離職を未然に防ぐ完全ガイド – 離職率改善・コスト試算・予兆検知の全手法

「気づいたら主力メンバーから退職届が出ていた」「面談では問題ないと言っていた社員が突然辞めた」
——こうした離職は、ある日突然起きるのではありません。
離職には必ず予兆があり、3段階のフェーズを経て進行します。

本記事では、離職率を構造的に改善するために必要な全論点を、経営者・人事責任者の視点から体系化しました。

離職コストの試算方法、6つの早期検知指標、段階別の介入レシピ、CIY®導入企業の改善実績（3年離職率39%→14.7%）まで、明日から自社で着手できる粒度で解説します。

この記事でわかること

• 日本の離職率の現状と、自社水準を判断するための業界別ベンチマーク
• 離職コストの試算方法（年収の1.75倍説の根拠と5要素分解）
• 離職の3段階モデルと、各段階で現れる予兆サイン
• 離職を構造的に引き起こす5大要因とその因果関係
• 離職予兆を捉える6つの定量指標と検知システムの作り方
• 段階別の介入レシピ（マネージャー／人事／経営）
• 入口設計（採用・配属）からのリテンション戦略
• CIY®才能カルテによるAI早期アラート活用法と試算ツール

1. 日本の離職率の現状｜業界別・規模別データ

全体水準と「3年3割」の現実

厚生労働省「令和5年雇用動向調査」によれば、日本の常用労働者の年間離職率は約15.4%で推移しています。

新規学卒者に目を向けると、大卒入社3年以内離職率は約34.9%と、いわゆる「3年3割」の水準は依然として変わっていません。高卒では38.4%、中卒では52.9%とさらに高い水準です。

この数字は平均値であり、業界ごと・規模ごとに大きな差があります。
自社の離職率が「高いのか低いのか」を判断するには、全体平均ではなく業界・規模で揃えたベンチマークで見る必要があります。

業界別ベンチマーク

業界別では次の傾向が顕著です。

宿泊業・飲食サービス業の年間離職率は約26%、生活関連サービス業・娯楽業が約20%と高水準で推移する一方、製造業は約9%、金融・保険業は約8%、複合サービス業は約7%と業界差が3倍以上開きます。

「自社は離職が多い」と感じる前に、業界平均と比較することが出発点です。

規模別ベンチマーク

事業所規模が小さいほど離職率は高い傾向にあります。従業員1,000人以上の事業所が約12%、5〜29人の事業所が約18%と、規模間で1.5倍程度の差があります。

中小企業の経営者は「自社が特別離職が多いのか」を判断する際、この規模差を加味して評価すべきです。

「望ましい離職」と「望ましくない離職」を分ける

離職率の改善を語る前に、自社にとって離職率が「ゼロに近いほど良い」とは限らない点を押さえておく必要があります。

組織は新陳代謝が必要であり、ローパフォーマーやカルチャーフィットしない人材の離職は、むしろ組織を健全化させる側面があります。

ここで重要なのは、ハイパフォーマーやキーパーソンの「望ましくない離職」と、組織健全化に資する「望ましい離職」を分けて捉えることです。

改善すべきは前者であり、目標値は単純な離職率の低下ではなく「離職者の質的構成」であるべきです。CIY®才能カルテは適性データに基づき、離職者がハイパフォーマー寄りかローパフォーマー寄りかを構造的に把握する手がかりを提供します。

厚生労働省「雇用動向調査」のデータは毎年更新されるため、自社のベンチマークも定期的に見直すことをおすすめします。

2. 離職コストの内訳と試算方法（年収の1.75倍説の根拠）

なぜ「年収の1.75倍」と言われるのか

離職コストは「年収の何倍」という形で議論されることが多く、米国の人材コンサルティング会社の調査では中位水準で年収の1.5〜2倍、高度専門職では3倍以上と報告されています。

日本の中小企業では実務的に「年収の1.75倍」を試算の中央値として用いる例が定着しつつあります。

ただし、この数字を根拠なく使うのは危険です。1.75倍説の根拠を分解すると、次の5要素に整理できます。

離職コストの5要素分解

第一に、直接コスト（採用費）。求人広告費・人材紹介手数料・採用担当者の人件費・面接コストを合算します。中途採用の場合、人材紹介手数料だけで年収の30〜35%を占めるケースが一般的です。

