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人工知能による予測の正答率80%。従業員コンディションの予測の精度を検証するプロジェクトを顧客企業様と実施。エンプロイーサクセスプラットフォーム「wellday」

「wellday(ウェルデイ)」は客観的にリアルタイムに従業員コンディションを把握を実現。この度、予測された従業員コンディションの正しさを検証し、正答率80%の精度を実現しました。


人工知能により予測された従業員のコンディションの精度を検証

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当社は「wellday」で予測された、従業員コンディションを評価する指標であるワーク・エンゲージメントスコア(※注1)と、従業員へのサーベイによる実測値を用いて、予測の精度の検証を実施いたしました。実際に、人工知能による従業員のコンディションの予測は、正答率80%という結果となりました。これにより、テキストデータ解析による予測のみで、従業員のコンディションを正しく把握可能になります。

注1:「ワーク・エンゲージメント」とは、従業員のコンディションを評価する重要指標です。従業員の約3分の2が経験しているというバーンアウト(燃え尽き症候群)の予兆の早期発見と防止ができるようになります(※注2)。

予測精度の検証プロジェクトの実施方法

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「wellday」の人工知能で予測されたワーク・エンゲイジメントスコアと、従業員へのサーベイによる実測値を用いた関係分析を行いました。
人工知能により算出された個人毎のワーク・エンゲイジメントの予測スコアと、同時期に従業員が回答したワーク・エンゲイジメントのスコアを紐づけて分析しました。(6段階の予測スコアA-Fに対して、サーベイでのスケール選択式回答1-6を紐づけて利用)。分析に利用する予測スコアはデータが正しく算出されているものに限定しました。

また、結果の算出方法では、偏差値に換算した際に、実測値と予測値の誤差 ± 5 の範囲を正解としました。

実施期間:2021年04月15日〜2021年04月26日
協力従業員数(人):134(内有効なもの 70)
対象企業様の属性:
・従業員数:100人未満
・業種:情報通信業

透明性の高いユーザーファーストなプロダクト作りを目指して
予測されたスコアの精度の検証プロジェクトは、人事や経営者、そしてマネージャーの方が安心してWellをお使いいただけるように実施いたしました。実施手法や結果は、協力いただいた企業様に開示をしております。(※ 個人を特定できるデータは一切開示しておりません)welldayは、安心してエンプロイーサクセスの実現に伴走できるよう、今後も透明性の高いサービス運営につとめてまいります。


▼従業員のワーク・エンゲージメントを把握・改善したい方へ
下記URLから「wellday」のご案内をダウンロード頂けます。
https://wellday.jp

出典
注2:Gallup社「従業員のバーンアウト(燃え尽きる従業員)第1部:その5つの要因」https://www.gallup.com/cliftonstrengths/ja/305177/従業員のバーンアウト-燃え尽きる従業員-第1部-その5つの要因.aspx


「wellday」の概要
welldayは独自の人工知能で日々利用するSlack/Teams 等のコミュニケーションツール上のテキストデータを活用して、無駄なサーベイコストをかけずに、客観的にリアルタイムに従業員コンディションの把握することを実現した業界初のクラウドサービスです。

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ありがとうございます!
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welldayメンバーのストーリーや、働いている様子をお届けします。エンプロイーサクセスプラットフォーム事業「wellday」の開発運営をしている企業です。こちらからhttps://corp.wellday.jp