(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
社会人口統計学的変数と健康状態と入会目的と希望利用頻度と心理的要因とを調査項目としてフィットネスクラブの入会希望者に対してアンケートを行い、既に退会した会員のアンケート回答と退会時期との関連に関する解析結果に基づいて、Cox比例ハザードモデルを作成して新規会員が所定期間後に在籍するか退会するかという確率を新規会員のアンケート回答により推定する会員退会リスク予測システムであって、複数の項目からなる前記アンケート回答を入力する回答入力手段と、前記アンケート回答の各項目に対応する退会リスク評価点数を保持する評価点数保持手段と、前記アンケートの入会希望者に対する総合リスク得点に対応する退会確率を保持する退会確率保持手段と、前記評価点数保持手段を参照して前記アンケート回答の各項目に対応する退会リスク評価点数を取得する評価点数検索手段と、前記アンケート回答の各項目に対応する退会リスク評価点数を合計して前記総合リスク得点を得る評価点数合計手段と、前記退会確率保持手段を参照して前記総合リスク得点から所定期間後の退会確率を取得する退会確率取得手段とを具備することを特徴とする会員退会リスク予測システム。
【請求項２】
請求項１記載の会員退会リスク予測システムにおいて、退会リスクが高いと判定された会員に対して、週間スケジュールの入力を促すよう表示するとともに入力された週間スケジュールの内容をチェックする手段と、その週間スケジュールが予定通り実行されているか否かをチェックするとともに実行されていない場合には該当会員に対してサポートメールを送信する手段と、退会確率の高低にかかわらず週間スケジュールどおりに来ている会員にはクーポンやスクラッチによるお得情報や来館ポイントやイベントポイントを含むインセンティブを送る手段とを具備することを特徴とする請求項１記載の会員退会リスク予測システム。
【請求項３】
社会人口統計学的変数と健康状態と入会目的と希望利用頻度と心理的要因とを調査項目としてフィットネスクラブの入会希望者に対してアンケートを行い、既に退会した会員のアンケート回答と退会時期との関連に関する解析結果に基づいて、Cox比例ハザードモデルを作成して新規会員が所定期間後に在籍するか退会するかという確率を新規会員のアンケート回答により推定する会員退会リスク予測方法であって、回答入力手段から複数の項目からなる前記アンケート回答を入力し、評価点数検索手段により、前記アンケート回答の各項目に対応する退会リスク評価点数を保持している評価点数保持手段を参照して、前記アンケート回答の各項目に対応する退会リスク評価点数を取得し、評価点数合計手段により、前記アンケート回答の各項目に対応する退会リスク評価点数を合計して総合リスク得点を得て、退会確率取得手段により、退会確率保持手段を参照して前記総合リスク得点から所定期間後の退会確率を取得することを特徴とする会員退会リスク予測方法。
【請求項４】
請求項３記載の会員退会リスク予測方法において、退会リスクが高いと判定された会員に対して、週間スケジュールの入力を促すよう表示するとともに入力された週間スケジュールの内容をチェックし、その週間スケジュールが予定通り実行されているか否かをチェックするとともに実行されていない場合には該当会員に対してサポートメールを送信し、退会確率の高低にかかわらず週間スケジュールどおりに来ている会員にはクーポンやスクラッチによるお得情報や来館ポイントやイベントポイントを含むインセンティブを送ることを特徴とする請求項３記載の会員退会リスク予測方法。
【請求項５】
請求項３または４記載の会員退会リスク予測方法をコンピュータに実行させるための処理手順を記述した会員退会リスク予測コンピュータプログラム。
【請求項６】
請求項５記載の会員退会リスク予測コンピュータプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、フィットネスクラブ会員の退会リスクを予測するシステムに関するものであり、特に、入会時アンケートの情報に基づいて新入会のフィットネスクラブ会員が早期に退会する確率を予測するシステムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、フィットネスクラブ会員の退会者数は非常に多く、退会を抑制することはフィットネスクラブの経営上の大きな課題である。一般的なフィットネスクラブの退会率は、入会から半年で全体の約70％、１年間では全体の約90％にも及ぶ場合もある。在籍月数別の退会者では、３か月以内に来館しなくなる人が多い。会員のフィットネスクラブ利用頻度は、「週に１〜２回」が最も多い。非特許文献７によると、フィットネスクラブの新規会員のうち１年間、週２回以上の運動を継続している人は37%であり、63%は習慣的に運動を実施できていない。継続的に運動を実施できないフィットネスクラブ会員は、事前に計画を立ててフィットネスクラブを利用するという意識が乏しく、時間が空いたら行くという不安定な会員と言わざるをえない。
【０００３】
退会の主な理由は「エクササイズを始めようという入会当初の動機を失う」ことであろう。休みがちになり、最終的にお金の無駄だと感じて退会へ向かう。退会せず継続する理由としては、「仲間」がいること、通いやすいことと、スタッフやプログラムが自分に合っていることがベスト３に挙げられている。また、実行し易い手近な目標を立てると達成感があり、動機を維持できる。退会抑制策として、オリエンテーションを実施する、トレーナー担当制を布く、インストラクターの丁寧かつフレンドリーな対応を心がける、１か月間一度も利用しない会員に連絡する、退会カウンセリングを行うなどの対応をしてきたが、十分な効果を得られずにいた。
【０００４】
図９に示すように、各フィットネスクラブでは、利用促進のため、グループエクササイズやスタジオレッスンやイベントなどを行っている。このように会員とのコミュニケーションを図るというアプローチにより、会員の定着をめざしていた。そこで、会員定着につながるフィットネスクラブ専用の情報システムの必要性が高まった。例えば、スタジオプログラムの案内、現在の利用回数確認、チケット購入機能、プログラム検索、体重・血圧の記録、施設検索、パーソナルトレーニング予約、代行・休講のお知らせ等の情報を提供するシステムである。しかし、利用履歴や回数、体重、血圧の記録などは、あくまでも結果を記録するものにすぎない。各会員に即した計画を立てることや、その計画通りに会員が来てエクササイズを実行しているかどうかを詳細にはチェックできない。即ち、各会員の意欲などをそのデータから推し量ることができない。
【０００５】
個人の運動実施に対するモチベーションは、本人の体調や仕事の忙しさ等によって大きく影響を受け、それらの状況は日々変化するものである。したがって、個人のモチベーションに頼ったスケジューリングではフィットネスクラブを利用する日もあればしない日も出てきてしまい、計画的に利用することができない。その結果、途中でドロップアウトしてしまう。そこで、週間スケジュールを事前に立てて情報システムに入力し、その通り来ているか確認して記録することで、システム上で常に詳細に検証できるようにする。会員が予定通り来ていないことなどがわかると、スタッフはトーク機能やプッシュ通知でフォローアップする。このようにして、会員が来なくなる前にフィットネスクラブでエクササイズをするように支援することができ、定着率を高めることができる。
