(57)【要約】【課題】離職を考えている社員の離職要因を想定して対応することが可能となる離職要因提示装置を提供する。【解決手段】評価対象者の人事管理情報を離職スコア予測モデルＭａに入力し、当該離職スコア予測モデルＭａから出力される離職スコアを取得するとともに、評価対象者の人事管理情報を離職要因予測モデルＭｂに入力し、当該離職要因予測モデルＭｂから出力される離職要因スコアを取得する離職スコア取得部１４と、取得した離職スコア及び離職要因スコアに基づいて、評価対象者が将来該当する可能性が高い離職要因の候補を提示する離職要因提示部１７と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
人事データ、給与データ及び勤怠データを含む人事管理情報のうち在籍社員及び離職者双方の前記人事管理情報を含む複数の第１教師データを取得し、当該取得した前記第１教師データに基づき、前記人事管理情報を入力、対応する離職する度合いを示す離職スコアを出力とする第１学習モデルと、
前記人事管理情報のうち離職者の前記人事管理情報と当該人事管理情報に対応する離職者の離職要因との組み合わせを含む複数の第２教師データを取得し、当該取得した前記第２教師データに基づき、前記人事管理情報を入力、対応する前記離職要因ごとの離職要因スコアを出力とする第２学習モデルと、
評価対象者の前記人事管理情報を前記第１学習モデルに入力し、当該第１学習モデルから出力される前記離職スコアを取得するとともに、前記評価対象者の前記人事管理情報を前記第２学習モデルに入力し、当該第２学習モデルから出力される前記離職要因スコアを取得する取得部と、
前記取得部により取得された前記離職要因スコアに基づいて、前記評価対象者が将来該当する可能性が高い離職要因の候補を提示する提示部と、
を備える離職要因提示装置。
【請求項２】
前記提示部は、前記取得部により取得された前記離職要因スコアのうち最も高いスコアに対応する前記離職要因を、前記評価対象者が将来該当する可能性が高い離職要因の候補として提示する、
請求項１記載の離職要因提示装置。
【請求項３】
離職者の前記人事管理情報を、当該人事管理情報に含まれるデータ間の類似度に従って複数のグループに分類するクラスタリング部と、
前記評価対象者の前記人事管理情報が、前記クラスタリング部により分類された前記グループの何れに属するかを決定する決定部と、
前記決定部により決定された前記グループに属する前記離職者の離職要因の比率を算出する算出部と、
をさらに備え、
前記提示部は、前記取得部により取得された前記離職要因スコア及び前記算出部により算出された比率に基づいて、前記評価対象者が将来該当する可能性が高い離職要因の候補を提示する、
請求項１記載の離職要因提示装置。
【請求項４】
前記提示部は、前記取得部により取得された前記離職要因スコアの全てが、所定のスコア未満である場合に、前記算出部により算出された比率のうち最も高い値に対応する前記離職要因を、前記評価対象者が将来該当する可能性が高い離職要因の候補として提示する、
請求項３記載の離職要因提示装置。
【請求項５】
前記取得部は、前記第１学習モデルから出力される前記離職スコアが所定の閾値以上である場合に、前記評価対象者の前記人事管理情報を前記第２学習モデルに入力する、
請求項１から４のいずれか一項に記載の離職要因提示装置。
【請求項６】
プロセッサにより実行される離職要因提示方法であって、
人事データ、給与データ及び勤怠データを含む人事管理情報のうち在籍社員及び離職者双方の前記人事管理情報を含む複数の第１教師データを取得し、当該取得した前記第１教師データに基づき、前記人事管理情報を入力、対応する離職する度合いを示す離職スコアを出力とする第１学習モデルに、評価対象者の前記人事管理情報を入力し、当該第１学習モデルから出力される前記離職スコアを取得するとともに、
前記人事管理情報のうち離職者の前記人事管理情報と当該人事管理情報に対応する離職者の離職要因との組み合わせを含む複数の第２教師データを取得し、当該取得した前記第２教師データに基づき、前記人事管理情報を入力、対応する前記離職要因ごとの離職要因スコアを出力とする第２学習モデルに、前記評価対象者の前記人事管理情報を入力し、当該第２学習モデルから出力される前記離職要因スコアを取得する取得ステップと、
