本研究では，オンラインスクールに籍を置く生徒の休学・退学を予測し，事前に施策を実施するために，生徒に関する様々なデータを分析し，機械学習による退学予測を試みた．事前の生徒満足度調査の結果から，生徒間のコミュニケーションが十分に行えているかが，卒業・退学・休学など生徒の在籍情報に影響を与えることが確認されたため，生徒と教師間のオンライン会話データを活用し予測精度を向上させることができるか調査した．具体的には，生徒の基本属性，生徒の授業視聴データおよび学習教材の進捗データをSlackの会話データとともに機械学習にて分析し，SHAP Valueという値によって機械学習の予測結果に貢献している要素を特定する試みを行った．この結果，オンライン会話データを予測モデルに取り入れることで退学・休学者の中で実際に退学・休学する生徒の予測再現率を４％改善できることが確認された.