【０００６】
フィットネスクラブは、健康増進施設として国民の健康づくりにおける重要な役割を担っている。しかし、我が国におけるフィットネスクラブ会員数は諸外国と比較して著しく低く、新規会員は入会から１年間で40％以上が退会すると報告されている。このことから、フィットネスクラブ新規会員の退会を抑制するための効果的な支援を講じることは、フィットネスクラブ会員数の増加につながり、ひいては生涯にわたる運動習慣者の割合を増加させ、国民の健康づくりに大きく貢献できると考えられる。以下に、これに関連する従来技術の例をあげる。
【０００７】
特許文献１に開示された「出席管理システム」は、レッスンからの退会を考える生徒の早期発見を可能とし、このようなケアを必要とする生徒へのフォローを確実に促すことができるものである。図10（ａ）に示すように、出席管理システムでは、レッスン実施（１）の後に講師が講師端末で作成した指導レポート（２）の指導内容をサーバに入力する（３）。生徒データベースを備えるサーバは、この指導内容に基づき、レッスン脱退の可能性を表わす退会予測指数（ケア指数）を算出すると共に、出席状況を含むこれら生徒毎の生徒情報を生徒データベースに記録する。そして、サーバは、生徒データベースの出席状況やケア指数が所定の出欠条件やケア指数条件を満たす生徒を抽出し、抽出された生徒のレッスンを担当する講師の講師端末 に注意喚起メッセージ（ ４ ）を送付する。講師端末側では、このメッセージが送付されてきたことを確認した上、当該メッセージの編集を行い、サーバ にフォローメッセージ（ ５ ）を返送する。サーバ は、生徒端末にフォローメッセージ（ ６ ）を送信すると共に、生徒データベースに登録する。当該生徒端末では、このフォローメッセージによる宿題などの注意事項が、生徒により確認される。
【０００８】
レポート情報からの指数算出は、図10（ｂ）で説明するような方法で行われる。レポート指数算出テーブルには、レポートに使用されている項目毎にそれぞれ指数値が定義されている。レポートに記入された入力データの内容を、レポート指数算出テーブルに基づいて、算出式で表わされる数値に変換する。指数算出テーブルには、同じ質問内容の項目を区別するために識別番号などを割り振るようにすることが望ましい。これらの指数値に基づく算出式によって指導レポート指数Ｒを求めることができる。レポートに入力すべき項目内容によっては、フォーム毎に算出される指数Ｒの最大値が異なるような場合があるが、この場合は、算出テーブルに基づいてフォーム内容を数値に変換した後、フォーム毎の最大値が等しくなるように正規化を行えばよい。退会予測指数や指導レポート指数の算出では、単純に各種条件に対応する指数値を加算しているが、他の演算式であってもよい。また、或る項目に対応する指数値を他の項目の選択内容に応じて変更するようにしてもよい。指数算出テーブルの内容を可変としてもよい。例えば、サーバにおいて、定期的に、入力フォームの各項目の各選択肢が選択された度数と実際に退会した生徒との相関関係等について統計的な分析を行い、指数算出テーブルの要素値を修正するようなプロセスを実行するようにしてもよい。
【０００９】
特許文献２に開示された「健康管理システム」は、健康改善の行動を実行する初期段階において利用者の脱落を少なくするために、利用者に行動を実行するためのインセンティブを与えるものである。フィットネスクラブ等に入会する利用者に対して登録時アンケート調査を行う。登録時アンケート調査項目としては、氏名、生年月日、住所、電話番号、年齢、性別、職業の種類、現病歴、既往歴、家族歴、生活習慣等である。生活習慣としては、保健行動、食事習慣、飲酒習慣、喫煙習慣等の状況を調査する。必要な生体データ（身長、体重、血圧、心電図、血液検査等）の測定・検査をする。これらのデータをもとに、健康運動実践指導士などの専門家が現在の健康状態を把握する。健康状態の把握は所定の判断基準によりコンピュータのデータ処理により自動で行うこともできる。利用者個人の健康状態を把握して、健康状態を改善するための健康行動のアドバイスを利用者に与える。初期の段階において、利用者に健康行動を実行するインセンティブを与えることができるため、利用者は健康行動を十分に実行できるようになる。
【００１０】
特許文献３に開示された「声掛け支援システム」は、フィットネスクラブのスタッフによる施設の利用者への声掛けを効率良く行い、利用者の退会抑制を図るものである。図10（ｃ）に示すように、優先度算出部は、利用者情報に含まれる来館履歴に基づいて、来館頻度が減少傾向を示すほど値が高くなるように各利用者の優先度を算出し、利用者情報の優先度の項目に書き込む。特定部は、利用者情報に書き込まれた来館中情報を基に、現在、施設に来館している来館利用者を特定する。抽出部は、来館利用者の中から優先度が高い順に規定人数の来館利用者を声掛け対象者として抽出する。通信制御部は、抽出部により抽出された声掛け対象者を示す声掛け対象者情報を生成し、通信部を制御してスタッフ端末に送信する。スタッフ端末は、サーバから送信された声掛け対象者情報により示される声掛け対象者をスタッフに報知する。図10（ｄ）の（Ａ） は、第１〜第４のパラメータを纏めた表である。第１のパラメータは、会員登録されてから第１の規定日数が経過していない利用者については、優先度の算出日が登録日に近いほど優先度を高く設定するパラメータである。第２のパラメータは、前回の施設の来館日からの日数が第２の規定日数を経過している利用者については、経過日数が増大するにつれて優先度を高く設定するパラメータである。第３のパラメータは、先月の施設の利用回数が所定回数未満の来館利用者については、先月の利用回数が少ないほど優先度を高く設定するパラメータである。第４のパラメータは、先月の施設の利用回数が先々月の施設の利用回数よりも少ない施設利用者については、先々月の施設の利用回数が少ないほど優先度を高く設定するパラメータである。優先度算出部は、図10（ｄ）の（Ｂ）に示す数式を用いて、第１〜第４のパラメータをそれぞれに対応する重み値を用いて重み付け加算して、優先度PVを算出する。
【００１１】
特許文献４に開示された「情報処理装置」は、トレーニング施設の会員の退会リスクをより精度良く評価するものである。図11（ａ）に示すように、サーバ は、会員識別情報と会員情報とを関連付けて記憶し、退会者識別情報と退会者情報とを関連付けて記憶する。また、会員情報と退会者情報とを比較することにより、各会員の退会リスクスコアを算出し、退会リスク情報を提示する。図11（ｂ）の点数情報データベースには、会員の退会リスクスコアを算出する際に付与する点数に関する点数情報が格納されている。「目標達成率」欄には、目標達成率の段階の区分ごとに退会リスク点数が格納されている。目標達成率の観点で点数を付与するとき、会員の目標達成率の段階に対応する点数を取得する。点数が少ないほど退会リスクが高い、即ち、目標達成率が低いほど退会リスクが高い。「在籍日数」欄には、在籍日数の段階の区分ごとに退会リスク点数が格納されている。在籍日数が少ないほど退会リスクが高い。「未来館日数」欄には、来館しない日数の段階の区分ごとに退会リスク点数が格納されている。来館しない日数が多いほど退会リスクが高い。「未稼働日数」欄には、運動しない日数の段階の区分ごとに退会リスク点数が格納されている。運動しない日数が多いほど退会リスクが高い。
