チケット削減率：計算式と測定方法

2026年11月3日更新

チケット削減率とは、ヘルプセンターでサポートを探したものの、チケットを作成しなかったユーザーの割合です。妥当な計算式は、「サポートを求めたセッションのうち、72時間以内にチケットが作成されなかったもの」から「明らかに失敗したセッション」を引き、「サポートを求めた全セッション数」で割り、100を掛けたものです。一般的な計算式でも結果が大きく異なるため、一つを選んでルールを固定してください。

以下では、1か月分のデータを用いた5つの計算式、設定チェックリスト、記事や動画の貢献度評価、そして削減による効果について解説します。

チケット削減率とは？#

チケット削減率とは、セルフサービス（ヘルプ記事、動画、AIアシスタント、コミュニティの回答）によって、問い合わせがチケット化されるのをどれだけ防げたかを測定する指標です。これはサポートチームの指標ではなく、セルフサービスの指標です。顧客が答えを見つけた時に上昇するものであり、エージェントの対応が速くなった時に上昇するものではありません。

混同されやすい3つの用語があります：

「削減」は測定が最も簡単ですが、水増しも容易です。諦めて静かに離脱したユーザーも「チケットを作成しなかった」ことに含まれるためです（Gainsightはこれを誤った削減と呼んでいます）。本来目指すべきは「解決」です。適切な測定を行えば、削減を解決へと導くことができます。

チケット削減率の計算方法：5つの計算式を比較#

標準的な定義は存在しません。ヘルプデスク、チャットボットベンダー、アナリストはそれぞれ独自の計算式を使用しています。以下は、チャットボットの封じ込めを含めた5つの計算式です：

1. セルフサービススコア（Zendeskが使用。「セルフサービス比率」や「チケット削減比率」とも呼ばれます）

セルフサービススコア = ヘルプセンターのセッション数 ÷ チケットを作成したユーザー数

メリット：すでに手元にある2つの数値だけで計算可能。デメリット：比率（例 4:1）であり、率（%）ではないこと。また、誰も解決できていなくてもトラフィックが増えれば数値が上昇してしまうこと。

2. セッションベースの削減率（多くのヘルプセンターおよびチャットボットベンダー）

削減率 = (ヘルプセンターのセッション数 − チケットにつながったセッション数) ÷ セッション数 × 100

メリット：パーセンテージで説明しやすく分かりやすい。デメリット：離脱したすべての訪問が成功とみなされるため、数値が高く出ること。

3. 調整済みセッション削減率（分析重視のチーム向け。IntercomやMetabaseのような厳密な定義への実践的なステップ）

削減率 = (サポートを求めたセッション数 − チケットにつながったセッション数 − 明らかに失敗したその他のセッション数) ÷ サポートを求めたセッション数 × 100

メリット：ボット、スタッフ、閲覧のみ、明らかな失敗を除外し、再連絡の期間を設けている。デメリット：訪問とチケットを紐付ける必要があり、静かに離脱したユーザーもカウントされること。

4. お問い合わせフォームでの削減率（チケットフォームで記事を提案するチーム向け）

削減率 = 提案された記事を見た後にフォームを離脱し、72時間以内にチケットを作成しなかった人 ÷ フォームを開始した人 × 100

メリット：問い合わせようとしていた人をカウントできる。デメリット：一つの入り口しかカバーできないこと。

5. ベースライン削減率（財務部門に報告するサポートリーダー向け）

削減率 = (顧客1,000人あたりのチケット数：以前 − 現在) ÷ 以前 × 100

メリット：ビジネスが重視する成果を測定できる。デメリット：製品の変更、季節性、成長要因が混ざり合うこと。

削減ではないもの：チャットボットの封じ込め（チャットボットベンダー）

封じ込め率 = (ボットの会話数 − 人間に引き継がれた会話数) ÷ ボットの会話数 × 100

これはヘルプコンテンツではなくボットを測定するものであり、不満を持ってチャットを閉じたユーザーも成功としてカウントされます。

Intercomの定義は、公開されている中で最も厳格なものです。「セルフサービスで解決されたセッション数 ÷ サポートを求めた全解決済みセッション数」とし、「サポートを求めるのをやめたユーザーは含まない」としています。計算式3はすべての訪問者に尋ねることはできないため、静かに離脱したユーザーもカウントされます。これを上限値として捉えてください。下限値としては、Metabaseが推奨するように、ポジティブなシグナル（「役に立った」投票など）があり、期間内にチケットが作成されなかったセッションのみをカウントします。可能であれば両方を報告してください。その差が「静かな離脱」となります。

