ヘルススコアとは？作り方と運用方法｜解約を防ぐ指標をClaudeで設計する手順

「解約の連絡が来てから、その顧客がしばらく使っていなかったことに気づく」。SaaSやサブスクリプション型の事業では、このようなことがよく起こります。

解約率は、解約が起きた後に分かる結果の指標です。解約を防ぐには、解約の前に表れる変化を顧客ごとに捉え、先に手を打つ必要があります。

そのために使われるのが、顧客の状態を1つの点数で表す「ヘルススコア」です。

本記事では、ヘルススコアの定義と使う指標を確認したうえで、解約した顧客と継続した顧客の行動を比べて指標と配点を決め、実際の解約率で確かめる作り方を解説します。

あわせて、スコアが下がった顧客への打ち手と、契約・利用データをClaudeから参照してヘルススコアを作り、定期的に確認する方法を紹介します。

ヘルススコアとは

ヘルススコアは、顧客がサービスをどれだけ活用し、継続しそうかを、利用状況や契約の情報から点数にしたものです。カスタマーサクセス（CS）の分野でよく使われます。

たとえば「100点満点で75点以上は良好、50点未満は危険」のように、顧客ごとの状態を一目で比べられるようにします。

ヘルススコアを作る目的

ヘルススコアの主な目的は、次の3つです。

• 解約の兆候を早く見つける：利用が減り始めた顧客に、解約や更新の判断の前に連絡できる
• 対応の優先順位を決める：限られたCSの人数で、どの顧客から対応するかを決められる
• 判断のばらつきをなくす：担当者の感覚ではなく、全員が同じ基準で顧客の状態を判断できる

解約率が「どれだけ解約したか」を示すのに対し、ヘルススコアは「これから解約しそうな顧客は誰か」を示します。

解約率の計算と、解約率が悪化した原因の調べ方は、「チャーン分析のやり方｜解約率が悪化する原因をClaudeで特定する手順（別タブで開く）」で解説しています。

アップセルの判断にも使う

スコアが高い顧客は、サービスを使いこなしている顧客です。上位のプランや追加の機能を提案する候補として、アップセルの判断にも使えます。

本記事では、解約を防ぐ目的に絞って解説します。

ヘルススコアに使う指標

ヘルススコアには、顧客の行動と契約の状態を表す指標を組み合わせます。

SaaSとサブスクで違う点

事業の形態によって、見るべき指標と、スコアを付ける単位が変わります。

BtoBのSaaSでは、1社の解約で失う売上が大きいため、更新の数か月前にスコアを確認し、担当者が個別に対応します。

toCのサブスクでは会員の数が多いため、スコアの帯ごとに自動の施策を出し分けるのが一般的です。

ヘルススコアで分かること

ヘルススコアを作ると、どの顧客が解約しそうかを、更新や解約の判断の前に把握できます。

次の画面は、中小企業向けの人事労務SaaS（年契約）を想定したデモ用のデータで、契約から9か月目の終わり、つまり更新の3か月前にヘルススコアを付けたものです。

Claudeで作成した、ヘルススコアの検証と危険な会社の一覧（デモ用のデータ）

この例では、スコアが50点未満の「危険」の会社は45社で、12か月目の更新で24.4％が解約しました。75点以上の「良好」の会社96社では、解約は1.0％にとどまります。

更新で解約した14社のうち13社は、3か月前の時点で「危険」か「注意」に入っていました。

危険の会社を年間契約額の大きい順に並べ、どの指標で点数を落としたかを示しておくと、誰に何をするかをすぐに決められます。この画面を作るまでの手順を、次の章で解説します。

ヘルススコアの作り方：5つの手順

ヘルススコアは、次の5つの手順で作ります。

1. 解約した顧客と継続した顧客を比べ、指標を選ぶ
2. 指標を点数にし、重みを付ける
3. しきい値を決め、良好・注意・危険に分ける
4. スコア帯ごとの実際の解約率で確かめる
5. 定期的に見直す