【００１２】
サーバは、会員情報データベース及び退会者情報データベースを参照して、点数情報データベースの更新を行う。例えば、「年齢」欄について、会員情報データベースにおける「年齢」欄及び退会者情報データベースにおける「年齢」欄を参照して、退会者の割合が高い区分は低い点数になり、退会者の割合が低い区分は高い点数になるよう点数情報データベースを更新する。退会者の割合は、「その区分に該当する会員の人数」と「その区分に該当する退会者の人数」との合計に対する「その区分に該当する退会者の人数」である。他の各欄も同様に更新する。具体的な点数は統計学的に決定され、相関している項目ほど区分間の点数差が大きくなる。会員情報データベース及び更新された点数情報データベースを参照して、各会員について退会リスクスコアを算出する。ある会員について、会員情報データベースを参照して、会員IDに関連付けられた会員情報を特定する。スコア算出に用いられる会員情報は、会員ID に関連付けられた各欄の情報である。更新された点数情報データベースを参照して、特定された「年齢」欄の情報に該当する区分に関連付けられた点数を特定する。特定された各欄の情報についても同様に、それぞれ点数情報データベースの各欄における該当する区分に関連付けられた点数を特定する。これらの特定された点数を合算し、当該会員の退会リスクスコアを算出する。これを会員情報データベースに含まれる全ての会員について行う。
【００１３】
非特許文献１において、運動習慣や食習慣などの健康行動の行動変容技法として健康行動プロセスアプローチ（HAPA）が提唱されている。行動変容の最も有効な方法は個人の行動意図に働きかけることとされているが、行動意図と実際の行動には差異がある。従来の技法ではその差異を埋められなかった。一方、HAPAでは、行動意図を持って行動を起こすプロセスを(a)行動の意志に導く意図以前の動機づけプロセス、(b)実際の健康行動に導く意思以後の意思プロセスに分類し、自己効力感の強化や計画的なスケジューリングを立てるなどの方法で（a）(b)両方にアプローチすることで、健康行動の変容をより促すことができると報告されている。
【００１４】
非特許文献２では、簡易版運動習慣の促進要因・阻害要因尺度の開発について報告されている。先行研究により信頼性、妥当性の確認されている運動習慣の促進要因・阻害要因尺度の短縮版として、簡易版運動習慣の促進要因・阻害要因尺度を開発した。尺度開発において、運動を促進する因子として5因子（健康体力、心理的効果、対人関係、体重管理、自己の向上）、阻害する因子として5因子（身体的・心理的阻害、時間の管理、社会的支援の欠如、怠惰性、物理的環境）を抽出し、行動変容ステージとの相関から本尺度の信頼性・妥当性を検討した。その結果、運動習慣のステージと運動促進要因および阻害要因の得点との関係に相関がみられた。また、構成概念妥当性、基準関連妥当性、内部一貫性および被験者内信頼性において良好な結果が得られた。
【００１５】
非特許文献３では、フィットネスクラブ未経験者におけるフィットネスクラブの利用促進に資する知見を得るため、フィットネスクラブの利用経験の有無と余暇活動において重視するベネフィットとの関連を検討した。分析対象者は1,023人で、利用経験なし群は506人、利用経験あり群は517人であった。余暇活動において重視するベネフィットとの関連の検討には、ロジスティック回帰モデルを実施した。その結果、「健康維持のための活動をすること」「人と一緒に活動をすること」を重視する者では、フィットネスクラブ利用経験がある者が多いことが示唆された。また、余暇活動において重視するベネフィットの分布は、「リラックスして気楽にすること」や「のんびりして休憩すること」が高い割合を示しており、多くの人が余暇活動に休息を求めていることが示されたた。フィットネスクラブの利用経験がある集団は、余暇活動に求めるベネフィットとして「健康維持のための活動をすること」を重視しており、フィットネスクラブ利用経験がある集団は、健康の維持や増進をフィットネスクラブに求めている可能性があると考えられる。
【００１６】
非特許文献４では、フィットネスクラブで管理しているデータから退会者の特徴を明らかにした。対象者はフィットネスクラブに2015〜2017年に入会した人とし（378人）、３年間の追跡調査を行った。まず、男女別の在籍者と退会者のクロス集計表を作成した。３年後も在籍していた者は、男性で59％、女性で63.5％であったが、統計的な差はなかった（Ｐ＝0.30）。また、年代別の退会者の有無についてのクロス集計では、30歳代の在籍率が最も低く、年代が上がるほど在籍率が上がる傾向が見られた（Ｐ＝0.066）。なお、Ｐ値は、観測されたデータの差が誤差や偶然によってたまたま得られた確率を示すものである。通常、Ｐ＜0.05(たまたまその結果が得られる可能性が５%未満)であれば、結果は有意となり、偶然では起こりえない差が生じていると解釈できる。次に、生存分析により、性・年代による退会リスクを検討した。生存分析とは、イベント(今回のフィットネスクラブの会員の場合は退会)が起こるまでの時間とイベントの関係に焦点を当てる分析である。通常は医学的な事柄のイベントが起こるまでの時間、死亡までの時間、疾病の再発や回復までの時間などがある。その結果、女性において、若年層の退会リスクが高いことが示された。20歳代を1とすると、50歳代で0.48倍、70歳代で0.43倍の割合で退会するという結果が示された。
【００１７】
非特許文献５では、フィットネスクラブが管理する大規模データを用いて退会者の傾向を検討した。対象者は2006年１月から2018年６月までに入会した29,593人（関東圏の３クラブ）とし、12年間追跡し、各会員が入会した年月日、会員の性別、年齢、退会した年月日についての情報を得た。統計解析の結果、会員の平均年齢は41.7歳、中央値は39.0歳であった。2006年１月から入会した人のうち、退会者は24,266人となり、2018年６月現在も在籍している者は5,327人（男性1,407人、女性3,920人）であった。退会者のうち男性は6,564人、女性は17,702人で、性別による統計的な差はみられなかった。また、年齢層別の退会の有無のクロス集計では、継続者の割合は、20歳代では15.9％、30歳代では9.4％、40歳代では17.7％、50歳代では28.9％、60歳代では30.3％、70歳代では32.8％、80歳代では23.5％と、年齢層が高いほど継続の割合が高かった（Ｐ＜0.001）。
【００１８】
