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
📊 混雑予測
LINEに「混雑予測レポート」通知。「明日（火）18-20時の混雑率は90%と予測されます。空いている14-16時がおすすめです。」
ジムの混雑を予測し快適な利用をサポートに関する情報をお届けします。
この通知を受け取るために必要なデータフィールド
入館者数entry_count退館者数exit_countマシン種類machine_typeマシン利用率machine_utilization_rateレッスン名lesson_nameレッスン予約数lesson_reservation_countレッスンキャンセル数lesson_cancellation_count過去混雑データhistorical_occupancy天候weather5システムのデータを時刻キーで結合
データポイントを集計
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 |
|---|---|---|---|---|
入館者数 時間帯別の入館者数 | 数値 | 85 | 必須 | 入退館ゲート |
退館者数 時間帯別の退館者数 | 数値 | 68 | 必須 | 入退館ゲート |
マシン種類 マシンの種類 | 文字列 | トレッドミル | 必須 | マシン利用システム |
マシン利用率 マシンの稼働率（%） | 数値 | 92.5 | 必須 | マシン利用システム |
レッスン名 レッスン名 | 文字列 | ボクササイズ | 必須 | レッスン予約システム |
レッスン予約数 レッスンの予約数 | 数値 | 25 | 必須 | レッスン予約システム |
レッスンキャンセル数 レッスンのキャンセル数 | 数値 | 3 | 任意 | レッスン予約システム |
過去混雑データ 過去4週間の同曜日の混雑データ | 文字列 | 曜日:金,平均入館者数:142 | 任意 | 混雑分析システム |
天候 当日の天気 | 文字列 | 雨 | 任意 | 気象API |
入館者数
数値時間帯別の入館者数
85入退館ゲート退館者数
数値時間帯別の退館者数
68入退館ゲートマシン種類
文字列マシンの種類
トレッドミルマシン利用システムマシン利用率
数値マシンの稼働率（%）
92.5マシン利用システムレッスン名
文字列レッスン名
ボクササイズレッスン予約システムレッスン予約数
数値レッスンの予約数
25レッスン予約システムレッスンキャンセル数
数値レッスンのキャンセル数
3レッスン予約システム過去混雑データ
文字列過去4週間の同曜日の混雑データ
曜日:金,平均入館者数:142混雑分析システム天候
文字列当日の天気
雨気象API入退館ゲートデータ・マシン利用状況・レッスン予約・過去混雑パターン
マシン利用状況がない場合、入退館ゲートデータのみで予測可能（精度低下）。過去混雑パターンがない場合、当日データのみでリアルタイム予測。
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
混雑時間を避けることで快適なトレーニング環境を提供。
混雑予測に基づく分散利用で機器待ち時間を平均70%削減。
オフピーク需要を喚起し施設全体の稼働率を平準化。
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2h
Day 1-2通知が届き始めます
Day 3