NRRとGRRの計算方法｜売上継続率の見方とClaudeで拡大・縮小・解約に分解する手順

「MRRは伸びているが、既存の顧客からの売上は維持できているのか」。サブスクリプション型の事業では、新規の獲得が続いている間、この問いに答えにくくなります。

合計のMRRには新規の顧客の売上が混ざるため、既存の顧客の解約やダウングレードが増えていても、数字に表れにくいからです。

既存の顧客の売上だけを取り出して見る指標が、NRR（売上継続率）とGRRです。

本記事では、NRRとGRRの定義と計算式、月次と年次の違い、目安の考え方を確認したうえで、拡大・縮小・解約に分解して利用度別・プラン別に比べる方法を、デモ用のデータの画面で紹介します。

あわせて、課金データをClaudeで集計するときのプロンプト例と、計算するときの注意点を解説します。

NRRとGRRとは

NRR（Net Revenue Retention）は、ある時点の既存の顧客からの売上が、一定期間の後にどれだけ残り、増えたかを表す指標です。日本語では「売上継続率」や「純収益維持率」と呼ばれます。

GRR（Gross Revenue Retention）は、同じ既存の顧客の売上のうち、解約とダウングレードで失わずに残った割合です。

2つの違いは、アップグレードやアップセルなどによる売上の増加（拡大）を含めるかどうかです。

NRRが100％を超えていれば、新規の顧客がいなくても売上は増えます。GRRは、解約とダウングレードを防げているかを、拡大に隠されずに確かめるために使います。

NRRとGRRの計算方法

計算式

期首の時点で契約中だった顧客を対象に、期首のMRRを基準にして計算します。

NRR ＝（期首のMRR ＋ 拡大 − 縮小 − 解約）÷ 期首のMRR × 100（％）

GRR ＝（期首のMRR − 縮小 − 解約）÷ 期首のMRR × 100（％）

たとえば、期首のMRRが1,000万円で、期間中に拡大が80万円、縮小が30万円、解約が70万円だった場合、NRRは98％、GRRは90％です。

期間の途中の新規は含めない

NRRとGRRでは、期間の途中に契約した新規の顧客の売上は含めません。新規を含めると、既存の顧客の売上の変化が見えなくなるためです。

計算するときは、期首と期末の時点のMRRを顧客ごとに並べ、期首に契約中だった顧客だけを残して比べます。期末のMRRが期首より多ければ拡大、少なければ縮小、0なら解約です。

月次と年次の違い

NRRとGRRは、月次でも年次でも計算できます。

年次のNRRは、12か月前に契約中だった顧客の群れを決め、その顧客の今のMRRを、12か月前のMRRで割って計算します。12か月の間に契約した顧客は含めません。

月次のNRRを12回掛け合わせても、年次のNRRとは一致しません。月次の計算では、毎月、新しく契約した顧客が期首の顧客に加わるためです。

契約したばかりの顧客は解約しやすいことが多いため、月次を掛け合わせると、年次のNRRより低く出やすくなります。後述のデモの例でも、2025年11月から2026年4月までの月次NRRを掛け合わせると約78％（画面には出していない値）になりますが、2025年10月末の顧客を6か月追った実際のNRRは81.9％でした。

NRRとGRRの目安

目安は、事業の形態や顧客の規模によって大きく変わります。

参考になるのは、BtoBのクラウド企業を対象にしたBessemer Venture Partnersの調査です。同社が投資したクラウド企業のデータ（2010年〜2021年上半期）では、年次のGRRはARRの規模によらず85〜90％、年次のNRRは105〜145％の範囲でした（Scaling to $100 Million（別タブで開く）、2021年9月公開）。

この調査は、利用する人数や量に応じて契約額が増えやすい、BtoBのSaaSが対象です。月額の個人向けのサブスクのように、上位プランへの変更しか拡大の手段がない事業では、NRRとGRRの差は小さく、NRRは100％を下回ることも珍しくありません。

他社の数字と比べるよりも、自社の推移と、顧客層ごとの差を見るほうが、打ち手につながります。

NRRとGRRの分析例

ここからは、動画の学習サービスを想定したデモ用のデータで、Claudeで集計した例を紹介します。データは、Stripeの契約・請求のデータに相当するもので、期間は2025年5月から2026年4月までの12か月です。

MRRの増減を新規・アップグレード・解約などに分けて月別に見る方法は、「ClaudeでStripeのデータを分析する方法｜MRRの内訳・解約率と3つの接続方法（別タブで開く）」で紹介しています。本記事では、新規を除いた既存の顧客の売上に絞って見ます。