退会者の継続年月を調べると、退会までの平均月数は18.1か月で、中央値は10.1か月、最頻値は５か月であった。入会してから何か月で辞めたかをグラフにしてみると、５か月のところが一番多くなっている。すなわち、この集団では入会してから、５か月で辞めてしまう人が最も多いことがわかる。また、全会員を年代層別にどのくらい在籍したかを調べると、年齢層別の退会率が最も低いのは70歳代で、以下60歳代、80歳代、50歳代、40歳代、30歳代、20歳代と、年齢が若くなるほど退会しやすいことがわかる。５年生存率(在籍率)は、50歳代では約30％であるが、40歳代では約15％、20歳、30歳代では、10％以下となっている。入会してから２年以内でたくさんの人が退会している。20歳30歳代では、１年以内に50％がドロップアウトしている。20歳代を１とすると、30歳代で0.78倍、40歳代で0.48倍、50歳代で0.33倍、60歳代で0.28倍、70歳代で0.25倍、80歳代で0.32倍の割合で退会となっている。各クラブの退会者の傾向を知ることで、退会者を予測することが可能になり、さらに詳細の特徴を把握できれば、より具体的な対象者を割り出すことが可能となる。このことは、クラブごとに傾向が異なり、性別、年齢、職業、学歴、配偶者の有無、家族の有無、目的や心理的因子によっても異なる傾向があるのではないか。
【００１９】
非特許文献６では、機械学習モデルを活用した退会リスク分析ツールについて報告されている。フィットネスクラブ運営における大きな課題が継続率の低さである。一般的なフィットネスクラブでは、入会から半年で約70％が退会し、１年後には約10％しか継続していない。会員の継続率の改善を図るため、会員の生活習慣改善・自立へと促す「継続支援モデル」を導き出した。フォローが必要な会員をいち早く察知し、適切なタイミングでアプローチをかけることで、退会抑制を実現する。フィットネスクラブ会員の生活習慣の改善を促し、継続率を向上させるための新しい機能ツールとして、AI（機械学習モデル）を組み込んだ退会リスク分析ツールを作成した。退会リスクに相関のある会員属性情報を機械学習モデルでポイント化し、退会リスクに応じて会員を分類し、会員フォローの優先順位付けに役立てる。会員の年齢や性別、来館パラメータなどに加え、会員専用アプリを通じてのトラッキングデータをもとに、退会リスクポイントを算出する。AIによる個別アルゴリズムで自動抽出された「退会リスクの高い会員」に対して、優先的に必要なフォローを漏れなく実施することが可能である。この技術は特許第6551818号（特許文献４）を取得している。
【００２０】
非特許文献７では、フィットネスクラブ会員の入会時および継続時における運動習慣と促進要因・阻害要因との関連について報告されている。この研究の目的は、（１）フィットネスクラブ会員における運動習慣者(週２回以上)、非運動習慣者(週２回未満)の分布を明らかにすること、（２）フィットネスクラブ会員における運動促進要因／阻害要因を明らかにすること、（３）運動習慣者と非運動習慣者における運動促進要因・阻害要因を比較検討すること、である。この研究では、ノルウェーのフィットネスクラブの新規会員250人を対象としてアンケートを(入会時、３か月後、６か月後、12か月後)実施した。運動の頻度と促進要因(EMI-2)、阻害要因（18項目）の調査項目について、自記式質問紙により調査した。運動頻度については、週２回以上の運動習慣者と、週２回未満の者と、非運動習慣者とに分けて分析した。運動をする目的(促進要因)は、ストレス解消、楽しみ、チャレンジ、体重管理、外見、美容、筋力および持久力である。運動しないときの理由（阻害要因）は、優先順位、実際の問題、距離等、健康問題、感情認知である。会員250人のうち、79.9％が12か月後にもフィットネスクラブ会員であった。退会は、20.1％であった。37.0％が全調査において運動習慣ありであった。63.0％は非運動習慣者であった。週２回以上の運動を１年間継続できた会員は37％であった。63％は週２回の継続ができず途中で運動をやめた。非運動習慣者の多くは途中で運動をやめていた。すべての調査で運動をしていない者は13.8％であった。運動習慣者では、男性、肥満、高齢、就労ありの者が有意に多かった。非運動習慣者における運動の優先度得点は、全体よりも低かった。運動習慣者における楽しさと挑戦性の得点は、いずれの調査時点においても非運動習慣者より高かった。
【００２１】
非特許文献８では、民間フィットネスクラブ新規会員における退会予測因子の特定および予測モデルの構築について報告されている。研究目的は、フィットネスクラブ運営者が新規会員の退会確率を把握して、新規会員の退会リスクに基づいて個別に退会抑制策を実施できるようにすることである。新規会員を対象としたコホート研究により、新規会員の早期退会に関連する要因を特定し、各会員の将来の退会確率を予測するモデルを作製した。入会時に質問紙調査を実施した。予測モデルに投入する変数を検討した結果、９変数が抽出された。新規会員の退会予測確率を算出するためのノモグラムを作製した。
【００２２】
非特許文献９では、フィットネスクラブ新規入会者の退会に関連する心理的要因について報告されている。研究目的は、フィットネスクラブ新規入会者における運動習慣の促進要因・阻害要因と退会との関連を明らかにすることである。コホート研究を実施した。なお、コホート研究とは、ある時点で、研究対象とする症状（この場合は退会）にかかっていない人を大勢集め、将来にわたって長期間観察する追跡を続けることで、ある要因の有無が、症状の発生または予防に関係しているかを調査することである。コホート研究は、疫学研究の手法のうち、介入を行わず対象者の生活習慣などを調査・観察する「観察研究」の方法のひとつである。Cox比例ハザードモデルにより全体および性・年齢階級別に検討した。Cox比例ハザードモデルは、生存分析の多変量解析の一種であり、ロジスティック回帰分析にアウトカムの時間的概念を導入した解析手法である。Cox比例ハザードモデルは、ハザード比が共変量のみに依存し特定の時点に依存しない、という比例ハザード性の仮定を大前提にしている。退会率は24.6人/1000人月であった。全体の分析では心理的要因と退会に有意な関連は認めなかった。層別解析において40-59歳の男性では「健康体力（促進要因）」得点が高い者ほど退会率が低かった。39歳以下の女性では，「身体的・心理的阻害（阻害要因）」得点が高い者では退会率が高かった。40-59歳の女性では「対人関係（促進要因）」得点が高い者ほど退会率が低く、「怠惰性(阻害要因)」得点が高い者ほど退会率が低かった。男女とも60歳以上では「自己の向上（促進要因）」得点が高い者ほど退会率が高かった。退会と関連する入会時の心理的要因は性・年齢階級により異なった。退会予防には入会者の属性や心理的要因に即した運動プログラムの提供が必要である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００２３】
【特許文献１】特開2004-094709号公報
【特許文献２】特開2004-313265号公報
【特許文献３】特開2011-039719号公報（特許第5399164号）
【特許文献４】特開2020-112984号公報（特許第6551818号）
【非特許文献】
【００２４】
【非特許文献１】Schwarzer R: Modeling Health Behavior Change: How to Predict and Modify the Adoption and Maintenance of Health Behaviors. Appl Psychol. 2008; 57: 1-29.
