全国300店舗フィットネスジムでの ClickHouse x LibreChat の活用事例

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1. ClickHouse Meetup Tokyo -Librechat Night‐ 全国300店舗のフィットネスジムでの ClickHouse x LibreChat の活用事例 @sh0e1 2026.03.09
2. 2 アジェンダ 1. 自己紹介・会社紹介 2. 事業成長によって出てきたデータ分析課題 3. 課題解決の仮説 4. 今後の展望 5. まとめ
3. 3 自己紹介 渡邊 翔永 / Shoei Watanabe 株式会社FiT | 執行役員 CTO 2023年にFiTへ入社 • バックエンドエンジニア • 2025年4月より現職
4. 4 FiTの羅針盤 「暮らしにフィットネス」 心身の健康を実現し、人の生活を豊かにする 「健康の民主化」 健康コストを適正価格にし 日本を世界1のウェルネス先進国にする ITと仕組み化 低価格×高品質なウェルネス施設の展開 健康活動の回遊を実現し、FiT経済圏の確立 目指す世界 観 使命 経営・事業方針
5. 事業概要 ITを活用することでユーザーとオーナー双方に 最も選ばれる最新鋭のフィットネスジムです。 お手頃な価格設定 入会金・手数料 ¥0 / 30日チケット ¥2,980〜(税別) 1回利用 ¥500〜(税別) すべてアプリで完結 会員登録からジム利用、継続サポート 24時間営業 ユーザーが生活スタイルに合わせやすい 全国どこでも利用可能 全国300店舗を展開 ※オープン予定含む 5
6. 店舗数 / 会員数 300 店舗 ※オープン予定含む 店舗数 10万 名超 定期会員数 6 4年で
7. 事業フェーズで必要な分析が変化 7 立ち上げ 全体KPI中心 拡大 個店分析が重要 最適化 再現性が重要 全体平均の分析だけでは、次の意思決定に足りなくなった
8. 分析は早く PDCAを回したいのに時間がかかる 8 構造化データだけでは足りず、背景情報や変数が多い DB 会員数・来店数・解約率 Notion 施策メモ・運用ルール Slack 現場の会話・背景事情 個店施策 店舗ごとの独自施策 物件情報 商圏・視認性 現実のデータ 分析の依頼 店舗Aの集客は順調？ 店舗Bの解約者の 会員属性は？ 店舗A/Bの施策効果は それぞれどうだった？ 実店舗 清掃やマシン故障など
9. 仮説: ClickHouse x LibreChat x MCPで民主化できるか 9 DBの数値だけでなく、 NotionやSlackの文脈も合わせて 一次分析できる構成を試している LibreChat MCP経由で必要な 情報にアクセス 分析結果と 次の仮説 社内メンバー 自然言語で質問
10. 現在社内で試験運用中 10 初心者会員が継続 しやすい店舗の共通点は？ 先月のA店の施策の 事前背景は？ 効果あった？ 各店舗の清掃状況と解約率 の相関の仮説をだして 非エンジニアメンバー以外も一次分析を 進める運用を試している 分析依頼 SQLでのデータ抽出を エンジニアに依頼 Slack/Notion/過去デー タなどの収集 まずは自分で LibreChatで聞く 必要に応じて 深堀りは依頼 After Before
11. 今後の展望 11 分析基盤を社内の共通言語にし その先で店舗支援と顧客体験まで広げていきたい 店舗オーナー様へ展開 • 権限整備のうえで公開 • 見える範囲をロール別 に制御 • 店舗運営における意思 決定スピードを上げる 顧客体験へ接続 • 初心者の行動分析 • 継続サポートの高度化 • ClickHouseの機能を 使った体験設計 社内への浸透 • 分析ユースケースを増 やす • 部署横断で使い方を共 通化 • 現場が仮説を持てる状 態へ
12. 12 まとめ 1. 事業成長に伴い、分析は「全体」から「個店」へ 2. 個店分析では、構造化データだけでなく背景の情報も必要になる 3. ClickHouse x LibreChat x MCPで、分析の一次対応を現場へ開 ける可能性がある 店舗分析を、現場の共通言語へ