退職予兆の検知は「仕組み」で実現する｜辞める人には必ずサインがある【応用編：社長の仕事をAI・DXで軽くする12】

退職代行の急増が示す「企業側の見えない損失」

退職代行サービスの利用が急増しています。マイナビの調査によると、社員が退職代行を利用して退職した経験のある企業は、2019年以前の15.7％から、2024年上半期には23.2％にまで増加しました。実に4社に1社が経験している計算です。

東京商工リサーチの調査では、大企業の18.4％、中小企業の8.3％が退職代行業者から社員の退職連絡を受けた経験があると報告されています。もはや「うちには関係ない」とは言い切れない状況でしょう。

退職代行を利用する社員は「無責任」ではない

ここで一つ、よくある誤解を解いておきたいと思います。退職代行を使う社員は「無責任」「やる気がない」と思われがちですが、パーソル総合研究所の調査によると、実態は異なります。

退職代行利用者は一般的イメージとは逆に、「チームワーク重視」の志向が強い傾向があるそうです。協調性が高く責任感が強いからこそ、「辞めたい」と言い出せずに追い詰められ、第三者の力を借りるしかなくなってしまう。上司への不満は約7割、上司からのハラスメント経験は約4割に達しているというデータもあります。

つまり、退職代行の増加は「最近の若者は根性がない」という問題ではなく、「本音を伝えられない職場環境」の問題なのです。この視点を持てるかどうかで、対策の方向性は大きく変わってきます。

早期離職のコストは想像以上に大きい

早期離職が企業にもたらすダメージは、金銭面だけでも甚大です。以下の表をご覧ください。

これは最低限の試算です。ある調査では、入社3年以内の早期離職の場合、新卒で約657万円、中途で約774万円の損失になるという報告もあります。

さらに金銭以外の損失も見逃せません。

退職者の業務をカバーするための既存社員の残業増加（31.1％の企業が経験）、引き継ぎ不足によるサービス品質の低下（23.4％）、そして何より現場の士気低下（14.0％）。「あの人も辞めた」という空気は、連鎖退職を招きかねません。

御社では、年間何人が辞めていますか？ その数字に200〜300万円を掛けてみてください。それが「見えない損失」の正体です。

辞める人には必ず「兆候」がある

「まさかあの人が」——退職を告げられたとき、そう感じた経験はないでしょうか。しかし後から振り返ると、何かしらの予兆があったはずです。

退職は突然決まるわけではありません。多くの場合、数週間から数ヶ月の「心の離脱」プロセスを経て、最終的な決断に至ります。その過程で、必ず行動や態度に変化が現れるのです。

勤怠パターンの変化が最初のサイン

退職を考え始めた社員に最も顕著に現れるのが、勤怠パターンの変化です。具体的には以下のようなサインが挙げられます。

まず、半休や中抜け、早退が増えるパターン。これは転職活動のための面接時間を確保している可能性が高いでしょう。特に平日の午後や、理由が曖昧な休暇申請が続く場合は要注意です。

次に、残業が急に減るパターン。これまで残業に抵抗がなかった社員が定時で帰るようになったら、仕事終わりに転職活動や資格勉強に時間を使っている可能性があります。

逆に、遅刻や体調不良による欠勤が増えるパターンもあります。これはモチベーション低下や、心身の不調のサインかも知れません。

御社でも、毎月の勤怠データを眺めるだけで「あれ？」と気づけることがあるのではないでしょうか。

発言量・提案量の減少は心の離脱の証拠

会議での発言が減った、アイデアを出さなくなった、質問をしなくなった——これらは「心の離脱」が進んでいる証拠です。

退職を決意した社員は、「もうすぐ辞める会社のために頑張っても意味がない」という心理状態になります。その結果、以前は積極的だった人が当たり障りのない発言しかしなくなったり、新しいプロジェクトへの参加を避けたりします。

また、自発的な引き継ぎ準備を始めた場合は、かなり退職意思が固まっている状態でしょう。誰にも言われていないのに業務マニュアルを作成したり、後輩に仕事を教えたりし始めたら、すでに退職日を逆算して動いているのかも知れません。