【非特許文献２】石井香織・井上茂・大谷由美子ら（2009）：簡易版運動習慣の促進要因・阻害要因尺度の開発，体力科学，58，pp.507-516.
【非特許文献３】菊賀信雅、他「フィットネスクラブ利用経験と余暇活動に求めるベネフィットに対する意識の関連：日本人成人を対象とした横断研究」 2017.01.01スポーツ産業学研究  第27巻第１号  (2017.1.1発行)
【非特許文献４】https://www.profitjapan.co.jp/archives/480/ 2019年5月4日  研究・業界情報  （株）プロフィットジャパン菊賀信雅
【非特許文献５】https://www.profitjapan.co.jp/archives/488/ 2019年5月5日  研究・業界情報  （株）プロフィットジャパン菊賀信雅
【非特許文献６】https://the-ai.co.jp/category/news/  2019年9月20日
【非特許文献７】Gjestvang C, Stensrud T, Abrahamsen F, Haakstad LAH. Motives and barriers to initiation and sustained exercise adherence in a fitness club setting - A one-year follow-up study. Scand J MedSci Sports. 2020;30:1796-1805.
【非特許文献８】（未発表）根本裕太、菊賀信雅「民間フィットネスクラブ新規会員における退会予測因子の特定および予測モデルの構築」、日本生涯スポーツ学会（2020年10月末発表予定）
【非特許文献９】（未発表）菊賀信雅、他「フィットネスクラブ新規入会者の退会に関連する心理的要因：前向きコホート研究」、日本公衆衛生雑誌（2021年掲載予定）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００２５】
従来の退会リスク推定方法では、以下の問題がある。１）退会会員の実績データと在籍会員の実績データを比較することにより、在籍会員の退会リスクを推定しているため、ある程度の在籍期間が経過しテータが蓄積されないと、各会員の退会リスクを正確に推定できない。２）特許文献４記載の発明では、年齢、目標達成率、在籍日数、未来館日数、未稼働日数によって、退会リスクを算出しているが、退会リスク算出に関わる科学的根拠（学術論文等）が不明確である。フィットネスクラブ入会時のアンケートデータに基づいて健康増進のために運動計画などをアドバイスすることは従来よく行われていたが、入会時アンケートから退会リスクを予測することは実施されていないため、入会時に退会リスクを推定する手段がない。そのため、入会時から退会抑制のための適切なアドバイスを行うことができない。
【００２６】
本発明の目的は、新規会員を対象としたアンケートの回答内容から新規会員の退会リスクを推定できるようにし、上記問題を解決することである。本発明は、医学分野で病気の罹患確率の予測に利用されている分析方法を独自の手法により改変し、非特許文献８及び非特許文献９記載の新規データ分析方法による分析結果に基づいて、フィットネスクラブの会員の退会確率を算出する。そして、退会する可能性の高い会員を特定し、退会予防のための支援を
しようとするものである。
【課題を解決するための手段】
【００２７】
本発明では、社会人口統計学的変数と健康状態と入会目的と希望利用頻度と心理的要因とを調査項目としてフィットネスクラブの入会希望者に対してアンケートを行い、過去に実施した、会員のアンケート回答と退会時期との関連に関する解析結果（非特許文献8および9）に基づいて、所定期間中に会員が退会する確率を予測するシステムに、以下の手段を具備するよう構成した。（１）新入会員に対する複数の項目からなるアンケートの回答を入力する回答入力手段、（２）アンケート回答の各項目に対応する退会リスク評価点数を保持する評価点数保持手段、（３）アンケートの入会希望者に対する総合リスク得点に対応する退会確率を保持する退会確率保持手段、（４）評価点数保持手段を参照してアンケート回答の各項目に対応する退会リスク評価点数を取得する評価点数検索手段、（５）アンケート回答の各項目に対応する退会リスク評価点数を合計して総合リスク得点を得る評価点数合計手段、（６）退会確率保持手段を参照して総合リスク得点から所定期間後の退会確率を取得する退会確率取得手段。
【発明の効果】
【００２８】
上記のように構成したことにより、新規会員の退会リスクを精度よく推定できるようになる。退会リスク予測によりカウンセリングを有効活用でき、退会率を低下させることができる。例えば、全国平均では月に４％である退会率を月に２％に下げることができる。学術的に信頼性妥当性客観性が検証された尺度に基づいて、新規会員の心理的要因が退会リスクに及ぼす影響を明らかにして、退会リスクの程度を数値で算出しているので、信頼性の高い退会リスク予測ができる。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】本発明の実施例におけるフィットネスクラブ会員の退会リスクを予測するシステムの構成図である。
【図２】本発明の実施例におけるフィットネスクラブ会員の退会リスクを予測するシステムの動作手順を示す流れ図である。
【図３】本発明の実施例におけるフィットネスクラブ会員の退会リスクを予測するシステムの原理であるノモグラムによる計算方法を示す図である。
【図４】本発明の実施例におけるフィットネスクラブ会員の退会リスクを予測するシステムに用いるアンケート前半部の例である。
【図５】本発明の実施例におけるフィットネスクラブ会員の退会リスクを予測するシステムに用いるアンケート後半部の例である。
【図６】本発明の実施例におけるフィットネスクラブ会員の退会リスクを予測するシステムにおいてスマホによりアンケートを実施するイメージである。
【図７】本発明の実施例におけるフィットネスクラブ会員の退会リスクを予測するシステムで用いる退会統計データと推定値の例である。
【図８】本発明の実施例におけるフィットネスクラブ会員の退会リスクを予測するシステムで用いる週間スケジュールの例である。
【図９】本発明の基盤となるフィットネスクラブの営業形態の概念図である。
【図１０】従来のフィットネスクラブなどの会員退会リスクを予測システムなどの概念図である。
【図１１】従来のフィットネスクラブなどの会員退会リスクを予測システムの概念図である。
【発明を実施するための形態】
【００３０】
以下、本発明を実施するための最良の形態について、図１〜図８を参照しながら詳細に説明する。
【実施例】
【００３１】
本発明の実施例は、新入会員に対して複数の項目からなるアンケートを実施した回答を入力する回答入力手段と、アンケート回答の各項目に対応する評価点数を保持する評価点数保持手段と、総合リスク得点に対応する退会確率を保持する退会確率保持手段と、評価点数保持手段を参照してアンケート回答の各項目に対応する評価点数を取得する評価点数検索手段と、各アンケート回答項目に対応する評価点数を合計して総合リスク得点を得る評価点数合計手段と、退会確率保持手段を参照して総合リスク得点から退会確率を取得する退会確率取得手段とを具備する会員退会リスク予測システムである。
