サブスクビジネス完全攻略 第2回~「解約率5%」が1年後に半分の顧客を消す恐怖と、それを防ぐ科学

サブスクビジネス完全攻略 第2回~「解約率5%」が1年後に半分の顧客を消す恐怖と、それを防ぐ科学

こんにちは!
Qualitegコンサルティングです!

前回の第1回では、サブスクリプションビジネスの基本構造と、LTV・ユニットエコノミクスという革命的な考え方を解説しました。「LTV > 3 × CAC」という黄金律、覚えていますか?

サブスクビジネス完全攻略 第1回~『アープがさぁ...』『チャーンがさぁ...』にもう困らない完全ガイド
なぜサブスクリプションモデルが世界を変えているのか、でもAI台頭でSaaSは終わってしまうの? こんにちは! Qualitegコンサルティングです! 新規事業戦略コンサルタントとして日々クライアントと向き合う中で、ここ最近特に増えているのがSaaSビジネスに関する相談です。興味深いのは、その背景にある動機の多様性です。純粋に収益モデルを改善したい企業もあれば、 「SaaS化を通じて、うちもデジタルネイティブ企業として見られたい」 という願望を持つ伝統的な大企業も少なくありません。 SaaSという言葉が日本のビジネスシーンに本格的に浸透し始めたのは2010年代前半。それから約15年が経ち、今やSaaSは「先進的な企業の証」のように扱われています。 まず SaaSは「サーズ」と読みます。 (「サース」でも間違ではありません、どっちもアリです) ほかにも、 MRR、ARR、アープ、チャーンレート、NRR、Rule of 40…… こうした横文字が飛び交う経営会議に、戸惑いながらも「乗り遅れてはいけない」と焦る新規事業担当者の姿をよく目にします。 しかし一方で、2024

今回はいよいよ、サブスクリプションビジネスの生死を分ける指標たちに踏み込んでいきます。


「たった5%」が招く恐怖のシナリオ

まず、ある架空の会社の話をさせてください。

「うちの解約率は月5%です。まあ、95%は残ってくれてるので、大丈夫でしょう」

経営会議でこう報告したSaaS企業のCEOがいました。
誰も問題視しませんでした。

たった5%ですから。

ところが1年後——。

1月に1,000人いた顧客は、12月には540人になっていました。
新規獲得を頑張っても頑張っても、穴の開いたバケツに水を注いでいるような状態。


結局、資金が尽きて事業撤退に追い込まれてしまいました。

なぜこうなったのか?

答えは「複利」の恐ろしさにあります。

月次チャーンレート5%を1年間続けると、残存率は

0.95 × 0.95 × 0.95 × ... (12回)= 0.95^12 ≒ 0.54

つまり、46%の顧客が消えるのです。

月次チャーンレート年間残存率1年後の顧客数(1,000人スタート)
3%69%690人
5%54%540人
7%42%420人
10%28%280人

この表を見てください。チャーンレートがたった2%違うだけで、1年後の顧客数に150人もの差が生まれます。

これがサブスクリプションビジネスにおけるチャーン(解約)の恐怖です。

そして今回は、この恐怖に立ち向かうための「武器」となる指標と戦略を、徹底的に解説していきます。


第3章:MRRとARR——ビジネスの「体温計」を読む

MRRは「今月の健康状態」を示す

MRR(Monthly Recurring Revenue:月次経常収益)は、

MRR=「毎月繰り返し得られる収益」

のことで、サブスクリプションビジネスの健康状態を示す、いわば「体温計」として重要です。

投資家と話すとき、最初に聞かれるのがこの数字。

「御社のMRRはいくらですか?」

——これに即答できないようでは、サブスクビジネスを経営しているとは言えません。

でも、MRRを単なる「今月の売上」として見ているだけでは不十分です。
MRRの内訳を分解して初めて、ビジネスの本当の姿が見えてきます。

MRRを分解する——4つの構成要素

MRRは、以下の4つの要素から成り立っています。

要素意味
New MRR(新規)今月新たに獲得した顧客からの収益月額5,000円 × 新規20人 = 10万円
Expansion MRR(拡張)既存顧客のアップグレードによる増収5,000円→1万円へ10人移行 = +5万円
Contraction MRR(縮小)既存顧客のダウングレードによる減収1万円→5,000円へ5人移行 = -2.5万円
Churned MRR(解約)解約した顧客による損失月額5,000円 × 解約8人 = -4万円

これらを合計したものがNet New MRR(純増MRR)です。

Net New MRR = New MRR + Expansion MRR - Contraction MRR - Churned MRR
            = 10万 + 5万 - 2.5万 - 4万
            = 8.5万円

この例では、先月より月次収益が8.5万円増えた、ということになります。

成熟企業の秘密:Expansionが成長を牽引する

では、実際は、 New MRR と Expansion MRR の関係はどうなってるいるのでしょうか。

実は、成熟したSaaS企業では、New MRRよりExpansion MRRの方が大きい
ことが珍しくありません。

なぜでしょうか?

