jinjer、「人事データ×AI」で組織と従業員の隠れたシグナルを可視化する機能シリーズ「HR Signals」を提供開始予定。第一弾は、人事データから離職予兆を検知する「退職アラート機能」実装

人的資本可視化指針の改訂で重要視される、重要人材の離職リスクの把握と対応アクションが可能に

jinjer株式会社

2026年5月20日 11時00分

統合型人事システム「ジンジャー」を提供するjinjer株式会社（本社：東京都新宿区、代表取締役社長 CEO：冨永健）は、人事データをAIで横断的に分析し、組織と従業員の課題解決に向けた示唆を導き出す機能シリーズ「HR Signals（エイチアールシグナルズ、以下 HR Signals）」の展開を発表します。

その第一弾として、「ジンジャー」上に自動で蓄積される勤怠・給与・評価・異動履歴等の人事データをAIが分析し、離職予兆を早期検知する「退職アラート機能」を、「ジンジャー人事労務」にて2026年6月以降に順次提供開始することをお知らせします。

■ 今回特にお伝えしたいこと

・これまでの企業の課題

従業員の本音や組織の課題を把握する手段は、定期的なアンケートや面談等の自己申告が中心でした。しかし、本人が意識的に回答する内容だけでは、防ぐべき人材の流出や「静かな退職（※）」の予兆を捉えきることは難しく、結果として、退職が決定的な段階になるまで問題が表面化しないという課題がありました。
※参考：リクルートマネジメントソリューションズ「静かな退職とは」

・解決できること

「ジンジャー」の特徴である統合型人事データベースに集約されている勤怠・給与・評価・異動履歴といった、人事業務の中で自動で蓄積されるデータをAIが横断的に分析。日々の行動変化を起点に、従業員の隠れた離職予兆等のシグナル（示唆）を導き出し、その後の具体的なアクションまでを提示します。

■「HR Signals」シリーズ実装の背景

現在、日本企業は深刻な人手不足に直面しています。とくに、静かな退職と言われるような最低限の責任だけを果たすという働き方の増加や、優秀な人材の流出は甚大な経営損失となっています。

そのような中で、2026年3月に発表された「人的資本可視化指針」の改訂版（※）においても、「人材流出が業績に与えるインパクトの可視化と具体的なアクション」の明示が強く求められるようになりました。

※参考：内閣官房日本成長戦略本部事務局『「人的資本可視化指針」の改定について』

■「HR Signals」とは

今回発表しました「HR Signals」は、「ジンジャー」の統合型人事データベースに蓄積された勤怠・給与・人事・評価・異動履歴等の多種多様な人事データを、AIが横断的に分析し、組織と従業員の可能性を最大解放するためのシグナル（示唆）を発信する機能シリーズです。

従業員がアンケート等で回答した「行動起点」のデータに加え、日々の人事業務から自動的に蓄積される「事実」を、AIが参照することで、より実態に即した変化を高い確率で察知します。

今後は、AIが参照する「行動起点」データの種類をさらに拡充し、解析精度を飛躍的に高めていく予定です。本シリーズは、従業員の不調の把握にとどまらず、最適な人員配置や人材登用等の経営の重要な意思決定を確信に変えるシグナルを発信することで、人的資本経営を一歩前に進められることを目的としています。

※HR Signalsの全体イメージ図

■HR Signals シリーズ第一弾：「退職アラート機能」の詳細

「退職アラート機能」は、「ジンジャー」上に蓄積された人事データを基にAIが横断的に分析することで、組織と従業員の変化を早期に検知し、大切な従業員が離職することを防ぐための機能です。

とくに、企業内の三者の視点から重要人材離職の課題を解決します。

・経営層

　従業員と組織の健康状態を可視化し、人材流出リスクを「経営指標」として提示します。

・人事／管理職

　勘を通じた予兆ではなく、客観的な予兆に基づいて、手遅れになる前の先手を提示します。

・従業員

　自覚のない業務過負荷や環境への不適合を、データを基に組織が早期に察知し、持続的に活躍できる環境を整えることで、従業員の価値最大化を促進します。

▼提供する価値

これまでは従業員から退職意向が出た段階で初めて問題に気づくケースが多く、そこから引き止めることは非常に困難でした。また、本音ベースの不満や理由が分からないまま退職に至ってしまうことも少なくありませんでした。