第二に、研修・立ち上げコスト。新任者が独り立ちするまでの期間（平均6〜12カ月）の生産性ギャップ、教育担当者の工数、OJT中の現場負荷をコスト換算します。

第三に、退職者の引き継ぎ・空白期間コスト。退職予告期間中の生産性低下、後任が決まるまでの業務空白、周囲メンバーの残業増加を含みます。

第四に、周辺メンバーへの波及コスト。1人の離職は同僚のモチベーションや業務量に影響します。「あの人が辞めるなら自分も」という連鎖離職リスク、相談・愚痴対応に費やされる時間も計上対象です。

第五に、機会損失コスト。担当顧客の引き継ぎミスによる解約、進行中プロジェクトの遅延、ノウハウ流出による再構築コストなど、目に見えにくいが最大の費目です。

年収500万円の社員が辞めた場合の試算例

仮に年収500万円のメンバー（中堅レベル）が離職した場合、5要素は次のように積み上がります。

要素	金額	算出根拠
①直接コスト（採用費）	175万円	人材紹介手数料（年収の35%）
②研修・立ち上げコスト	180万円	半年分の生産性ギャップ
③引き継ぎ・空白期間コスト	100万円	2〜3カ月分の業務遅延
④周辺メンバーへの波及コスト	70万円	同僚の残業増・連鎖離職リスク
⑤機会損失コスト	80万円	顧客対応遅延・ノウハウ再構築
合計	605万円	年収の約1.21倍

これに加えて、対象がハイパフォーマーやマネジメント層であった場合、機会損失コストが跳ね上がり、年収の2〜3倍に達することは珍しくありません。

CIY®導入企業の試算事例では、年収700万円のキーパーソン1名の離職で約1,500万円規模の損失が見積もられたケースがあります（※当社調べ）。

試算結果を経営判断に組み込む

この試算結果を経営判断に組み込むには、「離職率1%改善あたりの粗利インパクト」を年度予算に明示するのが実務的です。

離職コストは固定費ではなく、可視化されない流動コストとして企業の利益を毀損し続けます。可視化された瞬間、リテンション施策への投資判断は驚くほど通りやすくなります。

離職コストの計算手順をさらに詳しく知りたい方は離職コストの計算方法完全ガイド｜年収の1.75倍説と試算テンプレを参照してください。

離職コスト試算とCIY®才能カルテのデモを見る｜30日間無料

3. 離職の3段階（軽度／中度／重度）と予兆サイン

離職は「ある日突然」起きない

経営者・人事担当者が離職対策で陥りがちな誤りは、「離職届が出てから動き出す」ことです。

離職届が出た時点で本人の意思決定は8〜9割完了しており、引き留めの成功率は20%を下回るというのが現場感覚です。

離職を構造的に減らすには、離職届の前段階に存在する「3段階の心理的離職プロセス」を理解する必要があります。

第1段階：軽度離職（不満の蓄積期）

軽度離職は、業務上の小さな不満や違和感が言語化されずに溜まっていく時期です。本人にも自覚がなく、表面上はパフォーマンスも勤怠も問題ありません。

この段階の予兆サインは微細です。会議での発言数が少しずつ減る、提案や改善案が出なくなる、雑談量が以前と比べて減る、休憩時間に同僚と過ごす時間が短くなる
——こうした「ポジティブ行動の減衰」が指標です。

数値で捉えるなら、過去3カ月平均と比較した発言量の20〜30%減少が目安となります。この段階で介入できれば、対話による回復が最も容易です。

第2段階：中度離職（外部探索期）

中度離職は、転職サイト登録・転職エージェント面談・他社の知人との情報交換など、外部選択肢の探索が始まる段階です。

本人は「いざという時のために」という建前で動き始めますが、心理的にはすでに片足を外に置いた状態です。

予兆サインは行動面に現れます。有給取得が増える（特に平日午後）、私的な電話やWeb会議が増える、SNSでの転職関連投稿への反応、社内交流イベントへの参加減少、業務外の自己研鑽（資格取得・転職に有利な学習）の急増などです。

