データ連携からAI分析、LINE通知までの自動化フロー
お客様が提供するデータ
AIが自動で行うこと
LINEに届く通知
🚩 退会予兆検知
LINEに「退会リスク通知」通知。「会員ID:1234様の来館頻度が先月比60%低下。最終来館から21日経過。リスクレベル:高。おすすめ施策：○月△日限定の無料パーソナル体験招待。」
LINEに「退会リスク通知」通知。「会員ID:1234様の来館頻度が先月比60%低下。最終来館から21日経過。リスクレベル:高。おすすめ施策：○月△日限定の無料パーソナル体験招待。」
この通知を受け取るために必要なデータフィールド
会員IDmember_id来館日visit_date来館時刻visit_timeレッスン種類lesson_typeレッスン参加回数lesson_attendance_count施設利用ログfacility_usage_log過去退会会員IDformer_member_id退会理由churn_reason滞在時間（分）stay_duration5システムのデータを時刻キーで結合
時間帯別にグループ化して集計
型変換・欠損値処理・異常値除外
AI分析結果に基づく通知
優先度・信頼度・推奨アクションを含むアクション可能な通知を配信
出力：LINE通知
result.json → LINE配信
AI分析（4ステップ）
データ処理
フィールドマッピング
顧客CSV列名 → システム標準フィールド名に自動変換（9フィールド）
| フィールド | 型 | 例 | 必須 | 取得元 |
|---|---|---|---|---|
会員ID 会員の識別子 | 文字列 | M202605001 | 必須 | 会員管理システム |
来館日 会員の来館日 | 日付 | 2026-05-29 | 必須 | 入退館ゲート |
来館時刻 会員の来館時刻 | 時刻 | 18:30 | 必須 | 入退館ゲート |
レッスン種類 参加したレッスンの種類 | 文字列 | ヨガ | 必須 | レッスン予約システム |
レッスン参加回数 過去3ヶ月のレッスン参加回数 | 数値 | 12 | 必須 | レッスン予約システム |
施設利用ログ マシン・プール・サウナの利用履歴 | 文字列 | マシン:45分,プール:30分 | 任意 | 施設利用システム |
過去退会会員ID 過去に退会した会員のID | 文字列 | M202503045 | 任意 | 会員管理システム |
退会理由 過去の退会理由 | 文字列 | 料金 | 任意 | 退会アンケート |
滞在時間（分） 来館時の平均滞在時間 | 数値 | 75 | 任意 | 入退館ゲート |
会員ID
文字列会員の識別子
M202605001会員管理システム来館日
日付会員の来館日
2026-05-29入退館ゲート来館時刻
時刻会員の来館時刻
18:30入退館ゲートレッスン種類
文字列参加したレッスンの種類
ヨガレッスン予約システムレッスン参加回数
数値過去3ヶ月のレッスン参加回数
12レッスン予約システム施設利用ログ
文字列マシン・プール・サウナの利用履歴
マシン:45分,プール:30分施設利用システム過去退会会員ID
文字列過去に退会した会員のID
M202503045会員管理システム退会理由
文字列過去の退会理由
料金退会アンケート滞在時間（分）
数値来館時の平均滞在時間
75入退館ゲート会員来館頻度データ（過去3ヶ月）・レッスン参加履歴・施設利用ログ・過去退会データ
施設利用ログがない場合、来館頻度とレッスン参加履歴のみで退会リスクを推定可能（精度低下）。過去退会データがない場合、業界平均の行動パターンを参照。
FDEが設定を代行します。お客様の作業は不要です。
AIが現場の課題を根本から解決します
退会の1ヶ月前には検知可能。引き止め成功率が50%以上。
退会率を20%削減。月間会費収入を安定化。
個別対応により会員エンゲージメントが強化。
必要なものがすべて揃った月額制サービス
通知を有効化
Day 1リモートで約4h
Day 1-2通知が届き始めます
Day 3“退会予兆検知のおかげで、辞める前に会員を引き留められるようになりました。今まで見えていなかった会員のSOSをキャッチできるのは本当にすごい。”
来館頻度低下、滞在時間減少、利用するマシンの変化など、20以上の指標から複合的に判断します。
施策案をAIが提案します。実際の実施は店舗側の判断ですが、クーポンや体験招待の配信は自動化可能です。