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title: "アプリリテンション：測定・ベンチマーク・改善の方法"
canonical_url: "https://www.braze.com/ja/resources/articles/mobile-app-retention"
language: "ja"
datePublished: "2026-09-11T01:00:00.000Z"
dateModified: "2026-09-11T01:00:00.000Z"
publisher: "Braze"
authors:
  - "Team Braze"
tags:
  - "モバイルマーケティング"
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# アプリリテンション：測定・ベンチマーク・改善の方法

アプリの継続利用はほとんどのモバイルアプリにとって難題であり、大多数のユーザーは習慣が形成される前に離脱してしまいます。残るユーザーは格段に高い価値を持つため、アプリリテンションは獲得だけよりも高い優先事項となります。[ユーザーの90%以上がインストールから30日以内にアプリ](https://www.businessofapps.com/data/app-retention-rates/)を使わなくなります。

アプリリテンションとは、初回利用後もエンゲージメントを継続するユーザーの割合であり、1日目、7日目、30日目、90日目で測定されます。時間軸でプロットすると、初期に急激な落ち込みがあり、本当の価値を見出したユーザーが定着するにつれてフラットになるリテンションカーブが形成されます。

本記事では、アプリリテンションとは何か、その測定方法とベンチマーク、ユーザーが離脱する理由、そして数値を改善する戦略について解説します。

**要約**

- アプリリテンションとは、初回利用後もアプリへのエンゲージメントを継続するユーザーの割合であり、1日目、7日目、30日目、90日目で測定されます。初期に急激に落ち込み、ユーザーが習慣を形成するとフラットになります。
- アプリリテンション率を計算するには、期間終了時のアクティブユーザー数を期間開始時のユーザー数で割り、100を掛けます。比較する前に「アクティブ」の定義を決め、クラシックリテンションかローリングリテンションかを選択してください。
- 30日目のベンチマークはカテゴリーとプラットフォームによって約1%〜15%の範囲で異なるため、単一の普遍的な数値ではなく、自社のカテゴリーとグループのトレンドと照らし合わせて読み解くことが重要です。
- ユーザーが離脱する理由は、オンボーディングの粗さから通知疲れまでいくつかあり、ほとんどはアンインストール前にデータに現れるため、介入する時間的余裕があります。
- リテンションを改善する戦略はライフサイクル全体にわたります。オンボーディングから初回価値の提供、フリークエンシーキャップを備えたクロスチャネルメッセージ、行動に基づくパーソナライゼーション、常時表示されるアプリ内コンテンツ、再エンゲージメントまで、AIによる意思決定を通じて大規模に各ユーザーに合わせて最適化されます。

## アプリリテンションとは何か？

アプリリテンションとは、初回利用後もアプリへのエンゲージメントを継続するユーザーの割合であり、1日目、7日目、30日目、90日目で測定されます。高い数値はインストール後もユーザーが継続して戻ってきていることを意味します。低い数値はインストールしたもののその後の利用が続かなかったことを示します。

リテンションマーケティングが重要なのは、定着したユーザーは獲得コストを支払った後も長期にわたって価値をもたらすからです。獲得コストが上昇する中、その投資が顧客生涯価値に変わるのはユーザーが定着した場合のみであり、エンゲージメントが1週間延びるごとに顧客生涯価値が高まります。

時間軸でプロットすると、リテンションは最初の数日間に急激に落ち込み、その後長いテールへとフラットになります。ほとんどのユーザーはこの最初の急落期間に離脱します。最初の1〜2週間を乗り越えたユーザーは通常アプリを習慣に組み込んでおり、はるかに安定した状態を保ちます。最初の数日から最初の1ヶ月までがこの習慣形成の窓となります。

リテンションはプロダクトの価値とビジネスの健全性を示す最も明確なシグナルのひとつでもあります。安定または上昇するカーブは、プロダクトが価値を提供しており、ビジネスが成長の基盤を持っていることを示します。下降するカーブは、オンボーディング、コアバリュー、またはアプリとインストールしたユーザーとの適合性など、上流工程に問題があることを示しています。