この段階の特徴は、短期パフォーマンスは維持されることが多い点です。

「辞めるまでは迷惑をかけたくない」という心理が働くため、表面上は変化が見えにくく、定例の評価面談では捕捉できません。

第3段階：重度離職（意思決定・調整期）

重度離職は、転職先がほぼ決まり、退職時期と引き継ぎを調整している段階です。

この段階に入ると、引き留めの成功率は大きく低下します。

予兆サインは明確に増えます。机周りや個人ロッカーの私物が減る、共有フォルダの個人ファイル整理が始まる、業務マニュアル化への急な意欲、特定の同僚との「相談しごと」の頻度増加、長期プロジェクトへのアサインを断る発言などです。

人事担当者やマネージャーは、第1段階から第2段階への移行期に介入できる仕組みを作ることが、リテンション戦略の核心です。

第3段階に入った人材を引き留めることに労力を割くより、母集団全体の第1段階を検知する仕組みに投資するほうが、ROIは桁違いに高くなります。

4. 離職を引き起こす5大要因

離職の予兆を捉えても、根本原因に手を打たなければ離職は再生産されます。離職を引き起こす要因は複雑に絡み合いますが、構造的に整理すると5つに集約されます。

要因1：仕事ミスマッチ（適性・配属の不一致）

「業務内容が向いていない」「強みが活かされていない」「不得意な業務ばかり任されている」という適性ミスマッチは、離職の最深部にある要因です。

表面的な不満（給与・人間関係）として現れることが多いため見逃されがちですが、根本治療には適性データに基づく配置転換や業務分担の見直しが必要です。

CIY®適性検査の23特性データを活用すると、離職者の特性プロファイルと業務要件のミスマッチが定量的に可視化できます。

導入企業では、配属前にこのミスマッチをスコア化することで、入社後3年離職率を一般平均39%から14.7%へ低下させた実績があります（※当社調べ・2026年4月時点）。

要因2：人間関係（上司との相性・チーム文化）

退職理由の上位に常に挙がるのが人間関係、とりわけ直属上司との相性です。

「上司に部下のタイプがマッチしていない」「指示の出し方が一方的」「フィードバックが攻撃的」といった具体的な相性問題が背景にあります。

ここでも適性データの活用が有効です。上司と部下の特性プロファイルを照合し、相性のリスクが高い組み合わせを事前に把握しておくことで、配属時の予防的介入が可能になります。

要因3：処遇・評価（給与・昇進・公平性）

給与水準そのものよりも、「評価の納得感」と「成長に応じた処遇変動の見通し」が離職に効きます。

同期と比べて納得できない評価、昇進の見通しが立たない、評価基準が不透明、といった納得感の欠如が累積すると、転職市場での自分の価値を確かめたくなる動機が生まれます。

要因4：成長機会（キャリア展望・学習機会）

「ここにいてもこれ以上スキルが伸びない」「キャリアの次のステップが見えない」という成長停滞感は、特に20代後半〜30代前半の若手・中堅で離職の主要因となります。

1on1や評価面談でキャリアの見立てを共有する仕組みが機能していない組織では、この要因による離職が止まりません。

要因5：健康・働き方（業務量・労働時間・心理的安全性）

過剰な業務量、長時間労働、心理的安全性の欠如は、離職の直接的トリガーになります。

前4要因の蓄積によって心理的負荷が高まると、メンタル不調や身体的不調が顕在化し、休職→離職のルートに入ります。

5大要因は互いに独立しているわけではなく、要因1（適性ミスマッチ）が要因2〜5を増幅させる構造的関係にあります。

適性ミスマッチがある人は、同じ業務量でも疲弊しやすく、同じ上司でも相性が悪く、同じ評価でも納得できない傾向にあります。

5. 離職予兆を捉える6つの指標と検知システム

離職予兆は「なんとなく」では捉えられません。定量的な6つの指標でモニタリングする仕組みが必要です。

指標1：勤怠変動指標

過去3カ月平均と比較した有給取得日数、突発休、遅刻、早退の頻度。有給取得が平均比1.5倍以上に急増した社員は、第2段階の外部探索期に入っている可能性が高くなります。

指標2：エンゲージメント変動指標

定期サーベイ（月次または四半期）のスコア変動。総合スコアの絶対値ではなく、過去3回の平均との差分を見ます。0.5ポイント以上の低下が継続している場合は要注意です。

指標3：行動量指標

会議発言数、Slack・Teams等の発信数、提案・改善案の起案数、社内交流イベント参加率。ポジティブ行動の20〜30%低下が連続2カ月続けば、第1段階の軽度離職の兆候として扱います。

