異動時のヒアリング、形骸化していませんか？AIで社員の本音まで引き出す方法

人事異動は、社員のキャリアや日常に大きな影響を与えるイベントです。多くの企業では異動時にヒアリングを実施していますが、**「形式的なやり取りで終わってしまい、社員の本音を把握できていない」**というケースが少なくありません。

この記事では、異動時ヒアリングが形骸化する原因を整理し、AIインタビューを活用して社員の不安や本音まで引き出す方法を解説します。

異動時ヒアリングの本来の目的

異動時のヒアリングは、単なる手続きではありません。本来の目的は以下の3つです。

• 社員の不安・懸念を早期にキャッチする：異動先への適応を支援し、パフォーマンス低下やメンタル不調を予防する
• 異動に関する納得感を確認する：キャリアの方向性と異動の整合性を社員と確認し、モチベーション低下を防ぐ
• 異動プロセスの改善材料を得る：異動の伝え方やタイミング、サポート体制について組織として改善するためのフィードバックを集める

しかし現実には、これらの目的を果たせていないケースがほとんどです。

異動時ヒアリングが形骸化する4つの原因

1. 上司や人事が面談者で本音が言えない

異動の決定に関わった上司や人事担当者がヒアリングを行うケースが大半です。異動に対する不満や不安を、その決定者に直接伝えられる社員は多くありません。「前向きに頑張ります」という模範回答で終わることがほとんどです。

2. 質問が形式的

「異動について何か不安はありますか？」という漠然とした質問では、深い本音は引き出せません。質問設計が練られておらず、毎回同じテンプレートを使い回しているケースも見受けられます。

3. フィードバックが活かされない

仮に社員が本音を話したとしても、その情報が組織の改善に反映されなければ、ヒアリング自体が「意味のないもの」として認識されてしまいます。一度そう思われると、次回以降の回答はさらに表面的になります。

4. 時間的余裕がない

異動の内示から着任までの期間が短く、引き継ぎ業務に追われる中で、ヒアリングに十分な時間を確保できないケースが多くあります。5分程度の形式的なやり取りで終わってしまうこともあります。

異動時に社員が抱える本音の例

対面では語られにくい、異動時の社員の本音には以下のようなものがあります。

• 「なぜ自分が選ばれたのか、納得のいく説明がなかった」
• 「希望とは全く違う部署で、キャリアプランが白紙に戻った」
• 「異動先の上司と合わないと聞いていて不安」
• 「家族の事情で転勤は避けたかったが、言い出せなかった」
• 「前の部署のプロジェクトを途中で離れることが心残り」
• 「異動先で求められるスキルが自分にあるか不安」

これらの声は、対面のヒアリングではほとんど表に出てきません。しかし、放置すればモチベーション低下や早期離職につながるリスクがあります。

AIインタビューで異動時の本音を把握する

AIが段階的に深掘りする

AIインタビューでは、社員の回答に応じてフォローアップ質問を自動で生成します。たとえば「異動に少し不安がある」という回答に対して、以下のように深掘りが行われます。

• 「不安を感じているのは、仕事内容・人間関係・生活環境のどの面ですか？」
• 「その不安について、上司や人事に相談できましたか？」
• 「どのようなサポートがあれば安心できそうですか？」

面談者のスキルに左右されず、一定の深掘り品質を確保できます。

AI対話だから切り出しやすいテーマがある

AIインタビューは相手がAIのため、対面の上司や人事に向けて切り出しづらいテーマも対話に乗せやすくなります。「異動の決定プロセスに不満がある」「上司に相談しても聞いてもらえなかった」といった、対面では言いづらい声も集めやすくなります。

回答を構造化し、傾向を把握

集まった回答をAIが自動で分類・構造化するため、「異動に伴う不安の主な要因は何か」「部署や役職によって不安の内容はどう違うか」といった傾向を素早く把握できます。

活用パターン

パターン1：異動内示後の意向確認として

異動の内示後にAIインタビューを実施し、社員の不安や懸念を事前に把握します。深刻な問題があれば、着任前にフォローを入れることができます。

パターン2：異動後1〜3ヶ月のフォローアップとして

着任後の適応状況を確認するために、定期的にAIインタビューを実施します。「思っていたのと違う」「孤立している」といった声を早期にキャッチし、手を打てます。

パターン3：異動プロセス全体の改善材料として

異動を経験した社員の声を定期的に集約し、異動の伝え方・タイミング・サポート体制の改善につなげます。組織全体の異動満足度を高めるためのPDCAを回せます。

導入のポイント

回答の利用目的を明確に伝える

「回答内容を何の目的で利用し、どの範囲が閲覧するか」を事前に明示します。利用目的と閲覧範囲が明確であることが、回答者の協力姿勢と情報の質を左右します。

結果を具体的なアクションにつなげる

集まった声を分析するだけでなく、「異動プロセスのどこを改善するか」を明確にし、社員にフィードバックすることが重要です。「声が活かされた」という実感が、次回以降の協力を引き出します。

対面ヒアリングと併用する

AIインタビューは対面の代替ではなく、補完として活用するのが効果的です。対面では表面的な確認を行い、AIで深い本音を別途収集する形が理想的です。

異動を「組織の学び」に変える

異動は社員にとって大きな転機であり、不安や期待が交錯するタイミングです。この瞬間の本音を丁寧に拾えるかどうかが、その後の定着やパフォーマンスに大きく影響します。

ホンネミルは、AIインタビューで異動時の社員の声を引き出し、構造化して分析できます。形骸化したヒアリングを変え、社員の本音を組織の改善につなげてみてください。