警備業界の未来を変える！AIで離職予備軍を特定する取り組み

近年、警備業界は人材不足に直面しています。警備員の確保と定着が喫緊の課題とされる中、株式会社strayaと株式会社トスネットの二社が協力し、これを解決するための新たな研究プロジェクトを実施しました。今回の結果は、従来の手法を超えた先進的なアプローチにより、離職を検討する警備員を特定することに成功したことを示しています。

研究の背景と目的

警備業界における人材確保は長年の課題であり、構造的な人手不足を克服するための新たな手法が求められています。この共同研究では、トスネット所属の全警備員の約2年分の勤務実績データを活用し、辞めそうな警備員を特定することが目指されました。具体的には、機械学習を活用した「離職リスク予測モデル」を開発し、全警備員に対してリスク評価が行われました。

研究成果

効率的な離職予備軍の発見

AIモデルを用いて離職リスクが高い警備員を絞り込むことに成功しました。実際に高リスクと判断された警備員への面談を行ったところ、約14％の確率で離職の可能性を抱える警備員を特定しました。この成果は、個別の経験や直感に頼る従来の方法と比較して、データ駆動型のアプローチの重要性を示すものです。さらに、業務区分や勤務態様による離職リスクを把握することも可能になりました。

入社後6ヶ月以内が鍵

離職対策を考える上で、研究から浮かび上がったのは「入社後6ヶ月以内」が非常に重要な期間であるということです。全退職者の52％がこの期間内に辞めていることが判明し、特に22％は入社直後の1ヶ月以内に離職しています。これにより、戦略的に資源を投入すべき期間が特定され、入社時の期待と実態のギャップを埋める対策が急務であることが明らかになりました。

経済的インパクト

調査によれば、警備員一人が離職しなかった場合、年間約340万円のリターンが見込まれることが分かりました。この金額は、新規採用にかかるコストや、その警備員がもたらす年間の売上から試算されたものです。具体的には、採用コスト80万円と売上240万円の合計から成り立っています。離職予備軍を14%の確率で特定することができれば、経済的な利益を大幅に向上させることが期待されます。

今後の展開

この研究を通じて、strayaとトスネットは離職抑制戦略の確立に成功しました。AIモデルの精度向上が今後の課題となりますが、警備員との交流から得られる情報は非常に価値があります。今後は特に入社後6ヶ月間の離職を効果的に抑制するための研修内容やコミュニケーション方法を見直し、この分野における改革を進めていきます。

株式会社strayaは、データに基づいた施策を実行し、警備業界の構造的な人材問題解決に向けた取り組みを進めていく所存です。テクノロジーの力で警備の未来を刷新し、若者が憧れる職業へと変貌させることが目標です。引き続き、業界全体に影響を与えるような革新的な施策に取り組んでまいります。