入学時を含め、学期末毎にAIが中退確率を予測します。導入される学校の過去のデータをAIに学習させることで、学校の特性に合った精度の高い予測を可能にします。 また、1年春学期中の学業状態が中退に大きく影響することから、1年春学期中は週毎に中退確率を予測し、早期の対応を可能にします。

アンケートによる文章情報から中退に影響するネガティブ度をAIが判定します。 また、ポジティブ／ネガティブキーワードを抽出し、中退真因の追及を支援します。

中退確率を4分割し、学部・学科単位で人数を集計したビューで、総合的な状況を把握することができます。

中退確率が高いか又は前回より悪化した学生を一覧で表示することで、対応の必要な学生を判断することができます。

学生毎に中退確率を含む各種情報を一括表示できますので、真因の追及や対応方法の判断に活用することができます。

対応した情報を蓄積し、対応前後の状態変化と合わせてAIが学習することで、類似する状態の学生に対して有効な対応を提案することができます。