2025/11/17
人的資本経営に役立つガウス過程回帰モデルによる離職率予測
人的資本経営の可視化を支援するサービスとして、ガウス過程回帰による離職率予測をご紹介します。
ガウス過程回帰（GPR）モデルは少ないデータでも滑らかに予測でき、予測値と不確実性の両方を出せる柔軟な非線形モデルで、特徴は以下のとおりです。
①少ないデータでも高精度になりやすい
GPRは「関数そのものを事前分布として扱う」ため、数百件程度のデータでも滑らかで安定した予測ができる。
（金融・製造・IoTなど “データが多くない領域” に向く）
②予測値だけでなく “不確実性（信頼区間）” を出せる
GPRの最大の強み。各予測値に対して 予測の幅（±σ） を計算し、
この区間が広い → データが少ない/外れやすい領域
この区間が狭い → 自信が高い領域
というように モデルの自信が見える化 できる。
③ノイズとトレンドを分離できる（滑らかさを制御できる）
RBFカーネルやWhiteKernelにより、本質的なトレンド、観測ノイズ（ばらつき）を分離できるため、
滑らかさ・変動しやすさ を自由に調整できる。
このようにガウス過程回帰は予測の不確実性を得られるので、離職率の予測において信頼区間を提供できます。
また、多店舗展開をする企業の売上予測や発注予測などにも活用できます。
これにより、経営者は予測値だけでなく、その予測に伴うリスクも考慮した意思決定が可能です。
また、ガウス過程回帰モデルは少量のデータでも良好な予測精度を維持できるため、十分な過去データがない場合でも離職率の予測が可能です。特に、新しい事業部門や急成長している企業での利用に適しています。
●離職率予測モデルを導入したときの投資効果
少子化の状況下、採用コストは極めて高くなってきており、キーマンの突然の退職を防止できることは、極めてその投資効果が高いと言えます。
数値ベースのROIモデル例
＜前提＞
・年間離職者：30名
・そのうちGPRで早期発見 → 5名防止
1人あたり離職コスト：
・採用 50万円
・教育 100万円
・生産性ロス 150万円
・合計 300万円
モデル導入コスト：
・初期構築：200〜400万円
・年間運用：50〜150万円
粗ROI（効果額 − 導入コスト）
・5人×300万円=1500万円
導入・保守コスト合計：
・粗ROI=1500−400=1100万円/年
ROI=1100万円÷400万円=275%
●人的資本経営に離職率予測がどのように役立つか？
1. 離職リスクの特定と予防措置の計画
特定の部署や従業員グループに対してリスクが高いことが分かれば、適切な予防措置を講じることが可能になります。例えば、離職リスクが高い従業員に対しては、キャリア開発の機会を提供したり、働きやすい環境の整備を強化するなどの対策を実施することで、離職率の低下を図ることができます。
2. 経営戦略の最適化
離職率の予測結果を基に、人材の配置や採用計画、トレーニングプログラムの設計などを最適化できます。
将来的にどの部署で人材不足が発生するかを事前に把握し、必要な採用活動や社内異動を計画することが可能です。これにより、企業全体の人材配分を最適化し、業務の効率性を高めます。
特に、将来的にどの程度の離職が予想されるかを把握することで、採用計画を前倒しする、または人材育成プログラムの内容を見直すといった長期的な戦略立案が可能になります。
3. リスク管理
高い離職率が続くとスキルやノウハウが流出するリスクが高まります。離職予測を通じて、キーマンが流出するリスクを早期に把握し、適切な対応策を講じることで、企業の競争力を維持します。
また、予測された離職率から、どの要因が従業員の離職意向に影響を与えているかを分析することができ、労働環境や福利厚生制度の改善に向けた具体的なアクションを特定し、従業員満足度の向上を図ることが可能になります。
4. 自然言語処理によるリスク管理
自然言語処理AI技術も加えることで、社員が考えている会社のリスクを自動的に分析することが可能です。社員の意見からトピックや感情を分析することで、会社のリスク・打ち手が特定でき、効率的に人的資本経営の可視化や戦略立案に向けた資料を作成することができます。
これらの成果物を活用することで、人的資本経営を戦略的に進め、組織全体のパフォーマンスを向上させることが期待されます。
●ご興味のある企業様へ
・エンドユーザーである企業様に限ります(コンサルティング企業様、同業他社様、個人は除く)。
・サービス内容や金額は個別にディスカッションさせていただきます。
【社会整備サポート協会 概要】
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