数字が部署ごとに合わない

解約率を平均値で報告したら、経営会議で数字を疑われた

公開 2026年7月24日

解約率を「月次で平均3.0%」と経営会議に出したところ、役員から「そんなに解約している感覚はない」と数字そのものを疑われました。

間違っていたのは現場の感覚ではなく、平均という見方の方です。

分布が偏る指標を平均で出すと、少数の外れ値に引っ張られて、実態より悪い（あるいは良い）数字になります。

なぜ平均が実態からずれるのか

解約率は、多くの会社が低い値に固まり、一部だけが極端に高い、という偏った分布になります。この形のデータで平均を取ると、少数の高い会社が全体を引き上げます。

クラウドサーカスのFullstarによる「カスタマーサクセス実態調査 2025年版」（2025年8月、n=200、B2Bの情報通信業のカスタマーサクセス・サポート担当。CS支援ツールのベンダー調査です）を見ると、この歪みがはっきり出ています。

国内B2B SaaSの平均月次解約率は3.01%ですが、分布は「1%以下」が45%を占めます。 一方で「10%以上」も9%あり、この上位の会社が平均を押し上げています。

つまり中央値は1%台で、平均の3.01%とは倍以上の開きがあります。

「日本のSaaSの解約率は3%」と平均だけで語ると、45%を占める中央の会社の実態と合いません。

同じことは自社の数字でも起きます。少数の大口解約が混ざった月の平均解約率は、大半の顧客の実態を表しません。

数字が現場の感覚とずれた瞬間、経営はその数字を疑い始めます。そして一度疑われた指標は、以降どれだけ正確でも意思決定に使われなくなります。

ダッシュボードの役割は数字を並べることではなく、介入すべき異常を経営に気づかせることです。信用されない数字は、その役割を果たせません。

1. 出す前に分布を一度見る。 ヒストグラムを1枚描き、左右対称に近いか、片側に裾を引いているかを確認します。

裾を引いていれば平均は使いません。解約率、案件単価、フェーズ滞留日数、リード獲得単価は、ほぼ必ず偏ります。

2. 偏る指標は中央値と分布で報告する。 「中央値1.0%、上位10%は8%超」のように、代表値と外れ値を分けて出します。

上位の外れ値こそ、CSが介入すべき対象です。隠さず、別枠で見せます。

3. 平均を併記するなら、外れ値を分けて出す。 全社平均だけを1つ出すのをやめ、「外れ値を除いた中央値」と「外れ値の一覧」に分けます。

平均は禁止ではなく、単独で出すのが危険なだけです。

4. 経営会議の前に、現場実感と突き合わせる。 出す数字を営業責任者やCS責任者に一度見せ、「肌感と合うか」を確認します。

ずれるなら、集計方法か母数の定義を疑います。