【００３２】
上記のように構成された本発明の実施例におけるシステムの機能と動作を説明する。最初に、図１を参照しながら、フィットネスクラブ会員の退会リスクを予測するシステムの概要を説明する。アンケート１は、新規会員に体調や動機や意識などを尋ねるアンケートである。図４と図５に例を示す。回答入力手段２は、アンケートの各項目の回答データを入力する手段である。例えばキーボードやスキャナなどである。評価点数保持手段３は、アンケート回答の各項目に対応する退会リスクを評価する点数を保持する手段である。予め退会会員のアンケート回答データと退会時期との関係についての解析結果から退会確率に関する評価点数を求めて格納しておく。評価点数検索手段４は、評価点数保持手段３を参照してアンケート回答の各項目に対応する評価点数を取得する手段である。評価点数合計手段５は、各アンケート回答項目に対応する評価点数を合計して総合リスク得点を得る手段である。退会確率保持手段６は、総合リスク得点に対応する退会確率を保持する手段である。予め合計評価点数に対応する退会確率を求めて格納しておく。退会確率取得手段７は、退会確率保持手段６を参照して総合リスク得点から退会確率を取得する手段である。退会確率８は、入会後のある期間における退会確率である。退会確率を表示装置や印字装置などに表示や印字をする。
【００３３】
次に、図１と図２を参照しながら、フィットネスクラブ会員の退会リスクを予測するシステムの動作手順の概要を説明する。ステップ１で、回答入力手段２から、新入会員に対する複数の項目からなるアンケート１の回答を入力する。ステップ２で、評価点数検索手段４で評価点数保持手段３を参照してアンケート回答の各項目に対応する評価点数を取得する。予め、アンケート回答の各項目に対応する退会リスクに関する評価点数を評価点数保持手段３に格納しておく。ステップ３で、評価点数合計手段５で各アンケート回答項目に対応する評価点数を合計して総合リスク得点を得る。ステップ４で、退会確率取得手段７で退会確率保持手段６を参照して総合リスク得点から退会確率８を取得する。予め、総合リスク得点に対応する退会確率を退会確率保持手段６に格納しておく。ステップ５で、退会確率８を表示する。このようにして、新入会員の退会リスクを推定できる。
【００３４】
本発明では、非特許文献８及び非特許文献９記載の解析結果に基づいて、分析対象として新しく９項目を導き出した。年齢階級、教育年数、通院の有無、主観的健康観、入会目的（健康増進）、入会目的（ストレス解消）、運動促進要因（体重管理）、運動阻害要因（多忙性）、運動阻害要因（怠惰性）の９項目である。これらの項目毎に評価点数を求め、合計得点を総合リスク得点とし、ノモグラム（計算図表）を活用して、入会から６か月後、８か月後、10か月後の各時点での退会確率を算出する。それを、スタッフ及び会員にあらかじめ知らせることで、退会防止対策を実行して退会リスクを下げる。退会リスクを減らすため、会員が来館又は運動するスケジュールを作成する。その通り実施できたら、インセンティブを与える。これらの機能をシステムに組み込み、最小限の手間で実行できるようにする。
【００３５】
本発明の退会予測システムと特許文献４記載の発明との差異について述べる。両者の共通点は、クラブ会員の情報から個人の退会リスクスコアを算出し、退会リスクの高い会員を特定することと、退会予測システムを介して情報収集することである。主な差異は以下の通りである。特許文献４記載の発明の目的は、在籍会員全員の退会リスク把握である。クラブ会員全員における退会リスクを随時算出するようにしている。本発明の目的は、新規会員の退会リスク把握ならびに退会抑制策の提供である。本発明では、新規会員に特化して退会リスクを予測し、退会抑制策として、来館日を管理するためのスケジューリング機能や目標達成者へのインセンティブ機能を付加するようにしている。特許文献４記載の発明の退会リスク算出のために用いる項目は、属性情報（性別、年齢、会員目標達成率）、食事情報、身体測定および体力測定結果、来館履歴（会員在籍日数、会員未来館日数）、未稼働日数である。本発明の退会リスク算出のために用いる項目は、社会人口統計学的変数（性別、年齢階級、教育年数、配偶者の有無、職種、世帯人数）、健康状態（Body Mass Index、通院の有無、主観的健康感）、入会目的、希望利用頻度、心理的要因である。このように、退会リスクを算出する項目が大きく異なる。本発明においては、ヒトの行動により強く影響するとされている心理的要因を使い、最新の統計手法を用いて、より精度高く退会リスクを予測することが可能となる。特許文献４記載の発明での情報入手方法は、退会予測システム上に蓄積される会員情報である。本発明の情報入手方法は、入会時アンケートであるため、会員入会時に早期退会リスクを算出することができる。特許文献４記載の発明では、属性情報（性別、年齢、会員目標達成率）、食事情報、身体測定および体力測定結果、来館履歴（会員在籍日数、会員未来館日数）、未稼働日数から各会員の退会確率を算出しているため、正確な退会リスク算出にはある程度の在籍期間が必要になると考えられる。
【００３６】
次に、図３を参照しながら、ノモグラムによる計算方法を説明する。ノモグラムとは、計算図表を使用して、複数のパラメータ（変数）から個人の予後リスクを予測する数学モデルであり、精度の高い予測が可能となるため、医学分野で広く活用されている手法である。ノモグラムの活用方法は以下の通りである。（１）新規会員にアンケートに回答してもらう。（２）各項目の該当カテゴリーの位置から上部の「各項目の得点」に向かって線を引き、得点を算出する。例えば、年齢階級が中年であれば30点となる。これは、既に退会した会員のアンケート回答と退会時期との関連に関する解析結果に基づいて、新規会員の退会リスクを推定する評価点数を決めたものである。（３）同様の手順で他の項目（全９項目）の得点を算出する。（４）全項目の得点を合計して、総合得点を算出する。（５）総合得点の位置から下に線を引き、６か月時に会員である確率を予測する。例えば、総合得点が150点であれば、約95％の確率で６か月時も会員であると解釈する。退会リスクを予測するシステムの開発においては、（２）から（５）の手順を自動で実行されるようプログラムを組んだ。インターネット経由でサービスを提供することもできるし、この方法を利用者のコンピュータに実行させるための指示手順を記述したコンピュータプログラムを格納した機械読み取り可能な記録媒体を提供することもできる。
【００３７】