前記取得ステップにおいて取得された前記離職要因スコアに基づいて、前記評価対象者が将来該当する可能性が高い離職要因の候補を提示する提示ステップと、
を含む離職要因提示方法。
【請求項７】
コンピュータを、
人事データ、給与データ及び勤怠データを含む人事管理情報のうち在籍社員及び離職者双方の前記人事管理情報を含む複数の第１教師データを取得し、当該取得した前記第１教師データに基づき、前記人事管理情報を入力、対応する離職する度合いを示す離職スコアを出力とする第１学習モデル、
前記人事管理情報のうち離職者の前記人事管理情報と当該人事管理情報に対応する離職者の離職要因との組み合わせを含む複数の第２教師データを取得し、当該取得した前記第２教師データに基づき、前記人事管理情報を入力、対応する前記離職要因ごとの離職要因スコアを出力とする第２学習モデル、
評価対象者の前記人事管理情報を前記第１学習モデルに入力し、当該第１学習モデルから出力される前記離職スコアを取得するとともに、前記評価対象者の前記人事管理情報を前記第２学習モデルに入力し、当該第２学習モデルから出力される前記離職要因スコアを取得する取得部、
前記取得部により取得された前記離職要因スコアに基づいて、前記評価対象者が将来該当する可能性が高い離職要因の候補を提示する提示部、
として機能させる離職要因提示プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、離職要因提示装置、離職要因提示方法及び離職要因提示プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
下記特許文献１には、従業員の活動状況、健康状況及び教育指導結果状況等に基づいて実効性のある人事管理を行う人事管理システムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−１３９９７８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１は、在籍している従業員の業務の改善・向上を図る意識改革ツールを提供するものであり、離職を考えている従業員に対して離職要因に見合うツールを提供するものではない。したがって、特許文献１に記載の意識改革ツールでは、離職を考えている社員の離職要因を特定することができず、離職を考えている社員に対して有効な対策をたてることができない。
【０００５】
そこで、本発明は、離職を考えている社員の離職要因を想定して対応することが可能となる離職要因提示装置、離職要因提示方法及び離職要因提示プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一態様に係る離職要因提示装置は、人事データ、給与データ及び勤怠データを含む人事管理情報のうち在籍社員及び離職者双方の前記人事管理情報を含む複数の第１教師データを取得し、当該取得した前記第１教師データに基づき、前記人事管理情報を入力、対応する離職する度合いを示す離職スコアを出力とする第１学習モデルと、前記人事管理情報のうち離職者の前記人事管理情報と当該人事管理情報に対応する離職者の離職要因との組み合わせを含む複数の第２教師データを取得し、当該取得した前記第２教師データに基づき、前記人事管理情報を入力、対応する前記離職要因ごとの離職要因スコアを出力とする第２学習モデルと、評価対象者の前記人事管理情報を前記第１学習モデルに入力し、当該第１学習モデルから出力される前記離職スコアを取得するとともに、前記評価対象者の前記人事管理情報を前記第２学習モデルに入力し、当該第２学習モデルから出力される前記離職要因スコアを取得する取得部と、前記取得部により取得された前記離職要因スコアに基づいて、前記評価対象者が将来該当する可能性が高い離職要因の候補を提示する提示部と、を備える。
【０００７】
上記態様において、前記提示部は、前記取得部により取得された前記離職要因スコアのうち最も高いスコアに対応する前記離職要因を、前記評価対象者が将来該当する可能性が高い離職要因の候補として提示することとしてもよい。
【０００８】
