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CSAT(顧客満足度スコア)

特定の体験やタッチポイントに対する満足度を1問で測定し、改善ポイントを特定する指標。

2026年3月21日
更新: 2026年8月27日
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by Dengen Yosho(DGYS)

「ユーザーは満足しているはず」——この思い込みが、サイレント解約を見逃す原因になる。

は「推奨するか」を聞く。だがユーザーは、特定の機能やサポート対応に不満を持っていても、全体としては推奨するかもしれない。逆に、特定の体験に感動しても、他社を推奨するかもしれない。

NPSだけでは見えない「特定の体験への満足度」を測る——それがCSATの役割だ。


1. 手法の定義

特定の体験・タッチポイント・機能に対する満足度を、1問の質問で測定する定量指標。

NPSが「全体的な」を測るのに対し、CSATは「個別の体験への評価」を測る。購入完了後、サポート対応後、機能利用後など、特定のタイミングで聞くことで、改善すべきポイントを特定できる。


2. いつ使うか

適している場面

  • サポート対応後: 問い合わせ解決後に満足度を確認
  • 購入・契約完了後: 申し込みプロセスの評価
  • 機能利用後: 特定機能のを測定
  • オンボーディング完了後: 初期体験の品質確認

向いていない場面

  • 全体的なロイヤルティを測りたい → NPS
  • 長期的な関係性を評価したい → NPS
  • 操作性の問題を発見したい
  • 「なぜ」を知りたい → インタビュー

3. 設計判断の核

CSATは「点」、NPSは「線」——測定対象が違う。

CSATは特定の体験への即時評価。NPSは企業やプロダクト全体への長期的な態度。

よくある誤解 「CSATが高ければロイヤルティも高い」

実際 個別の体験に満足していても、競合に乗り換えることはある。CSATとNPSは補完関係にあり、両方を見ることで全体像が見える。


4. 調査タイプ

内容
データ定量
対象態度(評価・満足度)
サンプル100人以上が望ましい(比較や傾向判断の安定性のため)
実施フェーズDeliver(継続的な品質モニタリング)

指標のポジション

全体評価
↑
NPS(推奨意向)
↑
CSAT(特定体験の満足度)
→ 体験の粒度

CSATはNPSより粒度が細かく、特定のを評価する。CSATは特定の接点への満足度を測る指標であり、SUSのようにシステム全体の使いやすさを評価するものではない。


5. 実施プロセス

1. 測定ポイントの決定

どのタッチポイントで聞くか

  • 購入完了後
  • サポート対応後
  • 機能初回利用後
  • 契約更新時

2. 質問設計

標準的な質問 「この[体験/サービス/機能]にどの程度満足しましたか?」

スケール

  • 5段階(1: 非常に不満 〜 5: 非常に満足)
  • 7段階(より細かい分析が必要な場合)

3. 配信設計

  • タイミング: 体験直後(記憶が新鮮なうちに)
  • チャネル: アプリ内、メール、チャット後のポップアップ
  • 頻度: 過剰な配信はを損なう

4. スコア算出

CSAT = (満足回答数 ÷ 総回答数) × 100

満足回答: 5段階なら4-5、7段階なら5-7

5. 分析・改善

  • スコアの推移を追跡
  • タッチポイント別に比較
  • 低スコア回答者にフォローアップ(任意のフリーコメント)

6. 実務チェックリスト

最低ライン(Must - これがないと失敗)

理想ライン(Better - プロの品質)


7. 関連リンク

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関連する用語


まとめ

CSATは特定の体験への満足度を即座に測定する指標である。NPSが全体的なロイヤルティを測るのに対し、CSATは「どのタッチポイントに問題があるか」を特定する。購入後、サポート後、機能利用後——各接点でCSATを測り、低スコアのポイントを改善する。NPSと併用することで、全体像と個別課題の両方が見える。

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最終更新: 2026年8月27日

この記事を書いた人

Dengen Yosho(DGYS)

Dengen Yosho(DGYS)

UI/UXデザイナー兼デザインエンジニア デザイン歴25年以上 情報設計〜UIデザイン〜React/TypeScriptによる実装までを一気通貫で担当 大手企業のDXプロジェクトや決済アプリ領域で、デザインリードとして改善と構築を経験 現在はフリーランスとして、プロダクトのUI/UX改善とデザインシステム構築を支援 長年の実務の中で感じてきたのは、 「良いUI」はセンスではなく、再現可能な判断の積み重ねであるということ UIXHEROは、 心理学や行動科学の知見を、現場で使える設計言語に翻訳するための場所 関心領域は「ユーザーの行動が変わるUI」 人の認知・注意・意思決定の構造を理解し、 “なぜそのUIが機能するのか”を言語化することを目指している

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