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退職者調査フォーム:社員が率直なフィードバックを提供するための優れた質問

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アダム・サブラ

·

2025/09/05

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正直なインサイトを得るためには、標準テンプレートを超えた優れた質問をすることが必要です。ほとんどの退職アンケートは、表面的な質問にこだわることで重要なインサイトを見逃し、退職の本当の理由を掘り下げないままです。

従業員が退職する理由を理解することは、将来の退職を防ぐ鍵です。AI搭載のアンケートはフォローアップの質問でさらに深く掘り下げ、退職から得たフィードバックを実際に機能するアクションプランに変えます。

従業員が残る理由や去る理由を明らかにする退職アンケートの質問

適切な退職アンケートは従業員が退職する動機、そして残る可能性があった動機を探るターゲット質問を行うべきです。2015年以降、離職率は最高点に達し、51%の従業員が新しい仕事を積極的に探しています。あなたのチームの経験を理解することはかつてないほど急務です [1]。これらの質問は実行可能なインサイトを掘り下げるために重要なテーマごとに分けられています:

  • 報酬と福利厚生

    • 総報酬(給与、ボーナス、福利厚生)にどのくらい満足していましたか?
      報酬制度や福利厚生に不満があったかどうかを明らかにします。役割や市場間でベンチマークするために1〜10のスケールを使用してください。

    • 会社に提供してほしかった福利厚生はありますか?
      従業員にとって最も重要なギャップを明らかにします—特に、43%が福利厚生の不備のために退職しています [2]。

  • 管理とリーダーシップ

    • 直属のマネージャーとの関係を説明してください。(自由記述)
      信頼、サポート、全体的な満足度に影響を与える特定の行動を明らかにします。

    • リーダーシップによって尊重され、価値が認められましたか?
      従業員の57%が職場での無礼によって退職しています [3]ので、これは直接対処できる問題点を示します。

  • 成長と発展

    • キャリアの進展の機会はありましたか?
      進展がないこと—退職する従業員の63%以上が抱える問題—がタレント流出を引き起こしているかどうかを特定します [3]。

    • あなたのプロフェッショナル成長にとってここに留まることをもっと魅力的にするためには何が必要でしたか?
      発展や昇進のトラックにおける実行可能な変化の具体的なアイデアを探ります。

  • 業務量と柔軟性

    • 健康的なワークライフバランスを維持できましたか?(評価スケール+自由なフォローアップ)
      バーンアウトの圧迫点を示しています。45%の従業員が柔軟性の欠如のために仕事を辞めています [2]。

    • ほとんどの場合、業務量を管理できていると感じましたか?
      業務負荷の問題が再発したのか、一時的なものだったのかを特定します。

  • 企業文化と感謝

    • あなたの仕事や貢献が認められていると感じましたか?
      79%の従業員が感謝の欠如を退職理由として挙げています—これは重要な保持レバーです [3]。

    • 全体の職場文化をどのように説明しますか?(自由記述)
      標準フォーマットが見逃す文化や包摂性の問題を捉えます。

自由記述の質問(物語、例、文脈のため)と評価スケール(ベンチマークや追跡のため)を組み合わせることで、保持の問題点を明確にマッピングできます。これらやその他の高インパクトな質問を用いてカスタマイズされたアンケートを構築したい場合、SpecificのAIアンケートジェネレーターは数分で深い、実用的なフィードバックをキャプチャするのに役立つように設計されています。

自動プロービングが表面的な回答を保持の洞察に変える方法

従来の退職面接の初期回答は本当の問題を隠しがちです。従業員は「より良いオファー」や「個人的な理由」と言うかもしれませんが、それの下には何があるのでしょうか?Specificでは、AIを利用したアンケートが自動フォローアップ質問を使用して文脈を探り、なぜ誰かが去ったのか、また何が残るために役立ったのかを明らかにします。

これらのAI駆動のフォローアップはリアルタイムで自然に行われ、思慮深い会話(尋問ではなく)を模倣します。従業員が質問に答えると、Specificの自動AIフォローアップ質問が柔らかく深入りし、「さらに詳しく教えていただけますか?」や「何があなたの心を変えた可能性がありますか?」と尋ねます。AIは前の回答に基づいてそのプロービングを適応させ、ビッグテーマと微妙な詳細の両方をキャプチャします。

従来の退職アンケート

AI会話型アンケート

固定質問のリスト
限られたプロービング
静的データ

会話の流れ
動的で文脈に合わせたフォローアップ
豊富かつ実行可能な洞察

回答者は詳細を省略する可能性あり
形式的に感じられることが多い

AIがオープンネスを促進
人間と実際に話しているような感覚

分析に手作業が必要
表面的な洞察

応答自動集約
根本原因とトレンドを瞬時に特定

パターン認識: 数十回の面接を通じて、AIはマネージャーとの関係、報酬の不満、業務量の問題など、用語や例が異なっていても、繰り返し生じるテーマを瞬時に察知できます。この全体像の把握は、退職する従業員の半数未満が退職処理に対する満足を報告していること、そしてCHROの10% فقطが自社がオフボーディングプロセスの管理で優れていると信じていることを考えると不可欠です [1]。