上記態様において、離職者の前記人事管理情報を、当該人事管理情報に含まれるデータ間の類似度に従って複数のグループに分類するクラスタリング部と、前記評価対象者の前記人事管理情報が、前記クラスタリング部により分類された前記グループの何れに属するかを決定する決定部と、前記決定部により決定された前記グループに属する前記離職者の離職要因の比率を算出する算出部と、をさらに備え、前記提示部は、前記取得部により取得された前記離職要因スコア及び前記算出部により算出された比率に基づいて、前記評価対象者が将来該当する可能性が高い離職要因の候補を提示することとしてもよい。
【０００９】
上記態様において、前記提示部は、前記取得部により取得された前記離職要因スコアの全てが、所定のスコア未満である場合に、前記算出部により算出された比率のうち最も高い値に対応する前記離職要因を、前記評価対象者が将来該当する可能性が高い離職要因の候補として提示することとしてもよい。
【００１０】
上記態様において、前記取得部は、前記第１学習モデルから出力される前記離職スコアが所定の閾値以上である場合に、前記評価対象者の前記人事管理情報を前記第２学習モデルに入力することとしてもよい。
【００１１】
本発明の他の態様に係る離職要因提示方法は、プロセッサにより実行される離職要因提示方法であって、人事データ、給与データ及び勤怠データを含む人事管理情報のうち在籍社員及び離職者双方の前記人事管理情報を含む複数の第１教師データを取得し、当該取得した前記第１教師データに基づき、前記人事管理情報を入力、対応する離職する度合いを示す離職スコアを出力とする第１学習モデルに、評価対象者の前記人事管理情報を入力し、当該第１学習モデルから出力される前記離職スコアを取得するとともに、前記人事管理情報のうち離職者の前記人事管理情報と当該人事管理情報に対応する離職者の離職要因との組み合わせを含む複数の第２教師データを取得し、当該取得した前記第２教師データに基づき、前記人事管理情報を入力、対応する前記離職要因ごとの離職要因スコアを出力とする第２学習モデルに、前記評価対象者の前記人事管理情報を入力し、当該第２学習モデルから出力される前記離職要因スコアを取得する取得ステップと、前記取得ステップにおいて取得された前記離職要因スコアに基づいて、前記評価対象者が将来該当する可能性が高い離職要因の候補を提示する提示ステップと、を含む。
【００１２】
本発明の他の態様に係る離職要因提示プログラムは、コンピュータを、人事データ、給与データ及び勤怠データを含む人事管理情報のうち在籍社員及び離職者双方の前記人事管理情報を含む複数の第１教師データを取得し、当該取得した前記第１教師データに基づき、前記人事管理情報を入力、対応する離職する度合いを示す離職スコアを出力とする第１学習モデル、前記人事管理情報のうち離職者の前記人事管理情報と当該人事管理情報に対応する離職者の離職要因との組み合わせを含む複数の第２教師データを取得し、当該取得した前記第２教師データに基づき、前記人事管理情報を入力、対応する前記離職要因ごとの離職要因スコアを出力とする第２学習モデル、評価対象者の前記人事管理情報を前記第１学習モデルに入力し、当該第１学習モデルから出力される前記離職スコアを取得するとともに、前記評価対象者の前記人事管理情報を前記第２学習モデルに入力し、当該第２学習モデルから出力される前記離職要因スコアを取得する取得部、前記取得部により取得された前記離職要因スコアに基づいて、前記評価対象者が将来該当する可能性が高い離職要因の候補を提示する提示部、として機能させる。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、離職を考えている社員の離職要因を想定して対応することができる離職要因提示装置、離職要因提示方法及び離職要因提示プログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】実施形態に係る離職要因提示装置の構成を例示する図である。
【図２】（Ａ）は評価対象社員が属する離職グループを例示する模式図であり、（Ｂ）は離職グループＡに属する離職者の離職要因の比率を例示する模式図であり、（Ｃ）及び（Ｄ）は評価対象社員の離職要因スコアを例示する模式図である。
【図３】実施形態に係る離職要因提示装置の動作手順の一例を説明するフローチャートである。
