従量課金制：モデル、メリット、導入方法

従量課金制は、競争上の差別化要因となり得るだけでなく、販売コストの削減や参入障壁の低減にもつながります。また、ハイブリッドモデルの一部として活用することで、企業規模を問わず、年間経常収益（ARR）の前年比成長率が高まることが示されています。

顧客は、投資対効果（ROI）が明確で、初期リスクが低いことをますます求めています。自社製品をどのように利用し、どれだけの価値を得られるのかを把握したいと考えています。顧客の80％が、従量課金制は受け取る価値とより良く連動していると回答しています。

顧客は、最初に製品を試す際には柔軟性を重視するため、シンプルな従量課金型の料金体系は新規顧客の導入に適しています。しかし、導入が進み、ソリューションへの信頼が高まるにつれて、より予測可能な料金体系を求めるようになります。顧客との関係が深まるにつれて、製品の利用に対する支払い方法も変化することが期待されます。

そのため、貴社のマネタイズ手法も、顧客の期待に応じて柔軟に変化できる体制が求められます。

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ユースベースの導入において継続的な成長を実現するためには、企業とプロダクト、ユースケース、価格モデルという3つの重要な要素を考慮する必要があります。

企業とプロダクト

ユースベースのビジネスモデルは成長の強力な推進力となり得ますが、リスクや投資に対する懸念から導入をためらう企業も少なくありません。必要な能力を構築し、適切な状況で展開することが重要です。以下の変数を検討してください。

• テックスタック： テクノロジースタック全体が柔軟な利用にどのように対応しているかを確認しましょう。IaaS（インフラストラクチャ・アズ・ア・サービス）やPaaS（プラットフォーム・アズ・ア・サービス）を提供する企業でAWSスタック上に構築されている場合、利用の柔軟性が極めて重要であり、ユースベースモデルが適合しやすい傾向にあります。AWS EC2、Snowflake、Fivetranは、柔軟な利用に適合し、相互補完的なテクノロジーの例です。
• プロダクト主導型 vs. セールス主導型の成長： 純粋なユースベースモデルは、プロダクト主導型成長と非常に相性が良く、新たな契約の販売を必要とせずに自然にスケールします。セールス主導型のパラダイムでもユースベースモデルは活用可能ですが、コミット型の利用契約やハイブリッド契約との相性がより良いと言えます。
• 固定型 vs. 変動型の経済性： 売上原価（COGS）が予測しやすく、利用パターンが安定しているプロダクトには、ユーザー単位のサブスクリプション型モデルが適しています。一方、消費量に波がありコストが変動するプロダクト（例：多くの 生成AIユースケース）には、ユースベース、成果報酬型、またはハイブリッド型モデルがより適しています。

ユースケース

当社のデータ分析から得られた重要な知見として、ユースベース価格モデルの多くは、ユース課金と定期課金を組み合わせたハイブリッド型で導入されていることが挙げられます。導入に成功している企業は、自社の強みや提供価値により適合したユースケースをターゲットにしている傾向があります。

ユースベースモデルが特に有効となるユースケースの一例は以下の通りです：

• 需要が突発的に変動するプロファイル（例：特定の分析ワークロード、Snowflakeなど）で、予測性よりも柔軟性が重視される場合。
• 季節変動のあるビジネスや業界（例：年末商戦期の小売テクノロジー、確定申告時期の会計士など）。
• 生成AIツールで、トークン消費量が変動するケース。

従量課金制は、純粋な消費型ビジネスモデルの中核を成すものです。プロバイダーは、顧客がどれだけ製品を利用したかを正確に測定し、請求できる必要があります。この概念は「バリューメトリック（価値指標）」「単位測定」「価格設定基準」などと呼ばれることがあります。

バリューメトリックとは、御社が追跡可能で、かつ価値の整合性を保ち、成長余地を残し、顧客とビジネス双方に予測可能性をもたらす利用属性のことです。一般的な指標としては、ユーザー数、消費データ量、イベント数など、価値に基づき、測定可能で、コントロール可能なものが挙げられます。

