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従業員の本音を引き出し”隠れ不調”を発見するwellday、北里大学とAI予測の学術的実証へ

樋口

昨今のリモートワーク環境の拡大などにより、企業が従業員のコンディションを正確に把握することが困難になってきています。これにより、いわゆる「隠れ不調」に気づくことができず、従業員の求職・離職につながってしまうこともあるでしょう。これまで一般的だったアンケート調査「パルスサーベイ」では、必ずしも従業員の本音を把握できるというわけではなく、これに変わる手段が求められていました。

そんな中で登場したのが株式会社welldayが運営するエンプロイーサクセスプラットフォーム「wellday（ウェルデイ）」。もともとは「Well」として2019年9月にα版、2020年3月からクローズドβ版、同年7月からオープンβ版を提供し、2021年5月に「Well」から「wellday」へとサービス名を変更して正式リリースしています。そんな「wellday」におけるAIを活用した従業員エンゲージメント指標予測に関して北里大学との共同研究がスタートしました。

「隠れ不調」の早期発見と最適なアクションを促す

「wellday」は、普段利用しているSlackやTeamsなどのコミュニケーションツール上のテキストデータをAI（自然言語処理モデル）で解析し、サーベイコストを省きつつ、従業員コンディションを客観的かつリアルタイムに把握できるクラウドサービスです。

コミュニケーションツールと連携するだけで、最短5営業日で従業員のワーク・エンゲージメントとストレスレベルを定量的にスコア化し、特に不調がある従業員を可視化。週に1回のコンディション更新で「隠れ不調」の早期発見をサポートします。また、希望する企業には、不調があると思われる従業員に対し、サーベイを送信することで課題を特定する機能も提供可能です。

そして、不調があると思われる従業員に対して取るべきアクションを提案するフォローアップマニュアルを用意。課題別に解決策を提案し、施策のミスマッチを減らします。

AI予測の信頼度などを実証

そんな「wellday」の核ともいえるAI予測について、学術的実証を目的とした共同研究が2021年10月18日にスタート。北里大学・渡辺和広講師と共に、「wellday」の予測スコアの信頼性の担保、コミュニケーションと従業員エンゲージメントの相関分析により提案する改善アクションの最適化を目指します。なお、AIによるコミュニケーションツールからの従業員エンゲージメント予測の学術的実証は日本初とのこと。

同研究では、Slackを使う企業の従業員を対象に、雇用形態などの従業員の属性とPERMA理論に基づき、渡辺講師が日本語版尺度を開発したwell-being指標をアンケートで調査。アンケートで得られた指標と、SlackのテキストデータからAIが予測したwell-being指標を比較分析して、信頼度と有効性の実証を行います。

また、コミュニケーションの方法とwell-being指標の関係にも着目し、well-being指標が高い従業員・低い従業員のコミュニケーションスタイルを特定することで、今後の従業員エンゲージメント改善のための介入の研究を進めるとのことです。

PR TIMES（1）（2）（3）
株式会社wellday

（文・Higuchi）

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