サブスクリプションや継続課金型のビジネスで解約率（チャーンレート）を自社で算出しようとすると、「何を分子に、何を分母に置けばよいのか」で手が止まる場面が少なくありません。インターネットで調べても、記事によって式が微妙に違って見えるため、どれが正しいのか確信を持ちにくいものです。
解約率には、顧客数で見るもの（カスタマーチャーン）と、収益で見るもの（レベニューチャーン）があり、収益ベースはさらにグロスとネットに分かれます。企業単位で数える版や、月次と年次でも計算の前提が変わります。式の形と分母の取り方を押さえれば、自社の数字を当てはめて正しく算出できます。
この記事では、解約率の計算式を種類別に、分子・分母の定義と数値例つきで整理します。あわせて、業種別やBtoB/BtoCの目安、出した数値の読み方（ネガティブチャーン・LTVとの関係）、そして毎月正確に出し続けるための手立てまで解説します。
目次
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解約率（チャーンレート）とは・基本の計算式
解約率（チャーンレート）とは、一定の期間に契約を解約した顧客や収益の割合を示す指標です。継続課金ビジネスでは、新規獲得と同じくらい既存顧客の維持が収益を左右するため、経営や事業運営の健全性を測る数値として使われます。前置きはここまでにして、まず計算式を示します。
最も基本となるのが、顧客数で見るカスタマーチャーンレートです。計算式は次のとおりです。
カスタマーチャーンレート（％）＝ 期間内に解約した顧客数 ÷ 期首（期間開始時）の顧客数 × 100
この式は、サブスク課金基盤を提供するZuoraの公式用語集でも、分母を「期間開始時の総顧客数」と明示したうえで同じ形で定義されています。
解約率を算出するには、次の式を使用します：（期間開始時の総顧客数に対する失った顧客数 ÷ 期間開始時の総顧客数）× 100。
出典：サブスクライバーの解約率｜Zuora 用語集
一点だけ先に触れておくと、分母を期首（期間開始時）の顧客数にするか期中平均にするかで、同じ母集団でも結果が変わります。本記事はZuoraの定義にそろえて分母を「期首」とする式を基本とします（分母の流儀差は後の節で詳しく見ます）。
解約率の種類別の計算式（顧客・収益グロス/ネット・アカウント・月次/年次）
ここからは、自社がどの式を使うべきか選べるよう、種類ごとの計算式を分母の定義つきで整理します。まず全体像を一覧で確認し、その後に分母の注意点・月次と年次の違い・数値例へと進みます。
その前に、解約率がどんな種類に分かれるのかを俯瞰しておきます。
種類×計算式×分母の定義の一覧
解約率は、何を「失った」と数えるか（顧客・収益・企業アカウント）で式が分かれます。次の表に、種類ごとの計算式と、分母に置くものをまとめました。
| カスタマーチャーンレート（顧客ベース） | グロスレベニューチャーンレート（収益ベース・総額） | ネットレベニューチャーンレート（収益ベース・純額） | アカウントチャーンレート（企業・契約単位） | |
|---|---|---|---|---|
| 計算式 | 期間内に解約した顧客数 ÷ 期首の顧客数 × 100 | 期間内に失った収益 ÷ 期首MRR × 100 | （失った収益 − 拡張収益）÷ 期首MRR × 100 | 期間内に解約したアカウント数 ÷ 期首のアカウント数 × 100 |
| 分母に置くもの | 期首（期間開始時）の顧客数 | 期首MRR（月初の総収益。MRR＝月次経常収益）。拡張収益は差し引かない | 期首MRR（月初の総収益）。アップセル等の拡張収益を差し引く | 期首の企業アカウント数 |
収益ベースのグロスとネットの違いは、既存顧客からの増収（拡張収益）を差し引くかどうかにあります。グロスは失った収益だけを見るため収益流出の規模を、ネットは拡張収益を相殺するため既存顧客基盤の収益増減を表します。アカウントチャーンは数え方を企業・契約の単位に置き換えたもので、1社が複数ライセンスを持つBtoBで使われます。