手順1：解約した顧客と継続した顧客を比べ、指標を選ぶ

まず、スコアを付ける時点と、結果として見る解約を決めます。年契約のSaaSなら「更新の3か月前の時点の利用」と「更新で解約したか」、月額のサブスクなら「ある月の初めの時点の利用」と「その後60日以内に解約したか」などです。

次に、過去の顧客について、その時点の指標を集計し、解約した顧客と継続した顧客で比べます。指標ごとに顧客を2〜3の区分に分け、区分ごとの解約率を並べると、差が分かりやすくなります。

Claudeで作成した、ヘルススコアの指標と配点（デモ用のデータ）

この例では、先に受注した191社を対象に、契約7〜9か月目の利用と、12か月目の更新での解約を比べました。191社のうち18社（9.4％）が更新で解約しています。

従業員のログイン率が40％未満の会社の解約率は21％で、60％以上の会社の1％を大きく上回ります。管理者の最終ログインが14日以上前の会社も、解約率が21％と高くなっています。

指標を選ぶときは、次の点を確認します。

• 解約率の差が大きいか：区分によって解約率がほとんど変わらない指標は、スコアに入れても役に立たない
• ほかの指標と同じことを測っていないか：この例の勤怠の打刻率は、ログイン率との相関が0.92と高いため外した
• 向きが一定か：問い合わせの件数は、中くらいの会社の解約率が最も高く、多いほど危ないとは言えないため外した
• 顧客の行動か：従業員の規模のように顧客が変えられない属性は、打ち手につながらないため、スコアではなく絞り込みの条件として使う

問い合わせが多い会社は、困りごとを抱えている一方で、サービスを使おうとしている会社でもあります。件数だけでなく、内容まで見て判断します。

手順2：指標を点数にし、重みを付ける

選んだ指標を点数にし、合計が100点になるように配点します。

配点は、解約率の差が大きい指標ほど大きくします。この例では、各指標の「解約率が最も高い区分と最も低い区分の差」に比例させ、5点刻みに丸めました。

指標の中の区分の点数は、解約率が最も高い区分を0点、最も低い区分を満点とし、その間は解約率に比例させます。

たとえば従業員のログイン率では、40％未満が0点、40〜60％が26点、60％以上が35点です。

最初から複雑な計算をする必要はありません。区分ごとの解約率という、CSの担当者にも説明できる根拠で配点を決めておくと、スコアが社内で使われやすくなります。

手順3：しきい値を決め、良好・注意・危険に分ける

合計の点数を、対応を変える単位に分けます。この例では、75点以上を「良好」、50〜74点を「注意」、50点未満を「危険」としました。

しきい値は、CSが対応できる件数に合わせて決めます。危険の顧客が多すぎると対応しきれず、少なすぎると解約を見逃します。

手順4：スコア帯ごとの実際の解約率で確かめる

配点を決めた顧客とは別の顧客、または別の時点で、スコア帯ごとの実際の解約率を確かめます。配点を決めた顧客だけで確かめると、その顧客にたまたま当てはまっただけの配点を、よいものと誤って判断します。

この例では、先に受注した191社で決めた配点を、そのあとに受注した173社に当てはめました。前述の画面の通り、解約率は危険で24.4％、注意で6.2％、良好で1.0％となり、スコアが低いほど解約が多いことを確かめられました。

確かめるときは、次の点を見ます。

• スコア帯の順に解約率が並んでいるか：注意の解約率が危険より高いなら、配点やしきい値を見直す
• 解約した顧客のうち、危険と注意に入っていた割合：低ければ、見逃している指標がある
• 危険の顧客の数：CSが対応できる件数に収まっているか