1on1での話題の変化を見逃さない

定期的に1on1を実施している会社であれば、その場での話題の変化も重要なサインになります。

以前は将来のキャリアや会社への提案を話していた社員が、業務の進捗報告だけで終わるようになった。自分の成長や評価について話さなくなった。逆に、他社の待遇や業界動向について質問するようになった。

これらは、会社への関心が薄れ、意識が外に向き始めているサインです。

あるいは、「何を言っても変わらない」と諦めているケースもあります。以前は不満を口にしていた社員が急に何も言わなくなったら、それは問題が解決したのではなく、「言っても無駄だ」と見切りをつけた可能性が高いでしょう。

沈黙は、最も危険な兆候なのです。

早期退職の防止策は「5つのフェーズ」で考える

退職防止は、「辞めそうな人を引き止める」だけでは不十分です。入社前から定着期まで、一貫した仕組みが必要になります。ここでは5つのフェーズに分けて整理してみましょう。

入社前：ミスマッチを防ぐ情報開示

早期離職の最大の原因は「入社前と入社後のギャップ」です。退職代行モームリのデータによると、4〜6月に退職代行を利用した新卒社員の約半数が「入社前の契約内容・労働条件と勤務実態の乖離」を理由に挙げています。

これを防ぐには、採用段階での情報の透明性が不可欠です。良い面だけでなく、仕事の大変な部分や課題も正直に伝える。実際の職場を見てもらう機会を設ける。先輩社員との対話の場を用意する。

「良いことばかり言って入社させても、すぐ辞められたら意味がない」——この発想が重要でしょう。

入社直後：オンボーディングで「居場所」をつくる

入社直後は最も離職リスクが高い時期です。新しい環境への適応、人間関係の構築、業務の習得——ストレスが重なりやすいからです。

オンボーディング（新入社員が組織に適応するためのサポート）は、この時期の離職を防ぐ有効な手段として注目されています。マイナビの調査では、早期離職の理由トップが「職場の雰囲気が良くなかった/自分に合わなかった」（44.4％）となっており、業務スキルの習得だけでなく、「居場所感」の醸成が重要であることがわかります。

中小企業におけるオンボーディングの研究では、「上司との定期的な面談」と「職場内コミュニケーションの活性化の推進」がパフォーマンス向上に効果があるという結果も報告されています。大がかりな制度を作らなくても、週1回の短い面談、ランチを一緒にとる機会、歓迎会——こうした地道な取り組みが定着率を左右するのです。

定着期：成長実感とキャリアパスの提示

入社から数ヶ月経ち、業務に慣れてきた頃に訪れるのが「このままでいいのか」という迷いです。

パーソル総合研究所の調査によると、離職者の不満は「長時間労働」から「成果圧力」へとシフトしています。「求められる成果が重すぎる」「受けている評価に納得できない」「上司の指示や考えに納得できない」といった不満が増加傾向にあるとのこと。

この時期に必要なのは、成長実感を持てる機会と、将来のキャリアパスの提示です。「この会社にいれば、自分はこう成長できる」というビジョンが見えなければ、社員は外に活路を求めるでしょう。

あなたの会社では、若手社員に3年後、5年後の姿を具体的に示せていますか？

兆候対応：早期発見と適切な介入

前章で述べた「兆候」を発見したら、速やかに対応することが重要です。ただし、ここで注意すべきことがあります。

「辞めるの？」と直接聞くのは逆効果です。相手を追い詰め、かえって決断を早めてしまう可能性があります。

まずは「最近どう？」という自然な対話から始めましょう。業務の負荷、人間関係、将来への不安——本人が抱えている課題を引き出し、解決できるものがあれば対応する。解決が難しいものでも、「聞いてもらえた」「気にかけてもらっている」という感覚が、踏みとどまるきっかけになることもあります。

エン・ジャパンの調査では、退職代行を利用した人の6割が「上司」「人間関係」が良ければ、退職代行サービスを利用しなかったと回答しています。この数字が示すのは、適切な介入があれば、退職は防げるということです。