推奨事項： 計算式3（ポジティブなシグナルを下限とする）を月次の削減率として報告し、計算式5を四半期ごとのビジネス成果として報告してください。お問い合わせフォームで記事を提案している場合は計算式4を使用します。Zendeskのスコア（計算式1）はチームがすでに追跡している場合のみ維持し、パーセンテージと同じグラフには決して載せないでください。

1か月、5つの答え：計算例#

顧客数25,000社のSaaS企業における1か月分の架空データを用いて、5つの計算式を適用してみます。

同じ会社、同じ月でも、10:1、93%、67%、18%、20%という結果になります。どれも間違いではありません。それぞれが異なる問いに答えているからです。ベンダーのベンチマーク（例えばChatlingの計算機では40〜60%を「良好」としています）が、どの計算式に基づいているかを知らなければ意味がないのはこのためです。自社の数値を時系列で比較することだけを推奨します。

チケット削減率をステップバイステップで測定する方法#

1. サポートを求めたセッションを定義する#

   ヘルプセンターの検索、記事の閲覧、ヘルプ動画の視聴、またはヘルプセンターのAIアシスタントへの質問を行ったセッションをカウントします。ボット、自社のスタッフ（IPアドレスやログインロールでフィルタリング）、ホームページのみを閲覧した訪問は除外します。これが分母となります。

2. ヘルプセンターの訪問とチケットを紐付ける#

   訪問後に同じユーザーがチケットを作成したかどうかを知る必要があります。一般的な方法は、分析ツールでログインユーザーを識別し、同じユーザーIDをヘルプデスクに渡すか、お問い合わせフォーム送信時にメールアドレスで照合することです。少なくとも、セッションID、検索クエリと結果数、記事閲覧、役に立った投票、フォーム開始、提案記事のクリック、フォーム離脱、リクエスターIDとトピックタグ付きのチケットを記録してください。紐付けができない訪問者（公開ヘルプセンターの大部分）は、紐付けられた率に混ぜず、別の推定値として報告してください。紐付けができない場合は、計算式1と5のみを報告できます。

3. 再連絡の期間を決め、固定する#

   セッションが削減されたとみなされるのは、その人が一定期間内にチケットを作成しなかった場合のみです。公開されている定義では、24時間（Intercomのセッション）、48時間（Helplyの再連絡ルール）、または72時間（Metabase）が使用されています。期間が短いと、翌日に再度試みるユーザーを見逃してしまいます。何を選択するにせよ、ルールを固定してください。そうしないと、トレンドラインがルールの変更を反映してしまいます。

4. 明らかな失敗を差し引く#

   検索結果がゼロだったセッションや、「役に立たなかった」と評価されたセッションは除外してください。これらは問い合わせに至らなかったとしても、回答が得られなかったケースです。各セッションは1回としてカウントします。問い合わせに至った失敗セッションは、すでに問い合わせ数に含まれているためです。

5. 合計だけでなく、トピックごとにレポートする#

   セッションと問い合わせを、請求、SSO、エクスポートといった同じトピックでグループ化しましょう。全体の67%という数字の裏に、問い合わせの半分を生み出している30%のトピックが隠れている可能性があります。問い合わせのタグをトピックリストとして使用し、各ヘルプ記事を1つのタグに紐付けてください。

6. 問い合わせ件数と並べて比較する#

   デフレクション率（自己解決率）を、アクティブユーザー1,000人あたりの問い合わせ件数と合わせてレポートしましょう。デフレクション率が上がっているのにユーザーあたりの問い合わせ件数が減っていない場合、カウントしているセッションが適切でない可能性があります。

記事や動画のデフレクション効果をどう測定するか？#

ここからが意思決定に役立つ部分です。最もシンプルなものから厳密なものまで、3つの手法を紹介します。

1. トピックの前後比較。 特定トピックの記事を公開または書き換えた場合、そのトピックのユーザー1,000人あたりの問い合わせ件数を、前後4週間で比較します。他のトピックが同じ期間で横ばいであることを確認してください。すべてが減少している場合は、季節的な要因である可能性が高いです。

2. 記事レベルの調整済みレート。 各記事に対して計算式3を実行します。その記事を閲覧したセッションから、72時間以内に同じトピックで問い合わせが発生した数と、「役に立たなかった」という評価を除外します。閲覧後に問い合わせが続いた数で記事をランク付けし、リストの上位から順にリライトしましょう。

3. 動画のフォーマットテスト。 ハウツー動画の追加が問い合わせ削減につながるかを知るために、似たような記事のセット（例：最も閲覧されているハウツー記事20本のうち10本）に動画を追加し、残りはそのままにします。4〜6週間後、両グループ間でトピックごとの問い合わせ件数を比較します。各グループで差が出るのに十分な問い合わせ件数（月数十件程度）がある場合のみ、結果を信頼してください。動画の完了率も確認しましょう。多くの人が25%で離脱する動画は、役割を果たせていません。Nielsen Norman Groupのユーザビリティ調査では、動画は特に長い多段階のプロセスにおいて、補助的な情報源として利用されることがわかっているため、まずは多段階のタスクで動画をテストしてください。

