出願・在籍データの可視化
募集区分、地域、入学経路を切り分け、出願数と在籍状況の変化を確認。定員計画の根拠をつくります。
K.S. Data｜教育・専門サービス向けAI分析
教育とビジネス、
データで未来を育む
退学リスクも案件収益も、AIが可視化。学生の成績・出欠と、プロジェクトの工数・収益を一つの判断材料にまとめます。
地方大学、専門学校、語学スクール、塾、ITサービス企業の現場で、次の対応を決める数字を見つけます。
教育データ
教育機関向け分析
教学IR担当者が、気になる学生を早く見つけ、面談や学習支援につなげられる構成です。
判断を早く。
入試から卒業後まで、データの流れを同じ画面で追えます。
退学リスク予測
GPA、出席率、履修状況の変化をもとにリスクを表示。担当者が早期面談の優先順位を決められます。
塾成績分析
生徒ごとの単元別正答率と推移を整理し、つまずきの箇所を特定。授業や家庭学習の提案に使えます。
就職先データ分析
学科、資格、就職先の傾向を照合し、キャリア支援の面談材料を整理。卒業後の成果も追跡できます。
専門サービス分析
プロフェッショナルサービス向け分析
案件の採算、人員の稼働、納期の兆候を同じ基準で読みます。経営会議の準備が変わります。
案件別収益性
売上、原価、工数を案件単位で確認し、赤字化の兆候を早めに把握します。
人材マッチングAI
登録人材のスキル、稼働条件、実績を照合し、案件に合う候補を絞り込みます。
案件需要予測
クリエイティブ事務所の受注傾向を月別に確認し、採用や外注の判断を支えます。
進捗リスク管理
ITサービス企業の遅延要因と工数差異を捉え、責任者が次の手を打てる状態にします。
ダッシュボード画面
学生リスクダッシュボードのイメージ
担当者が最初に見るべき情報を、一覧と要因に分けて表示します。
- 学生一覧とリスクスコア
- 退学リスク要因の寄与度
- 早期警告メールの自動配信
学生支援ダッシュボード
学生一覧
更新：本日 09:00
2年・情報システム科
高 82
1年・観光ビジネス科
中 54
主なリスク要因
寄与度
出席率の低下 68%
成績推移の停滞 46%
導入事例
導入事例：道内の専門学校
“
出席と成績を別々に確認していたため、面談のタイミングが遅れていました。指標をまとめて見られるようになり、担当者間の相談が早くなりました。
道内専門学校・教学担当者
出席、成績、生活アンケートを統合し、面談対象の優先順位を設定しました。
25%
退学率を改善
早期化
面談実施の判断
現場に合わせて始めます。
既存の表計算や校務データを確認し、最初に見る指標を定義します。
データ活用のご相談
まずはデータに基づく学生支援を始めませんか
貴学・貴社のデータ項目を伺い、画面構成と分析の進め方をご案内します。オンラインで予約できます。