健康データの活用メリットは、単に工数やコスト削減にとどまらない。

　これまで求人や休職、離職といった組織課題の解決には、労務管理システムやタレントマネジメントシステムを使って収集した人事情報や従業員ニーズが使われてきた。小川氏は、「これでは組織の一部分しか見えません。ここに健康データを組み合わせることで、多角的に組織の状態を見える化できます」と指摘する。Carelyは、各種HRTechソリューションやコミュニケーションツールなどと連携できるので、人事データと健康データを組み合わせた分析を容易に実現させることができる。

健康データを組み合わせた組織分析

人事情報、従業員ニーズに健康データを組み合わせることで、多角的に組織の状態を見える化することができる

　ここで小川氏は、健康データの活用が離職防止につながった事例を紹介した。情報通信サービス業で約4000人の従業員を抱えるA社は、Well-beingに力を入れていたが、月間の離職者数は約50人、年間離職率は15%で、その削減が課題だった。従来の対策は離職者に対するヒアリングが中心で、そもそも対象者が少ないうえ、離職決断後に聞いても本音が出ない。本当の課題がわからず、改善のPDCAサイクルが回らずにいた。

　相談を受けたiCAREは、離職に至る前のハイリスク者のデータを分析し、企業内に潜むリスク要因を割り出すことを提案。ハイリスク者は、健診やストレスチェックによるフィジカル・メンタルの状態、労働時間などから定量的に抽出する。加えて、産業医や人事担当者が面談し、現在の働き方の状況をログとして残していった。これをCarelyに蓄積することで、離職に至る人の特徴や根本的な要因が見えてきた。A社の場合、離職に至る人の特徴は30代男性、中途入社、在籍1年未満だ。キャリアを見込まれて入社したものの、これまでの仕事の進め方とA社のやり方の差にストレスを感じていたり、採用時の話とのギャップ、上司によるアラートの遅れなどが主な要因となり、離職に至っていた。そこで、中途入社向けオンボードプログラムの強化、採用のチェック項目・評価配点の見直し、上司へのフィードバック体制の構築、入社1年間の健康データ収集の精緻化などを提案し、改善に至ったという。「人事データと健康データを組み合わせることで、他にも応用可能です。例えば女性の採用強化を目指す場合は、社内のロールモデルとなる人の健康データなどを参考に、社内制度の見直しなどにつなげることができます」（小川氏）。