第1回で説明した通り、

新規顧客獲得には既存顧客へのアップセルの5〜10倍のコストがかかります

すでに信頼関係ができている顧客に「もっと便利な上位プラン」を提案する方が、はるかに効率的なのです。

既存顧客に上位プランをおすすめするほうが5倍効率的

Slackを例に考えてみましょう。最初は無料プランで使い始めた10人のチームが、使い勝手の良さに気づき、有料プランへ。さらに会社全体に導入が広がり、エンタープライズプランへ——。

このように、一人の顧客(一つの企業)からの収益が時間とともに増えていく構造を作れるかどうかが、サブスクビジネスの成否を分けます。

ARR = MRR × 12:なぜわざわざ年換算するのか

ARR(Annual Recurring Revenue:年次経常収益)は、単純にMRRを12倍した数値です。

ARR=「毎年繰り返し得られる収益」

「なぜわざわざMRRを12倍しただけのものを再定義する?」と思うかもしれません。

理由は2つあります。

  1. 企業価値の評価に使いやすい
    投資家は「ARRの○倍」で企業価値を評価することが多いです。MRRだと数字が小さすぎて比較しにくい。
  2. 「ARR1億円」という心理的マイルストーン
    これを超えると、「まっとうなSaaS企業」として認識されます。
    採用でも資金調達でも、この数字が一つの信用になります。

まとめると、
毎月サブスクビジネスで繰り返し得られる収益が月833万円に到達すると、まっとうなSaaS企業と思ってもらえるARR1億円になります

MRRARRステージの目安
100万円1,200万円PMF(プロダクト・マーケット・フィット)模索中
500万円6,000万円初期成長フェーズ
833万円1億円🎉 まっとうなSaaS企業の仲間入り
2,500万円3億円スケールフェーズ

第4章:チャーンとの終わりなき戦い

2種類のチャーンレートを使い分ける

チャーンレートには、実は2種類あります。これを混同すると、ビジネスの実態を見誤ります。

指標計算方法何がわかるか
Customer Churn Rate(顧客チャーンレート)解約顧客数 ÷ 月初顧客数顧客の「頭数」の減少
Revenue Churn Rate(収益チャーンレート)解約MRR ÷ 月初MRR売上への実際のインパクト

なぜ2種類必要なのか?
顧客によって支払額が違うからです。

月額1,000円の顧客が50人解約 → 顧客チャーン5%、収益損失5万円
月額10万円の顧客が1人解約 → 顧客チャーン0.1%、収益損失10万円

頭数では50対1ですが、収益インパクトは後者の方が2倍大きい。
だから、両方の視点で監視する必要があるのです。

B2B vs B2C:業界で異なる「健全」の基準

「うちのチャーンレートは5%なんですが、これって良いんですか?悪いんですか?」

よく聞かれる質問ですが、答えは「業界による」です。

B2B SaaSB2C サブスク
🟢 優良1〜2%3〜5%
🟡 平均3〜5%5〜10%
🔴 要改善5%以上10%以上

なぜB2Bの方がチャーンレートが低いのか?

  • 一度導入したシステムを変更するのは大変(スイッチングコスト)
  • 複数人で使っているため、解約の意思決定に時間がかかる
  • 年間契約が多く、途中解約しにくい

逆に言えば、B2Cサブスクで月次チャーン3%を達成できていたら、それは相当優秀です。

「ネガティブチャーン」という魔法の状態

ここで、サブスクビジネスにおける究極の理想形をお教えします。

それがネガティブチャーン(Negative Revenue Churn)です。

通常、顧客は解約していくので、収益チャーンレートはプラス(つまり収益が減る)になります。

でも、こんな状況を想像してみてください:

今月、5%の顧客が解約(5万円の損失)しかし、残った顧客のアップセルで10万円の収益増差し引き、解約を上回る成長

これが「ネガティブチャーン」です。


新規顧客を一人も獲得しなくても、既存顧客だけで成長できるという、夢のような状態。

Revenue Churn = (解約による損失 - アップセルによる増収) ÷ 月初MRR
             = (5万円 - 10万円) ÷ 100万円
             = -5%  ← マイナス!

