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リサーチ＆インテリジェンス

PublicClaude サブエージェント

離脱予測モデル

チャーンが課題だと分かっていても、最初のモデルをゼロから作る段階で手が止まってしまう——このオートメーションは、すぐに使えるベースラインを届けます。

sonnet1週間以内Pythonscikit-learnPostgresSHAP
ClaudeClaude
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このサブエージェントを選ぶ理由

チャーンが課題だと分かっていても、最初のモデルをゼロから作る段階で手が止まってしまう——このオートメーションは、すぐに使えるベースラインを届けます。

アカウントの履歴を取得して標準的な特徴量を構築、勾配ブースティングモデルを学習させ、稼働中のアカウントをチャーンリスクでスコアリングします。リスクの高い各アカウントには SHAP による上位要因が添えられるので、サクセスチームは離れそうな顧客だけでなく、そのスコアの理由まで把握できます。

動作の流れ

    • Read

      Used at step 01 to kick off the pipeline.

    • Write

      Used at step 01 to kick off the pipeline.

    • WebFetch

      Used at step 01 to kick off the pipeline.

    • WebSearch

      Used at step 01 to kick off the pipeline.

出力サンプル

json
// Sample output
// (generated when the pipeline finishes)

Train a baseline churn model, score active accounts, and return a ranked at-risk list with the top driver per account.

Unlock the rest

The full agent definition, install snippet, and starter task are gated for community members.

Members get the full `.md` agent file, the npm / pnpm install one-liners, a starter prompt that we've tuned against real runs, and the open-source repo when this automation ships there. One email, magic link, done.