出典・参考資料（1件）
分母の取り方で結果が変わる（収益ベースは期首MRRか更新対象収益か）
解約率でつまずきやすいのが分母の取り方です。顧客ベースでは、分母を期首の顧客数にするか期中平均にするかで数値が動きます。収益ベースでは、分母を「期首MRR（月初の総収益）」にするか「期間中に更新対象となった収益」にするかという流儀の差があります。
同じZuoraの用語集の中でも、この2つの分母が使い分けられています。収益解約率を「更新対象となった総収益」で割る式では、次のように計算します。
収益解約率 = （期間中にキャンセル・失効した収益 ÷ 期間中に更新対象となった総収益）。例えば、1月の収益解約率を計算する場合は次のようになります：$5,000（1月に失効した総収益）÷ $75,000（更新対象となった総収益） ＝ 収益解約率 6.6％
出典：サブスクライバーの解約率｜Zuora 用語集
一方、同じページのグロスMRR解約率は、分母を「その月初の総収益（期首MRR）」で取ります。10,000の収益を失い、月初の総収益が100,000であれば、（10,000 ÷ 100,000）× 100 ＝ 10％です。分母が「更新対象収益」か「期首MRR」かで数値の意味が変わるため、どちらの前提で出した数値かをレポートに明記しておくと、社内外での誤読を防げます。
どちらを使うかは見たい目的で選べます。全収益に対してどれだけ失ったかという流出の規模を見るなら期首MRR、更新のタイミングでどれだけ維持できたかを見るなら更新対象収益が向きます。更新が月ごとにばらつく事業では両方を併記し、前提をそろえて社内で統一しておくと比較がぶれません。
出典・参考資料（1件）
月次と年次の計算式の違い
月次と年次は、分子と分母の期間をそろえるだけで計算できます。月次であれば、その月に失った数をその月初の母数で割り、年次であればその年に失った数を年初の母数で割ります。期間の取り方をそろえる点さえ守れば、式そのものは基本の形と同じです。
ただし、年次の解約率は月次の単純な12倍にはなりません。毎月母数が目減りしていく複利の効果が働くためで、解約率ベンチマークを公表するRecurlyは、月次2％の解約は年次ではおよそ24％ではなく約22％に相当すると説明しています。月次の数値をそのまま12倍して年次と比べると過大になるため、年次で見るときは年次の期間で計算し直します。
出典・参考資料（2件）
数値例で確かめる（顧客ベース・収益ベース）
式だけでは分母の取り方で間違えやすいため、具体の数字で答え合わせをします。まず顧客ベースです。ある月の月初に顧客が350社いて、その月に50社が解約した場合、カスタマーチャーンレートは（50 ÷ 350）× 100 ＝ 約14％となります。年次で見るなら、年初に2,500社いて1年で100社が解約したケースでは、（100 ÷ 2,500）× 100 ＝ 4％です。
出典・参考資料（1件）
収益ベースも同じ月で見てみます。グロスMRRチャーンレートは、期首MRRが1,000,000円で、その月に失ったMRRが100,000円のとき、（100,000 ÷ 1,000,000）× 100 ＝ 10％です。失った収益だけを見るため、収益流出の規模をそのまま表します。
次に収益ベースのネットMRRチャーンレートです。同じく期首MRR1,000,000円・失ったMRR100,000円で、アップセルによる拡張MRRが40,000円なら、拡張収益を差し引いて（100,000 − 40,000）÷ 1,000,000 × 100 ＝ 6％です。拡張MRRが失ったMRRを上回ると、この数値はマイナスになります。
解約率は一度出して終わりではなく、毎月くり返し追う指標です。契約・請求データからこうした数値を自動で集計する方法もありますが、その選択肢は記事の後半で扱います。まずは自社の数字で一度計算してみてください。
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業種別・BtoB/BtoC の解約率の目安