【図４】（Ａ）及び（Ｂ）は各モデルを作成する際に使用する離職者の人事管理情報の対象期間を例示する模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
添付図面を参照して、本発明の好適な実施形態について説明する。なお、各図において、同一の符号を付したものは同一又は同様の構成を有する。
【００１６】
図１を参照し、実施形態に係る離職要因提示装置の構成について説明する。離職要因提示装置１は、機能的な構成として、例えば、第１学習部１１と、第２学習部１２と、クラスタリング部１３と、離職スコア取得部（取得部）１４と、グループ決定部（決定部）１５と、離職要因比率算出部（算出部）１６と、離職要因提示部（提示部）１７とを有する。
【００１７】
離職要因提示装置１は、物理的な構成として、例えば、ＣＰＵ（プロセッサ）及びメモリを含む制御ユニット、通信ユニット、記憶ユニット、入力ユニット並びに表示ユニット等を備えて構成される。ＣＰＵがメモリに格納された所定のプログラムを実行することにより、上記の各機能が発現する。各機能について以下に説明する。
【００１８】
第１学習部１１は、ＡＩ（Artificial Intelligence）機能により、離職スコア予測モデル（第１学習モデル）Ｍａを生成する。ＡＩ機能を実現する手法として、例えば、ＲＮＮ（Recurrent Neural Networks）やＬＳＴＮ（Long Short-Term Memory）等のニューラルネットワークを用いたディープラーニング、ロジスティック回帰・決定等の機械学習を採用することができる。
【００１９】
離職スコア予測モデルＭａは、在籍社員及び離職者双方の人事管理情報を教師データ（第１教師データ）として学習する学習モデルである。人事管理情報には、在籍の有無を示す在籍区分が含まれ、この在籍区分により、その社員が離職者であるか否かを判別することができる。離職スコア予測モデルＭａは、評価対象社員の人事管理情報を入力とし、評価対象社員が離職する度合いを示すスコア（以下、「離職スコア」ともいう。）を出力とする。離職スコアは、０から１までの間の値（小数点以下を含む）として表される。
【００２０】
人事管理情報には、例えば、人事データ、給与データ、勤怠データが含まれる。
【００２１】
人事データ、給与データ及び勤怠データにそれぞれ含まれるデータ項目について以下に例示する。
【００２２】
人事データは、例えば、人事属性関連として、社員コード、性別、在籍区分、退職年月日、退職種別（定年、自己都合等）、採用種別、給与体系、所属情報、取得資格、実年齢、勤続年数、所属通算、職位通算、職種通算、資格通算、出向通算、休職通算、長期休職有無を含み、家族情報関連として、家族人数、扶養人数、障害者人数、配偶者有無、配偶者税扶養種別を含む。
【００２３】
給与データは、例えば、支給関連として、賃金、調整額、基本給、資格等級手当、家族手当、住宅手当、別居手当、帰省手当、残業手当、欠勤控除、本人支給額、総支給額、国内手当、通勤費課税分、通勤費課税を含み、控除関連として、社宅料・寮費、その他控除、貸付金元金、住宅積立金、その他積立金、株式積立金、株式奨励金、購買代金、生損保険料、健保給付金、通勤費、控除総額を含む。
【００２４】
勤怠データは、例えば、所定日数、年休、半休、欠勤、慶弔他、遅刻早退、普通、休日、深夜、代休、出勤日数、年休使用日数、年休残日数を含む。
【００２５】
図１の第２学習部１２は、ＡＩ機能により、離職要因予測モデル（第２学習モデル）Ｍｂを生成する。離職要因予測モデルＭｂは、離職者の人事管理情報とその人事管理情報に対応する離職要因データとの組み合わせを含むデータを教師データ（第２教師データ）として学習する学習モデルである。離職要因予測モデルＭｂは、評価対象社員の人事管理情報を入力とし、評価対象社員が離職要因ごとに適合する度合いを示すスコア（以下、「離職要因スコア」ともいう。）を出力とする。離職要因スコアは、０から１までの間の値（小数点以下を含む）として表される。
【００２６】
離職要因データは、データ項目として、例えば、社員コード、離職要因を含み、この離職要因には、例えば、業務内容、キャリアアップ、結婚等が設定される。なお、離職要因データを人事管理情報に含ませることとしてもよい。この場合、在籍社員の離職要因に、ヌル又は空文字列等を設定し、離職者の離職要因と区別できるようにすることが望ましい。また、学習する際に、人事管理情報から離職要因データを除外することとしてもよい。
