警備業界における慢性的な人材不足と高い離職率という構造課題に対し、株式会社straya（東京都新宿区、代表取締役CEO：渡辺 拓也、以下「straya」）と、グループ全体で3,400人以上の社員を有し、警備事業を展開する株式会社トスネット（宮城県仙台市、代表取締役社長：氏家 仁、以下「トスネット」）は、ビッグデータを活用した退職者予測モデルの共同研究を開始しました。

本取り組みにより、警備員の離職傾向を事前に検知し、離職抑制や配置最適化などを通じて、業界の持続可能な人材確保に寄与することを目指します。

【警備業界の深刻な課題①：採用しても辞める、採用が資産にならない】

警備業界、特に交通誘導を担う「2号警備」においては、採用難と定着難による人材不足が常態化しています。

strayaが行った調査では、「年間採用数≒年間退職数」という回答が多数を占めました。これは、せっかく高い採用コストをかけて採用しても、人材が会社に蓄積せず“掛け捨て”になっている状態を意味します。

実際にリクルートワークス研究所の調査では、ある警備会社が1年間で2,300名を採用したにもかかわらず、その年のうちに1,800名（＝約78%）が退職してしまったという事例も報告されています。

このように、採用活動が“未来の戦力確保”に繋がらないことが、警備業界の構造的課題となっています。

【警備業界の深刻な課題②：離職防止の経済的インパクトは極めて大きい】

この課題を放置すると、人件費だけでなく売上機会の喪失にも直結します。

例えば、1人あたりの採用単価が20万円〜40万円とされる2号警備業界において、年間40人を採用した場合、採用コストだけで最大1,600万円規模の投資が必要です。

ここで仮に離職率を10％改善できた場合──すなわち4人分の離職を防げたとすると、

• 採用コスト削減：約120万円
（採用単価30万円 × 4人）

• 稼働確保による売上貢献：年間約1,200万円
（1人あたり月24万円稼働 × 12ヶ月 × 4人）

合計で約1,300万円の経済効果が見込めます。

これは1拠点単位の試算であり、全国複数拠点で展開する企業にとっては数千万円規模のインパクトとなる可能性があります。

つまり、離職防止は単なる人事課題ではなく、経営インパクトの大きな投資対象であるということです。

【解決が難しい理由：退職は“気づけないまま起こる”──現場の心理がブラックボックス化】

警備業界においては、直行直帰が基本のため、内勤者が警備員のコンディションや心境の変化を日々把握することが非常に難しい環境です。
また、職場に常駐する上司や同僚が不在であることも多く、孤立感があっても周囲に気づかれずに時間が経過するという構造的な問題を抱えています。

その結果、「退職を考え始めたタイミング」や「その引き金となった出来事」などが誰にも共有されないまま、退職という“結果”だけが突然表面化するケースがほとんどです。

実際に、strayaが実施したアンケート調査では、**退職した警備員のうち「内勤者に事前相談をした」と回答したのはわずか20%**にとどまりました。
裏を返せば、**8割は誰にも相談せず“静かに辞めることを決めている”**という実態が明らかになっています。

つまり、現場の声や変化がデータとしても人としても把握されないまま蓄積されず、退職意欲の高まりが「見えない・気づけない・止められない」状態が常態化しているのです。

【今回の共同研究の狙いと方法】

前述の通り、警備業界では、離職の多くが“事前に兆候を捉えられないまま突然起きる”という課題を抱えています。

トスネットもまた、全国90拠点を展開する中で、退職の「きっかけ」や「タイミング」が見えず、対策を講じる前に人材が離れてしまうという構造的な課題を抱えていました。

特に、「事前にケアできていれば防げたかもしれない退職」が一定数存在するとの認識があり、離職を“結果”として受け止めるのではなく、“兆候”として捉える仕組みの必要性を強く感じていました。

そうした課題意識の中で、strayaが提供する警備業界特化SaaS「くもかん」の活用に注目が集まりました。

「くもかん」では、警備員の稼働データ、心理データを日々蓄積しており、それらを活用した離職予測モデルの共同研究を、今回トスネットと共に開始する運びとなりました。

この共同研究では以下を中心に取り組みます：

• 勤務データ×行動データに基づく離職予測モデルの構築
• 予兆検知後の先回りケア（声かけ・面談など）の実証
• 満足度や行動履歴と継続率の相関分析
• くもかん上での自動アラート・実務活用への展開/拡充

本取り組みにより、strayaとトスネットは、「兆候に気づき、退職を未然に防ぐ」ことを可能にする新しいマネジメントモデルの構築を目指します。

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