手順5：定期的に見直す

ヘルススコアは、一度作れば終わりではありません。機能の追加、価格の変更、顧客層の変化によって、解約につながる行動は変わります。

四半期や半年ごとに、手順4と同じ集計で、スコア帯ごとの解約率を確かめます。スコア帯の間で解約率の差が小さくなっていたら、手順1に戻って指標を選び直します。

ヘルススコアの運用：誰がいつ見て、何をするか

ヘルススコアは、見る人と見るタイミング、スコアが下がったときの打ち手を決めて、初めて解約の防止につながります。

見る人とタイミングを決める

年契約のSaaSでは、更新の3か月前など、更新に合わせた時点で必ずスコアを確認する決まりにしておくと、対応が遅れにくくなります。

減点の理由ごとに打ち手を分ける

同じ危険の顧客でも、点数を落とした理由によって打ち手は異なります。合計の点数だけでなく、どの指標で点数を落としたかを、一覧で見られるようにしておきます。

toCのサブスクでは、スコア帯と減点の理由に応じて、メールやアプリの通知の内容を出し分けます。たとえば、最終利用から日数が空いた会員には、おすすめのコンテンツを案内します。

対応の結果を記録する

連絡した日と内容、顧客の反応を、CRMに記録しておきます。対応した顧客と対応しなかった顧客の解約率を比べると、打ち手の効果を確かめられます。

スコアをSalesforceに自動で反映し、担当者が普段の画面で確認できるようにする方法は、「Salesforceに顧客の利用状況を自動で反映する方法｜営業・CSが普段の画面で確認できる仕組み（別タブで開く）」で解説しています。

Claudeでヘルススコアを作る・運用する方法

ここまでの作業を手作業で行うには、契約・利用・問い合わせのデータを顧客IDで突き合わせ、指標ごとに解約率を集計し、毎週スコアを計算し直す必要があります。

データを1か所に統合してClaudeから参照できるようにしておけば、指標の比較から配点、検証、毎週の確認までを日本語の指示で進められます。

必要なデータを統合する

ヘルススコアには、次のデータを組み合わせます。

これらのデータは、BigQueryなどのデータウェアハウスに自動で取り込み、顧客IDで結び付けておきます。

BigQueryのデータをClaudeから参照する手順は、「ClaudeとBigQueryを連携する方法｜MCPの接続手順と分析例（別タブで開く）」で解説しています。

CRMのデータをClaudeから直接参照する方法は、「ClaudeでHubSpotのデータを分析する方法｜接続手順と限界（別タブで開く）」で解説しています。

当社が支援した株式会社Azoop様では、GA4・Salesforce・RDS（プロダクトの利用ログと契約情報）のデータをSnowflakeに統合し、顧客の行動データと契約情報を掛け合わせてヘルススコアを算出しました。

Looker Studioのダッシュボードで顧客の状態を一目で把握できるようにし、感覚や経験に頼っていたCSの判断を、全社共通のヘルススコアに置き換えた事例です（「ヘルススコアの可視化で解約防止とデータドリブンCSを実現（別タブで開く）」）。

スコアの定義を前提として渡す

スコアを付ける時点、解約の定義、配点の決め方は、Claudeに毎回伝えなくてもよいように、ファイルにまとめておきます。

Claudeの「プロジェクト」にこのファイルを入れておけば、プロジェクト内のどのチャットでも同じ定義で計算できます。

2026年10月時点では、プロジェクトは無料プランでも5つまで作成できます（What are projects? - Claude Help Center（別タブで開く））。

前提の例
・対象は、年契約の顧客（会社）。スコアを付ける時点は、契約の更新日の3か月前
・結果は、その更新で解約したか。契約期間の途中の解約も含める
・指標は、スコアを付ける時点の直近3か月の利用。ログイン率は、従業員数に対するログインした人数の割合
・配点は、区分ごとの解約率の差に比例させ、合計100点とする。75点以上は良好、50〜74点は注意、50点未満は危険
・顧客は顧客IDと会社名で表示し、担当者の氏名やメールアドレスは出力しない

