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予測HR分析：過去把握から先読みへ
JUN 10, 2026
多くのHRレポーティングは、起きたことを示すにすぎません。予測分析は、次に起こりそうなことを示します。以下に、その転換方法をご紹介します。
記述的分析と予測分析の違い
記述的分析は、「何が起きたか」という問いに答えます。月次の人員数レポート、離職率、欠勤データはいずれも記述的です。これらは過去について示し、傾向の把握に役立ちます。予測分析は、「何が起こりそうか」という問いに答えます。予測離職モデルは、自発的退職のリスクが高まっている従業員を、退職前に特定します。予測欠勤モデルは、欠勤問題の兆候が見られるチームを検知します。この区別が重要なのは、記述的分析は問題が発生した後にそれを示すのに対し、予測分析は発生前に介入する機会を与えるからです。
予測分析の始め方
You do not need a data science team to begin. The first step is accumulating enough historical data in a single system (your HRIS) to identify meaningful patterns. The most accessible predictive model for most HR teams is a flight risk model: identify the characteristics that historically preceded voluntary departures in your organisation. Tenure, time since last pay review, time since last promotion, engagement score trend, and manager quality score are common predictors. Once you have identified the pattern, you can flag employees who match the profile for a proactive retention conversation.
