株式会社Boulderは、同社の運営するエンプロイーサクセスプラットフォーム「Well（ウェル）」において、業務上で利用するコミュニケーションツールのテキストデータの解析のみで従業員のワーク・エンゲイジメントを予測することを実現した。これにより、従業員にサーベイを取らなくても予測機能のみで従業員のワーク・エンゲージメントを週次で把握でき、バーンアウト（燃え尽き症候群）の予兆の早期発見と防止が可能になる。
ワーク・エンゲイジメントとは、仕事に対してやりがいを感じ、夢中で取り組めている心理状態を指す。反対にワーク・エンゲイジメントが下がり、仕事への意欲を失い満足に働けない状態をバーンアウトと呼ぶ。ワーク・エンゲイジメントを高めることで、パフォーマンスや生産性の向上、離職意思の低下などの効果がある。
今回、Googleの検索エンジンでも採用されている最先端の自然言語処理モデルをベースに、より幅広い言語的な特徴を捉えられる人工知能を開発した。この人工知能は、過去に行ったアンケートの回答結果と従業員のコミュニケーションツール上のテキストデータを学習しており、テキストデータに現れる従業員の心理状態を把握しワーク・エンゲージメントを予測できる。
現在の仕事を見直し転職する人が多い中、従業員に負担をかけずに予測を出せることで従業員一人ひとりの離職の防止に繋がりそうだ。
【参考URL】業界初、コミュニケーションツールのテキストデータの解析のみで従業員のワーク・エンゲイジメントの予測に成功。エンプロイーサクセスプラットフォーム「Well」