次に、図３と図４と図５を参照しながら、退会リスクの評価点数とアンケートの関係について説明する。質問紙調査における調査項目は、社会人口統計学的変数（性、年齢階級、教育年数、配偶者の有無、職種、世帯人数）、健康状態（Body Mass Index、通院の有無、主観的健康感）、入会目的、希望利用頻度、心理的要因である。心理的要因については、非特許文献２に示す石井らが開発した簡易版運動習慣の促進要因・阻害要因尺度を用いて評価した。これらは説明変数の候補とした。年齢は、若いほど退会リスクが大きいので、若年層の評価点数は93点となり、高年層の評価点数は０点となる。教育年数については、高学歴ほど退会リスクが小さいので、13年以上の場合は、評価点数は０点となり、13年未満の場合は、評価点数は95点となる。具体的な数値を求める解析方法については後述する。通院の有無については、定期的に通院していないと退会リスクが大きいので、通院なしの場合は、評価点は68点となる。通院なしは、病気なしというより、病気になっても治療しないということの意味が大きいようである。主観的健康観については、不健康と感じている場合は、退会リスクが大きい。健康増進のために入会する場合は、退会リスクは小さい。ストレス発散のために入会する場合は、退会リスクは大きい。運動すれば適正体重になると思う場合は、退会リスクが大きい。多忙のゆえに運動できないと思う人の場合は、退会リスクが小さい。怠惰のゆえに運動できないと思う人の場合は、退会リスクが小さい。これらの評価点数を合計した総合リスク得点が少ない人ほど、所定期間後における在籍確率が大きい。総合リスク得点が多い人ほど、所定期間後における退会確率が大きい。
【００３８】
次に、図６を参照しながら、会員のスマホを利用してアンケートを実施する例について説明する。図６には、アンケート画面のイメージを示してある。フィットネスクラブでは、スマートホン用アプリのカスタマイズプログラムを使って、入会時の健康チェックアンケートを実施し、週間スケジュール(運動実績表)入力や入会時目標設定や期間設定を行い、これらを基に心理的要因分析により継続率〔退会予測率〕を算出する。入会したその会員が、６か月後にやめる確率、８か月後にやめる確率、10か月後にやめる確率を予め算出し、入会当初のカウンセリングに役立てる。もちろん、会員証や来館履歴、クーポンやスクラッチによるお得情報の提供、来館ポイントやイベントポイントなど、ゲーム感覚でアプリを立ち上げてポイントをゲットするなどして楽しんでもらう機能や、トーク(ライン)機能によって直接会員とのやり取りができる機能、予約(パーソナル、マッサージ等)機能、プログラム検索メニュー 〔フィットネスクラブで提供しているプログラムと自宅で行えるプログラムの紹介〕も必要である。スマホのアプリや管理システムの画面を使って、会員の定着率を高める方法としては、以下のものがある。目標設定から継続してサポートする。週間スケジュール(カレンダー)の実施状況を確認する。差別化された有料プログラムを紹介し、クーポン等による自然なアプローチを行う。プッシュ機能などのよるイベントのアプローチを行い、クーポン活用で利用率アップを図る。
【００３９】
次に、図７を参照しながら、退会確率について説明する。図７（ａ）に、フィットネスクラブ会員の退会確率の統計データを示す。フィットネスクラブ会員全体の退会率と退会時期を示してある。入会から10か月までに約25％が退会し、その後はほとんど退会していないことが示されている。図７（ｂ）に、IDで示す各会員の各時点におけるフィットネスクラブ退会確率の推定値を示す。各会員における６か月・８か月・10か月時の退会確率が示されている。この確率が高いほど退会リスクが大きいため、早期のカウンセリングなどの介入が必要である。
【００４０】
次に、図８を参照しながら、週間スケジュールの作成と利用について説明する。本発明を用いて退会リスクを予測し、退会リスクの高い会員には、図８に示す週間スケジュールの作成を促す。会員が作成したスケジュール通りに来館するかをチェックし、来ていなければアプリの通知機能及びプッシュ機能を用いて、来館を促す。来ていれば、インセンティブを付与することで会員モチベーション維持を図る。システム導入の目的は、会員の退会リスクの予測から週間スケジュールにつなげ、退会者を減らすことである。その手順は、(１)新規会員が入会時にアンケートに回答する。(２)アンケートの入力内容から、退会に関連する社会的、身体的、心理的要因を抽出する。(３)各要因の関連度に応じて重みづけをし、スコア算出のための得点を算出する。(４)全項目の得点を合計してノモグラムを用いることで、６か月、８か月、10か月時の退会確率を予測する。(５)退会リスクの高い会員から、週間スケジュールの入力内容をチェックする。(６)週間スケジュールが予定通り実行されていない場合は、該当会員にサポートメールを送信する。(７)退会確率の高低にかかわらず、週間スケジュールどおりに来ている会員には、クーポン等のインセンティブを送る。
【００４１】
ここで、再度図３のノモグラムを参照しながら、フィットネスクラブ新規会員における退会予測因子の特定および予測モデルの構築（退会予測確率把握のためのシステム開発）について説明する。フィットネスクラブ新規会員を対象としたコホート研究により、早期退会に関連する要因を抽出した。フィットネスクラブ運営者が会員の退会リスクに基づいた個別の退会抑制策を提供できるよう、新規会員の退会確率をフィットネスクラブ運営者が把握できるようになることを目的とした。そのために、新規会員の早期退会に関連する要因を特定し、各会員の将来の退会確率を予測するモデルを作製した。フィットネスクラブ運営者に会員個人の退会予測確率を通知し、新規会員の退会確率を把握して、個別化された退会抑制策を提供するための退会リスク予測システムを開発した。
【００４２】
調査対象施設は管理運営母体を同一とする17クラブとし、2015年４月から2016年３月に調査対象施設に新規入会した15歳以上の会員全員（5,421名）に調査協力を依頼した。同意を得られた者を対象に、入会時に質問紙調査を実施した。全ての項目に有効回答した2,085名を解析対象者とした。追跡期間は、研究対象者の入会日から2016年9月30日とした。フィットネスクラブ退会日は退会手続き書類の提出日とした。各フィットネスクラブが保有する会員情報に基づき、対象者のフィットネスクラブ入会日、退会の有無、および退会日についての情報を取得した。統計解析において、３段階の解析を実施した。段階１として、ブートストラップ法により予測モデルに投入する変数を選択した。抽出された変数を説明変数として投入し、新規会員の退会をアウトカムとしたCox比例ハザードモデルによる解析を実施して、ハザード比（HR）と95％信頼区間（95％CI）を算出した。段階２として、予測モデルの予測性能を評価するためにHarrellのＣ統計量を算出した。段階３では、最終的な予測モデルに基づきノモグラムを作製した。なお、ブートストラップ法は、統計的推論におけるモンテカルロ法の一つであり、再標本化法に分類される手法である。ハザード比（HR）は、アウトカムが発生する割合を示す相対的な指標である。
【００４３】
