企業競争力の源泉としてワーク・エンゲージメント（WE）の重要性が高まる一方、アンケート調査は頻度や回答負担に課題があり、本研究では日常的に蓄積されるチャットログによる推定を試みた。膨大なチャットログ解析には深層学習が有効だがブラックボックス性が実務応用の障壁となる。本研究ではGraphSAGEによる予測とWIK法による事例ベースの解釈を統合した手法を提案する。実データを用いた検証の結果、高い予測精度を達成しつつ、解釈の足がかりとなる「類似組織」の提示に成功した。これにより、単なる予測に留まらず、参照すべき組織との比較を通じた深い現状理解を可能にし、組織マネジメントの高度化に向けた示唆を与える。