仕組み化：属人的対応からの脱却

ここまで読んで、「うちの会社でもやりたいけど、自分や管理職の時間がない」と感じた方も多いのではないでしょうか。

その通りです。だからこそ、「仕組み化」が必要なのです。

「気づいた人が対応する」という属人的なやり方では、見落としが発生します。担当者が忙しければ後回しになり、担当者が異動すればノウハウが途切れます。

勤怠データの定期チェック、1on1の定例化、フォローアップの記録——これらを仕組みとして運用することで、「誰がやっても」「継続的に」退職兆候を検知し、対応できる体制が整います。

そして、この「仕組み化」を強力に支援してくれるのが、AIとDXなのです。

AIで検知できる退職のサイン

「AIで退職予測」と聞くと、大企業のシステムをイメージするかも知れません。しかし、中小企業でも活用できる方法はあります。ここでは、AIを活用した退職予兆検知の考え方と、現実的な始め方を解説します。

ピープルアナリティクスとは何か

ピープルアナリティクスとは、企業内に蓄積されている従業員データを収集・分析し、人事施策に活かす取り組みを指します。採用、配置、育成、評価、退職——あらゆるフェーズでデータに基づいた意思決定を可能にする手法です。

NTTデータの解説によると、ピープルアナリティクスを実践できる領域として「入社後のパフォーマンス予測」「配置マッチングの納得度向上」そして「退職の要因分析や予兆検知」が挙げられています。

従来、人事判断は「経験」や「勘」に頼る部分が大きかったでしょう。「あの部署は離職率が高い」「あのタイプの人は長続きしない」——こうした感覚は、必ずしも間違っていないかも知れません。しかし、データで裏付けを取ることで、より精度の高い判断と、説得力のある施策が可能になります。

勤怠データから読み取れる予兆

AIによる退職予測で最も活用されるのが、勤怠データです。以下のような指標の変化から、退職リスクを察知できる可能性があります。

パーソルホールディングスの事例では、過去の人事データをもとに現在の社員の状態から退職確率を予測するモデルを構築し、約90%の正解率にまで精度を向上させたという報告があります。

もちろん、これは大量のデータと高度な分析を行った結果です。しかし、シンプルな形でも「普段と違うパターン」を検知する仕組みは作れます。

コミュニケーションデータの分析

勤怠データ以外にも、コミュニケーションに関するデータが活用されています。

社内チャットやメールの発信量の変化、会議での発言頻度、提案や質問の回数——こうしたデータからも、「心の離脱」を察知できる可能性があります。

ただし、ここで注意すべきはプライバシーへの配慮です。社員の行動を監視されているという感覚は、かえって信頼関係を損ない、離職を促進しかねません。

あくまで「個人を監視する」のではなく、「組織全体の傾向を把握する」「異変に気づいたら対話でフォローする」というスタンスが重要です。データは「気づき」のきっかけであり、解決策ではありません。

中小企業でも始められる検知の第一歩

「うちには高度なシステムを導入する予算も人材もない」——そう思われるかも知れません。しかし、小さく始める方法はあります。

まずは、既存の勤怠データを定期的に見直す習慣をつけましょう。Excelで月次の勤怠状況を一覧化し、前月との比較や、社員間の比較を行うだけでも、「おや？」と気づけることがあります。

次に、1on1の記録を残すこと。話した内容、社員の反応、気になった点——簡単なメモでも構いません。蓄積することで、時系列での変化が見えるようになります。

そして、退職者へのヒアリング。可能であれば、離職者に「本当の理由」を聞いてみてください。建前ではなく本音を引き出すのは難しいですが、同期や親しい同僚経由で聞き取りができれば、貴重なデータになります。

これらの取り組みは、AIを使うまでもなく、今日から始められます。そして、この地道なデータ収集が、将来AIを活用する際の基盤になるのです。

生成AIを活用した退職防止の実践法

ここからは、生成AI（ChatGPTなど）を活用した退職防止の具体的な方法をご紹介します。高度なシステム構築は不要です。「プロンプト」と呼ばれる指示文を入力するだけで、さまざまな場面で活用できます。

