気づける
社員が表面上は元気でも、内心では辞めることを
考えている状態でAIが変化を察知する
- 会話や行動パターンの変化から、AIが辞める前のサインを早期に察知する。
- 感覚ではなく、データで“異変”をつかめるので、本人が何も言わなくても、日々のログから兆候を見つけられる。
- 事前にフォローのタイミングをつくることで、後手対応にならない。
言葉に出せない不安を拾える
面談などでは問題なしと言っていた社員の
“本当の不安”を、AIが会話の中から拾い上げる
- 「なんとなくしんどい」といった言葉にできない曖昧な不満もAIが検出できる。
- “相談できなかった”を防ぎ、対人への抵抗感がある社員も、AIさくらさんになら本音を話しやすい。
- フォローが必要な社員を絞り込むことで、一律面談ではなく、優先順位の高い対象に集中できる。
離職リスクが高い部署や時期を見える化できる
どの部署・どのタイミングで離職リスクが
高まっているかを俯瞰で把握する
- 部署ごとのストレス傾向を可視化することで、離職リスクの高い部署がひと目で分かる。
- 改善すべきタイミングや時期、組織単位ごとに、フォローの優先度が明確になる。
- 勘ではなく、さくらさんが拾った会話・傾向にもとづいた人事戦略・職場改善に活かせるデータ分析が可能になる。
株式会社ティファナ・ドットコム
東京本社
〒153-0044
東京都目黒区大橋2-22-7 村田ビル
5F・6F・7F・8F・10F
大阪営業所
〒530-0004
大阪府大阪市北区堂島浜1-4-4 アク
ア堂島フォンターナ3階
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退職リスクを予測！
退職の兆候を見つけ、早期離職を防ぐ
退職の兆候を見逃し、対策が後手に回っていませんか？社員のストレスやモチベーションの低下は、必ずサインとして現れます。AIがその変化を捉え、早い段階でフォローを促すことで、突然の退職を防ぎます。
※イメージです
- 課題 -
退職の前触れが見えず、いきなり辞められてしまう
面談では問題なしと言っていた社員が、
突然離職してしまう
どの部署にリスクがあるのか分からず、
対策が打てない
- 解決方法 -
AIが日常会話の中から変化を捉え、リスクが高い社員を事前に通知
AIが言い回しやネガティブな傾向を検知し、
フォローのタイミングを逃さずお知らせ
AIが会話データをもとにストレス傾向を
可視化し、課題のある部署を特定
辞める前のサインに気づける
社員が表面上は元気でも、内心では辞めることを
考えている状態でAIが変化を察知する
- 会話や行動パターンの変化から、AIが辞める前のサインを早期に察知する。
- 感覚ではなく、データで“異変”をつかめるので、本人が何も言わなくても、日々のログから兆候を見つけられる。
- 事前にフォローのタイミングをつくることで、後手対応にならない。
言葉に出せない不安を拾える
面談などでは問題なしと言っていた社員の
“本当の不安”を、AIが会話の中から拾い上げる
- 「なんとなくしんどい」といった言葉にできない曖昧な不満もAIが検出できる。
- “相談できなかった”を防ぎ、対人への抵抗感がある社員も、AIさくらさんになら本音を話しやすい。
- フォローが必要な社員を絞り込むことで、一律面談ではなく、優先順位の高い対象に集中できる。
離職リスクが高い部署や時期を見える化できる
どの部署・どのタイミングで離職リスクが
高まっているかを俯瞰で把握する
- 部署ごとのストレス傾向を可視化することで、離職リスクの高い部署がひと目で分かる。
- 改善すべきタイミングや時期、組織単位ごとに、フォローの優先度が明確になる。
- 勘ではなく、さくらさんが拾った会話・傾向にもとづいた人事戦略・職場改善に活かせるデータ分析が可能になる。
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