バリューメトリックを選定した後は、消費単位ごとの価格を決定するステップに進みます。この「レーティングロジック」は、利用イベントごとに一律料金（例：APIコール）を設定するシンプルなものから、コンピュートとストレージの組み合わせのような多次元アルゴリズムを用いる複雑なものまで様々です。

従量課金のモデルに「万能」は存在しません。当社のデータが示す通り、成長を最大化するには、全体的な消費型ビジネスモデルの中で最適な従量課金レベルを見極める必要があります。継続的な収益成長を最大化するためには、複数のモデルを組み合わせてハイブリッド型消費モデルを構築することもご検討ください。

純粋な従量課金モデル

• 従量制または使った分だけ支払い： この純粋な従量課金モデルでは、顧客は利用した分だけ支払います。需要が予測しにくい顧客にとって有効な選択肢であり、利用量の急増やそれに伴うコストにも柔軟に対応できます。必要な分だけ消費できるため、顧客にとって最も柔軟性の高いオプションです。Chariotのようなライドごとの課金サービスや、Amazon Web ServicesのようなAPIごとの課金サービスが好例です。
• ボリュームプライシング： ボリュームプライシングは、購入量に基づいて価格を設定する方式です。SaaSのAPIコールなど、特定の用途において非常に理にかなった価格設定です。例えば、1〜1,000回のAPIコールには1回あたり0.15ドル（定額または単価）を請求し、1,001〜10,000回の場合は1回あたり0.10ドルにする、といった形です。このような価格設定は、単価が安くなるため、顧客がより多く製品を利用するインセンティブとなります。
• 階層型（ティア）またはステッププライシング： 階層型価格設定は、利用量が増えるごとに段階的に価格が変動する方式です。ボリュームプライシングと同様に価格表を用いて計算しますが、階層型では利用量が増えるごとに異なる単価が適用されるため、各階層ごとに異なる価格が設定されます。
• 超過料金： この価格モデルでは、顧客に一定量の利用単位（例：月間通話分数など）が含まれています。請求期間内にこの含まれる単位を超えた場合、超過分については超過料金として単位ごとに課金されます。
• 階層型＋超過料金： この課金モデルは階層型課金モデルに似ていますが、最終階層を超えた利用分については超過料金が発生します。

近年、ハイブリッド型消費モデルが注目を集めています。これは、予測可能なサブスクリプション方式と、より変動性の高い従量課金モデルを組み合わせることで、継続的な収益の推進力となっています。SaaS業界では、こうした価格設定やパッケージ戦略の最適化が進められていますが、従来の非従量課金モデルと比べて有望な成果が見られています。

純粋な従量課金収益は予測が難しく、変動も大きくなりがちですが、ハイブリッド型消費モデルはSaaSサービス、特にクラウドサービスや生成AIなどに適しています。こうした柔軟なモデルは、収益の予測性を確保しつつ、価格や支払いを利用実態や実際の需要により密接に連動させることで、顧客への価値提供も向上させます。

最も成功している企業の中には、総収益の25％以下しか従量課金モデルから得ていないケースもあります。彼らはまず価値指標に基づく価格設定を行い、その後、従量課金（低リスク）と前払いモデル（高い予測性）を組み合わせることで価格を成長させ、継続的な成長を実現しています。

• ハイブリッド型消費: サブスクリプションと従量課金の両方を組み合わせて、1つのサービスに適用するアプローチです。
• 最低コミットメント: 顧客がコミットした利用量に満たない場合でも、そのコミットメントレベルに応じて毎回請求できるモデルです。これにより、企業は顧客のコミットメントレベルに基づいた収益予測が可能となります。
• 前払い・引き落とし型: 顧客が一定量のユニット（または現金残高）を事前に購入し、期間中に消費するモデルです。顧客は前払い額を柔軟に選択でき、企業側も収益の予測性を高められます。
• マルチアトリビュート型: 複数の指標で顧客に課金するモデルです。例えばZipcarでは、利用時間帯、車種、曜日など、さまざまな属性を組み合わせて課金しています。

