freeeサーベイとは何か

freeeサーベイは、法政大学教授の田中研之輔氏との共同開発により誕生した、従業員の離職リスクを可視化するサービスです。従業員がわずか2分で回答できるアンケートを通じて、AIが離職の予兆を検知します。

基本的な仕組み

freeeサーベイは、キャリア開発研究の第一人者である法政大学の田中研之輔教授がサーベイ項目とAIロジックを監修。学術的知見に基づいた10の設問により、従業員のリアルな状態を可視化します。

従業員は月1回、簡単なアンケートに回答します。AIがその回答を分析し、離職リスクを4段階で評価。リスクが高いと判断された従業員に対しては、AIが面談アジェンダを自動生成し、すぐにフォローできる体制を整えます。

また、「freee人事労務」と連携すれば、残業時間や深夜労働などの勤怠データと組み合わせて分析可能。コンディション低下の背景にある要因をより正確に把握できます。

このシステムの7つのメリット

注意すべき5つのデメリット

従業員は本当に正直に答えられるのか

匿名性の課題と技術的担保

エンゲージメントサーベイ全般に共通する課題として、「本当に匿名なのか」という従業員の疑念があります。freeeサーベイでは、この不安に対して技術的な安全策を講じています。

最小開示人数（Minimum Disclosure Number）ポリシー：部署やチームの回答人数が一定人数を下回る場合、集計結果を管理者側に開示しないようシステム的に制御されています。これにより、小規模チームでも個人が特定されるリスクを最小限に抑えています。

ただし、システム上の匿名性が担保されていても、従業員がそれを信頼できるかは別問題です。特に過去に情報漏洩があった企業や、心理的安全性が低い職場では、従業員の不信感を完全に解消するのは難しいでしょう。

信頼構築が鍵

従業員が正直に答えるかどうかは、組織への信頼度に大きく左右されます。サーベイの目的や匿名性の仕組みを事前に丁寧に説明し、「回答内容が人事評価に影響しない」ことを明確に伝える必要があります。

本当に効果があるのか？

効果が期待できるケース

効果が限定的なケース

ワンマン経営の企業や、トップダウンが極端に強い組織では、データを収集しても経営陣が改善に動かなければ意味がありません。また、給与や労働条件の改善が難しい企業では、リスクを検知しても根本的な解決につながりにくいでしょう。

さらに、心理的安全性が低い職場では、従業員が正直に回答しない可能性が高く、データの信頼性が低下します。

導入を成功させるためのチェックリスト

参考資料一覧（出典）