指標4：パフォーマンス変動指標

KPI達成率、納期遵守率、品質指標の変動。前述の通り、第2段階以降は「短期パフォーマンスは維持される」ため、この指標単体では遅行指標になります。他指標と組み合わせて使うことが必須です。

指標5：1on1記録の質的指標

1on1での話題内容のテキスト分析。「将来」「キャリア」「他社」「友人の転職」「家族」「健康」といったキーワードの出現頻度の変化を捉えます。

CIY®では1on1記録のAI解析機能で、キーワード出現パターンの変化を自動検知します。

指標6：ピアフィードバック指標

同僚や周辺メンバーからの「最近変わった気がする」というシグナル。チームリーダーが月次で「気になるメンバー報告」を上げる仕組みを作るのが実務的です。

検知システムの設計原則

これら6指標を統合した検知システムを設計する際の原則は3つあります。

第一に、単一指標で判断しない。1つの指標が振れても判断材料にしかなりません。複数指標が同時に振れた場合のみアラートを立てます。

第二に、個人差を加味した相対評価。絶対値ではなく、過去3〜6カ月の本人平均との差分で見ます。

第三に、マネージャーへの早期通知と人事への二重通知。マネージャーが見落とした場合の安全網として、人事側にも同時通知される設計が望ましい。

CIY®才能カルテのAIアラート機能は、この3原則をもとに設計されており、適性データを起点に「この特性の人は、この変動が出たら危険」という個別最適化されたアラートを発します。

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6. 段階別の介入レシピ（マネージャー／人事／経営）

離職段階ごとに、有効な介入は異なります。段階を間違えた介入は逆効果になることもあります。

第1段階（軽度）への介入

第1段階は、本人にも明確な不満として言語化されていません。ここでの介入の主役は直属マネージャーです。

マネージャーは1on1で、業務の進捗確認ではなく「最近どう？」という抽象的な問いから始め、本人に語らせる時間を意識的に作ります。

1on1の質問の8割は本人の関心事から始め、業務話は2割に抑えるのが原則です。

人事の役割は、マネージャーへのコーチングです。「マネージャーが気づいていない予兆」を6指標から拾い、マネージャーに「このメンバーの状態を見てほしい」とリクエストします。

経営の役割は、第1段階介入が機能する心理的安全性のあるカルチャーを全社レベルで設計することです。

第2段階（中度）への介入

第2段階に入った社員には、マネージャーの1on1だけでは不十分です。人事との別ルート面談を組み込みます。

このルート面談では、キャリアパスの再設計、配属転換の選択肢、業務範囲の調整など、マネージャーの権限を超える選択肢を提示します。

マネージャーには言いにくい「他部署への異動希望」「役割変更」を引き出せる安全な場を作ることが目的です。

経営の役割は、人事に配属転換・部署横断異動の柔軟な権限を持たせることです。

「優秀な人材を抱え込みたいマネージャー」と「全社最適で配置を動かしたい人事」の間で、経営が後者を支持する明確な姿勢を示すことが、第2段階介入の成否を決めます。

第3段階（重度）への介入

第3段階に入った社員に対する「引き留め」の成功率は低く、労力対効果は最も悪い段階です。

ただし、退職を受け入れた上での介入には大きな価値があります。退職理由の精度の高いヒアリング（「本音の退職理由」）を行い、第1〜2段階で見落としていたシグナルを後追いで言語化します。

これを次の改善サイクルに反映することで、離職者を1人出すごとに組織の検知精度が上がる仕組みになります。

経営の役割は、退職者を「裏切り者」扱いしないカルチャーの醸成です。アルムナイ（退職者ネットワーク）として継続的に関係を維持し、出戻り採用やビジネスパートナーシップに発展させる視点を持つ企業ほど、結果的に離職率も低い傾向があります。

7. リテンション戦略の設計と実装

リテンション戦略は、離職予兆検知の「対症療法」だけでは完結しません。入口（採用）から出口（退職）までの全フェーズを設計対象に含めることで、構造的に離職率は下がります。