Slackやzoomなど、急成長したSaaS企業の多くが、このネガティブチャーンを実現していました。

状態Revenue Churn意味
通常+3%毎月3%ずつ収益が目減り
低チャーン+1%優秀だが、まだ減っている
ネガティブチャーン-5%🎉 解約を超えて成長!

第5章:最初の30日間——勝負はここで決まる

なぜ「最初の30日」が重要なのか

衝撃的なデータをお見せします。

全解約の40〜60%は、最初の30日間に起こる

つまり、最初の30日間に「これは便利だ!」と感じてもらえれば勝ちなのです。

では、どうすれば短時間で価値を感じてもらえるのか? その答えを、Slackが証明しています。

リテンションカーブ

Slackが証明した「3分の法則」

オンボーディング(顧客の導入支援)の最高峰と言われるSlackを見てみましょう。

Slackは、わずか3分で核心的価値に到達できるよう設計されています。

ステップ所要時間やること
1. アカウント作成30秒メールとパスワードだけ
2. チーム名の設定10秒会社名を入れるだけ
3. 最初のチャンネル作成30秒「#general」が自動で作られる
4. チームメンバーの招待1分メールアドレスを入力
5. 最初のメッセージ送信30秒🎉 価値を実感!

合計3分以内で、「お、これは便利かも」という体験ができる。

なぜこのスピード感が重要なのか?

研究によると、

オンラインサービスで価値を感じるまでに5分以上かかると、50%以上の人が離脱

してしまいます。10分を超えると、80%が離脱。

人間の注意力には限界があるのです。

「魔法の瞬間」を科学的に見つける

各サービスには、顧客が「あ、これ良い!」と感じる魔法の瞬間(Magic Moment)があります。

そして、その瞬間に到達した顧客は、そうでない顧客より圧倒的に継続率が高い

有名な事例を見てみましょう。

サービス魔法の瞬間(アクティベーション指標)発見方法
X5人以上フォローする継続率との相関分析
Dropbox1つ目のファイル同期を完了行動データ分析
Zoom最初のビデオ会議を完了コホート分析
Facebook10日以内に7人の友達を作る初期の成長チームの研究

X(旧Twitter)の例が特に興味深いです。

調査の結果、「5人以上フォローした人」の継続率が圧倒的に高いことが分かりました。なぜでしょうか?

Xの価値は「タイムラインに流れてくる情報」にあります。誰もフォローしていなければ、タイムラインは空っぽ。それでは価値を感じられません。

5人フォローすると、タイムラインに情報が流れ始め、「お、面白い」となる。だからこそXは、新規ユーザーに必ず5人以上フォローしてもらうよう、オンボーディングを徹底的に設計しています。

  • 興味のあるトピックを選ばせる
  • そのトピックの人気アカウントを表示
  • 「おすすめユーザー」を積極的に提案

すべては「5人フォロー」という魔法の瞬間に導くためです。

CVRを改善すれば、CACは劇的に下がる

CVR(Conversion Rate:コンバージョン率)は、ある行動から次の行動に移る割合です。

サイト訪問者100人のうち2人が有料会員になれば、CVRは2%。

このCVRを改善することは、CACを劇的に下げる最も効果的な方法です。

CAC:Customer Acquisition Cost:顧客獲得コスト

具体的に見てみましょう。

CVR広告費100万円で獲得できる顧客数CAC
1%100人10,000円
2%200人5,000円
3%300人3,333円

CVRを2倍にできれば、CACは半分になる

広告費を増やすより、CVRを改善する方が効率的なケースは多いのです。

ただし、注意点があります。

CVRを上げすぎると、質の低い顧客が増える

「登録だけで1万円プレゼント!」みたいなキャンペーンをすれば、CVRは跳ね上がります。でも、お金目当ての顧客ばかりになり、すぐに解約されてしまう。

LTVを無視したCVR改善は意味がありません。質の高い顧客のCVRを上げることが重要です。

LTV(Life Time Value:顧客生涯価値):一人の顧客が、サービスを使い始めてから解約するまでの間に、企業にもたらす総収益


第6章:CS:カスタマーサクセス——「サポート」から「攻め」へ

カスタマーサポートとは根本的に違う

カスタマーサクセスという言葉を聞いたことがあるでしょうか。

「カスタマーサポートの言い換えでしょ?」と思ったら、それは誤解です。

カスタマーサポートカスタマーサクセス
姿勢受動的(問題が起きたら対応)能動的(問題が起きる前に予防)
目的問い合わせを解決する顧客のビジネス目標を達成させる
指標対応時間、解決率継続率、NPS、アップセル率
タイミング顧客から連絡が来たとき顧客の行動データを見て先回り