自社の解約率を出したら、その数値が高いのか低いのかを目安と照らして判断したくなります。目安は、全体か業種別か・顧客ベースか売上ベースか・年度・月次か年次かで数値が変わるため、1つの代表値に丸めず、出所と前提をそえて見るのが安全です。
まず、サブスク全体とSaaSの目安を出所つきで並べます。
| 出所・対象 | Subscription Economy Index（サブスク全体） | Recurly Research（全業種・中央値） | Recurly Research（SaaS・中央値） | Recurly ガイド（BtoB・平均） | Recurly ガイド（BtoC・平均） |
|---|---|---|---|---|---|
| 集計区分 | SEI公表の全体ベンチマーク | 年次 | 年次 | 原典で期間明示なし | 原典で期間明示なし |
| 解約率 | 6.4% | 3.60% | 3.22% | 5.6% | 6.8% |
| 時点 | 2022年 | 2026年7月 | 2026年7月 | 2022年 | 2022年 |
出典・参考資料（3件）
業種による差はさらに大きくなります。Zuoraが引くSEIの業種別（売上ベースの年間解約率）では、次のように報告されています。
サブスクリプション・エコノミー・インデックスのレポートによると、ビジネスサービス業と製造業の解約率が最も低く（それぞれ16.2％および20.4％）、一方でメディア業界は37.1％、出版業界は28.2％と、最も高い解約率を記録しています。
出典：サブスクライバーの解約率｜Zuora 用語集
注意したいのは、全体ベンチマークの6.4％と、業種別の16.2〜37.1％は集計の単位が違う点です。前者はサブスク全体の公表値、後者は業種ごとの売上ベースの年間解約率で、物差しが異なるため直接は比べられません。全体の値が最小業種を下回って見えるのはこのためです。
自社の水準を見るときは、近い出所を1つ選ぶのが実用的です。SaaSならRecurlyのSaaS中央値（3.22％・年次）、BtoBとBtoCの対比ならRecurly 2022年の値、サブスク全体の相場感はSEIが目安になります。月次で出した数値を年次の目安と並べない（年次は月次の単純12倍ではない）点にも注意してください。
出した解約率の読み方（どの指標を使うか・ネガティブチャーン・LTVとの関係）
計算して出した数値は、読み方まで押さえて初めて行動につながります。ここでは、どの指標を使うべきか、ネガティブチャーンという状態、そして解約率とLTV（顧客生涯価値）の関係を順に見ていきます。
どの指標（顧客ベース/収益ベース）を使うべきか
顧客ベースと収益ベースは、見たい問いによって使い分けます。契約数の維持や離脱の件数を追いたいときは顧客ベース（カスタマーチャーン）が分かりやすく、収益への影響を正確に捉えたいときは収益ベース（レベニューチャーン）が適します。顧客単価に差が大きい事業では、少数の大口顧客の解約が収益に効くため、顧客数だけでは実態を見誤ります。
目安を読むときは、月次と年次の取り違えにも注意が必要です。Zuoraは、業界で最も一般的なベンチマークを年間解約率5％としつつ、大手SaaSで月間解約率が5％に達する報告もあると述べています。月次5％と年次5％ではまったく意味が異なるため、自社の数値がどちらの期間かを明確にしたうえで比べることが重要です。
出典・参考資料（1件）
ネガティブチャーンとは
収益ベースのネットで見ると、解約率がマイナスになることがあります。これがネガティブチャーンで、既存顧客からのアップセル・アップグレードによる増収が、解約やダウングレードによる損失を上回っている状態です。Zuoraは、この状態を次のように位置づけています。
理想的には、解約率が低いほど望ましいとされており、既存顧客からの収益が解約やダウングレードによる損失を上回る「ネガティブチャーン」を達成することが最善の結果といえるでしょう。
出典：サブスクライバーの解約率｜Zuora 用語集