階層1：入口設計（採用・選考）

採用段階で適性ミスマッチをフィルタリングするのが、最もROIの高い離職予防策です。

スキル要件と適性プロファイルの両面で要件定義を行い、適性検査スコアを選考プロセスに組み込みます。

CIY®適性検査では、応募者の23特性プロファイルを職務要件と照合し、適性スコアと業務適合度を可視化します。

導入企業では、選考時の適性スコア下位20%の応募者を採用しないルールを徹底することで、入社1年離職率を半減させた事例があります（※当社調べ）。

階層2：配属設計（オンボーディング・初期配属）

入社後の配属で、適性と業務要件の合致を再点検します。「とりあえず配属して様子を見る」は最大のリスクです。

配属後30日・60日・90日の3回ポイントで適性面のチェックを行い、ミスマッチが顕在化した場合は早期に部署転換を検討します。

早期離職の多くは、入社後3カ月以内の配属ミスマッチが起点です。

階層3：育成設計（成長機会・キャリア展望）

定期的な1on1、キャリア面談、社内公募制度、研修機会を体系化します。1on1は形式的な月次定例ではなく、特性に合わせた質問設計と頻度設計が重要です。

エネルギー型の社員は短サイクル・高頻度のフィードバックを好む一方、内省型の社員は深い対話を低頻度で行うほうが効果的です。

CIY®才能カルテは、メンバーごとに最適な1on1の頻度・質問・トーンをAIが提案します。

階層4：出口設計（離職時・離職後）

離職を完全にゼロにすることはできません。離職を出した時に、組織がどれだけ学べるかが次の改善サイクルを決めます。

退職面談の質的精度、退職理由のデータベース化、退職者プロファイルの分析、アルムナイネットワークの構築。これらが回り始めると、退職者は組織の改善資産になります。

リテンション戦略のKPI設計

リテンション戦略のKPIは、単純な離職率ではなく多層的に設定します。

第一に、ハイパフォーマーの離職率（質的指標）。第二に、入社1年・3年離職率（時系列指標）。第三に、6つの離職予兆指標のチームごとのアラート発生率（先行指標）。

8. 中小企業の離職改善事例（CIY®導入企業）

CIY®を導入した中小企業の事例から、離職改善の実装パターンを紹介します。

事例1：従業員約80名のIT系企業

入社3年離職率が業界平均39%を上回る45%で推移していたA社では、CIY®適性検査を採用選考と配属設計に組み込みました。

実施したこと：採用時に適性スコア下位20%を見送り、配属時に上司との特性相性スコアを確認し、月次でAIアラートをマネージャーに通知する仕組みを構築。1on1の質問テンプレートも特性別に整備しました。

結果：導入から24カ月後、入社3年離職率が14.7%まで低下。試算上の離職コスト削減額は年間約4,200万円規模（※A社試算）。

事例2：従業員約200名のサービス業

慢性的な人手不足と若手早期離職に悩んでいたB社では、入社1年離職率を最重要KPIに設定し、CIY®を活用した予兆検知体制を整備しました。

実施したこと：6指標のダッシュボード化、マネージャー全員への1on1研修、人事面談の二重通知ルートの確立、配属転換の柔軟運用。

結果：入社1年離職率が28%から12%へ改善。マネージャーが第1段階で介入できる比率が、導入前の23%から導入後の68%へ向上しました。

事例3：従業員約30名の専門サービス業

人数が少ないため1人の離職インパクトが大きかったC社では、ハイパフォーマー・キーパーソンに焦点を当てたリテンション施策を実施。

実施したこと：キーパーソン10名に対して四半期キャリア面談を制度化、適性データを基にした業務分担の最適化、ストックオプション制度の見直し。

結果：キーパーソン離職ゼロを24カ月継続。離職コスト削減効果は年間約1,500万円規模（※C社試算）。

共通する成功パターン

3社に共通するのは次の3点です。

第一に、離職率という曖昧な指標ではなく、「ハイパフォーマー離職率」「入社3年離職率」など分解されたKPIを設定したこと。

第二に、マネージャー任せにせず、人事が予兆を捉えるダッシュボードを持ったこと。

第三に、経営が離職コストを試算し、リテンション投資の意思決定を明示的に行ったことです。

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9. AIによる早期アラート活用法（CIY®才能カルテ）

