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欠勤を減らすために欠勤データを活用する方法
MAY 12, 2026
欠勤データは、HRが利用できる示唆の中でも最も豊かで、かつ十分に活用されていない情報源のひとつです。ここでは、それを行動につなげる方法をご紹介します。
欠勤データが示していること
欠勤データには、HRが体系的に読み取ることの少ない複数の診断シグナルが含まれています。全体の欠勤率が高い場合は、一般的なウェルビーイングまたはマネジメントの問題を示します。短期欠勤（1〜3日）が多く、個人ごとの発生回数が多い場合はブラッドフォード係数の問題を示します。つまり、短期間に頻繁に欠勤する従業員は、同じ総欠勤日数でも少ない回数の長期欠勤の従業員より、業務への影響が大きいのです。月曜日と金曜日に欠勤が集中している場合は、プレゼンティーズムの後に回避行動が続いていることを示し、多くはバーンアウトや仕事関連のストレスと関連しています。
分析への対応
パターンを特定したら、介入は通常マネジャーレベルで行います。特定のチームで欠勤が多い場合、特に短期欠勤や月曜・金曜に集中する欠勤は、ほとんどの場合、マネジメントの質によって少なくとも部分的に説明できます。欠勤が多いチームのマネジャーには、欠勤データをHRとともに見直し、根本原因を特定するよう求めてください。欠勤のたびに、期間にかかわらず、構造化された職場復帰対話を実施します。欠勤が把握され、マネジャーの支援が利用できることを示すため、短期欠勤率を減らすうえで最も効果的な単独施策です。