ネガティブチャーンは、先に示したネットMRRチャーンレートの式で、拡張収益が失った収益を上回ったときに分子がマイナスになる状態に対応します。新規獲得が鈍っても既存顧客基盤だけで収益が伸びる形であり、継続課金ビジネスが目指す理想の一つとされています。
解約率と LTV（顧客生涯価値）の関係
解約率は、LTV（顧客生涯価値）とも直結します。顧客が契約を続ける平均的な期間は解約率の逆数で表せるため、Zuoraは「カスタマーライフタイム ＝（1 ÷ チャーン率）」と示しています。たとえば年次解約率が5％であれば、平均的な契約継続年数は1 ÷ 0.05 ＝ 20年という計算になります。
LTVそのものは、サブスク指標を扱うChartMogulの定義で、次の式で表されます。
LTV ＝ 平均単価（1顧客あたり平均収益）× 粗利率 ÷ 解約率
この式が示すとおり、解約率は分母にあるため、解約率が下がるほどLTVは大きくなります。式に入れる解約率は平均単価の期間とそろえ、年次のLTVを見るなら年次の解約率を使います。解約率を正しく算出することが、顧客1件あたりがどれだけの収益を生むかを見積もる土台になります。
出典・参考資料（2件）
毎月正確に出し続けるには：解約率・MRRを自動算出するという選択肢
ここまでの計算式は、一度なら表計算でも出せます。難しいのは、これを毎月正確に続けることです。収益ベースの解約率はMRRを正しく追えていることが前提で、プラン変更・日割り・アップセル・契約更新が積み重なると、分子と分母を手作業でそろえるだけでも負担が大きくなります。
そこで選択肢になるのが、契約・請求データから解約率やMRRを自動で集計できるサブスク管理システムです。契約管理と請求処理の延長で指標が算出されるため、毎月の集計作業や転記ミスを減らせます。あわせて、決済の失敗による意図しない解約（受動的チャーン）を抑える機能を持つサービスもあります。ここでは代表的な2つのサービスを取り上げます。
以下は、解約率やMRRの自動算出と、決済失敗による解約（受動的チャーン）の抑制に役立つサブスク管理システムの比較表です。重視する点が自動算出なのか受動的チャーンの抑制なのかで、向くサービスが変わります。
| サービス名 | サブスクペイ | Scalebase |
|---|---|---|
| 対象ビジネス | 継続課金・サブスク事業全般 （通販・スクール・医療・フィットネス等、累計14,000社以上） | 継続課金・従量課金ビジネス （SaaS・IT中心、累計400社超） |
| 解約率・MRRの自動算出 | ×公式サイトに記載なし | ●契約・請求データからMRR・解約率を自動算出 |
| レポート・ダッシュボード | ●会員数・集金額の可視化（Professional版のレポート・ダッシュボード） | ●MRR・LTV・解約率等のレポート／ダッシュボード |
| 受動的チャーン対策（決済失敗） | ◎決済失敗時の自動リトライ・他決済手段へ自動切替 | △未入金督促・口座振替不能時に銀行振込へ切替 |
| 料金 | 個別見積り （初期・月額とも都度見積り） | 個別見積り （管理件数・オプションに応じ設定） |
| 詳細情報 | 公式資料を見る | オンライン相談を予約 |
1. サブスクペイ（株式会社ROBOT PAYMENT）
東証グロース市場に上場する株式会社ROBOT PAYMENTが提供するサブスクペイは、継続課金ビジネスに特化した決済・顧客管理システムです。クレジットカード・口座振替・コンビニ決済・銀行振込などの複数の決済手段を一元管理でき、累計14,000社以上の導入実績があります（公式サイト表記）。
解約率の把握という観点では、レポート・ダッシュボード機能で会員数や集金額を可視化できます。数値を集計する前段として、継続課金の状況をまとめて見渡せる点が実務の助けになります。
もう一つの特徴が、決済の失敗による意図しない解約（受動的チャーン）への備えです。決済失敗時の自動リトライや、残高不足時に他の決済手段へ自動で切り替える仕組みを備えており、公式の導入事例では未収率を1％以下に改善した例や、決済失敗率が約30％減少した例が示されています。
