「データはあるのに、次の一手が打てない」。データ活用のご相談で、いちばん多いのがこの状態です。今回は会員制サービスを運営するクライアントと、退会の兆候を早めに掴むための予測ダッシュボードを試作しました。

まず小さく、現場で使える形に

最初から完璧なモデルを目指すのではなく、既存のBigQueryのデータを使って「先週より退会リスクが上がった会員」を一覧できるところから始めました。精度を追い込む前に、現場の担当者が毎朝開いて使えるかどうか。そこを最優先にしています。

AIに任せた部分・人が決める部分

• AI：数値の集計、傾向の要約、気になる変化の抽出
• 人：どの会員にどう声をかけるか、という意思決定

AIが出すのはあくまで「気づきのきっかけ」です。最終的な打ち手は人が決める。この線引きをはっきりさせると、現場はAIを警戒せずに使ってくれます。

まず自分たちで使ってから

私たちは、提案する前にまず自分たちの業務で同じ仕組みを動かしてみます。使ってみて初めてわかる不便を潰してからお渡しするので、導入後のギャップが小さくなります。

AI活用の進め方に迷っている方は、お問い合わせページ からお気軽にご相談ください。