Before
サーベイ方式
回答時の状況や感情に左右されやすく、現場の回答負荷や人事の運用コストなど、双方に大きな負担がかかります。
答えてもらうのをやめたら、本当のことが見えてきた
About us
emhope（エンホープ）とは？
日常会話から、個人や組織の特性を可視化し、
管理職と現場の「対話」をアシスト。
「emhope」は、日常会話（社内チャット）を解析し、個人と組織の特性を可視化する国内初のプラットフォームです。 「相互理解を通じて人とチームの可能性を最大化し、働くすべての人の活躍を実現する」をコアコンセプトに掲げています。 実際の行動データに基づいた客観的な可視化により、組織開発やマネジメントを起点とした組織の成長をサポートします。
Before / After
従来のサーベイ（意識調査）との違い
After
日常会話の解析（emhope）
普段のチャットから言葉の傾向を自動で抽出。従業員・人事双方の負担を最小限に抑え、リアルタイムな変化を可視化して質の高い対話のきっかけを作ります。
FEATURES
emhopeの機能
日常会話に現れる言葉の傾向から、実際の行動データに基づき個人と組織の特性を可視化します。
個人・チームの分析
個人の特性や傾向を可視化し、それらを統合することでチーム・部門単位での組織の特徴も把握できます。
個人や組織の変化の追跡
時間軸で状態の変化を捉え、組織の活性・停滞・ストレス・協調といった周期的なパターンの解析が可能です。
コミュニケーションの分析
日常会話における主要なトピックと、ポジティブ・ネガティブ感情の推移を可視化します。
※掲載画面は機能イメージです。実際のプロダクト画面・表示内容とは異なります。
BENEFITS
導入効果
emhopeが組織やマネジメントの状態を客観的に可視化。立場による認識のズレを解消する対話を生み出し、具体化された改善アクションへと導きます。
経営層・人事部門
課題
離職の理由がわからないまま、離職率が高止まりしている
emhope導入
離職リスクの兆候を早期に察知し、最適な介入タイミングを提示
導入後
適切なタイミングでのサポートが可能になり、離職を未然に防止
管理職
課題
部下の状態が捉えにくく、適切な接し方や指導方法がわからない
emhope導入
チャットデータから部下の客観的な状態やコンディション変化を可視化
導入後
質の高い1on1が実施できるようになり、相互理解とチームの対話が活性化
現場社員
課題
評価や人間関係を気にして、上司に自分の本音や悩みを伝えられない
emhope導入
言語化できていない不調や感情の傾向までシステムが客観的に把握
導入後
悩みを一人で抱え込むことなく周囲の理解を得られ、自分らしく働ける環境に
会社全体として個人に向き合い、組織の可能性を最大化できる
経営層・人事部門
組織全体の変化を把握
プロセスを察知できるから、各現場に「任せてみる」ことが可能に。
現場社員
見守られている安心感
会話がなくても察知をしてもらえるので、見てもらえている「安心感」がある
管理職
対話の判断材料を確認
時間や専門性が不足していても、判断材料があるので自信を持って対話ができる
FAQ
よくある質問
emhopeの機能と導入に関する、代表的なご質問をご案内します。
Q.離職リスク察知モデルとはどのような仕組みですか？
A.
AI技術（自然言語処理）を活用し、過去の離職者の「言葉遣い」の傾向から現在の離職リスクを自動で算出する仕組みです。
在職者の日常的な発言データ（社内チャット等）と照合し、離職者のパターンに類似した発言の増減に応じて個々のリスク変動を判定します。
Q.離職リスク察知モデルの精度について教えてください。
A.
退職の「6ヶ月以上前」の段階で、離職リスクの高まりを約97％の確率で察知できます。
チャットデータと離職者の発言傾向を学習したモデルにより、離職者特有の言葉遣いが見られる上位25％を「リスク高」と定義しています。本精度は過去の退職者（在籍8ヶ月以上）のデータを対象とし、離職日の6ヶ月前までにリスク高が1回以上検知された割合（察知成功率）を算出したものです。
（※本数値は、自社データにおける実証実験の検証結果に基づきます）
Q.従業員からの同意（周知）はどのように行う必要がありますか？
A.
個人情報保護法および労働法上のリスクを回避するため、「就業規則」に対象データや利用目的を明記して対応します。
単に「労務管理のため」といった抽象的な表現ではなく、取得するデータ項目や「直接のモニタリングではなく統計的な評価を行う仕組みであること」を具体的に明示することが重要です。