Kashi は会議データから繰り返し観測される構造的な相互作用の非対称性を、 人事レビューを補助する review-support シグナルとして提示する SaaS です。 内容を判断せず、 評価・処分には用いません。 貴社の人事部門・労務監査・経営層が、 同じ根拠で対話の状態を議論できる基盤を提供します。
下記は厚生労働省・経済産業省・民間調査による中堅・大企業の集計値です。 貴社の現状値との比較は、 商談時に個別ベンチマークレポートとしてご提供します。
発話の内容そのものは判断対象ではありません。 会議回数・発話シェア・順番・遮断パターンなど、 観測可能な構造的指標のみを集計し、 evidence grade と reason code を添えて提示します。
既存の Zoom / Google Meet / Teams 録画から、 発話単位の構造的メタデータ (誰が・いつ・何秒・どの順序で) のみを抽出します。 内容トランスクリプトは 貴社環境内でのみ保持されます。
単発の観測値ではなく、 観測窓 (4–8 週) 内で繰り返し検出された構造的非対称性のみを シグナル化します。 evidence grade (Stable / Emerging / Weak / Insufficient) と reason code を必ず付与します。
メンバー本人・マネージャー・人事・経営の各役割に応じて、 見える範囲は厳密に分離されます。 個別メンバーのスコアリングや評価入力としての利用は仕様上、 提供されません。
本表はベンチマーク値による試算であり、 実績保証ではありません。 貴社固有の試算は商談時に提供する個別ROIシートにて算出します。
| 指標 | 導入前 (Year 0) | 導入後 (Year 1) | 差分 |
|---|---|---|---|
| 年間離職率 | 14.8% | 11.2% | −3.6pt |
| 離職人数 (300名母集団) | 44 名 | 34 名 | −10 名 |
| 離職関連コスト | ¥316.8M | ¥244.8M | −¥72.0M |
| 1on1 実施継続率 (12ヶ月後) | 18% | 54% | +36pt |
| 人事レビュー所要時間 / 月 | 42 h | 26 h | −16 h |
| 参考: 年間ネット効果 | — | — | +¥58.4M |
※ 上記試算は厚労省・民間調査の公開値および pilot 参加組織のベンチマークを基にした参考値です。 Kashi は離職率を直接保証する性質のものではなく、 review-support シグナルの精度・再現性を保証する SaaS です。
以下はすべて pilot 参加組織より掲載許諾を得た匿名化サマリーです。 詳細レポート (各 18-32 頁) は商談後にお渡しします。
営業部門 8 チーム対象 / 観測窓 6 週 / 月次レポート運用。
「人事と現場マネージャーが同じ根拠で議論できるようになった点が大きい。 評価の話と切り離せた」
— 人事部長 鈴木氏
管理職層 64 名対象 / Manager Mirror 個別配信 / 四半期レビュー。
「管理職本人が自分の癖を見られる形にしたことで、 改善が現場側から進むようになった」
— 経営企画部
支店長会議 + 営業会議 / 監査委員会へのレポート連携。
「監査委員会への定例報告に組み込めた。 独立性が担保された監督指標として機能している」
— 内部監査室
※ 上記事例は pilot 参加組織の許諾済みサマリーであり、 個別従業員の評価・処分に用いられた事例は一切含まれません。
稟議・法務レビューを想定し、 提供範囲と提供しない範囲を明示しています。 詳細は商談時に「セキュリティ白書」 (37 頁) としてお渡しします。
まず小規模で観測精度・運用負荷・社内受容性を確認していただくための枠組みです。 pilot 結果のみで判断していただける契約条件としています。
より詳細な技術仕様・契約条項・法令準拠に関する Q&A は、 「セキュリティ白書」「契約フレームワーク」内に記載しています。