既にCRM基盤を導入済みで、営業・CS部門が主体となってチャーン対策を進めたい大企業

Salesforce・Dynamics 365・Zoho CRMなど、顧客管理システム（CRM）に離反予測AIが組み込まれているタイプです。FitGapでは、既にCRMを利用中の大企業にとって最も導入ハードルが低いタイプだと考えています。CRM上の商談履歴・問い合わせ・メール開封率といった顧客接点データをそのまま学習に使えるため、データ準備の手間が大幅に省けます。予測結果がCRM画面にリスクスコアとして表示され、営業やカスタマーサクセス担当者が日常業務の延長線上で離反リスクを確認し、すぐにアクションへ移せるのが最大の強みです。一方、CRM外のデータ（Webログ・IoTデータなど）を組み合わせた高度な分析には限界がある場合もあります。

社内にデータサイエンティストや分析チームがあり、複数データソースを統合した独自のチャーン予測モデルを構築・運用したい大企業

Azure Machine Learning・Amazon SageMaker・DataRobotなど、機械学習モデルの構築・学習・運用を自前で行える汎用プラットフォームを使うタイプです。FitGapは、自社データサイエンティストを擁する大企業や、CRM以外のデータも含めて高精度な離反予測モデルを独自に開発したい企業にはこのタイプが最適だと考えます。購買データ・Web行動ログ・コールセンターの通話テキスト・IoTセンサーデータなど多種多様なデータソースを組み合わせたモデルを自由に設計できるのが最大のメリットです。AutoML機能により、アルゴリズム選定やハイパーパラメータ調整を自動化し、専門知識の壁を下げる工夫もされています。ただし、CRM一体型と比べると導入・運用に技術的なリソースが求められます。

SAPやIBMなどの既存BI・ERP基盤を活用しつつ、分析部門やマーケティング部門が主導でチャーン予測に取り組みたい大企業

IBM SPSS Modeler・SAP Analytics Cloud・BigQuery MLなど、BI（ビジネスインテリジェンス）や統合分析環境の中で予測分析機能を利用するタイプです。FitGapでは、既存のBIツールやERP基盤の延長線上でチャーン予測に取り組みたい大企業に適していると見ています。可視化・レポーティング・計画策定といったBI本来の機能と予測分析がひとつの環境に統合されているため、分析結果をダッシュボードで全社共有したり、予算計画と連動させた施策シミュレーションを行ったりできるのが強みです。プログラミング不要のGUI操作でモデルを構築できる製品も多く、分析部門がデータサイエンティストに頼らず自走しやすいのもポイントです。