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
⚠️ 休会リスク検知
LINEに「休会リスク通知」通知。「生徒:◯◯◯さんの出席率が直近1ヶ月で50%に低下。宿題未提出が3回連続。リスクレベル:中。おすすめフォロー:個別面談の実施」
LINEに「休会リスク通知」通知。「生徒:◯◯◯さんの出席率が直近1ヶ月で50%に低下。宿題未提出が3回連続。リスクレベル:中。おすすめフォロー:個別面談の実施」
この通知を受け取るために必要なデータフィールド
生徒IDstudent_id出席日attendance_date欠席日absence_date欠席理由absence_reasonテスト結果test_score宿題提出回数homework_submission_count宿題総数homework_total_count保護者コミュニケーション日parent_communication_date保護者コミュニケーション種類parent_communication_type過去休会生徒IDformer_student_id休会理由suspension_reason6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（11フィールド）
| フィールド | 型 | 例 | 必須 | 取得元 |
|---|---|---|---|---|
生徒ID 生徒の識別子 | 文字列 | S202605001 | 必須 | 生徒管理システム |
出席日 レッスン出席日 | 日付 | 2026-05-29 | 必須 | 出席管理システム |
欠席日 レッスン欠席日 | 日付 | 2026-05-22 | 必須 | 出席管理システム |
欠席理由 欠席理由 | 文字列 | 病欠 | 必須 | 出席管理システム |
テスト結果 テストのスコア | 数値 | 78 | 必須 | 成績管理システム |
宿題提出回数 月別の宿題提出回数 | 数値 | 18 | 必須 | 宿題管理システム |
宿題総数 月別の宿題総数 | 数値 | 20 | 必須 | 宿題管理システム |
保護者コミュニケーション日 保護者とのコミュニケーション日 | 日付 | 2026-05-15 | 任意 | コミュニケーション管理システム |
保護者コミュニケーション種類 コミュニケーション種類（面談・メール・電話） | 文字列 | 面談 | 任意 | コミュニケーション管理システム |
過去休会生徒ID 過去に休会した生徒のID | 文字列 | S202503045 | 任意 | 生徒管理システム |
休会理由 過去の休会理由 | 文字列 | 学習難易度 | 任意 | 休会アンケート |
生徒ID
文字列生徒の識別子
S202605001生徒管理システム出席日
日付レッスン出席日
2026-05-29出席管理システム欠席日
日付レッスン欠席日
2026-05-22出席管理システム欠席理由
文字列欠席理由
病欠出席管理システムテスト結果
数値テストのスコア
78成績管理システム宿題提出回数
数値月別の宿題提出回数
18宿題管理システム宿題総数
数値月別の宿題総数
20宿題管理システム保護者コミュニケーション日
日付保護者とのコミュニケーション日
2026-05-15コミュニケーション管理システム保護者コミュニケーション種類
文字列コミュニケーション種類（面談・メール・電話）
面談コミュニケーション管理システム過去休会生徒ID
文字列過去に休会した生徒のID
S202503045生徒管理システム休会理由
文字列過去の休会理由
学習難易度休会アンケート出席率・欠席データ・レッスン参加・成績・保護者コミュニケーション・過去休会データ
保護者コミュニケーション履歴がない場合、出席率・成績のみで休会リスクを推定可能（精度低下）。過去休会データがない場合、業界平均の休会パターンを参照。
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
休会の1ヶ月前には検知可能。保護者への早期フォローが可能に。
効果的なフォローで休会率を30%削減。生徒数の安定化に貢献。
データに基づいた適切なフォローで保護者の信頼を獲得。
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