## モバイルアプリリテンション率の計算方法

アプリリテンション率の計算は、期間終了時にまだアクティブなユーザー数を期間開始時のユーザー数で割り、100を掛けます。計算式はすべての測定期間で同じです。

### アプリリテンション率の計算式

計算式は一つの時間枠ごとに計算します。

30日目の場合：

**アプリリテンション率 =（インストールグループのうち30日目にまだアクティブなユーザー数 ÷ そのグループの総ユーザー数）× 100**

たとえば、同じ日に1,000人がアプリをインストールしたとします。30日後に150人がまだアクティブであれば、30日目のリテンション率は15%です。

まずは「アクティブ」の定義をチームで決めましょう。アプリを開くことを指すのか、トレーニングの記録、メッセージの送信、レッスンの完了などのコアアクションの完了を指すのか。コアアクションの完了は、ユーザーが価値を得ているかどうかをはるかに明確に示します。単に開封数を計測すると、プロダクトが機能しているかどうかを隠す水増しされた数値が出てしまいます。

各期間は顧客ジャーニーにおける異なるスナップショットを示します。チームは1日目、7日目、30日目のリテンションを最もよく追跡し、3日目と90日目で全体像を補完します。

| 期間 | 把握できること |
| --- | --- |
| 1日目 | 第一印象。インストール翌日にユーザーが戻ってきたかどうか。数値が低い場合はオンボーディングに問題がある可能性が高い。 |
| 3日目 | カーブが最も急な部分で、初期の離脱が最も多い時期。 |
| 7日目 | 習慣形成の初期段階。1週間後に戻ってくるということは、アプリが日課になりつつあることを示す。 |
| 30日目 | 継続的な価値の提供。カーブがフラットになり、残っているユーザーは定着する傾向がある。 |
| 90日目 | 長期的なリテンション。顧客生涯価値を予測するための基盤となる |

### アプリリテンション率とアプリ離脱率

リテンションにとって、離脱率の監視も重要です。アプリ離脱率とは、一定期間内にアプリの利用を止めたユーザーの割合であり、リテンションとは表裏一体です。

**離脱率 = 100 − リテンション率** つまり、30日目のリテンション率が15%であれば、30日目の離脱率は85%。

離脱率を注視すべき理由は、ユーザーが離脱していくペースを可視化できる点にあります。これがリテンション施策が押し返さなければならない圧力です。モバイルアプリの場合、アンインストールだけで測定してしまうと、アプリをインストールしたまま開かなくなった休眠ユーザーを見逃します。彼らも実質的には離脱しているため、非アクティブ状態を基準に離脱を追跡することでより正確な実態が把握できます。

## カテゴリーとプラットフォーム別モバイルアプリリテンションベンチマーク

30日目の適切なリテンション率はカテゴリーとプラットフォームによって異なります。カテゴリー全体では、30日目のリテンションは約1%〜15%の範囲で、「ニュース」が最も高く、「写真・動画」が最も低くなっています。

iOSとAndroidに分けた30日目の現状：

| カテゴリー | iOS | Android |
| --- | --- | --- |
| ニュース | 15.3% | 9.9% |
| 金融 | 6.6% | 3.1% |
| 交通・移動 | 4.8% | 4.4% |
| ショッピング | 4.6% | 4.0% |
| 出会い | 4.0% | 2.7% |
| ヘルス・フィットネス | 3.9% | 3.4% |
| フード・ドリンク | 3.6% | 2.9% |
| エンターテインメント | 3.6% | 2.8% |
| ゲーム | 3.6% | 1.7% |
| 旅行 | 3.1% | 2.8% |
| ソーシャルメディア | 3.0% | 1.6% |
| 教育 | 2.7% | 2.2% |

_出典：[AppsFlyer データ（Business of Apps、2026年）](https://www.businessofapps.com/data/app-retention-rates/)_