【００２７】
クラスタリング部１３は、クラスタリング機能により、離職者分類モデルＭｃを生成する。離職者分類モデルＭｃは、離職者の人事管理情報を、そのデータの特徴を用いて複数のグループに分類するクラスタリングモデルである。具体的に、クラスタリング部１３は、複数の人事管理情報に含まれるデータ間の類似度を算出し、算出した類似度に基づいて人事管理情報をグループ化する。
【００２８】
離職者分類モデルＭｃを生成するタイミングは、適宜設定することができる。例えば、人事管理情報が更新されたタイミングであってもよいし、後述する離職スコア取得部１４により評価対象社員が離職する可能性が高いと判定されたタイミングであってもよい。クラスタリング機能を実現する手法として、公知のクラスタリング手法を適宜採用することができる。
【００２９】
離職スコア取得部１４は、評価対象社員の人事管理情報を、離職スコア予測モデルＭａに入力し、評価対象社員の離職スコアを取得する。具体的に、離職スコア予測モデルＭａは、評価対象社員の人事管理情報と離職者の人事管理情報との間の類似度に基づいて、評価対象社員の離職スコアを算出する。
【００３０】
離職スコア取得部１４は、取得した離職スコアが、所定の第１閾値以上である場合に、評価対象社員が離職する可能性が高いと判定し、その評価対象社員の人事管理情報を、離職要因予測モデルＭｂに入力し、評価対象社員の離職要因スコアを取得する。
【００３１】
上記第１閾値は、離職する可能性が高い社員を漏らさずに特定することができる値に設定することが望ましい。例えば、初期値として０．５を暫定的に設定しておき、その後の評価結果に基づくデータを教師データとして学習させることで、第１閾値を調整していくこととしてもよい。
【００３２】
グループ決定部１５は、離職スコア取得部１４により評価対象社員が離職する可能性が高いと判定された場合に、その評価対象社員の人事管理情報が、クラスタリング部１３により分類されたグループの何れに属するかを決定する。
【００３３】
図２（Ａ）を参照して、具体的に説明する。図２（Ａ）は、離職者分類モデルＭｃにおいて、過去の離職者が“離職グループＡ”、“離職グループＢ”、“離職グループＣ”の３つのグループに分類されたことを示す。また、社員コードが“０１００”である評価対象社員が、“離職グループＡ”に分類される割合が“８０％”であり、“離職グループＢ”に分類される割合が“１５％”であり、“離職グループＣ”に分類される割合が“５％”であることを示している。この場合、グループ決定部１５は、評価対象社員の人事管理情報が属するグループは、最高割合となる“８０％”に対応する“離職グループＡ”であると決定する。
【００３４】
図１の離職要因比率算出部１６は、グループ決定部１５により決定されたグループに属する離職者の離職要因の比率を算出する。具体的に、離職要因比率算出部１６は、決定されたグループに属する全ての離職者に対応する離職要因を、離職要因データから取得し、取得した離職要因の比率を算出する。
【００３５】
図２（Ｂ）を参照して、具体的に説明する。図２（Ｂ）は、グループ決定部１５により決定されたグループが“離職グループＡ”であり、“離職グループＡ”に属する全ての離職者の離職要因の比率として、“業務内容”が“２０％”であり、“キャリアアップ”が“７０％”であり、“結婚”が“１０％”であることを示している。この場合、離職要因比率算出部１６は、最高割合となる“７０％”に対応する“キャリアアップ”を、評価対象社員が将来該当する可能性が高い離職要因の候補として選定する。
【００３６】
図１の離職要因提示部１７は、離職スコア取得部１４により取得された離職要因スコアのうち少なくとも一つが、所定の第２閾値以上である場合に、離職要因スコアのうち最も高いスコアに対応する離職要因を、評価対象社員が将来該当する可能性が高い離職要因の候補として提示する。離職要因の候補を提示することには、例えば、以下のことが含まれる。（１）離職要因提示装置１のディスプレイに離職要因の候補を表示させるために表示ユニットに表示データを送信すること。（２）外部装置のディスプレイに離職要因の候補を表示させるために外部装置に表示データを送信すること。
