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title: "Net Promoter Score（ネットプロモータースコア）とは？定義と具体例"
description: "Net Promoter Score（NPS）の概要、顧客ロイヤルティの測定方法、そしてMindsがどのようにマイクロセグメント全体のNPS回答をシミュレーションして顧客満足度を瞬時に予測するのかを解説します。"
canonical_url: "https://getminds.ai/glossary/ja/what-is-net-promoter-score"
last_updated: "2026-06-25T03:16:15.049Z"
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# Net Promoter Scoreとは？

Net Promoter Score（ネットプロモータースコア）は、回答者に対してある企業を他者に推奨する可能性を0から10のスケールで尋ねることで、顧客ロイヤルティとブランド推奨度を測定する広く普及した市場調査指標です。現在では、Mindsのようなプラットフォームを活用することで、多様なターゲット層におけるこのプロセスを瞬時にシミュレーションできるようになりました。

## Net Promoter Scoreの仕組み

Net Promoter Scoreの仕組みは、推奨の可能性に関するシンプルで直接的な1つの質問に基づいています。回答者は0から10までのスコアを選択し、それによって3つの異なるグループに分類されます。推奨者（Promoters）は9または10と回答した層で、好意的な口コミを通じて積極的に成長を後押しする極めてロイヤルティの高い顧客を表します。中立者（Passives）は7または8と回答した層で、満足はしているものの熱狂的ではなく、競合他社の提案に流れやすい顧客です。批判者（Detractors）は0から6と回答した層で、否定的なレビューや積極的な苦情によってブランドの評判を損なう可能性のある不満を抱いた顧客を示します。最終的なスコアを算出するには、推奨者の割合から批判者の割合を差し引きます。その結果、スコアはマイナス100からプラス100の範囲になります。この指標は顧客体験と長期的な自発的成長の代理指標として機能し、企業が業界基準に対して自社のパフォーマンスをベンチマークすることを可能にします。一般的にプラスのスコアであれば良好と見なされ、50以上は優秀、70以上は世界クラスと評価されます。この指標を継続的に追跡することで、企業はロイヤルティの変動を特定し、製品の変更やカスタマーサービス施策の影響を評価できます。

## 具体的な事例

Londonを拠点とするサブスクリプション型コーヒーブランド「Bean and Roast」を、カスタマーエクスペリエンスディレクターのSarahが管理していると仮定します。新しい環境配慮型のパッケージデザインを導入した後、顧客ロイヤルティを評価するために、Sarahは異なる購読者セグメントがどのように反応するかを理解する必要があります。コストのかかる実際の調査を開始する代わりに、彼女は事前にロイヤルティへの影響を予測したいと考えています。仮に彼女が100人の回答者を対象に従来の調査を実施した場合、60人がブランドに9または10のスコアを付け、25人が7または8を付け、15人が0から6の間でスコアを付けるかもしれません。これは、60%が推奨者であり、15%が批判者であることを意味します。60から15を引くことで、Sarahはプラス45のNet Promoter Scoreを算出します。このプラスのスコアは健全な顧客ロイヤルティを示していますが、同時にSarahが離脱を防ぐために対処しなければならない、中立的で不満を抱く顧客セグメントの存在も浮き彫りにしています。これらのセグメントを早期に特定することで、Sarahは実際の展開前に批判者の具体的な懸念に対処するよう、パッケージのメッセージングを洗練させることができます。

## MindsにおけるNet Promoter Scoreの活用方法

Mindsは、実際の調査を開始する前に、極めて具体的なマイクロセグメント全体の回答をシミュレーションすることで、カスタマーエクスペリエンスマネージャーによるNet Promoter Scoreの活用方法に革命をもたらします。従来のパネル募集に何週間も待つ代わりに、Mindsは1時間未満で深いロイヤルティインサイトを提供します。当プラットフォームは、従来の対面調査パネルと平均85%から95%の一致率を達成し、特定の質問では最大100%に達します。この高い精度は、3段階のモデルによって支えられています。第一に、データグラウンディング（data grounding）段階では、実際のCRMデータ、社内調査、または古典的な市場調査にシミュレーションを定着させます。第二に、シミュレーションモデル（simulation model）段階では、深い消費者専門知識と堅牢な行動モデリングを適用します。第三に、検証（validation）段階では、Eurostat、US Census Bureau、Statistisches Bundesamtなどの公的統計に加え、確立された人口統計学的および心理学的フレームワークに照らして結果を検証します。Mindsは完全にEuropean Union内のサーバーでホストされているため、シミュレーションプロセス全体が完全にGDPRに準拠しており、ブランドは参加者の個人データを収集することなく、安全かつ迅速にロイヤルティの変動を予測できます。

## 関連用語

- Customer Satisfaction Score (CSAT) - 特定の製品、サービス、またはインタラクションに対する短期的な顧客満足度を測定する指標。
- Customer Effort Score (CES) - 顧客が問題を解決したりタスクを完了したりするために、どれほどの努力を要したかを評価するために使用される調査指標。
- Churn Rate（顧客離脱率） - 特定の期間内に、組織の購読を停止したり取引を辞めたりした顧客の割合。
- Customer Lifetime Value (CLV、顧客生涯価値) - 企業が1つの顧客アカウントとの関係全体を通じて獲得できると期待される総金銭的価値。
- Target Audience Simulation（ターゲット層シミュレーション） - 高度な行動モデルを使用して、特定の消費者セグメントがマーケティング施策にどのように反応するかを予測するプロセス。
- Psychographic Segmentation（サイコグラフィックセグメンテーション） - 心理的特性、価値観、信念、ライフスタイルの選択に基づいて消費者を分類する調査手法。
- Response Bias（回答バイアス） - 社会的望ましさや調査設計に起因して、回答者が不正確または誤解を招く回答を提供する、調査研究における系統的誤差。

## まとめ

顧客ロイヤルティの測定に、もはや時間がかかり、高コストで、リソースを集中的に消費する対面世論調査は必要ありません。特定のターゲットグループにおけるNet Promoter Scoreの結果をシミュレーションすることで、Mindsはカスタマーエクスペリエンスチームが予算を投入する前にロイヤルティの変動を予測し、施策を最適化できるようにします。シミュレーションされたオーディエンスインサイトが、顧客調査戦略をどのように変革できるかをご覧ください。今すぐ getminds.ai にアクセスしてMindsを無料でお試しいただき、独自の高速ロイヤルティシミュレーションを開始してください。