才能カルテとは何か

CIY®才能カルテは、CIY®オリジナル適性検査の23特性データを基に、社員一人ひとりの強み・弱み・伸びしろ・離職リスクをAIが構造化したレポートです。

単なる検査結果の表示ではなく、マネージャー向けの「マネジメントの教科書」として機能します。

AI早期アラートの仕組み

才能カルテのAIアラート機能は、6つの離職予兆指標を統合的に解析し、個人ごとに最適化された閾値でアラートを発します。

たとえば「内省型・自律志向型」の社員は、有給取得日数の急増よりも1on1での発話量の減少がより強い予兆になります。

「エネルギー型・対人志向型」の社員は、雑談量や交流イベント参加率の低下がより敏感な予兆になります。

AIは適性プロファイルを参照しながら、「この社員にとって異常値となる変動」を判定し、マネージャーと人事に通知します。

1on1質問のAI提案

アラートが発せられたメンバーに対して、AIは直属マネージャー向けの1on1質問テンプレートを自動生成します。質問は、その社員の特性プロファイル、現在の業務文脈、アラートの種類に合わせて個別最適化されます。

「最近、提案数が減っているが、業務の手応えはどうか」
「自律性を発揮できる場面が減っていないか」な
ど、抽象論ではなく具体的に語らせる質問を提示することで、マネージャーが感覚に頼らず深い対話を進められます。

マネージャー向け「マネジメントの教科書」としての才能カルテ

部下のマネジメントに悩むマネージャーは少なくありません。

才能カルテは、部下のタイプ別の声かけ方法・伸ばし方・ストレスサイン・避けるべき指示の出し方を、マネージャーが手元で参照できる形で提供します。

CIY®導入企業の数値実績（※当社調べ・2026年4月時点）

CIY®を導入している企業の代表的な数値実績は次の通りです。

指標	数値
入社後3年時点の離職率（一般平均39%）	14.7%
ハイパフォーマー予測精度	71%
導入企業数	800社以上
受検者数	65万人以上

これらの数値は、CIY®適性検査の予測精度と運用効果の指標としてご参照ください。

10. 離職コスト試算ツール

自社の離職コストを年間ベースで試算する

セクション2で解説した5要素分解を、自社の数値に当てはめて試算するためのフレームをここに用意しました。

試算手順

1. 直近1年間の離職者数と、それぞれの年収帯を整理する
2. 各離職者について、5要素のコスト係数を当てはめる（一般職1.0倍、中堅1.21倍、管理職1.5倍、ハイパフォーマー2.0倍以上）
3. 合算して年間離職コストを算出（これが「現状コスト」）
4. CIY®導入による離職率改善のシナリオを設定（保守的シナリオで離職コスト削減額を試算）
5. シナリオ通りに改善した場合のコスト削減額から、CIY®の導入コストを差し引いて、純粋な投資対効果（ROI）を計算

簡易試算例（従業員100名・平均年収500万円・年間離職率15%の企業）

シナリオ	年間離職者数	年間離職コスト	削減額
現状（離職率15%）	15名	約9,075万円	—
シナリオA（離職率10%）	10名	約6,050万円	約3,025万円/年
シナリオB（離職率5%）	5名	約3,025万円	約6,050万円/年

CIY®の年間ライセンスコストはこのシナリオでの削減額の数分の一の規模で、ROIは数倍〜十数倍になることが多くの企業で確認されています。

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まとめ

離職率の改善は、単一の施策ではなく「入口設計」「予兆検知」「段階別介入」「出口設計」の4階層を統合した戦略として設計することで、構造的に進みます。

本記事の主要ポイントは次の3つです。

第一に、離職コストは年収の1.21〜1.75倍規模で発生し、可視化された瞬間にリテンション投資の経営判断は通りやすくなります。

第二に、離職は3段階で進行し、第1段階での介入が最もROIが高いため、6つの定量指標で予兆を検知する仕組みを持つことが最優先です。

第三に、適性データを起点とした入口設計（採用・配属）への投資が、リテンション戦略の根本治療となり、CIY®導入企業では3年離職率39%→14.7%という実績が出ています。

明日からの実務アクションは、自社の業界・規模ベンチマークと現状の離職率を比較し、5要素分解で離職コストを試算し、6指標の中で現在モニタリングできているものとできていないものを棚卸しすることから始めてください。

これが離職改善プロジェクトの出発点になります。

CIY®才能カルテで実践する

CIY®才能カルテは、適性データを起点に離職予兆を早期検知し、マネージャーに最適な介入アクションを提案するAIサービスです。

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