ニュースは他のカテゴリーを大きく上回っています。これは、偶然発見されるのではなく、目的を持って利用するユーザーが多い小規模なカテゴリーであることが一因です。ほとんどのカテゴリーでiOSはAndroidよりもわずかにユーザーを維持する傾向があります。

### 収益化モデルと利用頻度によって解釈が変わる理由

同じ「30日目の数値」でも、アプリの収益化モデルと利用頻度によって、好調と見なされることもあれば、不振と見なされることもあります。サブスクリプションアプリは、規模は小さくても熱心なユーザー基盤で成り立つため、控えめなリテンション率でもビジネスを支えられます。広告収益型のアプリは頻繁なセッションに依存しているため、同じ数値でも懸念材料となります。

ソーシャルアプリやフィットネスアプリはほぼ毎日のアクセスを見込めるため、リテンションは高くあるべきです。一方、確定申告アプリや旅行予約アプリは年に数回しか開かれないため、30日目の数値が低くても問題ではなく正常です。ベンチマークは、そのアプリが想定する利用頻度に合わせて読み解いてください。

### 普遍的な数値ではなく、カテゴリーデータと自社のトレンドで読み解く

普遍的な目標値はありません。自社のカテゴリーのベンチマークと自社のトレンドの2つと比較しましょう。

無料プランと有料プランは分けて管理します。異なる動きをする両者をひとつの数値にまとめてしまうと、どちらにも当てはまらない平均値が出てしまいます。

自社のトレンドは、どのベンチマークよりも多くを語ります。今月のコホートは、先月より定着しているのか？それがリテンション施策の効果を示します。コホートの定着率が落ち始めると、ユーザーがアプリをアンインストールするよりずっと前にデータからその兆候が現れることがほとんどです。

## データからわかるユーザーが離脱する理由

ユーザーが離脱する理由はいくつかあり、それぞれがデータに異なる痕跡を残します。その痕跡を読み解けるようになると、離脱しているという事実だけでなく、なぜ離脱しているかがわかります。

### ユーザーが離脱する最も一般的な理由とは？

ユーザーが離脱する最も一般的な理由は、不十分なオンボーディング、価値を感じられない、パフォーマンスの問題、関連性のない通知、そして通知疲れです。

| 離脱の理由 | 最初に現れるサイン |
| --- | --- |
| 不十分なオンボーディング | 設定の途中でユーザーが離脱し、1日目のリテンションが低下する |
| 価値を感じられない | 1〜2回アプリを開くが、中核となるアクションに到達しない |
| パフォーマンスの問題 | セッション時間の短縮、クラッシュやエラーの急増、画面の離脱 |
| 関連性のない通知 | プッシュ通知の開封率が低下し、配信停止が増加する |
| 通知疲れ | 通知の送信量が増えるにつれてユーザーが通知をミュートまたはオフにする |

### ユーザーが離脱を決めるのはいつ？

ユーザーが離脱を決める窓は3つあります。最初のセッション、最初の72時間、そして最初の30日間です。

最初のセッションは、ユーザーが初回価値に到達するかどうかの分岐点です。この時点で届かなければ、多くのユーザーは二度と戻ってきません。最初の72時間はカーブが最も急勾配になる期間です。3日以内に戻ってこなければ、今後戻ってくる確率は急速に下がります。

最初の30日間は、習慣が定着するかどうかの期間です。30日目にまだアクティブなユーザーは定着する傾向があるため、ほとんどのリテンション施策は最初の1ヶ月に集中させます。

### データの中でどのように離脱を診断するか？

離脱の診断には、**ファネル分析、リテンションカーブ、セッション頻度の減衰**という3つの手法を活用します。

- **ファネル分析：**インストールから初回価値までのステップをマッピングし、どこでユーザーが脱落するかを示します。大きな落ち込みのステップがあれば、そこに問題があると明確にわかります。
- **リテンションカーブ：**各インストールグループのリテンションをプロットして比較できるようにします。ある週のグループが他より急激に落ちていれば、その時点でリリース、キャンペーン、新しい獲得ソースなど何かが変わったことを示しています。
- **セッション頻度の減衰：**訪問間隔を追跡します。間隔が広がっていることは、ユーザーが離れつつある最も早期のサインのひとつです。これをアンインストール追跡と組み合わせることで、ユーザーが単に静かになったときではなく、実際にアプリを削除したタイミングがわかります。