適切なチケットデフレクション率とは？#

誰もが同じ計算式を使っているわけではないため、信頼できる公開ベンチマークはありません。ベンダーの投稿で見かける範囲も、根拠が不明確なことがほとんどです。自社のトレンドと比較して測定しましょう。

セルフサービスの難易度について補足すると、Gartnerによる5,728人の顧客調査では、顧客サービスの課題のうち、セルフサービスで完全に解決できたのはわずか14%であり、「非常に単純」と顧客が呼ぶ問題でさえ36%にとどまりました（Gartner, 2024）。同調査では、73%の顧客がカスタマージャーニーのどこかでセルフサービスを利用しています。多くの人が試みますが、そこで完結する人は多くありません。

同調査では、失敗の最も一般的な理由として、43%のケースで顧客が自分の問題に関連するコンテンツを見つけられなかったことを挙げています。過去のGartnerの調査では、セルフサービスによる完全解決率は2019年に9%、2020年に13%と、測定されるたびに低い数値が出ています（詳細は顧客セルフサービスの統計をご覧ください）。これは、検索結果がゼロになるケースを通じて直接測定できるコンテンツの問題です。

チケットデフレクションによる削減効果は？#

月間削減額 = 削減された問い合わせ数 × 問い合わせ1件あたりのコスト。削減された問い合わせ数 = 月間問い合わせ数 × ハウツー質問の割合 × セルフサービスで解決される割合。

問い合わせ1件あたりのコストには、自社の正確な数値を使いましょう。参考として、Gartnerの2024年2月のコストベンチマークでは、セルフサービスによる対応のコスト中央値は1.84ドル、電話・チャット・メールなどの有人対応は13.50ドルとされています（Gartner, 2024; クライアント向け完全レポート）。セルフサービスも無料ではありません。純粋な数値を出すには、セルフサービス対応にかかるコストを差し引いてください。Gartnerの中央値を使うと、13.50ドル - 1.84ドル ≈ 11.66ドルが、削減された問い合わせ1件あたりの節約額となります。

弊社の無料チケットデフレクション計算機では、月間問い合わせ数、ハウツー質問の割合、デフレクション率、対応時間、問い合わせ1件あたりのコスト（またはエージェントの時給）を入力して計算できます。月間および年間の削減問い合わせ数、エージェントの削減時間、削減金額が算出されます。例えば、月間2,000件の問い合わせのうち、40%がハウツー質問で、30%がセルフサービスで解決された場合、月間240件の問い合わせが削減されます。1件15ドルとすると、月間3,600ドルの削減です。ここではセッションベースではなく、問い合わせベースのレートを使用してください。計算式5の「ユーザー1,000人あたりの問い合わせ件数の減少」は現実的な指標ですが、「セッションの67%」は「問い合わせの67%」とは異なります。

デフレクション率を上げるには？#

上記の測定結果に基づき、以下の順序で取り組んでください。

1. 不足している記事を書く。 検索結果がゼロだったリストは、優先順位付きのタスクリストです。顧客が使った言葉がそこにあります。ヘルプセンターの検索ワードを記事作成リストに変える方法はこちら。
2. 問い合わせにつながっている記事を修正する。 閲覧後に問い合わせが最も多く、役に立った率が低い記事をリライトしましょう。タイトルを明確にし、回答を最初に提示し、正確なラベルを付け、前提条件を明記します。ヘルプセンター記事の書き方ガイドでその方法を紹介しています。
3. 多段階のタスクに動画を追加する。 その後、上記のフォーマットテストで効果があったかを確認してください。
4. ユーザーが詰まる場所に回答を配置する。 プロダクト内の画面から記事へリンクし、問い合わせフォームで記事を提案しましょう。
5. コンテンツを最新に保つ。 UIと一致しなくなった記事は、問い合わせを防ぐどころか、逆に問い合わせを生み出します。UI変更時にドキュメントを最新に保つ方法はこちら。

ナレッジベースをゼロから構築しますか？まずはAIを活用したナレッジベースの構築方法から始めましょう。

Cleveraでデフレクションを測定・向上させる#

Cleveraは、画面録画からナレーション付きのハウツー動画、ステップバイステップのヘルプ記事、そしてホスト型ヘルプセンターのページを74言語で自動生成するAIプラットフォームです。ヘルプセンターは上記の測定におけるセルフサービス側のデータを提供し、問い合わせは引き続きヘルプデスクで管理されます。

