また、予測学修分析（Predictive Learning Analytics）機能により過去のデータを収集してモデルを学習し、現在のデータを集めて予測を生成し、様々なレポートや通知を行うことができます。
すべての予測学習分析モデルは、それぞれの教育機関独自のコース（受講科目）と受講者をベースに作成できます。
モデルは、"成功 "の異なるバージョンに適応するように修正することができます。他のサービスではテンプレートやモデルもありますが、Nextの予測学習分析モデル完全にカスタマイズ可能です。

■想定される利用モデルケース

１．大学のオンライン学習単位緩和のニーズに対応
文部科学省が新聞等メディアに掲載され2023年度にも緩和する方針を固めたとされる、大学のオンライン授業の単位上限によるニーズに対応。新型コロナウイルス下の緊急措置だったオンライン主体の授業が常時可能になり、海外や日本国内でも地方在住の学生を広く学生を集めることが容易になり、大学のグローバル戦略の幅が広がると見込まれる。
２．GIGAスクール構想での教育データの利活用に向けたロードマップ　「教育デジタルコンテンツプラットフォーム」
（「誰もが、いつでもどこからでも、誰とでも、自分らしく学べる社会」）のニーズに対応。Canvas LMSのマルチテナント機能は自治体（教育委員会等）がICTをフル活用して、学習者主体の教育への転換や教職員が子供達と向き合える環境を実現します。生徒、教員、父兄ごとに提供されるモバイルアプリで学習状況の把握やコミュニケーションが可能になります。
３．大学と企業を結ぶリカレント、リスキリング学習のニーズに対応
４．教員免許更新制度から研修制度移行（オンライン研修）のニーズに対応
文部科学省が教員免許更新制を廃止した後、新たな研修制度の指針案はオンライン研修などで習得内容を定着させるため、研修後のテスト実施、リポート提出が必要とされている。