カスタマーサポートは「消防士」。火事が起きたら消しに行く。

カスタマーサクセスは「予防医療」。健康診断をして、病気になる前に対処する。

「健康スコア」で解約を予測する

カスタマーサクセスの要は、顧客の健康スコアを常にモニタリングすることです。

以下のようなデータを総合的に分析し、各顧客の「健康状態」を数値化します。

データ項目健康なサイン危険なサイン
ログイン頻度毎日〜週数回2週間以上ログインなし
機能の利用状況コア機能を活用基本機能しか使っていない
サポート問い合わせ少ない or ポジティブな質問頻繁なクレーム
NPS(推奨度)9-10点0-6点

スコアが低下した顧客には、先回りしてアプローチします。

「最近ログインされていないようですが、何かお困りのことはありませんか?」

連絡してみると、「担当者が変わって引き継ぎができていなかった」「新機能の使い方が分からなかった」といった問題が見つかることが多い。

問題が「解約」という形で表面化する前に、先手を打つ

これがカスタマーサクセスの本質です。


【現場から】オンボーディング改善で解約率が半減した事例

あるB2B SaaS企業の事例をご紹介します。

この企業は、月次チャーンレートが7〜8%と高止まりしており、「新規獲得しても穴が塞がらない」状態でした。

分析の結果、解約の約65%が最初の45日以内に発生していることが判明。原因は「初期設定の複雑さ」と「価値実感までの時間の長さ」でした。

そこで、以下の施策を実施

  • 初期設定ステップを12項目 → 5項目に削減
  • 登録後3日以内にカスタマーサクセスから電話でフォロー
  • 「最初の成功体験」までのガイドを動画化

結果、6ヶ月後には月次チャーンレートが3〜4%まで改善。LTVが約1.8倍に向上し、ユニットエコノミクスが大幅に改善しました。

ポイントは、「機能を増やす」のではなく「最初の体験を磨く」ことに集中したこと。第5章で解説した「魔法の瞬間」を、いかに早く確実に届けるかが勝負でした。

顧客の「健康状態」ダッシュボード。赤い顧客はアクションが必要

アップセルの起点としてのカスタマーサクセス

カスタマーサクセスは、解約防止だけでなく、アップセル・クロスセルの起点でもあります。

顧客の利用状況を見ていると、自然とアップセルの機会が見えてきます

  • 「容量制限に近づいている → 上位プランを提案」
  • 「この機能をよく使っている → 関連製品も興味があるかも」
  • 「チームの人数が増えている → エンタープライズプランの案内」

押し売りではなく、顧客の成功のための提案として行うことで、成約率は格段に上がります。


まとめ:第2回のキーポイント

さて、今回はいかがでしたでしょうか

学んだことを整理してみましょう

指標・概念一言でいうと覚えておくべき数字
MRR毎月の定期収益(体温計)New / Expansion / Contraction / Churned に分解
ARRMRR × 12(年換算)1億円が一つのマイルストーン
チャーンレート解約の割合B2B: 1-2%が優良、B2C: 3-5%が優良
ネガティブチャーン解約を上回る成長究極の理想形
オンボーディング最初の導入体験最初の30日間で勝負が決まる
魔法の瞬間「これ良い!」と感じる瞬間Twitter: 5人フォロー、Dropbox: 初回同期
カスタマーサクセス攻めの顧客支援健康スコアで先回り

次回予告

次回、第3回では、成長戦略の選択とキャッシュフローの罠を解説いたします!

PLG vs SLG——あなたのビジネスはどっち?

スタートアップが陥るキャッシュフローの罠

データドリブンな改善アプローチ

「成長すればするほど、なぜかキャッシュが足りなくなる」——このパラドックスの正体と、その解決策に迫ります。


ご案内

最後までお読みいただき、誠にありがとうございます。

私たちQualitegは、事業変革や新規事業(サブスクリプションビジネス、SaaS含む)の企画方法に関する研修およびコンサルティング(外資ファーム出身の戦略コンサルタント在籍)を提供しております。AI時代の新規事業開発、ビジネス戦略、デジタルトランスフォーメーションについても豊富な経験と実績に裏打ちされた実践的ご支援を提供しております。

もしご興味をお持ちいただけた場合、また具体的なご要望がございましたら、どうぞお気軽にこちらのお問い合わせフォームまでご連絡くださいませ。

それでは、また次回お会いしましょう!