求人票の改善で入社前ミスマッチを防ぐ

入社前のミスマッチを防ぐには、求人票の質が重要です。しかし、自社の魅力を客観的に伝えるのは意外と難しいもの。

生成AIに「御社の求人票をチェックして、ミスマッチを防ぐ観点から改善提案をして」と依頼すれば、第三者視点でのフィードバックが得られます。

また、「この職種で入社後にギャップを感じやすいポイントを教えて」と聞けば、求人票に盛り込むべき「現実的な情報」のヒントが得られるでしょう。

オンボーディング計画を自動生成する

新入社員のオンボーディング計画を一から作るのは大変です。しかし、生成AIに「中小企業の営業職向け、入社1ヶ月のオンボーディング計画を作成して」と依頼すれば、たたき台が数秒で出来上がります。

もちろん、そのまま使えるわけではありません。自社の実情に合わせてカスタマイズする必要があります。しかし、ゼロから考える負担が大幅に軽減されるのは間違いありません。

1on1スクリプトで対話の質を高める

1on1が形骸化している会社は少なくありません。「で、最近どう？」「特にないです」で終わってしまう。

生成AIに「入社2年目の社員との1on1で使える質問リストを作成して」と依頼すれば、対話を深めるための質問例が得られます。

さらに、「モチベーションが下がっている様子の部下との1on1を想定して、ロールプレイの相手になって」と依頼すれば、事前練習も可能です。AIが相手なら、「どう思われるか」を気にせずに本音の対話を試すことができます。

退職分析レポートで再発を防ぐ

退職者が出た後、「なぜ辞めたのか」を分析していますか？

生成AIに「以下の退職理由を分析して、共通点と対策を提案して」と依頼すれば、複数の退職事例から傾向を見出し、再発防止策を考えるヒントが得られます。

人間だけで分析すると、どうしても「あの人は合わなかった」「仕方なかった」という結論に流れがちです。AIの客観的な視点は、見落としていた問題を浮き彫りにしてくれることがあります。

すぐ使えるプロンプト例

ここでは、退職防止のために今日から使える生成AIのプロンプト例をご紹介します。コピーしてそのまま使えるよう、具体的に記載しています。

求人票改善プロンプト

オンボーディング計画プロンプト

1on1スクリプトプロンプト

これらのプロンプトは、自社の状況に合わせて自由にカスタマイズしてください。生成AIの回答は「たたき台」として捉え、人間が判断して調整することが重要です。

兆候シグナルをダッシュボード化する

退職兆候の検知を「仕組み」として運用するには、データの可視化が有効です。高価なBIツールを導入しなくても、Excelで始められる方法をご紹介します。

Excelでできる簡易モニタリング

以下のような項目を月次で記録し、一覧化するだけでも「気づき」の精度は上がります。

ポイントは、「比較」ができる形で記録することです。単月の数字だけでは異常かどうか判断できません。時系列での推移、他の社員との比較——こうした視点で見ることで、「いつもと違う」が見えてきます。

可視化で「気づき」を促す

データを可視化するメリットは、関係者全員で認識を共有できる点にあります。

社長一人が「あの人、最近どうなんだろう」と思っていても、現場の管理職が気づいていなければ対応は進みません。逆に、管理職が気づいていても、社長に報告されなければ組織的な対応ができません。

月次のミーティングで「退職リスクモニタリング」の時間を設け、データを見ながら話し合う——こうした仕組みがあれば、属人的な「勘」に頼らない、組織としての対応が可能になります。

「ダッシュボード」と聞くと大げさに感じるかも知れませんが、要は「定期的にデータを見て、話し合う場を持つ」ということ。形から入る必要はありません。

失敗パターンから学ぶ

退職防止の取り組みには、よくある失敗パターンがあります。事前に知っておくことで、同じ轍を踏まずに済むでしょう。

まず、「給与を上げれば解決する」という思い込み。確かに待遇は重要です。しかし、退職理由のトップは「人間関係」や「職場環境」であり、給与改善だけでは根本解決にならないことが多いです。

次に、「ツールを入れれば解決する」という期待。AIや各種ツールはあくまで「支援」です。ツールが兆候を検知しても、その後の対話と対応は人間がやらなければなりません。ツール導入だけで満足してしまうと、形骸化します。