## アプリリテンションの改善方法

アプリリテンションを改善するには、ユーザーライフサイクルを順番に対処していきます。次の5つのステップで、ユーザーを初回起動から長期的な習慣へと導きます。

#### 1. オンボーディングと初回価値到達時間の最適化

最初のセッションでユーザーに役立つものを届け、アプリの価値が実感できる中核的なアクションへ直接誘導します。価値の実感までの時間が短いほど、初日のリテンションが高まります。

これは、通知送信の許可を得る絶好の機会でもあります。スマートフォンが許可を求められるのは一度だけなので、許可を求める前に、ユーザーが何を得られるのかを説明する親切なモバイルアプリメッセージを表示してください。

#### 2. フルークエンシーキャップを備えたクロスチャネルエンゲージメント

ユーザーは複数のチャネルをまたいで生活しているため、リテンションプログラムも同様であるべきです。プッシュ、メール、アプリ内メッセージ、SMSを横断したクロスチャネルメッセージは、ユーザーがライフサイクルを通じて移動する中でも、存在感を維持します。

各チャネルに明確な役割を持たせ、すべてのチャネルを合わせた接触頻度を上限設定してください。フルークエンシーキャップがあれば、チャネルは同じ注目を奪い合うのではなく、互いに補強し合います。

#### 3. 行動パーソナライゼーションとセグメンテーション

一斉配信はユーザーの実際の行動に紐づいたメッセージよりも効果が低くなります。行動セグメンテーションはユーザーをその行動でグループ化するため、各グループにその状況に合ったメッセージを送ることができます。

#### 4. 常時表示されるアプリ内コンテンツ（コンテンツカード）

すべてのメッセージが割り込む必要はありません。コンテンツカードのような常時表示されるアプリ内コンテンツはアプリ内に存在し、ユーザーが起動したときに自然に見つけられるのを待ちます。アプリ内に置かれるため、通知をオフにしているユーザーにもリーチできます。

#### 5. 離脱しかけているユーザーへの再エンゲージメントとウィンバック

アクティブなユーザーが離脱しかけている場合、タイムリーな[再エンゲージメント・ウィンバックキャンペーン](https://www.braze.com/resources/articles/churn-prevention)で、アンインストール前に呼び戻しましょう。離脱しかけているユーザーの再エンゲージメントを獲得できるタイムリミットは、数週間ではなく数日単位です。素早く動きましょう。

## AI意思決定を活用した大規模なリテンション改善

AI意思決定は、各ユーザーの行動から自動的に導き出された適切なタイミングで適切なメッセージを届けることでリテンションを向上させます。一人ひとりのためにキャンペーンを手作りすることなく、数百万人のユーザーにわたってリテンションをパーソナライズします。

ルールベースのキャンペーンはすべてのユーザーを同じように扱います。「このプッシュを18時に送る」というルールを一度設定すると、それが合うかどうかに関わらず、全員に一斉に届きます。強化学習ベースの意思決定は、一人ひとりに対して機能します。各ユーザーのエンゲージメント履歴を読み取り、ユーザーごとの送信タイミング、チャネル、コンテンツを最適化し、そのユーザーをアクティブに保つ可能性が最も高いものを個人レベルで選択します。すべてのインタラクションから学習して時間とともに関連性が高まる継続的な最適化も行います。

生成AIとアクション最適化は、この1対1の意思決定を行う上での2つの重要な要素です。

**・生成AI：**コンテンツを作成し、件名、コピー、メッセージのバリエーションを生成します。

**・アクション最適化：**アクションを選択し、特定のユーザーに届けるメッセージ、チャネル、タイミングを決定します。

BrazeAI Decisioning Studio™はその両方を統合し、リテンションを含むあらゆるビジネスKPIを最適化する1対1の意思決定を、各ユーザーのすべてのチャネルにわたって行います。