【００３７】
上記第２閾値は、離職要因を正確に特定可能な範囲の最小値に設定することが望ましい。例えば、初期値として０．８を暫定的に設定しておき、その後の評価結果に基づくデータを教師データとして学習させることで、第２閾値の値を調整していくこととしてもよい。
【００３８】
図２（Ｃ）を参照して、具体的に説明する。図２（Ｃ）は、第２閾値が例示的に０．８に設定されている場合に、離職スコア取得部１４により取得された離職要因スコアのうち、“業務内容”が、第２閾値よりも高い“０．９”であり、最も高いスコアであることを示している。この場合、離職要因提示部１７は、評価対象社員が将来該当する可能性が高い離職要因の候補として、“業務内容”を提示する。
【００３９】
図１の離職要因提示部１７は、離職スコア取得部１４により取得された離職要因スコアの全てが、所定の第２閾値未満である場合に、離職要因比率算出部１６により算出された離職要因の比率のうち最も高い値に対応する離職要因を、評価対象社員が将来該当する可能性が高い離職要因の候補として提示する。
【００４０】
図２（Ｄ）及び図２（Ｂ）を参照して、具体的に説明する。図２（Ｄ）は、第２閾値が例示的に０．８に設定されている場合に、離職スコア取得部１４により取得された離職要因スコアの全てが第２閾値未満であることを示している。他方、図２（Ｂ）は、“７０％”を示す“キャリアアップ”が、同図の中で最も高い割合であることを示している。この場合、離職要因提示部１７は、評価対象社員が将来該当する可能性が高い離職要因の候補として、“キャリアアップ”を提示する。
【００４１】
次に、図３を参照して、実施形態における離職要因提示装置１の動作の一例について説明する。同図に示す動作は、評価対象社員ごとに実行されることとなる。
【００４２】
最初に、離職スコア取得部１４は、評価対象社員の人事管理情報を離職スコア予測モデルＭａに入力し、評価対象社員の離職スコアを取得する（ステップＳ１０１）。
【００４３】
続いて、離職スコア取得部１４は、上記ステップＳ１０１で取得された離職スコアが、所定の第１閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ１０２）。この判定がＮＯである場合（ステップＳ１０２；ＮＯ）には、本動作を終了する。なお、ステップＳ１０２の判定を省略することとしてもよい。
【００４４】
上記ステップＳ１０２において、離職スコアが所定の第１閾値以上であると判定された場合（ステップＳ１０２；ＹＥＳ）に、離職スコア取得部１４は、評価対象社員が離職する可能性が高いと判定し、その評価対象社員の人事管理情報を離職要因予測モデルＭｂに入力し、評価対象社員の離職要因スコアを取得する（ステップＳ１０３）。
【００４５】
続いて、離職要因提示部１７は、上記ステップＳ１０３で取された離職要因スコアの全てが所定の第２閾値未満であるか否かを判定する（ステップＳ１０４）。この判定がＮＯである場合（ステップＳ１０４；ＮＯ）に、離職要因提示部１７は、上記ステップＳ１０３で取得された離職要因スコアのうち最高値に対応する離職要因を、評価対象社員が将来該当する可能性が高い離職要因の候補として提示する（ステップＳ１０５）。そして本動作を終了する。
【００４６】
上記ステップＳ１０４において、離職要因スコアの全てが所定の第２閾値未満であると判定された場合（ステップＳ１０４；ＹＥＳ）に、グループ決定部１５は、評価対象社員の人事管理情報が、離職者分類モデルＭｃで分類されているグループの何れに属するかを決定する（ステップＳ１０６）。
【００４７】
続いて、離職要因比率算出部１６は、上記ステップＳ１０６で決定されたグループに属する離職者の離職要因の比率を算出する（ステップＳ１０７）。
【００４８】
続いて、離職要因提示部１７は、上記ステップＳ１０７で算出された離職要因の比率のうち、最高値に対応する離職要因を、評価対象社員が将来該当する可能性が高い離職要因の候補として提示する（ステップＳ１０８）。そして本動作を終了する。
【００４９】