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従量課金制の導入には、独自の利点と課題が存在します。ここでは、これらのモデルの複雑さを掘り下げ、メリットとデメリットを明らかにし、実践的な解決策を提示します。

従量課金制のメリットとは？

従量課金や従量請求を体験した消費者や企業は年々増加しており、さらなる柔軟性を求める声も高まっています。過去3年間で、ハイブリッド型消費モデルの導入が大幅に増加しています。ここでは、従量課金モデルを導入するメリットをいくつかご紹介します。

• 顧客中心のアプローチ： 従量課金モデルは、定額やバンドル料金を押し付けるのではなく、顧客のニーズや利用状況に直接連動した価値を提供することに重点を置いています。利用データは顧客の行動や嗜好に関する貴重なインサイトをもたらします。企業はこのデータを活用し、個々の顧客ニーズに合わせたアップグレードや追加サービスを提案することで、提供価値を高め、競争の激しい市場で差別化を図ることができます。また、この価格モデルは、スタートアップから大企業まで幅広い顧客層に対応でき、利用量に応じてプランを拡張できます。
• 差別化された価値提案： 適切な価値指標をターゲットにし、従量課金の水準を最適化することで、競合他社との差別化や強力な価値提案を実現できます。さらに、従量課金モデルは、市場の変化や顧客ニーズの進化に迅速に対応でき、大幅な価格戦略の見直しを必要としません。最近のSubscribed Instituteの調査によると、従量課金モデルを採用しているSaaS企業は、非従量課金企業と比べて長期的な収益成長で優位性を維持しています。
• 柔軟かつスケーラブルな成長： 参入障壁が低いため、顧客は小規模から始めて製品の効果を実感し、適切なタイミングでより充実したパッケージに移行することができます。顧客の需要が増加すれば、企業側もより高い消費レベルに合わせてリソースを調整できます。
• 可視性とコントロール： 顧客はリアルタイムでの利用状況の可視化を重視しており、日々の進捗管理や超過予測、請求内容の確認が可能です。適切なテクノロジーを導入すれば、利用量の閾値に達した際の通知も自動化でき、顧客は自身の利用状況や支出を管理しやすくなります。これにより顧客満足度が向上します。また、利用予測を活用することで、企業側も高消費顧客の行動を監視し、拡大の機会を予測できます。
• 予測可能な収益ストリーム： 従量課金モデルは通常、実際の利用量に応じた変動コストが発生しますが、事前コミットメントを顧客の支出傾向と連動させることで、予測可能性を高めることが可能です。こうしたハイブリッド型消費モデルは、全企業規模での年間経常収益（ARR）の成長率向上にもつながります。このアプローチは「コミット型利用」や「前払い型消費」と呼ばれ、AIや生成AIを活用する企業の間で急速に主流となりつつあります。これにより、莫大なコストが発生する場合でも成長と収益性を両立できます。

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従量課金制の課題とは？

従量課金戦略の導入には課題も伴います。企業は価値の提供とコストを賄うための十分なキャッシュの確保を両立させる必要があります。価格設定が高すぎると一部の顧客が離れ、低すぎると損失につながります。従量課金制の導入には、リスクや課題を十分に考慮した計画が求められます。