## 追跡すべき主要なアプリリテンション指標

単一の指標だけを見ると誤解を招く可能性があります。複数の指標を合わせて見ることで初めて、リテンションの健全性とそのビジネス価値の全体像が見えてきます。

以下の3つの指標は日々のエンゲージメント状況を示します。

**・グループリテンション率**：グループ分析を使ってユーザーをインストール日でグループ化し、全員をひとつの数値に混在させることなく各グループの推移を追跡できます。

**・セッション頻度と時間**：ユーザーがどの程度の頻度で戻ってくるか、そして戻ってきたときにどれくらい滞在するかを示します。

・**スティッキネス比率（DAU/MAU）：**デイリーアクティブユーザー（DAU）を月間アクティブユーザー（MAU）で割り、アプリがどれほど習慣化されているかを示します。

以下の指標はそのエンゲージメントの価値を示します。

**・アンインストール率とタイミング**：何人のユーザーが完全に離脱するか、そしてそれと同様に重要なこととして、いつ離脱するかを示します。

**・顧客生涯価値**：ユーザーがアプリを利用する期間全体での価値を示します。アンインストールのタイミングと照らし合わせることで、ユーザーが早期に離脱したときにどれだけの価値が失われるか、そしてどこで保護することが最も効果的かがわかります。

**・アトリビューション**：リテンション施策を収益に結びつけます。キャンペーンとユーザーの次の行動を紐づけることで、どの施策が実際にリテンションを動かしたか、そしてそれがどれほどの価値だったかがわかります。

## よくある質問（FAQ）

### アプリリテンションとは何ですか？

アプリリテンションとは、初回セッション後にどれだけのユーザーが時間をかけてアプリへのエンゲージメントを継続するかを測定するもので、1日目、7日目、30日目以降のパーセンテージで表されます。ダウンロード数だけでなく、プロダクトの価値、体験の質、長期的なビジネスの健全性をより確実に示す指標です。

### アプリリテンション率はどのように計算しますか？

期間終了時にまだアクティブなユーザー数÷期間開始時のアクティブユーザー数×100たとえば、1月に1,000人がインストールし、30日後に150人がアクティブであれば、30日目のリテンション率は15%です。まず「アクティブ」の定義を決めましょう。

### 良いアプリリテンション率とはどのくらいですか？

良いアプリリテンション率は、カテゴリー、プラットフォーム、収益化モデルによって大きく異なります。多くのカテゴリーで、30日目のリテンションは約1%〜15%の範囲にあり、ニュースや金融が高く、サブスクリプション型は広告収益型を上回る傾向があります。単一の数値ではなく、カテゴリーのベンチマークと自社のコホートトレンドと比較してください。

### ユーザーがアプリから離脱する理由は何ですか？

ユーザーがアプリから離脱する主な理由は、粗いオンボーディング、価値を感じられない、パフォーマンスの問題、関連性のない通知、そして通知疲れです。このほとんどは、アンインストールが起こる前に、セッション間隔の拡大などのデータとして現れるため、チームが介入する時間が生まれます。

### クロスチャネルメッセージはアプリリテンションをどのように改善しますか？

クロスチャネルメッセージは、プッシュ、メール、アプリ内メッセージ、SMSを一つのリテンションジャーニーで調整し、ユーザーを圧迫することなく適切なタイミングでリーチすることでアプリリテンションを改善します。Brazeのデータによると、各チャネルに明確な役割を持たせ頻度を上限設定することで、クロスチャネル戦略はシングルチャネルのアプローチと比較して90日目のリテンションを大幅に向上させることができます。

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*Published 2026-09-11T01:00:00.000Z · Updated 2026-09-11T01:00:00.000Z · canonical lives at https://www.braze.com/ja/resources/articles/mobile-app-retention*