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公開：2025-03-07

NTT ExCパートナーグループが滋賀大学と連携してAI活用のワークエンゲージメント分析手法を開発、データ駆動型の改善施策立案が可能に

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• NTT ExCパートナーがAI活用のエンゲージメント分析を開発
• 滋賀大学と連携し技術的・理論的な裏付けを強化
• 機械学習による非線形モデルで詳細な要因分析が可能に

AI・機械学習を活用したワークエンゲージメント分析の新手法開発

NTT ExCパートナーとNTT HumanEXは、滋賀大学と連携し、AI・機械学習を活用した新しいワークエンゲージメントコンサルティング手法を2025年3月6日に発表した。従来の相関係数や重回帰分析による手法から、非線形の関係性をモデル化できる機械学習手法へと進化を遂げ、より精緻な分析が可能となっている。^[1]

新手法ではAI・機械学習の活用により、人間による仮説立案では見落としがちな要因まで特定することが可能となった。エンゲージメント状態における真の要因を企業ごと、従業員ごとに見出し、最も効果的な改善方法を立案できるシステムを構築することで、データに基づいた解決策の提供が実現している。

滋賀大学との技術連携により、データサイエンス・AI領域における国内最高水準の教育研究拠点の知見を活用している。先行指標の改善がエンゲージメント指標にどの程度影響を与えるか、定量的な予測に基づいた分析が可能となり、より効果的な施策立案をサポートする体制が整備された。

エンゲージメントコンサルティング手法の特徴まとめ

機械学習について

機械学習とは、人工知能技術の一分野であり、データから規則性やパターンを学習し、予測や分類を行うシステムのことを指す。主な特徴として以下のような点が挙げられる。

• 大量のデータから自動的にパターンを学習し予測モデルを構築
• 非線形な関係性を含む複雑なデータ構造も分析可能
• 人間では発見困難な潜在的な相関関係を特定

従来の統計分析手法と比較して、機械学習は複雑な相関関係や非線形な関係性を分析することが可能である。エンゲージメント分析においては、従業員の属性や組織特性など多様な要因が複雑に絡み合う状況下で、より精確な要因分析と改善策の提案を実現することができる。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「滋賀⼤学との連携 ～「AI・機械学習を活⽤したワークエンゲージメントコンサルティングの実現」 データに裏付けられた 効率的な打ち⼿をお客様ごとに提供～ | 株式会社NTT ExCパートナーのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000029.000047117.html, (参照 25-03-07).

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