会話型のアンケートは退職する従業員が本音を言いやすくし、他の方法が見逃してしまう重要な詳細を浮かび上がらせます。これは「なぜ」に到達し、「何」で止まらないことの力です。

給与、マネージャー問題、業務量、成長に関するAIフォローアップシーケンスの例

インテリジェントなプロービングが漠然とした退職フィードバックを具体的な行動に変える方法を見てみましょう。以下は一般的な実世界の例です:

給与に関連する退職

初期回答:「他社から良いオファーを受けました。」
AIフォローアップ:「主に基本給、ボーナス、または福利厚生が他のオファーをより魅力的にしましたか?」
従業員:「主に401(k)マッチと有給休暇のポリシーです。」
AI深堀り:「もし私たちの福利厚生が一致していたら、真剣に残ることを考えましたか?」
明らかになったインサイト: 基本給だけでなく、会社の福利厚生のギャップがこの退職を促しました。業界標準の福利厚生をマッチさせれば、保持率を向上させることができます。

マネージャーとの関係

初期回答:「私のマネージャーは私と意見が合いませんでした。」
AIフォローアップ:「サポートされていないと感じた具体的な例を教えてください。」
従業員:「前四半期のプロジェクト中、会議で私のフィードバックが無視されました。」
AIプローブ:「マネージャーにフィードバックを与えることに対して、快適だと感じましたか、それともリスクがありましたか?」
明らかになったインサイト: 心理的安全性の欠如がオープンなコミュニケーションを妨げました。直接的なマネージャートレーニングが必要です。

業務量の懸念

初期回答:「業務量が多すぎました。」
AIフォローアップ:「業務量が重かったのは一時的なものでしたか、それとも数ヶ月間続いていましたか?」
従業員:「再編後に増加し、その後は常に続いていました。」
AIプローブ:「誰かに懸念を共有しましたか?何が起こりましたか?」
明らかになったインサイト: 再編後の構造的な人員配置の問題がバーンアウトを引き起こしました。リーダーシップはチームの容量計画を見直すべきです。

成長の制限

初期回答:「成長の余地がありません。」
AIフォローアップ:「特定の機会や昇進を期待していましたか?」
従業員:「分析に移りたかったが、道が見えませんでした。」
AI深堀り:「会社があなたが移行するのを助けるために何ができたでしょうか?」
明らかになったインサイト: 内部移動の不明瞭さが成長を抑えています。明確な進展パスは退職を防ぐことができたでしょう。

これらのシーケンスは、広範な懸念から具体的な戦略に掘り下げ、最も影響力のある保持に対処すべき事項を明らかにします。

退職フィードバックを保持ロードマップに変える

会話型の退職フィードバックを収集したら、それを理解する時が来ました。AIは数百のインタビューにわたる隠れたパターンを数秒で浮かび上がらせ、体系的な改善機会を示します。自主的な退職の42%は適切な行動で防げます [1]ので、最も重要なリスクに分析を集中させてください。

SpecificのAIアンケート応答分析を使用すると、研究者のようにデータと対話でき、「最後の12ヶ月間で従業員が退職した上位3つの理由は何か?」といった会話型クエリを実行できます:

最後の12ヶ月間で従業員が退職した理由のトップ3は何ですか?

柔軟性の欠如を主な問題として言及しているチームはどれですか?

最後の5人のハイパフォーマーが留まるとしたら、何が説得力がありましたか?

改善の優先順位付け: すべての修正が同じではありません。部門や任期、役割によって退職データをセグメント化することで、特定の問題(再編後の新人マネージャーやプロダクトチームなど)を認識できます。オンボーディングの改善、重要な福利厚生のマッチング、定期的な評価予定のスケジュールなど、簡単に取り組める「クイックウィン」を特定したり、成長トラックやマネージャーコーチングの再編成など、時間がかかる投資を設定したりできます。この反復的なアプローチは、新しい退職アンケートが完了するたびに人材管理の変化が保持に影響を与えるかどうかを監視することを意味します。

一貫した分析により、保持プレイブックが機能しているかどうかが判明し、次の重要なチームメンバーが辞表を提出する前に進路を修正できます。フィードバックの探索と要約について詳しくは、AI駆動のアンケート分析に関するガイドもご覧ください。

将来の退職を防ぐ退職インサイトの収集を開始しましょう

ベストな退職アンケートは思慮深い質問とスマートな会話型フォローアップを組み合わせたものです。Specificを使用すると、各退職した従業員をより良い職場を築くためのコンサルタントに変えられるアンケートを簡単に設計できます。未然に防げる離職を逆転させる準備はできましたか?独自のアンケートを作成し、すべての退出を成長の機会に変えましょう。

最高の質問でアンケートを作成する方法を確認する

最適な質問でアンケートを作成しましょう。

情報源

  1. ギャラップ。 従業員退職体験の向上:投資の価値がある理由

  2. ビルトイン。 従業員の離職率統計

  3. ジッピア。 従業員の忠誠心と退職統計

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アダム・サブラ

アダム・サブラは、ディズニー、Netflix、BBCを含む100万人以上の顧客にサービスを提供するスタートアップを構築した経験を持つ起業家であり、オートメーションに対する強い情熱を持っています。

アダム・サブラ

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