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
💆 施術レコメンド
LINEに「今週の施術レコメンド」通知。「先月から肩こりの訴えが増えています。今週は首肩中心のコース＋ヘッドマッサージがおすすめです」と具体的な提案。
顧客の状態に合わせた施術をAI提案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
顧客IDcustomer_id顧客名customer_name前回来店日last_visit_date来店頻度visit_frequency疲労部位fatigue_areas疲労スコアfatigue_score姿勢スコアposture_scoreストレスレベルstress_level前回メニューprevious_menu満足度スコアsatisfaction_score現在気温current_temperature4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 |
|---|---|---|---|---|
顧客ID 顧客の識別子 | 文字列 | C001234 | 必須 | 予約システム |
顧客名 顧客名 | 文字列 | 田中 | 必須 | 予約システム |
前回来店日 前回来店日 | 日付 | 2026-05-15 | 必須 | 予約システム |
来店頻度 来店頻度（週〇回・月〇回など） | 文字列 | 月2回 | 必須 | 予約システム |
疲労部位 主要な疲労部位 | 文字列 | 肩こり・首の張り・腰痛 | 必須 | 健康状態アンケート |
疲労スコア 疲労スコア（0-100） | 数値 | 30 | 必須 | 健康状態アンケート |
姿勢スコア 姿勢スコア（0-100） | 数値 | 48 | 任意 | 健康状態アンケート |
ストレスレベル ストレスレベル（0-100） | 数値 | 50 | 任意 | 健康状態アンケート |
前回メニュー 前回の施術メニュー | 文字列 | オイルマッサージ60分 | 任意 | 予約システム |
満足度スコア 前回の満足度スコア（0-5.0） | 数値 | 4.5 | 任意 | フィードバック |
現在気温 現在の気温（℃） | 数値 | 15 | 任意 | 気象API |
顧客ID
文字列顧客の識別子
C001234予約システム顧客名
文字列顧客名
田中予約システム前回来店日
日付前回来店日
2026-05-15予約システム来店頻度
文字列来店頻度（週〇回・月〇回など）
月2回予約システム疲労部位
文字列主要な疲労部位
肩こり・首の張り・腰痛健康状態アンケート疲労スコア
数値疲労スコア（0-100）
30健康状態アンケート姿勢スコア
数値姿勢スコア（0-100）
48健康状態アンケートストレスレベル
数値ストレスレベル（0-100）
50健康状態アンケート前回メニュー
文字列前回の施術メニュー
オイルマッサージ60分予約システム満足度スコア
数値前回の満足度スコア（0-5.0）
4.5フィードバック現在気温
数値現在の気温（℃）
15気象API来店履歴・健康状態アンケート・フィードバック・季節気温
季節気温がない場合、一般的な季節要因を適用。フィードバックがない場合、来店履歴のみでメニューを推奨（精度低下）。
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
一人ひとりに最適な施術提案で満足度が平均30%向上。
レコメンドによるアップセルで客単価が平均15%アップ。
最適な施術体験により再来店率が大幅に向上。
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3h
Day 1-2通知が届き始めます
Day 3予約システムと連携し、来店履歴や施術記録を自動取得。初回のみFDEが設定します。
もちろんです。あくまで提案であり、最終判断は施術者が行います。