Office 365のAIをどう活用する？　進化するグループウェア（3/3 ページ）

公開 2018年10月11日 19時50分

更新 2022年10月03日 11時38分

著者

小池晃臣

[タマク]

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AI＋ビッグデータ解析でメンタル不調者や退職を考えている社員を把握

　働き方改革によって在宅勤務や成果主義の傾向が高まると、従業員の毎日の姿を上長がチェックすることも少なくなる。しかし、社員は見えないところで悩んだり、病んだりと不調が続くこともあるだろう。

　このような従業員が生まれることを防ぐための機能を備えたコミュニケーションツールも現れている。例えば、トークノートが提供する社内SNS「Talknote」が備える「アクションリズム解析」機能と「オーバーワーク検知」機能だ。

図3　メンタル不調者の通知画面（出典：トークノート）

　アクションリズム解析は、社内SNSに蓄積されたビッグデータを解析し、日々行われている社内SNSへのアクセス時間帯や投稿の量などの傾向をアクションリズムとして観測する。

　これにより、メンタルヘルス不調や退職意向などにつながる可能性のある気持ちの変化を早期に発見できる。行動変化の背景には気持ちの変化が起きているという前提に基づいたものだ。

　アクションリズム解析では、社内SNSでの行動データから社員ごとの標準的なアクションリズムを抽出する。大きなリズムの崩れがあれば、一定期間継続したタイミングを変化の兆しと捉え、管理職や人事担当者など任意の特定メンバーに通知する。

　この結果、早期にフォローやヒアリングを実施できるようになり、顕在化する前の退職意向やメンタルヘルス不調を防げるのである。

　このように、人的なフォローとビッグデータ解析を利用したアプローチを組み合わせることで、俗人的なアプローチだけでは対応しきれなかった課題が解決可能になると期待される。

働き過ぎの社員を発見し、離職を防ぐ

　オーバーワーク検知機能は、Talknoteにアクセスしていない時間が、設定した下限よりも短い社員を検知することで、オーバーワークの可能性を経営者や人事担当者などの管理者へ通知する機能だ。この通知に基づいて対象者のコンディションを確認し、必要に応じてケアを行うことで、社員の突発的な離職を防げる。

　従来の本人からの申告による勤怠管理手法では、労働時間の実態を正確に反映しきれずにオーバーワークを見逃すケースが生じていた。しかし、業務でのコミュニケーションをTalknoteに一元化することで、「仕事をしている時間＝Talknoteへアクセスしている時間」となり、実働時間を正確に把握できるようになるのである。

　この機能とアクションリズム解析とを併用すれば、より高い精度で離職を防ぐことが期待できる。