出典・参考資料（1件）
2. Scalebase（Scalebase株式会社）
契約・請求・収益の管理を一気通貫で担うのが、Scalebase株式会社のScalebaseです。見積から契約管理、料金計算、請求、売上計上、会計連携までを継続課金ビジネス向けに設計しており、複雑な料金体系や契約変更にも対応します。
解約率の算出という点で特徴的なのが、分析レポート機能です。公式サイトでは、Scalebaseで管理する契約情報や実際の請求情報をもとに、MRRや解約率などの事業指標を自動で算出すると説明されています。ダッシュボードでは売上・MRR・LTV・新規契約数・解約率などを表示し、チャーンレートのレポートも用意されています。
手作業での集計に頼らず、契約・請求データからそのまま指標が出る点は、毎月正確に解約率を追い続けたい事業者に向いています。料金は管理件数や利用オプションに応じた個別見積りで、公式には非公開です（2026年9月時点）。
出典・参考資料（1件）
ここで取り上げたのは、解約率の自動算出という切り口で見た代表的な2つのサービスです。契約・顧客・請求の一元管理まで含めて、自社に合うサブスク管理システムを目的別に幅広く比べたい場合は、主要サービスを一覧で比較した次の記事が参考になります。
まとめ
解約率（チャーンレート）の基本は、期間内に解約した顧客数を期首の顧客数で割る式です。収益で見るレベニューチャーンはグロスとネットに分かれ、ネットは拡張収益を差し引きます。収益ベースの分母は「期首MRR」か「更新対象収益」かで結果が変わるため、どの前提で出したかをそろえることが正確さの鍵になります。
出した数値は、業種別・BtoB/BtoCの目安と照らして、年次か月次かと年度をそろえて評価します。あわせて、ネガティブチャーンやLTVとの関係まで押さえると、数値を事業の判断につなげられます。毎月正確に出し続けるには、契約・請求データから解約率やMRRを自動で集計できるサブスク管理システムを活用する方法もあります。まずは自社の数字で算出し、水準を確かめるところから始めてみてください。
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よくある質問（FAQ）
Q. 解約率（チャーンレート）とは何ですか？
A. 解約率（チャーンレート）とは、一定の期間に契約を解約した顧客や収益の割合を示す指標です。継続課金ビジネスでは、既存顧客の維持が収益を大きく左右するため、事業の健全性を測る数値として使われます。顧客数で見るカスタマーチャーンと、収益で見るレベニューチャーンに大きく分かれます。
Q. 解約率の基本の計算式はどのようなものですか？
A. 解約率の最も基本となる計算式は、「期間内に解約した顧客数 ÷ 期首（期間開始時）の顧客数 × 100」です。これは顧客数で見るカスタマーチャーンレートで、サブスク課金基盤を提供するZuoraの用語集でも分母を「期間開始時の総顧客数」と明示して同じ形で定義されています。たとえば月初に350社いて、その月に50社が解約すれば（50 ÷ 350）× 100 ＝ 約14％です。
Q. 解約率の分母には何を置けばよいですか？
A. 解約率の分母は、顧客ベースでは「期首の顧客数」か「期中平均」、収益ベースでは「期首MRR」か「更新対象収益」かで流儀が分かれ、結果が変わります。Zuoraの用語集でも収益解約率を更新対象収益で割る式と、グロスMRR解約率を月初総収益で割る式（10,000 ÷ 100,000 ＝ 10％）が併存します。どの前提の数値かを明記し社内で統一することが大切です。
Q. レベニューチャーンのグロスとネットはどう違いますか？
A. グロスとネットの違いは、既存顧客からの増収（拡張収益）を差し引くかどうかです。グロスは失った収益だけを見るため収益流出の規模把握に向き、ネットは拡張収益を相殺するため既存顧客基盤の収益増減を表します。ネットは「（失った収益 − 拡張収益）÷ 期首MRR × 100」で計算し、拡張収益が上回るとマイナスになります。