前述したように、実施形態における離職要因提示装置１によれば、評価対象社員の人事管理情報を離職スコア予測モデルＭａに入力し、離職スコア予測モデルＭａから出力される評価対象社員の離職スコアが第１閾値以上である場合に、評価対象社員の人事管理情報を離職要因予測モデルＭｂに入力し、離職要因予測モデルＭｂから出力される離職要因スコアを取得し、その取得した離職要因スコアのうち最も高いスコアに対応する離職要因を、評価対象社員が将来該当する可能性が高い離職要因の候補として提示することができる。
【００５０】
また、離職要因スコアの全てが第２閾値未満である場合に、評価対象社員が分類された離職グループに属する離職者の離職要因の比率を算出し、その算出した離職要因の比率のうち最も高い値に対応する離職要因を、評価対象者が将来該当する可能性が高い離職要因の候補として提示することができる。
【００５１】
それゆえ、実施形態における離職要因提示装置１によれば、離職を考えている社員の離職要因を想定して対応することが可能となる。
【００５２】
[変形例]
なお、本発明は、前述した実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において、他の様々な形で実施することができる。したがって、上記実施形態はあらゆる点で単なる例示にすぎず、限定的に解釈されるものではない。例えば、前述した各処理ステップは処理内容に矛盾を生じない範囲で任意に順番を変更し、又は並列に実行することができる。
【００５３】
また、前述した実施形態において、離職要因提示部１７は、最も高いスコアに対応する離職要因を、評価対象社員が将来該当する可能性が高い離職要因の候補として提示しているが、これに限定されない。例えば、離職要因提示部１７は、上位にあるスコアに対応する複数の離職要因を、評価対象社員が将来該当する可能性が高い離職要因の候補として提示することとしてもよい。上位にあるスコアは、任意に設定した順位以上に該当する全てのスコアであってもよいし、所定の第２閾値以上に該当する全てのスコアであってもよい。
【００５４】
また、前述した実施形態では、各モデルを作成する際に使用する離職者の人事管理情報について、特に対象期間を設けていないが、対象期間を設けることとしてもよい。例えば、離職前に休職をしていない離職者の場合には、図４（Ａ）に例示するように、離職月（１２月）の前月（１１月）から遡って６か月（６月〜１１月）の期間を対象期間とし、この対象期間の人事管理情報を使用して各モデルを作成することができる。
【００５５】
他方、離職前に長期休職をしている離職者の場合には、図４（Ｂ）に例示するように、長期休職を開始した月（８月）の前月（７月）から遡って６か月（２月〜７月）の期間を対象期間とし、この対象期間の人事管理情報を使用して各モデルを作成することができる。対象期間に設定している６か月はあくまでも例示であり、この対象期間は、例えば、評価結果に基づくデータを教師データとして学習させる等して調整することができる。
【００５６】
また、前述した実施形態では、離職者の離職要因に基づいて、評価対象社員の離職要因を予測しているが、これに限定されない。例えば、長期休職者の休職要因に基づいて、評価対象社員の休職要因を予測することとしてもよい。
【００５７】
また、前述した実施形態では、一つの装置で離職要因提示装置１を構成しているが、これに限定されず、例えば、離職要因提示装置１が備える機能等を分散し、複数の装置で構成することとしてもよい。例えば、人事管理情報をデータベースサーバ装置に格納することや、第１学習部１１、第２学習部１２及びクラスタリング部１３をモデル作成用のサーバ装置に備えることとしてもよい。
【００５８】
また、離職要因提示装置１の構成要素は、前述した実施形態における構成要素に限定されることなく、必要に応じて任意の構成要素を適宜追加することができる。
【符号の説明】
【００５９】
１…離職要因提示装置、１１…第１学習部、１２…第２学習部、１３…クラスタリング部、１４…離職スコア取得部、１５…グループ決定部、１６…離職要因比率算出部、１７…離職要因提示部、Ｍａ…離職スコア予測モデル、Ｍｂ…離職要因予測モデル、Ｍｃ…離職者分類モデル。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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