すべてのプランでインサイトを提供。 Cleveraの各ヘルプセンターでは、ページビュー、訪問者数、検索成功率、検索結果ゼロ率、クリック率、ページごとの役に立った率、そしてAIアシスタントの回答率（ページの内容に基づいてAIが回答した割合）を確認できます。読者はCookieなしでカウントされ、ボットは除外されます。Freeプランでは過去30日間、Starterプランでは90日間、ProおよびCustomプランでは12ヶ月間のデータを確認可能です。

「記事を作成」ボタンでコンテンツのギャップを解消。 検索結果がゼロだったキーワードは、検索人数と日時とともにリストアップされます。「記事を作成」をクリックすると、その検索ワードをトピックとしてComposeが開き、記事を作成して次回の公開時にヘルプセンターへ追加できます（他の記事と同様にクレジットを消費します）。

問い合わせフォームでの記事提案。 Starterプラン以上では、読者が入力している間にヘルプセンターの問い合わせフォームが最大3件の関連ページを提案します。各メッセージにはどのページが提案されたかが記録されるため、計算式4の準備が整います。フォームの開始数と離脱数は、自社の分析ツールでカウントしてください。

独自の分析ツールへのページビュー送信。 Starterプラン以上では、Google Analytics 4、Plausible、PostHog、Segmentを追加して、ヘルプセンターのページビューをプロダクトデータと並べて分析できます。閲覧データと問い合わせの紐付けには、ヘルプデスクと共通のユーザーIDまたはメールアドレスが必要です。

ギャップを素早く埋めましょう。 タスクを一度録画するだけで、Cleveraがスクリーンショット付きのヘルプ記事を作成します。さらに、同じ録画からナレーション付きのハウツー動画を生成することも可能です。動画分析では、視聴完了率や視聴維持率を確認できます。ProおよびCustomプランでは、貼り付けた質問（最大30件）や検索結果が0件だったクエリを、Autopilotがドラフト記事として自動生成し、承認を待つ状態にします。

ヘルプセンターはFreeプランを含むすべてのプランに含まれています。Starterプランは年払いの場合月額29ドル（月払いは36ドル）で、独自ドメインと分析ツールとの連携が追加されます。Proプランは2名のクリエイター向けで年払いの場合月額86.80ドル（月払いは124ドル）からとなります。価格は2026年11月3日時点のものです。詳細は料金ページをご覧ください。

無料で始めるか、ドキュメントサイトのインサイトのカウント方法をご覧ください。

FAQ#

チケット削減率（Ticket deflection rate）はどのように計算しますか？ サポートを求めてヘルプセンターを訪れたセッションのうち、一定期間（通常72時間）以内にチケット作成に至らなかったセッション数を出し、そこから明らかに失敗したセッションを差し引きます。その数値を全サポートセッション数で割り、100を掛けます。例：（12,000 − 1,400 − 2,600）÷ 12,000 = 67%。

Zendeskのセルフサービススコアと削減率の違いは何ですか？ Zendeskのセルフサービススコアは、ヘルプセンターのセッション数をチケット作成ユーザー数で割り、4:1のような比率で表します。一方、削減率はチケットに至らなかったセッションの割合をパーセンテージで示します。これらは逆の動きをすることがあります。トラフィックが増えれば、チケットが削減されていなくても比率は上昇するためです。

削減率が高ければ常に良いと言えますか？ いいえ。離脱したセッションに基づいて算出された削減率は、顧客の不満が高まっている場合でも上昇することがあります。顧客1,000人あたりのチケット数、役に立ったという投票数、検索結果が0件だったクエリ数と照らし合わせて確認してください。B2Bの場合、主要アカウントからのチケットが削減されることは、アカウントチームがその状況を把握できていないというサインである可能性もあります。

再コンタクトの期間はどれくらいにすべきですか？ 一般的に24時間、48時間、または72時間が使用されます。期間が長いほど厳格な指標となります。重要なのは期間の長さよりも、期間を固定して月ごとのトレンドを比較できるようにすることです。

訪問とチケットを紐付けずに削減率を測定できますか？ 部分的には可能です。紐付けを行わない場合、Zendeskの比率や顧客1,000人あたりのチケット数の変化、検索結果0件のクエリや役に立った投票数といったコンテンツのシグナルを報告できます。Zendeskの検索レポートには「作成されたチケット」もカウントされますが、どの訪問がチケット作成を回避したのかを特定することはできません。

動画は記事よりもチケットを削減しますか？ 信頼できる一般的な回答はありません。タスクの内容に依存します。自社のコンテンツでテストしてみましょう。似たような記事の半分に動画を追加し、4〜6週間後にトピックごとのチケット数を比較してみてください。