ABOUT
大学のデータ・AI活用とは
CHALLENGE
大学を取り巻く環境変化と課題
18歳人口の減少で募集環境が厳しくなる中、限られた投資をどこに寄せるか、根拠ある判断が求められています。
募集環境の厳しさ
18歳人口の減少が加速し、募集競争が激化。従来施策の延長だけでは差がつきにくく、限られた投資の配分判断がシビアに。
施策と成果の因果が不透明
Web・検索・SNS・動画・OC・説明会・広告など接点が多層化。どの施策がどの成果（資料請求・出願）に効いたかを整理できていない。
大学内データの分散
入試・教務・学生支援・学部事務・研究・同窓会・人事など、情報が部門ごとに分かれ、横断的に扱えない。
分析が具体アクションにならない
レポートは出ても「次に何を変えるか」まで落ちず、会議で止まる。可視化はできても意思決定が動かない。
改善が単発で、知見が蓄積されない
何が効いたかが資産化されず、毎回ゼロから企画を繰り返す。担当者異動で知見も途切れがち。
一般論では動けない
大学幹部を動かすには、再現性のあるデータ起点の改善案が要る。抽象的な提案では予算も合意も取りにくい。
APPROACH
「分析ツールの導入」ではなく「意思決定が回る状態」をつくる
大学内に分散した情報を、重要な判断テーマを起点に整理・接続。分析を具体施策と意思決定に変換し、実行・検証で改善を回し続ける仕組みをつくります。
意思決定に活かすデータ
必要な判断に必要な範囲から接続します（大規模基盤の構築が目的ではありません）。
データを動かす意思決定ループ
判断テーマ起点で、分析 → 意思決定 → 施策実行 → 検証を回します。
何を見るかではなく「何を判断したいか」を起点に。回すほど、効いた知見が大学内に蓄積されます。
OUR SOLUTION
分析を成果につなげる3つの価値
下記は、大学におけるデータ・AI活用の代表的な一例です。学生募集に限らず、広報・研究発信・産学連携など、意思決定が必要なテーマに同じ考え方で展開します。
判断テーマ起点で投資判断の精度を上げる
- 「何を判断したいか」を起点に判断テーマを整理
- 必要なデータを横断で扱える形に接続
- 学部別・施策別に「どこに・いくら寄せるか」を可視化
- 感覚・前例依存から、根拠ある判断へ
分析を具体施策に変換し、改善を高速で回す
- 分析を広告・Web・SNS・OC・広報の具体施策へ変換
- 反応の要約・改善候補の抽出をAIで支援
- 局所最適（資料請求は増えても出願に繋がらない）を避ける
- 実行・検証で改善サイクルを回す
募集から研究発信・産学連携まで横展開
- 発信すべき学生・教員・研究テーマの発掘
- 研究プレスリリースの反応把握
- 企業ニーズに応じた研究者候補の抽出
- 広報・ブランド形成・社会連携の具体アクションへ
蓄積・可視化することがゴールではありません。判断が整理され、分析が意思決定と施策に変わり、改善が回り続ける状態をつくります。
SCREEN IMAGE
具体的な支援イメージ
実際にお出しする判断・モニタリング・効果検証の画面イメージです。学生募集を例にご説明します。これらも、データ・AI活用の一例です。
学部別 投資判断ダッシュボード
学部別・施策別にどこへ投資すべきかが見えないと、配分は前例や声の大きさで決まりがち。出願という遅い結果を待ってからでは、手を打てません。
資料請求・OC参加・模試志望などの早期シグナルで、「どこに・いくら寄せるか」を年度途中でも判断。学部別に状況と推奨アクションを一覧化します。
| 学部 | 模試志望(前年比) | 資料請求 | OC参加率 | 出願見込み進捗 | 推奨アクション |
|---|---|---|---|---|---|
| 理工学部 | −18% | 320 | 41% | 74% | 予算増・訴求見直し |
| 情報学部 | −9% | 410 | 48% | 86% | 訴求テコ入れ |
| 経済学部 | +7% | 680 | 55% | 103% | 現状維持 |
| 文学部 | +1% | 540 | 52% | 95% | 観察 |
| 法学部 | +5% | 490 | 50% | 98% | 観察 |
| 看護学部 | +11% | 300 | 63% | 108% | 現状維持 |
早期シグナル モニタリング
出願は年度の最後にしか分かりません。それを待つと、その年の打ち手はもう変えられない。先行指標で早く気づく必要があります。
模試志望・資料請求・OC参加などの先行指標を継続モニタリング。前年と比較し、出願前に打ち手を修正できる状態をつくります。
目標ペースに対する進捗。要対応の学部は出願前に打ち手を修正。
媒体別寄与度 3モデル比較
「出願直前の接点」だけで評価すると、指名検索のような刈り取りを過大評価し、認知をつくる上流接点（高校訪問・OC・動画）を過小評価します。評価モデルを誤ると、効いている投資から削ってしまう。
ファーストクリック／線形配分／ラストクリックの3モデルで寄与の見え方を並べ、その差分から「認知形成への貢献」を可視化。高校訪問・OCなど対面接点も突合で数値化し、根拠ある予算配分につなげます。
| 媒体 | ファースト（認知） | 線形配分 | ラスト（従来） | 評価 |
|---|---|---|---|---|