そして、「引き止めに成功すればOK」という短期視点。一度退職を考えた社員は、根本的な問題が解決しなければ、また同じ気持ちになります。その場の引き止めに成功しても、半年後にまた退職の危機を迎えるケースは珍しくありません。

よくあるのが、「引き止めたけど結局辞めた」というパターンです。これは、引き止め時に問題を解決せず、単に説得しただけの場合に起こります。

御社にも、思い当たる経験はありませんか？

成功事例に学ぶ定着率向上のヒント

ここで、離職防止に成功した企業の事例をいくつかご紹介します。

グループウェアを提供するサイボウズは、かつて離職率28%という危機的状況にありました。しかし、多様な働き方を認める制度改革や、社内コミュニケーションの活性化に取り組んだ結果、離職率を4%にまで改善しています。

焼鳥チェーンの鳥貴族ホールディングスは、飲食業界特有の高い離職率に悩んでいました。オンボーディングの強化と、店長によるきめ細かなフォローアップに注力した結果、入社半年の離職を半減させることに成功しています。

人材サービスのパーソルホールディングスは、人事データを活用した「退職予測モデル」を構築。過去の人事データをもとに現在の社員の状態から退職確率を予測し、約90%の正解率を実現。リスクの高い社員への早期フォローに活用しています。

これらの事例に共通するのは、「問題を放置せず、継続的に改善に取り組んでいる」点です。一度の施策で劇的に改善するわけではありません。データを見て、対話して、施策を打って、また振り返る——このサイクルを回し続けることが成功の鍵といえるでしょう。

まとめ：気づいた時には遅い、だから「仕組み」で早期発見

本記事では、退職予兆の検知について、以下のポイントを解説してきました。

退職代行の利用増加は「若者の問題」ではなく、「本音を伝えられない職場環境」の問題です。退職代行を利用する社員は、むしろ協調性が高く責任感が強い傾向があります。

早期離職のコストは、1人あたり200〜300万円から、場合によっては600万円以上に及びます。採用費、教育費、給与だけでなく、機会損失や士気低下といった見えない損失も甚大です。

辞める人には必ず「兆候」があります。勤怠パターンの変化、発言量の減少、1on1での話題の変化——これらを見逃さないことが重要です。

退職防止は、入社前・入社直後・定着期・兆候対応・仕組み化の5つのフェーズで考えます。どこか一点だけ対策しても効果は限定的です。

AIとDXは、検知の精度を高め、対応を効率化する強力なツールになります。高価なシステムがなくても、Excelでのモニタリングや生成AIの活用から始められます。

そして何より大切なのは、検知した後の「対話」と「環境改善」です。データやAIは「気づき」のきっかけを与えてくれますが、社員との信頼関係を築き、問題を解決するのは人間の仕事です。

「気づいた時には遅い」——だからこそ、今日から「仕組み」で早期発見できる体制を整えてみませんか。

この記事を最後まで読んでくださったあなたは、すでに多くの経営者より一歩先を行っています。次は、小さくても一つ、具体的なアクションを起こしてみてください。それが、御社の人材定着率を変える第一歩になるはずです！

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出典・参考情報

• マイナビキャリアリサーチLab「退職代行サービスに関する調査レポート（2024年）」
  https://career-research.mynavi.jp/reserch/20241003_86953/
• 東京商工リサーチ「退職代行業者から連絡、大企業の約2割が経験」
  https://www.tsr-net.co.jp/data/detail/1198685_1527.html
• パーソル総合研究所「離職の変化と退職代行に関する定量調査」
  https://rc.persol-group.co.jp/news/release-20251202-1000-1/
• エン・ジャパン「7700人に聞いた退職代行実態調査」
  https://corp.en-japan.com/newsrelease/2023/34896.html
• NTTデータ「ピープルアナリティクス入門」
  https://www.nttdata.com/jp/ja/trends/data-insight/2024/1129/
• 日本の人事部HRテクノロジー「パーソルホールディングスの退職予測モデル」
  https://jinjibu.jp/hrt/article/detl/techactivities/1654/
• LDcube「離職防止の成功事例12選」
  https://ldcube.jp/blog/retention431

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▼このブログ記事の内容を図解したインフォグラフィックスです（スマホはピンチアウト操作で拡大表示できます）

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