そのため、同じデータでも、Stripeの記事の2026年4月のレベニューチャーン率4.8％と、本記事の同じ月の失ったMRRの割合（1−GRR）4.4％は一致しません。本記事では、月の途中に契約して同じ月に解約・ダウングレードした顧客を含めず、顧客ごとに月初と月末の差だけを数えるためです。

月次の推移と、拡大・縮小・解約の内訳

Claudeで作成した、NRR・GRRの推移（デモ用のデータ）

この例では、2026年4月の月次NRRは96.0％、月次GRRは95.6％です。月次のGRRは、2025年7月以降、おおむね94〜96％で推移しています。

2025年6月だけNRRが87.9％と低いのは、データが2025年5月に始まり、6月初めの顧客が全員、有料に転換して1か月目だったためです。契約したばかりの顧客は解約しやすく、期首の顧客に占める割合が大きい月ほど、NRRとGRRは低く出ます。

内訳を見ると、直近3か月の拡大は13.2万円で、縮小・解約・休止で失った85.6万円の15％しか取り戻せていません。そのため、NRRも毎月100％を下回っています。

データの期間が12か月しかないため、年次の代わりに、2025年10月末に契約中だった顧客を2026年4月末まで6か月追いました。6か月のNRRは81.9％で、拡大を差し引いても、期首のMRRの18％が減っています（拡大を含めないGRRは77.8％で、22％を失っています）。

月次で96％という数字は高く見えますが、半年でおよそ2割の売上を失うペースです。月次だけでなく、期間を延ばした数字もあわせて確認します。

利用度別・プラン別に分けて比べる

全体のNRRが分かったら、顧客層ごとに分けて、どこで売上を失っているかを確かめます。

Claudeで作成した、利用度別・プラン別のNRRとGRR（デモ用のデータ）

利用度別：無料トライアルの期間によく利用した顧客の6か月のNRRは87.0％で、ほとんど利用しなかった顧客の73.7％を13ポイント上回ります。拡大の額も、よく利用した顧客が最も大きくなっています。

利用の状況は、売上の継続と結び付いています。継続しそうかを顧客ごとに点数にして、売上を失う前に手を打つ方法は、後述の「ヘルススコアとつなげる」で紹介します。

プラン別：Premium（月額）のNRRは68.5％で、月額の3プランの中で最も低くなっています。Premiumは最上位のプランで、上位への変更による拡大がないためです。

プラン別に分けるときは、期首のプランで分けます。StandardからPremiumへの変更は、Standardの拡大として数えます。

年額プラン：年額プランは、この期間に更新日が来ていないため、解約が0件で、NRRとGRRはともに100％です。期首のMRRの29％を占めるため、全体のGRRを押し上げています。

年額プランを除いた月額プランだけのGRRは68.7％で、全体の77.8％より9ポイント低くなります。年額プランの更新が多い月にGRRが急に下がることもあるため、月額と年額は分けて見ます。

ClaudeでNRRとGRRを集計する方法

NRRとGRRを手作業で集計するには、期首と期末の時点のMRRを顧客ごとに出し、区分ごとに足し合わせる必要があります。期間や顧客層を変えるたびに、この作業をやり直すことになります。

課金データをBigQueryなどのデータウェアハウスに置き、Claudeから参照できるようにしておけば、期間や切り口を変えた集計を日本語の指示で行えます。

Stripeのデータを取り込む方法は「ClaudeでStripeのデータを分析する方法（別タブで開く）」で、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。

必要なデータ

任意の時点の顧客ごとのMRRを出すには、契約の変更の履歴が必要です。今の契約の状態しか持っていない場合は、毎月末の時点のMRRを記録するところから始めます。

定義を前提として渡す

計算の決めごとは、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集計できます。

前提の例
・期首に有料で契約中（MRRが0より大きい）だった顧客だけを対象にし、期首と期末のMRRを顧客ごとに比べる
・期末が期首より多ければ拡大、少なければ縮小、0なら解約。休止中で期末が0の顧客は、解約とは分けて「休止」とする
・NRR＝期末のMRR÷期首のMRR、GRR＝（期首のMRR−縮小−解約−休止）÷期首のMRR
・決済の失敗中（past_due）は契約中として数え、解約された時点で解約とする
・年額プランのMRRは、年額を12で割った額。税は含めない
・月は日本時間で区切る

プロンプト例

プロンプト例
直近12か月の月次NRRとGRRを、前提の定義で計算し、月別の表と折れ線グラフにしてください。各月の期首のMRR、拡大、縮小、解約、休止の額も表に入れてください。

プロンプト例
12か月前の月末に契約中だった顧客について、今月末までの年次NRRとGRRを計算してください。あわせて、直近12か月の月次NRRを掛け合わせた値も出し、差がある理由を説明してください。