Q. 解約率の年次は月次の12倍になりますか？
A. いいえ、年次の解約率は月次の単純な12倍にはなりません。毎月母数が目減りしていく複利の効果が働くためで、解約率ベンチマークを公表するRecurlyは、月次2％の解約は年次ではおよそ24％ではなく約22％に相当すると説明しています。月次の数値をそのまま12倍して年次と比べると過大になるため、年次で見るときは年次の期間で計算し直してください。
Q. 顧客ベースと収益ベースのどちらの解約率を使うべきですか？
A. 解約率は、契約数や離脱件数を追いたいときは顧客ベース（カスタマーチャーン）、収益への影響を正確に捉えたいときは収益ベース（レベニューチャーン）を使い分けます。とくに顧客単価の差が大きい事業では、少数の大口顧客の解約が収益に大きく効くため、顧客数だけで見ると実態を見誤ります。両方を併用し、見たい問いに応じて読み分けるのが実務的です。
Q. ネガティブチャーンとは何ですか？
A. ネガティブチャーンとは、既存顧客からのアップセル・アップグレードによる増収が、解約やダウングレードによる損失を上回り、収益ベースのネット解約率がマイナスになる状態です。新規獲得が鈍っても既存顧客基盤だけで収益が伸びる形で、Zuoraも「達成することが最善の結果」と位置づけており、継続課金ビジネスが目指す理想の一つとされています。
Q. 解約率とLTV（顧客生涯価値）にはどんな関係がありますか？
A. 解約率とLTVは逆相関で、解約率が下がるほどLTVは大きくなります。顧客が契約を続ける平均期間は解約率の逆数（カスタマーライフタイム ＝ 1 ÷ チャーン率）で表せ、年次解約率5％なら平均20年です。LTVも「平均単価 × 粗利率 ÷ 解約率」（ChartMogul）で表され、解約率は分母に位置します。正しい算出が顧客1件あたりの収益見積りの土台になります。
Q. 解約率の目安・ベンチマークはどのくらいですか？
A. 解約率の目安は調査・年度・月次か年次かで変わるため、代表値に丸めず前提をそえて見ます。サブスク全体ではSubscription Economy Indexの2022年ベンチマークが6.4％。SaaSではRecurlyが2026年7月時点の全業種年間中央値3.60％・SaaS3.22％、別ガイドで2022年のBtoB5.6％・BtoC6.8％を示します。
Q. 解約率はどのくらいの頻度で計算すべきですか？
A. 解約率は毎月計算して継続的に追うのが基本です。四半期や年次でも算出すると、より長期的で包括的な傾向がつかめます。ただし収益ベースの解約率はMRRを正確に追えていることが前提で、プラン変更・日割り・アップセル・契約更新が積み重なると毎月の集計負担が大きくなります。手作業での転記ミスを避けるには、契約・請求データから自動で集計する方法も選択肢になります。
Q. 解約率を毎月正確に出し続けるにはどうすればよいですか？
A. 毎月正確に出し続けるには、契約・請求データから解約率やMRRを自動集計できるサブスク管理システムを使う方法があります。契約・請求情報からMRRや解約率を自動算出してダッシュボードに表示するものや、レポートで会員数・集金額を可視化できるものがあります。手作業に頼らず指標が出るため、毎月の工数と転記ミスを減らせます。具体的なサービスは本記事の比較表をご覧ください。
Q. 決済失敗による意図しない解約（受動的チャーン）はどう減らせますか？
A. 受動的チャーンは、決済失敗時の自動リトライや、残高不足時に他の決済手段へ自動で切り替える仕組みを備えたサービスを使うことで抑えられます。クレジットカードの有効期限切れや残高不足による意図しない解約は、本人に解約の意思がないまま収益を失う典型例です。こうした自動リトライや決済手段の自動切替を持つサブスク管理システムを選ぶと、失注を防ぎやすくなります。
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