Read more

Google GenAI SDK のストリーミングでマルチターン画像編集🍌が不安定になる問題と対処法

Google GenAI SDK のストリーミングでマルチターン画像編集🍌が不安定になる問題と対処法

こんにちは! Gemini 3 Pro Image (Nano banana Pro)を使ったマルチターン画像編集機能を実装していたところ、動いたり動かなかったりするという厄介な問題に遭遇しました。 本記事では、この問題の現象、原因調査の過程、そして解決策を共有します。 問題の現象 実行環境 Google GenAI SDKライブラリ(pip): google-genai 1.56.0 期待する動作 1. ユーザー: 「かわいい子猫の画像を生成して」 2. Gemini: 子猫の画像を生成 3. ユーザー: 「この子にメガネをかけて」 4. Gemini: 同じ子猫にメガネをかけた画像を生成 実際に起きた現象 1. ユーザー: 「かわいい子猫の画像を生成して」 2. Gemini: 茶色の子猫の画像を生成 3. ユーザー: 「この子にメガネをかけて」 4. Gemini: メガネをかけた女の子の画像を生成

By Qualiteg プロダクト開発部
【出展報告】TOKYO DIGICONX 2026

【出展報告】TOKYO DIGICONX 2026

こんにちは! 先日、「TOKYO DIGICONX 2026」に出展してまいりましたのでレポートさせていただきます! TOKYO DIGICONX 2026 TOKYO DIGICONX 2026は、2026年1月8日(木)~10日(土)に東京ビッグサイト 南3・4ホールで開催された、XR・メタバース・AI・Web3をテーマにした総合展示会です。 正式名称は「第3回 TOKYO XR・メタバース&コンテンツビジネスワールド」で、東京都、XRコンソーシアム、Metaverse Japan、東京商工会議所で構成されるXR・メタバース等産業展実行委員会が主催しています。 180社以上のスタートアップや企業が出展し、ビジネスデイ(8日・9日)とパブリックデイ(10日)の3日間にわたり、XR・メタバース・AI分野の最前線を体感できるイベントとなりました。 冬の東京ビッグサイト 新年明けて間もない1月の東京ビッグサイト。お正月気分もそこそこに、気合を入れて会場入りしました�

By Qualiteg ビジネス開発本部 | マーケティング部
コーディングエージェントの現状と未来への展望 【第2回】主要ツール比較と構造的課題

コーディングエージェントの現状と未来への展望 【第2回】主要ツール比較と構造的課題

こんにちは! 今回は、コーディングエージェントシリーズ第2回です! 前回の第1回では、2025年12月時点で百花繚乱状態にあるAIコーディングエージェントの全体像を俯瞰しました。 AIコーディングエージェント20選!現状と未来への展望 【第1回】全体像と基礎こんにちは! 今回は、20種類以上あるまさに百花繚乱なAIコーディングツールを一挙に紹介&解説していきたいとおもいます! AIをつかったコーディングはもはや常識となり、日々目まぐるしく新しいツールが登場しています。当社でも自社開発のAIコーディングツールをふくめ複数のツールを活用してソフトウェア開発をすすめていますが、次々とナイスなツールがでてきて興奮しつつも、正直キャッチアップが追いつかない…!という状況です。 「結局どれを使えばいいの?」「Claude CodeとCursorって何が違うの?」「オープンソースでも使えるやつあるの?」——そんな疑問を持っている方も多いのではないでしょうか。 そこで本シリーズでは、2025年12月時点でのAIコーディングツールを徹底的に整理してみました。商用サービスからオープンソースまで、20

By Qualiteg コンサルティング
LLM学習の現実:GPU選びから学習コストまで徹底解説

LLM学習の現実:GPU選びから学習コストまで徹底解説

こんにちは! なぜOpenAIやAnthropicは世界最高水準のLLMを作れるのに、それに肩を並べる日本発のLLMは存在しないのでしょうか? 技術力の差でしょうか。それとも人材の問題でしょうか。 答えはもっとシンプルです。GPUの枚数とお金です。 今日はそんな 「LLMの学習」にフォーカスをあて、そのリアルについて徹底解説いたします! 1. はじめに 「LLMを自分で学習させてみたい」 そう思ったとき、最初にぶつかる壁がGPUの問題です。 どのGPUを何枚使えばいいのか。クラウドで借りるべきか、オンプレで買うべきか。そもそも個人や小規模チームでLLM学習は現実的なのか。 本記事では、こうした疑問に対して、具体的な数字と事例を交えながら答えていきます。 たとえばLLaMA 2の学習にはA100が2,048枚使われました。DeepSeek-V3は約8億円かかりました。では、あなたの手元のGPUでは何ができるのか。そこを明らかにしていきたいと思います。 対象読者は、LLM学習に興味があるエンジニアや研究者です。PyTorchでモデルを書いたことがある程度の知識を前提とし

By Qualiteg プロダクト開発部, Qualiteg 研究部