本機能を活用することで、退職に至る前に、AIが組織と従業員の変化を検知します。残業時間の増加や、有給取得パターンの変化といった「ジンジャー」上に自動で蓄積される勤怠・給与・評価・異動履歴等の人事データを、AIが分析した上で早期フォローを行えるため、不満の芽を摘み、大切な従業員の定着を支援することが可能になります。

▼具体的な機能の特徴

1. 「経験や勘」に頼らない、客観的なリスク検知

これまでは、部下が辞める兆候を「最近元気がないな」といった上司の個人的な「感覚」で判断することが多く、気づいた時には手遅れになるケースが少なくありませんでした。

本機能では、AIが人事データに基づいて離職リスクを算出します。とくに、表面上は仕事をこなしているものの、心の中で意欲を失っている「静かな退職」等の状態にある従業員の退職のサイン（勤怠の乱れや有給取得パターンの変化等）を、「ジンジャー」上にある多種多様なデータから検出します。

2. 過去の状況を遡る、「ジンジャー」独自のデータ構造

「ジンジャー」の強みである統合型人事データベースは、単に「今の状態」を見るだけでなく、「過去にどのような環境で、どのように働いていたか」を正確に振り返ることができる点にあります。

例えば、「上司が交代した後に残業が増えていないか？」「異動後、休み方に変化はないか？」「チーム編成後にモチベーションが下がっていないか？」等、環境の変化と本人の行動をセットで確認できます。

これは、人事データを「いつ、どの部署で、誰の上司の下で働いていたか」という履歴情報を含めて人事データを管理している「ジンジャー」だからこそ実現することができます。

3. 離職リスクを知らせるだけでなく「具体的なネクストアクション」を支援

「離職のリスクがある」とAIが知らせるだけで終わるのではなく、シグナルを受け取った現場がどう動くべきかの具体的なアクションまでを提示します。

例えば、アラートが出た従業員に対し、「まずは面談を設定する」といった具体的なアクションを促す仕組みを備えています。現場の上司が迷わずにフォローを行えるようにすることで、会社全体で「人材を失わないための体制」を整えることができます。

▼退職アラート機能の実際の画面イメージ

■jinjer CPO（最高製品責任者）松山のコメント

これまで多くの企業において、人事データは「管理・保存」するためのものに留まっていました。しかし、私たちが目指すのは、それらのデータをAIによって「経営の意思決定を支えるSignal（示唆）」へと変換し、人的資本経営を真に実践できるレベルまで引き上げることです。

今回発表した「HR Signals」は、単なる不調検知のための機能ではありません。「ジンジャー」の強みである統合型人事データベースに蓄積されたデータの「広さ」と、過去の環境変化を正確に捉えるデータの「深さ」を掛け合わせることで、これまで現場の勘に頼らざるを得なかった領域に対し、日々の業務から生まれる事実を基にした具体的なアクションを支援します。

第一弾の「退職アラート機能」を皮切りに、今後は「行動起点のデータ」も統合することで、生産性向上に向けた分析や最適な人員配置、さらには個々の才能を見出すポジティブな抜擢までをサポートしていきます。人材ライフサイクル全域において、組織と従業員の可能性を最大化するためのシグナルを提供し続け、日本の人事・組織運営のあり方を次のステージへと引き上げてまいります。

■統合型人事システム「ジンジャー」について

ジンジャーは、人事労務・勤怠管理・給与計算・人事評価・サーベイ・データ分析・採用管理といった幅広い人事業務を、1つの人事データベースで管理できる統合型人事システムです。1つのデータベースだからこそ実現できる「正しい人事データ」は、AIによる定型業務の自動化だけでなく、人的資本経営を加速させる高度なデータ活用までを実現します。「正しい人事データ×AI」によって、組織の意思決定の質を高め、ひとの可能性を最大解放する未来を創出します。

正しい人事データで、組織の"勘"を"確信"に変える。

統合型人事システム「ジンジャー」

https://hcm-jinjer.com/

ジンジャー 10周年特設サイト「ひとの可能性を最大解放する未来へ。」

https://hcm-jinjer.com/10th-anniversary/