「分析なんて無理」と思っていた私が、離職分析をやり遂げた話。AIが鍵だった。

はじめまして。人事・労務の仕事をしています。

このnoteでは、私自身が実務の中でAI（特にChatGPT）をどう使ってきたか、その試行錯誤と発見を発信していきたいと考えています。

第1回目は、「離職分析」に無料のChatGPTを使ってみた体験について書きます。
タイトルのとおり、私は分析が苦手でした。それでもAIとともに、結果を出すことができました。この記事が、どこかで悩んでいる方の「やってみよう」の一歩になれば幸いです。

離職分析は、長年の課題でした。

人事として、退職者の傾向を分析することは常に求められます。私も例外ではなく、「離職理由の可視化」や「数字に基づく報告」を上司から求められてきました。

ですが正直なところ、私は分析業務が得意ではありませんでした。Excelを使いこなせないわけではありませんが、数字を見て仮説を立てる・裏付けるといった思考は苦手でした。
離職の傾向については、日々のやりとりの中で何となく肌感覚で理解していたつもりでしたが、それを経営陣が納得できる形で示すことができず、課題感だけがずっと残っていました。

ChatGPTに、聞いてみることにしました。

あるとき、「もしかして、AIなら何かヒントをくれるのではないか」と思い、ChatGPTに相談してみることにしました。無料版（GPT-3.5）でしたが、それでも十分なヒントが得られました。

私はこう問いかけました：

「退職理由の自由記述データを集めてはいますが、どのように分析すれば良いかわかりません。何から始めればいいですか？」

返ってきたのは、驚くほど実践的で、現場に即したアドバイスでした。

• まず、データをどのように分類するか

• 傾向を見るために、どの軸で整理すると良いか

• 集計後、どのような切り口でレポートを構成すれば経営層に伝わるか

こうしたやりとりを重ねるうちに、私の頭の中に「分析の型」ができあがっていきました。
まるで、隣に仕事を教えてくれる先輩がいるかのような感覚でした。

やっと、成果にたどり着いた。

結果として、私は離職傾向の分析レポートを仕上げることができました。そこには、自分や上司が日頃から感じていた違和感――「ある層の離職が多いのではないか」といった仮説――が、数字で裏づけられていました。

この結果を報告したとき、経営層からの反応は明らかに違いました。
“感覚的な懸念”ではなく、“データに基づいた示唆”として受け止めてもらえたのです。

「分析ができる人」になったわけではありません。

私は今でも、分析が得意だとは思っていません。
ですが、AIの力を借りれば、分析の仕事もできるようになる。
その確かな手応えを、今回の体験で得ることができました。

そして気づけば、社内で最も早く、ChatGPTを業務に取り入れていたのは私でした。「自分は未来を切り開いた」なんて大げさな感覚はありません。ただ、誰よりも早くAIを“実務に使う”ことを試していた。その結果、長年の課題を解決することができただけなのです。

今後、noteで書いていきたいこと

今後このnoteでは、以下のようなテーマを予定しています：

• 実際に使ったChatGPTのプロンプトとその効果

• 無料でも業務改善に使えるAIの使い方

• 労務・人事の現場で役立つ「AIとの協働」事例

• 評価制度・働きがい・制度設計におけるAIの応用　など

特別なスキルがなくても、「何をどう頼むか」を工夫すれば、AIは十分なパートナーになります。

その実感と、私なりの使い方の工夫を、今後の記事でお伝えしていきます。

最後に

もしあなたが、「AIを使ってみたいけど、自分には無理かも」と感じているなら、
私の体験がその迷いを少しでも軽くできれば嬉しく思います。

下記の記事で、実際に私が離職分析を行った際に使ったプロンプトや、データの整理手順などを具体的にご紹介しております。よかったら覗いて行ってください。