1. 生産性低下と休退職のキーは“睡眠”!「O:」が世界初を実現、睡眠データから休退職率と生産性低下をAIで高精度予測

生産性低下と休退職のキーは“睡眠”!「O:」が世界初を実現、睡眠データから休退職率と生産性低下をAIで高精度予測

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従業員の睡眠データを分析し、生産性の向上及びメンタルヘルス不調による休退職削減支援サービス「O:SLEEP」を提供する株式会社O:(以下「O:」)。 

この度、「O:」が、睡眠データをもとに科学的に「生産性低下」や「休退職リスク」を高精度に予測する新機能を発表した。 

「生産性低下」や「休退職リスク」予測の概要

「生産性低下」や「休退職リスク」を高精度に推定する機能は、「離職リスク・生産性低下リスクを生活習慣と睡眠で推測するシステムおよびその質問票」をスマートフォンアプリ内に組み込むことで実現している。 

カギを握る「離職リスク・生産性低下リスクを生活習慣と睡眠で推測するシステムおよびその質問票」は、株式会社こどもみらい(以下「こどもみらい」)の特許技術。「O:」と「こどもみらい」とが連携可能となり実現した新機能だ。 

分析に使用する睡眠データは「O:SLEEP」で取得できるデータを用いている。 

「O:」と「こどもみらい」が連携に至るまで 

「ネガティブな休退職をゼロにしたい」働き方の変化や生活習慣の多様化により、年々休退職者が増加している。  

「こどもみらい」の研究によると、休職・退職や生産性低下に与える影響は、職場のストレス状況や本人の性格傾向・スキルマッチ・出退勤データや社内でのコミュニケーション状況よりも、食生活・運動などの「生活習慣」、睡眠の時間・質・リズムなどの「睡眠習慣」の方が大きいという結果がある。 

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企業において従業員の休退職率削減はあらゆる企業の課題であるが、睡眠データを中心に「ネガティブな休退職」の削減に貢献したいとの思いで連携にいたった。 

生産性低下や休退職リスク算出のしくみ 

休退職率を推定するサービスは「従業員の主観によるアンケート回答結果」のみで推定している例が多く、アンケートデータだけでは正確に推定することが難しい場合があった。

「O:SLEEP」が取得する睡眠データは、個人や組織の隠れた課題を発見できる客観データである。 

その客観データ(=睡眠データ)と主観データ(=こどもみらい特許の質問票)を組み合わせて相互補完することで精度向上を実現している。 

両社の連携による新機能が実現できたことは次のとおりである。 

・「職場における休退職率の判定」 

・「就労以前における休退職予防・対策」 

・「休職者の睡眠と復職支援 (事業場外資源によるケア)」 

「O:SLEEP」は今後、睡眠分野に限らず体内時計が関連する幅広い分野への積極的な事業展開を目指すとしている。

O:SLEEP
https://o-sleep.com/

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