対象者の平均追跡期間は10.1±4.3か月であり、追跡期間中に523名が退会した（退会率25.1％）。ブートストラップ法を用いて予測モデルに投入する変数を検討した結果、図３に示す９変数が選択された。多変量解析の結果、いずれの変数も新規会員の退会に関連することが示された（年齢階級（若年層）：HR＝1.31 95％CI＝[1.06, 1.62]、教育年数：0.66 [0.55, 0.79]、通院の有無：0.75 [0.57, 0.97]、主観的健康感：0.78 [0.63, 0.97]、健康増進のためにフィットネスクラブ入会：0.78 [0.63, 0.97]、ストレス解消のためにフィットネスクラブ入会：1.25 [1.04, 1.50]、体重維持が運動促進要因：1.11 [1.00, 1.24]、多忙であることが運動阻害要因：0.93 [0.86, 1.00]、怠惰であることが運動阻害要因：0.94 [0.88, 1.00]）。これらの変数のうち、教育年数や健康状態、時間の管理などは、先行研究（非特許文献７など）にて報告されているフィットネスクラブ退会や運動継続の関連要因と一致する。本モデルのHarrellのＣ統計量は0.602である。これらの結果に基づき、新規会員における６か月・８か月・10か月時の退会予測確率を算出するためのノモグラムを作製した（図３）。ノモグラムを用いることで、今後入会する新規会員のアンケートデータから、個人の退会予測確率を算出することができる。具体的には、アプリケーションプログラムを組み、新規会員のアンケートデータを入力することで退会予測確率を自動計算し、フィットネスクラブ運営者に各会員の退会予測確率を通知する。
【００４４】
ここで、単純化したCox比例ハザードモデルによる評価点と総合リスク得点の例を説明する。仮に、退会の要因が１つ（年齢層）だけとする。次の式を回帰分析により解析対象の集合に当てはめる。
λ(t｜x)＝λ0(t)exp(βx)・・・｛ｔ：時間、ｘ：年齢、λ：リスク、λ0(t)：ベースラインハザード、β：重み係数｝
若年層のリスクが最大で、高年層のリスクが最小であるとする。高年層の変数ｘを０とし、若年層の変数ｘを１とする。ｔ＝１の時の高年層の退会率を仮に20％とする。つまり、λ0(1)＝0.2となる。若年層の退会率は、λ(1｜1)＝λ0(1)exp(β)＝0.2×exp(β)となる。仮にexp(β)＝1.2とすれば、退会率は24％となる。高年層の評価点を０点とし、若年層の評価点をβ×100点とする。０点の退会率を20％とし、β×100点の退会率を24％とする。総合リスク得点（この場合は評価点と同じ）から在籍確率を求める。総合リスク得点が０点なら在籍確率は80％となる。総合リスク得点がβ×100点なら在籍確率は76％となる。なお、HR＝exp(β)であるから、β＝ln(HR)である。
【００４５】
また仮に、退会の要因が２つ（年齢と体重）なら、次の式を回帰分析により解析対象の集合に当てはめる。
λ(t｜x1, x2)＝λ0(t)exp(β1x1＋β2x2)・・・｛ｔ：時間、ｘ1：年齢、ｘ2：体重、λ：リスク、λ0(t)：ベースラインハザード、β1, β2：重み係数｝
痩せ体型(x2＝0)のリスクが最小で、肥満体型(x2＝1)のリスクが最大であるとする。高年齢で痩せ形の場合のリスクは、λ(t｜0, 0)＝λ0(t)となる。若年で肥満型の場合のリスクは、λ(t｜1, 1)＝λ0(t)exp(β1＋β2)となる。ｔ＝１の時の高年齢で痩せ形の退会率を仮に20％とする。つまり、λ0(1)＝0.2となる。若年層で肥満型の退会率は、λ(1｜1, 1)＝λ0(1)exp(β1＋β2)＝0.2×exp(β1＋β2)となる。若年で痩せ形の場合のリスクは、λ(t｜1, 0)＝λ0(t)exp(β1)となる。高年齢で肥満型の場合のリスクは、λ(t｜0, 1)＝λ0(t)exp(β2)となる。仮にexp(β1)＝1.1とし、exp(β2)＝1.2とすれば、exp(β1＋β2)＝1.32となる。若年層で肥満型の退会率は0.2×1.32＝0.264で26.4％となる。高年層と痩せ体型の評価点を０点とし、若年層の評価点をβ1×100点とする。肥満体型の評価点をβ2×100点とする。年齢層の評価点と体重型の評価点の和が総合リスク得点となる。総合リスク得点が０点の退会率を20％とし、(β1＋β2)×100点の退会率を26.4％とする。総合リスク得点がβ1×100点の退会率は22％となり、総合リスク得点がβ2×100点の退会率は24％となる。なお、β1＝ln(HR1)、β2＝ln(HR2)である。
【００４６】
このような計算ができるノモグラムを計算機上で作成して、９変数の退会要因から退会確率と在籍確率を求める。図１の評価点数保持手段３には、各退会要因について評価点数を予め上記のように計算して格納しておく。また、退会確率保持手段６には、総合リスク得点に対応させて、退会予測確率を予め上記のように計算して格納しておく。２値でない退会要因については、主要な値について独立に計算して、評価点数と退会率を求めて、それらの間の値については線形補間などで補間する。
【００４７】
上記のように、本発明の実施例では、会員退会リスク予測システムを、回答入力手段、評価点数保持手段、評価点数検索手段、評価点数合計手段、退会確率保持手段、ならびに退会確率取得手段を具備する。予め、退会会員のアンケート回答と退会時期との関連の解析結果に基づき、回答項目に対応する退会リスクの評価点数を評価点数保持手段、総合リスク得点に対応する退会確率を退会確率保持手段に格納しておく。新入会員が入力したアンケートの回答内容に対し、評価点数保持手段からアンケート回答の各項目に対応する評価点数が取得され、各アンケート回答項目に対応する評価点数を合計して総合リスク得点を得る。そして、退会確率保持手段を参照して、総合リスク得点から退会確率を取得する構成としたため、フィットネスクラブの新規会員の退会リスクを高い精度で推定できる。さらに、退会防止対策をサポートすることにより、退会リスクを低減することができる。
【産業上の利用可能性】
【００４８】
本発明の会員退会リスク予測システムは、フィットネスクラブ新入会員に対するアンケートの回答に基づいて新規会員の退会リスクを予測して、退会リスクの高い会員に対してコンサルティングなどの支援を行うためのシステムとして最適である。アンケート回答データの蓄積のないフィットネスクラブにおいても、標準的な集団のデータを利用して新規会員の退会リスクを予測できる。アンケート回答データと退会時期データの蓄積があれば、より高精度の退会リスクを予測できる。
【符号の説明】
【００４９】
１  アンケート
２  回答入力手段
３  評価点数保持手段
４  評価点数検索手段
５  評価点数合計手段
６  退会確率保持手段
７  退会確率取得手段
８  退会確率
【要約】
【課題】フィットネスクラブの新規会員のアンケート回答から退会リスクを推定する。
【解決手段】フィットネスクラブの新規会員の退会リスク予測システムを、回答入力手段２と評価点数保持手段３と評価点数検索手段４と評価点数合計手段５と退会確率保持手段６と退会確率取得手段７とで構成する。予め、退会会員のアンケート回答の解析結果に基づき、回答項目に対応する評価点数を評価点数保持手段３に格納しておく。総合リスク得点に対応する退会確率を退会確率保持手段６に格納しておく。新規会員のアンケート１の回答を入力し、評価点数保持手段３を参照して、アンケート回答の各項目に対応する評価点数を取得する。各アンケート回答項目に対応する評価点数を合計して総合リスク得点を得る。退会確率保持手段６を参照して、総合リスク得点から退会確率８を取得する。このようにして、新規会員の退会リスクを高い精度で推定できる。
【選択図】  図１【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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