齋藤 孝太

プロジェクト名 IBM社向け 離職率低減提案資料（データ分析・予測モデル活用） 概要 GCIの最終課題でIT業界における人材不足の背景を踏まえ、IBM社の人事データ（年齢、月収、残業時間、リモートワーク日数など）を分析し、離職率に影響を与える要因を特定しました。LightGBMモデルを用いて離職率を予測し、AUC 0.806という高精度な結果を達成。予測結果を基に、カウンセリング・待遇改善等の具体的施策を提案しました。 成果・効果 離職率上位10%かつ残業あり社員の残業削減により、離職率を15.6%→9.9%に改善可能 低所得層社員への給与改善により、離職率を15.6%→13.9%に改善可能 データドリブンな施策により、IT人材流出防止と採用コスト削減の効果を見込める 使用技術 Python（pandas, LightGBM, scikit-learn） データ可視化（特徴量重要度、傾向分析） 評価指標：AUC（0.806） 添付されているURLはこの提案資料のスライドです