| 高校訪問 | 22.8% | 17.5% | 8.0% | 認知起点・増強 |
| オープンキャンパス | 20.5% | 18.2% | 6.0% | 認知起点・増強 |
| YouTube広告 | 18.5% | 15.0% | 12.0% | 認知に機能 |
| リスティング広告 | 8.2% | 16.0% | 28.5% | 刈り取り・見直し |
| LINE公式 | 9.5% | 12.0% | 15.0% | 中間・育成 |
高校訪問・OCはラスト評価の約2倍の認知形成力。対面・オフライン接点も来場登録や高校コードで突合し、デジタルと同じ土俵で数値化できます。
施策 → 成果の貢献度・効率
資料請求やフォロワーといった中間指標は、施策で増やせても出願につながるとは限りません。局所最適に陥ると、数字は動いても入学者は増えません。
どの施策が出願にどれだけ貢献したかを可視化し、中間指標と最終成果（出願）の転換も評価。「効くところ」に投資を寄せる判断につなげます。
| 施策 | 中間指標 | 出願転換 | 判定 |
|---|---|---|---|
| OC参加 | 高 | 高 | 投資強化 |
| 資料請求DL特典 | 高 | 低 | 局所最適 |
| SNS動画 | 中 | 中 | 改善余地 |
| 個別相談会 | 低 | 高 | 拡大検討 |
「資料請求は増えるが出願に繋がらない」施策を検知し、出願に効く施策へ投資を振り替え。
接触経路パターン × 媒体間シナジー
志願者は平均3.4媒体・48日かけて出願に至ります。単発の媒体評価では「どの順序・組み合わせが効くか」が見えず、勝ち筋を再現できません。
出願に至る上位パターンと、媒体の組み合わせによる出願率リフトを可視化。「OC→指名検索」「OC×LINE」など効く経路・組み合わせを特定し、シーケンス設計で改善を回します。
王道はOC→指名検索（最大経路）。1タッチ指名検索は出願率は高いが既認知層で、新規創出には貢献しない。
| 組み合わせ | リフト | 判定 |
|---|---|---|
| OC × LINE公式 | +28.5% | 共存推奨 |
| TVer × YouTube | +14.2% | 共存推奨 |
| 高校訪問 × 郵送DM | +11.8% | 共存推奨 |
リフト係数1.10以上＝同時出稿・シーケンス設計を推奨。0.95未満は同一ユーザーの取り合いで重複注意。OC内でのLINE登録促進が最優先アクション。
競合ポジショニング & 5年後シミュレーション
18歳人口は5年で約−12.5%、エリア競合も学部新設で動きます。現状維持の延長では、どの学部がいつ定員割れリスクに入るかが見えません。
学部別の競合ポジションと、施策強化／現状維持／競合先行の3シナリオで5年後の志願者数を予測。「今、何に着手すべきか」を経営判断のレンジで示します。
現状維持シナリオでは2029年に定員割れリスク。意思決定の有無で5年後の志願者数は大きく分かれる。
需要が伸びる領域（IT・医療・グローバル）へ定員シフト。今期着手で2029年度改組が可能。
リスティング過剰・OC過少の配分を是正。データ駆動で同予算 +185人が実現可能。
人口減少期の固定費を圧縮。年間採点コスト −30〜40%試算、受験者体験も改善。
なぜ大学のデータ・AI活用支援にatarayoが最適なのか
分析で終わらせず、意思決定と実行まで
可視化やレポートで止めず、分析を具体施策と意思決定に変換。実行・検証まで伴走し、募集・ブランドという成果につなげます。
判断テーマ起点で、現実的に始める
大規模なデータ基盤を一度に作るのではなく、判断したいテーマに必要な範囲から接続。小さく始めて成果を確かめながら広げます。
一般論ではなく、再現性ある改善案
抽象的な提案ではなく、データに基づく再現性のある改善案を提示。大学幹部が動ける根拠と、回り続ける仕組みを届けます。
SECURITY
受験生データの取り扱いとセキュリティ
FAQ
よくある質問
まず何から始めますか？
データを見る前に「大学として何を判断したいか」を整理します。判断テーマを決めてから、必要なデータを接続します。
大学内のデータが分散していても始められますか？
可能です。すべてを統合するのではなく、判断に必要な範囲から接続します。大規模基盤の構築が目的ではありません。
学生募集以外にも使えますか？
可能です。研究発信、教員・学生・卒業生の活躍可視化、産学連携など、発信・判断テーマに展開できます。
PoCのような小さな単位で試せますか？
可能です。特定の学部・テーマを起点に短期間で検証し、効果を確認してから広げる進め方を取ります。
データのセキュリティはどうなっていますか？
学生募集データには受験生の個人情報・成績・志望動向など機微な情報が多く含まれます。atarayoは、データを学外に持ち出さない設計を前提に、目的外利用の禁止・契約に基づく秘密保持を徹底します。あわせてデータの取り扱い範囲・保管場所・アクセス制御を設計段階で定義し、貴学の要件に合わせて運用します。atarayoはISMS（情報セキュリティマネジメントシステム）認証を取得しています。
分析を、意思決定とアクションに。大学の募集と広報を前に進めます
まずは判断したいテーマと現在の課題をお聞かせください。