指示の例

指標を選ぶ段階、配点を決める段階、確かめる段階に分けて依頼します。

プロンプト例
過去2年に更新を迎えた顧客について、更新の3か月前の時点の利用の指標を集計し、更新で解約した顧客と継続した顧客で比べてください。指標ごとに顧客を3つに分け、区分ごとの解約率を表にしてください。互いの相関が0.8を超える指標の組み合わせも挙げてください。

プロンプト例
解約率の差が大きい指標を5つまで選び、差に比例させて合計100点の配点を作ってください。配点は、1年目に契約した顧客のデータで決めてください。

プロンプト例
作った配点を、2年目に契約した顧客に当てはめ、良好・注意・危険の顧客数と、それぞれの実際の解約率を示してください。解約した顧客のうち、危険と注意に入っていた割合も計算してください。

毎週の確認を自動にする

スコアの確認は、Claudeの「スケジュールタスク」で定期的に実行できます。

2026年10月時点では、有料プラン（Pro・Max・Team・Enterprise）で利用でき、頻度は毎時・毎日・毎週・平日・手動から選べます（Schedule recurring tasks in Claude Cowork - Claude Help Center（別タブで開く））。

たとえば、毎週月曜日の朝に次の内容をまとめる運用が考えられます。

• 新たに危険に入った顧客と、前週からスコアが10点以上下がった顧客
• それぞれの主な減点の理由と、担当者
• 更新まで3か月を切った顧客のうち、危険と注意の顧客

プロンプト例
全顧客のヘルススコアを、前提の定義で計算し直してください。新たに危険に入った顧客と、前週から10点以上下がった顧客を、契約額の大きい順に一覧にしてください。各顧客について、点数を落とした指標を2つまで示してください。

スケジュールタスクの設定方法は、「広告レポートをAIで自動化する方法（別タブで開く）」で解説しています。

ヘルススコアを作るときの注意点

相関と因果を分ける

ヘルススコアの指標は、解約と一緒に動く行動であり、解約の原因とは限りません。

たとえば、主要な機能を使っていない顧客の解約率が高くても、その機能を使わせれば解約が減るとは言い切れません。もともと利用する意欲が低い顧客が、その機能も使っていないだけかもしれません。

打ち手の効果は、対応した顧客と対応しなかった顧客の解約率を比べて確かめます。

指標を増やしすぎない

指標を増やすほど、スコアが正確になるわけではありません。似た指標を重ねると、同じ行動を二重に数えることになり、なぜ点数が低いのかも説明しにくくなります。

まずは3〜5つの指標で始め、検証の結果を見ながら入れ替えます。

顧客の数が少ないときは、区分を粗くする

BtoBのSaaSのように顧客の数が少ない場合、区分を細かくすると、1社の解約で解約率が大きく動きます。区分は2〜3つにとどめ、次の更新の時期の結果で確かめ直します。

個人情報を絞る

利用や問い合わせのデータには、個人情報が含まれます。Claudeに渡すデータは分析に必要な項目に絞り、氏名やメールアドレスは顧客IDに置き換えておきます。

まとめ

• ヘルススコアは、顧客がサービスを活用し、継続しそうかを点数にしたもの。解約の兆候を早く見つけ、対応の優先順位を決めるために使う
• 指標は、利用の頻度、主要な機能の利用、直近の利用、契約・決済、顧客との接点から選ぶ。SaaSは会社ごと、toCのサブスクは会員ごとにスコアを付ける
• 作り方は、解約した顧客と継続した顧客を比べて指標を選び、解約率の差に比例して配点し、しきい値を決め、別の顧客や時点の実際の解約率で確かめ、定期的に見直す
• 契約・利用・問い合わせのデータを統合してClaudeから参照できるようにすれば、指標の比較から毎週の確認までを、日本語の指示で行える

株式会社INVOXは、データ基盤の構築、データ分析の支援、AIエージェントの開発を行っています。契約・決済・プロダクトの利用・CRMのデータを統合し、ヘルススコアや解約率をClaudeやChatGPTで分析できる環境の構築も支援しています。

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