応募経路ごとの応募・選考・入社と入社後の定着を Python で分析し、定着した1人あたりの採用単価から来月の採用予算の配分案を出す

処理の起点を決める

毎月第3営業日の夜に動かします。 媒体の請求は月初の数日で確定し、それより前に動かすと費用が欠けた月の単価が出ます。費用の管理表に前月の行がそろっていなければ動かさず、担当者に知らせます。 欠けたまま計算すると、その経路だけ単価が安く出ます。

人事の記録は、前月末時点の在籍の状態で書き出します。月の途中で書き出すと、月末に退職の手続きをした人が在籍として残ります。退職日の記録が入るまでの遅れは会社ごとに違うので、最初の3か月は、前月に辞めた人が書き出しに載っているかを人事と確かめます。

同じ月の中で作り直すのは、費用の訂正が入ったときと、人事の記録の誤りが直ったときだけです。作り直したら、前の版を残したまま新しい版を作ります。

入力データを集める

質を決めるのは、在籍の記録の応募IDです。 ここが空だと、入社者がどの経路から来たか分かりません。応募IDの書き写しが漏れている入社者が多い月は、計算の前に人事と埋めます。

性別・年齢・国籍・住所は、入力に入れません。 経路の成績を比べるのに要らない項目で、入れると「この属性の人は辞めやすい」という形で採用の判断に戻ってくるおそれがあります。入れない項目を決めておくことが、この構成の前提です。

データの取得方法を決める

採用管理の仕組みと人事・給与の仕組みから、決まった列の並びで表の形に書き出す設定を作り、共有フォルダの決まった場所に置きます。どちらの仕組みも、画面から書き出す機能か、連携の機能のどちらかで足ります。連携の機能で自動化するかは、それぞれの仕組みの提供元に確かめます。 最初は担当者が月に1回書き出す運用で始められます。

つなぐ順は、応募IDが先です。 応募IDでつながらない入社者は、社員番号と入社日で採用管理の「入社」の記録を探しますが、氏名ではつなぎません。 同姓同名と表記の違いで、別の人を同じ人として数えることがあるからです。

AIへ渡す前に整形する

1. 入社者をつなぐ … 応募IDで採用管理と人事の記録をつなぎ、つながらないものを unlinked の一覧に出します
2. 同じ人の2回目の応募をまとめる … 同じ人が複数の経路から応募していたら、入社につながった応募の経路を採ります。その規則を設定に書いておきます
3. 日数を作る … 入社日から退職日まで、在籍中の人は集計日までの日数を作り、辞めたかどうかの列（辞めた 1、在籍中 0）を作ります
4. 会社の都合の終了を分ける … 取引先の契約が終わって現場ごと閉じたことによる退職は、本人が辞めたのではないので、辞めた人として数えません。 集計日で途中までの記録として扱います
5. 費用を割り振る … 複数の職種を1つの掲載で出している媒体の費用は、掲載した求人の数で職種に割ります
6. 入社月をそろえる … 単価は入社した月の費用で割ります。費用を払った月と入社した月がずれる経路（採用ごとに払う紹介など）は、入社月に寄せます
7. 少ない組み合わせを確かめる … 経路 × 職種で過去12か月の入社者が20名に満たない組み合わせに few_hires の印を付けます

4番目を軽く見ないでください。 取引先の工場のラインが止まって30名が一度に契約終了になると、その月に多く採用していた経路だけが「すぐ辞める経路」に見えます。辞めた理由の区分を人事の記録から取り、本人の都合と会社の都合を分けます。

AIに処理させる

させるのは、経路・職種ごとに「入社後の日数ごとに残っている割合」を見込むことと、職種などの違いをそろえた経路ごとの辞めやすさを比べることです。 歩留まり、単価、配分の計算は、決まった式で行います。

右端の列が、人が見る組み合わせを決めます。 入社者が少ない組み合わせは、90日に残っている割合の幅が広くなります。幅は KaplanMeierFitter の confidence_interval_ で取れ、 グリーンウッドの式（指数・対数対数の形）で出されます。幅の下側と上側の差が30ポイントを超えるものには wide を付けます。

