【採用・離職への対応】

　採用活動の活性化や離職者防止策の検討でも分析機能は大きな力を発揮する。

　タレントパレットの中には、適性検査の結果も組み込まれている。プラスアルファ・コンサルティングでは、タレントパレットの分析性能を高めるためにも無償の適性検査（TPI）が内蔵されてあり、企業の実施を呼びかけ、実際、導入企業の7割が実施している。また入社時の検査結果もデータとして活かせる。

　これらのデータを使い、例えばハイパフォーマーの適性を抽出したり、人材の最適配置でも紹介したように「適性とスキルの上達度合い」を検証したり、「残業の多い人の共通の適性」を探ったりなど、さまざまな分析ができる。さらに、「Aさんのような人材を採用したい」という漠然とした人物像でも、Aさんの適性などを精査して、それと応募者の適性を突き合わせて予備知識を得られたりもする。

　テキストマイニングは、モチベーション分析、マインド（性格特性）、離職者分析など多様な分析を可能にする。例えば辞めた人の業務日報や1on1面談記録などを基にテキストマイニングを行うと、「辞める3カ月前にはこんな疑問を抱き始め、こんな言葉遣いをするようになった」といった離職予兆がつかめる。次に、その結果に現在該当する社員はいないかを探り、該当者を詳細に分析することで黄色信号を出している人を早めに捕捉して対応するようにする。

【離職防止】

　テキストマイニング×AIで、社員の発言内容から離職予兆を発見できる。社員が回答したテキスト情報も分析可能。例えば、自己申告書・アンケート等の自由回答から、離職者に特に多い頻出ワードを集計・ランキングで表示でき、発言内容や働き方、モチベーションから離職予兆をスコア化し、離職の防止につなげることができる。

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【スキルの総合管理】

　能力の高い人材を1人でも多く、1日も早く育成するのは人事や部門長の使命である。タレントパレットは、社員のスキルの状態を把握し、育成状況を的確に把握できるようにしている。

　社員、個々のスキルの現状を見るだけでは分析にならない。組織や属性別にスキルを比較して、どの組織でどのようなスキルが足りていないかを見える化したり、時系列でスキルアップの状況を分析したりできる。