【正解】B
【0からの解説】
①前提知識：
・機械学習（ML）：大量の過去データからパターン（規則性）をコンピュータに学習させ、新しいデータに対して予測や判断をさせる技術です。
・解約予測（チャーン予測）：過去に解約した顧客と継続している顧客の違いを ML に学ばせ、「今いる顧客のうち、誰が解約しそうか」を確率で予測する代表的な活用例です。
・ダッシュボードやレポート（BI）：過去に「何が起きたか」を人が見て理解するためのもので、未来の予測を自動で行うものではありません。
②問題文の要件：「データと AI を使う」「解約の恐れがある顧客を特定する（＝これから解約しそうな人を見つける）」「割引などで引き留める」。
③正解の理由：過去に離脱した顧客の属性（年齢層、取引年数など）と行動（ログイン頻度、取引額の変化、問い合わせ回数など）を学習データにして ML モデルを作れば、現在の顧客一人ひとりの解約リスクを予測できます。リスクが高い顧客に絞って割引やサービス改善を提案できるため、問題文の要件である「AI を使ってリスク顧客を特定し、引き留める」を最も直接的に満たします。Google Cloud では BigQuery ML や Vertex AI（現 Gemini Enterprise Agent Platform）で、こうしたモデルを作成できます。
【誤りの選択肢】
A：ダッシュボードで「明らかな相関」を人の目で探す方法は、過去の傾向を理解する助けにはなりますが、AI は使っておらず、多くの要因が複雑に絡む解約の兆候を見落としがちです。また、個々の顧客のリスクを予測することもできません。
C：全顧客へのアンケートは時間がかかり、回答しない顧客も多いため、解約しそうな顧客を網羅的に特定できません。AI を使って既存データから予測するという要件も満たしません。
D：昨年のフィードバックのレポートは過去の振り返りにすぎず、今の顧客の誰が解約しそうかを予測するものではありません。データと AI の活用という要件も満たしません。
【参考】
機械学習の概要 種類と用途予測分析とは | AI データ分析