AIによる「退学・休退塾予兆」検知CRM【教育】 
出席率の低下、テスト結果の停滞、マイページのログイン頻度、SNSやアンケートのネガティブな語句、さらには保護者との面談記録をAIが統合分析し、離脱リスクの高い生徒を自動特定するシステムです。教育ビジネスにおいて既存生徒の継続（リテンション）は収益の要ですが、予兆は往々にして見逃されます。社内SEは、CDP（顧客データ基盤）を構築し、リスクスコアが高まった際に担任へ「要カウンセリング」のアラートを自動通知する機能を実装。同時に、個別の悩みに合わせた補習プランや励ましメールを自動生成。勘に頼らずデータに基づいて「辞めそうな子」を先回りして救い、LTV（顧客生涯価値）を最大化させます。
 職種 |
情報システム |  施策難易度 |
★★★☆☆ |
|---|---|---|---|
 業界① |
教育・スクール |  目的 |
LTV向上 解約防止 |
| 業界② |
教育 |  対象 |
担任 教務部門 顧客管理担当 |
 費用 |
300〜2000万円 |  実施期間 |
120 |
主なToDo
- 散在する生徒行動データ（出席・成績・ログ）の統合名寄せ
- 過去の退学者パターンに基づくAI学習モデルの構築と検証
- 管理者向けアラート通知とフォローワークフローのシステム化
期待できる効果
退塾率を20%以上削減。安定した授業料収入の確保。保護者への信頼性向上。
躓くところ
データの入力精度（面談記録等）。過度な介入による生徒・保護者への心理的負荷。