90日を基準にするのは、この会社の現場の仕事が3か月で一通り身に付くからです。 基準の日数は会社ごとに決めます。基準の日数より最近に入社した人は、その日数の時点の割合には直接は効きませんが、それまでの日数の推定には加わります。 これが途中までの記録として扱う意味です。

経路ごとの比べ方は2段にします。 1段目は KaplanMeierFitter で経路・職種ごとの割合をそのまま出し、2段目は CoxPHFitter で職種・拠点・勤務の形をそろえた辞めやすさの倍率を出します。1段目で悪く見えて2段目で差が消える経路は、経路ではなく職種の問題です。 第3章の（c）を、この2段で切り分けます。

1行目がいちばん起きやすい失敗です。 経路ごとの辞めやすさを出す仕組みは、少し変えると応募者1人ずつの「辞めそうな度合い」を出せます。それを選考に使うと、経路の比較ではなく応募者の選別になります。 プログラムは経路・職種の単位でしか出力しない作りにします。

指示内容を固定する

この構成は生成AIを使わないので、プロンプトの代わりに、モデルの設定と計算の規則を書いておきます。

【定着の見込み（経路 × 職種ごと）】
- KaplanMeierFitter
  ・durations      = 入社日から退職日（在籍中は集計日）までの日数
  ・event_observed = 本人の都合で辞めたら 1、在籍中・会社の都合の終了は 0
  ・対象 = 過去24か月に入社した人
  ・survival_function_at_times([90, 180]) で90日・180日に残っている割合
  ・confidence_interval_ の下側を lower、上側を upper として残す

【経路の辞めやすさの比べ方】
- CoxPHFitter
  ・duration_col = days、event_col = left
  ・項目 = 経路、職種、拠点、勤務の形、時給の帯（性別・年齢・国籍は入れない）
  ・penalizer = 0.1（入社者の少ない経路で係数が振れるのを抑える）
  ・比例の前提が崩れる項目（例：職種）は strata に移す
  ・基準の経路 = 自社の採用サイト

【歩留まりと単価】
- 応募 → 面接 → 採用 → 入社 の各段の割合（過去6か月）
- 入社単価         = 入社月の費用 ÷ 入社した人数
- 定着した1人あたり = 入社単価 ÷ 90日に残っている割合
- 定着した1人あたり（下側） = 入社単価 ÷ 90日に残っている割合の lower

【配分の計算（linprog）】
- 変数 x_i = 来月の経路 i の費用
- 目的   = Σ x_i ÷ 定着した1人あたり（下側）を最大にする
           （linprog は最小化なので符号を反転して c に渡す）
- 条件   = Σ x_i ≦ 予算の上限
           職種 j について Σ (x_i ÷ 入社単価_ij) ≧ 職種 j の必要な入社人数
- 範囲   = 契約の最低額 ≦ x_i ≦ 過去12か月の最大の月の 1.3 倍
           （その範囲を超えると単価が同じとは言えないため）
- 無料の経路と採用ごとに払う経路は、上限人数を条件に入れる

【印を付ける条件】
- few_hires … 過去12か月の入社者が20名未満
- wide      … 90日の割合の upper − lower が 30 ポイント超
- unlinked  … 入社者のうち経路とつながらない人が 5％超
- shift     … 配分の案が前月から 30％以上動く経路
- infeasible… linprog の status が 2（条件を満たす配分が無い）
- 印の無い組み合わせは、一覧で流し見て責任者へ渡す

目的に下側の値を使うのは、意図してのことです。 真ん中の値で計算すると、入社者が少なく幅の広い経路が、たまたまよい月に引っ張られて大きく配分されます。下側で計算すれば、数が少ない経路は控えめに扱われます。 新しい経路を試したいときは、その経路の下限を人が決めて入れます。

範囲の上限を「過去の最大の月の1.3倍」で切るのも同じ理由です。 線形計画は、単価が費用にかかわらず同じだと置いて計算します。実際には、同じ媒体に倍の費用を出しても入社者は倍になりません。 過去に試した範囲から大きく外れる配分は出さないようにします。