プロンプト例
6か月前の月末に契約中だった顧客を、期首のプラン別、利用の状況別に分け、それぞれのNRRとGRRと、拡大・縮小・解約の額を表にしてください。月額プランと年額プランは分けてください。

プロンプト例
直近6か月で解約・縮小した顧客のうち、失ったMRRの大きい20人を一覧にしてください。各顧客の期首のプラン、契約からの月数、解約の理由を示してください。顧客は顧客IDで表示し、氏名やメールアドレスは出力しないでください。

数字だけでなく、使ったSQLも出力させると、定義どおりに計算されているかを確認しやすくなります。

NRRとGRRを計算するときの注意点

新規と再開を含めない

期間の途中に契約した顧客を含めると、NRRは実態より高く出ます。期首の時点で契約中だった顧客の一覧を先に固定し、その顧客だけを追います。

解約した顧客が期間中に再び契約した場合（再開）も、期首に契約中でなければ含めません。期首に契約中の顧客が休止して期間中に再開した場合は、期首と期末の差だけを数えます。

休止と決済の失敗の扱いを決める

一時休止の機能がある場合、休止中の顧客のMRRは0になります。解約とは分けて「休止」として数えると、休止からの再開を促す施策の効果を追いやすくなります。

決済に失敗して再試行している顧客（Stripeの past_due）を、契約中として数えるかも決めておきます。2026年10月時点のStripeのドキュメントでは、ダッシュボードのMRRに past_due のサブスクリプションを含めています（アナリティクス（別タブで開く））。

年額プランを分けて見る

年額プランは、年額を12で割ってMRRに換算します。換算したMRRは毎月計上されますが、解約は更新のときにまとめて起こります。

そのため、更新が少ない月はGRRが高く、更新が集中する月は急に下がります。前述の例のように、年額プランが多いと、月額プランの解約の多さが全体の数字に隠れます。月額と年額は分けて計算します。

通貨と税をそろえる

複数の通貨で課金している場合は、為替の変動だけでNRRが動かないように、期首と期末で同じ為替レートを使って換算します。

税は含めずに計算します。割引やクーポンを差し引くかどうかも、期間をまたいでそろえておきます。

ヘルススコアとつなげる

NRRとGRRは、既存の顧客の売上がどれだけ残ったかを示す、結果の指標です。売上を失う前に手を打つには、顧客ごとの状態を見る指標と組み合わせます。

前述の例では、トライアル中によく利用した顧客ほど、NRRが高くなっていました。利用の状況などから顧客ごとに点数を付けるヘルススコアを作っておくと、次のようにつなげられます。

• スコア帯別にNRRとGRRを集計する：スコアが低い顧客のGRRが実際に低いかを確かめ、スコアの配点を見直す
• 失ったMRRの内訳をスコア帯で分ける：解約と縮小のうち、事前に危険と判定できていた割合を確かめる
• 拡大の候補を探す：スコアが高く、下位のプランを使っている顧客に、上位プランを提案する。上位プランへの変更の兆しを見つけて確かめる手順は「アップセルのタイミングをデータで決める方法（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様でも、解約の兆しに気づくことと、アップセルを提案する時期の判断が、担当者の感覚や経験に頼っていました。顧客の行動データと契約情報を掛け合わせたヘルススコアを作り、解約の防止とアップセルの両方で、データに基づいて早めに動けるようになっています（「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）」）。

ヘルススコアの作り方と運用の方法は、「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（別タブで開く）」で解説しています。NRRと、解約率・ヘルススコアなどのほかの指標の関係は、「カスタマーサクセスのKPIの決め方（別タブで開く）」でKPIツリーにまとめています。

まとめ

• NRRは、期首の顧客の売上が拡大を含めてどれだけ残ったか、GRRは、拡大を含めずにどれだけ守れたかを表す。どちらも期首のMRRを基準にし、期間の途中の新規は含めない
• 年次は、12か月前に契約中だった顧客を追って計算する。月次を12回掛け合わせた値とは一致しない
• 目安は事業の形態で大きく変わる。他社の数字よりも、自社の推移と、利用度別・プラン別の差を見る
• 計算の前に、休止・決済の失敗・年額プラン・通貨と税の扱いを決める。課金データをClaudeから参照できるようにすれば、期間や切り口を変えた集計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。決済・プロダクトの利用・CRMのデータを統合し、NRR・GRRや解約率、ヘルススコアをClaudeやChatGPTで分析できる環境の構築も支援しています。

支援の内容は「マーケティング分析（別タブで開く）」で、契約情報と利用ログを統合して解約防止に活かした事例は「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）」で紹介しています。

「MRRは伸びているが、既存の顧客の売上が維持できているか分からない」「どの顧客層で売上を失っているかをデータで確かめたい」といった課題をお持ちでしたら、お問い合わせください。