出力形式を固定する

経路 × 職種ごとに、次の形のJSONを作り、表にして共有フォルダへ書き出します。

{
  "month": "",
  "channel": "",
  "job_type": "",
  "funnel": { "applied": 0, "interviewed": 0, "offered": 0, "hired": 0 },
  "cost": 0,
  "cost_per_hire": 0,
  "retention": {
    "d90": { "estimate": 0, "lower": 0, "upper": 0 },
    "d180": { "estimate": 0, "lower": 0, "upper": 0 },
    "at_risk_d90": 0
  },
  "cost_per_retained": { "estimate": 0, "lower_based": 0 },
  "hazard_ratio_vs_base": { "value": 0, "lower": 0, "upper": 0 },
  "allocation": { "last_month": 0, "proposed": 0 },
  "flags": ["few_hires | wide | unlinked | shift | infeasible"],
  "model_version": "",
  "planner_override": { "proposed": null, "reason": "" }
}

1つ目の理由は、cost_per_hire と cost_per_retained を並べて見せられることです。 入社単価が安くても、定着した1人あたりで高い経路があります。2つの差が大きい経路が、第3章の（a）で予算が寄っていた経路です。

2つ目は、at_risk_d90 を出せることです。 90日の時点まで観測できた人の数で、この数が少ないと、割合がどれほど確かでも当てになりません。 担当者は割合の前にこの数を見ます。

3つ目は、planner_override で直した記録が残ることです。 担当が配分を直したら、ここに値と理由を書きます。計算の案と人の判断の両方が残り、 3か月後にどちらの経路から残る人が来たかを比べられます。

システムへ連携する

採用管理と人事の仕組みへは書き込みません。 出すのは分析の結果と配分の案までで、媒体の掲載を変える作業は担当者が行います。 書き込みを足すと、計算の誤りがそのまま来月の掲載に進みます。

人事の記録は、分析に必要な列だけを書き出します。 氏名、住所、給与の額は書き出しの設定から外します。

人が確認する

人が開くのは、印の付いた組み合わせだけです。 印の無いものは一覧で単価と配分の動きを流し見ます。全件を開く設計にすると、第10章の10.0時間には収まりません。

1. unlinked を先に見る … 経路とつながらない入社者が多いと、どの経路の数字も低めに出ます。人事と応募IDを埋めてから計算し直します
2. infeasible を見る … 予算の上限で職種ごとの必要人数を満たせないということです。予算か必要人数のどちらを動かすかを責任者に上げます
3. few_hires と wide を見る … 数が少ない組み合わせは、割合よりも at_risk_d90 と現場の声で判断します
4. shift を見る … 配分が大きく動く経路は、媒体との契約の期間と解約の条件を確かめます
5. 直したら理由を書く … planner_override に値と理由を残します

4番目を省かないでください。 計算は契約の期間を知りません。半年の掲載を契約している媒体の費用を翌月から減らす案は、実行できません。 契約の最低額を条件に入れ忘れた経路が、この印で見つかります。

例外に対処する

上から2行目と4行目が大半を占めます。 どちらもモデルの問題ではなく、記録の付け方の問題です。 入社の手続きで応募IDを必ず書き写す、退職の理由の区分を必ず付ける、という運用を直すほうが、計算の工夫より効きます。

記録を残す

• 読み込んだ書き出しのファイルと、書き出した日時
• つないだ結果の表と、unlinked の一覧
• 経路・職種ごとの定着の見込み、幅、at_risk_d90
• 辞めやすさの倍率と、そのときの項目の一覧、strata の設定
• 配分の計算の条件（予算・最低額・必要人数・範囲）と、linprog の status と message
• 担当者が直した値と理由
• 3か月後・6か月後に、実際に残った割合と見込みとの差

最後の行が、この構成を育てる材料になります。 3か月前に「90日に残る割合は7割」と見込んだ経路から入社した人が、実際に何割残ったかを毎月並べます。外れ続ける経路は、媒体の側で求人の出し方が変わっていることが多く、媒体の担当者と話す材料になります。