• 予期せぬ超過請求やサービス停止： 想定外の請求や停止は、顧客体験を著しく損ないます。そのため、顧客はシンプルな従量課金制（Pay-as-you-go）を好まない傾向があり、必要な予測性が得られない場合があります。従量課金の性質上、顧客自身がどれだけ利用しているかを把握しきれないこともあります。解決策は透明性と仲介機能の強化です。顧客が自分の利用状況を常に把握できるようにする必要があります。これが適切に実現できれば、顧客体験の向上だけでなく、成長の重要なドライバーにもなり得ます。
• 顧客による過剰コミットメント： 従量課金モデルでは、顧客が過剰にコミットしたり、必要以上に前払いしてしまうケースが発生します。その場合、企業は顧客が既に支払った追加クレジットや金額、ユニットをどのように取り扱うか判断する必要があります。
• 請求業務が大幅に複雑化： 従量課金は通常、請求サイクル終了後に後払いで請求されます。これは、従来前払いで請求していた場合とは大きく異なります。この新しいプロセスでは、請求担当チームは正確な課金計算、タイムリーな請求書発行、従量課金以外の顧客への対応など、請求業務全体の維持が求められます。そのため、正確な請求のために複数のシステムを横断してデータを収集する必要が生じることも少なくありません。
• 請求業務部門の役割拡大： 従来のサブスクリプションモデルでは、契約締結・請求書発行後に「5ライセンス購入した」という事実を顧客が否定することはできません。しかし従量課金モデルでは、請求の混乱や不正確さが拡大しやすく、顧客体験を損ない、サポート部門の負担増加にもつながります。請求業務部門は、取引サポートや請求書の正確性に加え、利用予測、通知、請求紛争への対応など、役割を拡大する必要があります。
• 収益認識とレポーティングが成功の妨げに： ASC606やIFRS15のもとでは、会計チームが遵守すべき収益認識のルールが厳格に定められています。複雑な従量課金収益認識に対応できるシステムがなければ、手作業や膨大なスプレッドシートによる突合せが発生してしまいます。

従量課金モデルは特定のサービスにとって非常に有効ですが、決して「万能」ではありません。そして、多くのお客様も同様に感じるでしょう。初めて従量課金モデルの導入を検討する場合は、慎重なアプローチが重要です。

CFOは、従量課金の多面的な性質を理解し、自社に最適かどうかを判断する必要があります。もし導入する場合には、どのような戦略、コミュニケーション、組織内の合意形成が成功に必要かを見極めることが求められます。

従量課金収益の予測という課題

従量課金の基盤となるのは顧客の利用データです。請求や課金処理を信頼性高く、監査可能かつ説明可能な形で行うためには、完全かつ正確でタイムリーな利用データが不可欠です。不明瞭な利用内容が大きな請求書に記載されていると、請求業務やサポート、さらには営業チームの多くの時間を消費してしまいます。

正確な予測を支えるためにも、クリーンなデータは非常に重要です。従量課金モデルはその性質上、従来のサブスクリプションモデルよりも予測が難しくなりますが、その分正確な予測がより重要になります。

• 例えば、SaaSライセンスを年間契約で提供している場合、顧客の利用状況に関わらず1年間の収益が見込めます。
• しかし従量課金モデルでは、収益が毎月、毎日、あるいは毎分変動する可能性があります。

CFOとして従量課金モデルを管理する際、利用パターンを把握し、正確な予測を行うことが最優先事項となります。クリーンな利用データがなければ、従量課金モデルのあらゆる運用が格段に難しくなります。APIコール数、送信メール数、アプリケーション内のタスク数、ファイルアップロード数、ログイン数など、顧客の利用データとインサイトを正確に把握することが、従量課金モデル導入初期のCFOにとって最も重要な課題です。

また、従量課金の予測は、収益認識の観点でも独自の課題をもたらします。例えば、FP&Aや営業オペレーション部門が、ASC606が求めるより複雑な収益処理を考慮せずに独自の利用予測を立ててしまうケースがよく見られます。その結果、部門ごとに大きく異なる予測が生じることもあります。

収益自動化のバイヤーズガイドを読む

分析チームと連携し、利用データを統合・評価してトレンドを把握し、利用価値指標の選定に役立てましょう。すべての利用データのニーズに対応し、既存の請求・収益認識システムと統合できるメディエーションエンジンの導入もご検討ください。利用予測の精度を高めるために、CFOは組織内の部門横断的な協働と、新たなユースケースへのビジネスアプローチの整合を推進すべきです。

既存のビジネスユースケースを活用した利用収益の予測

利用予測は、収益チームが従量課金モデルによる収益をどれだけ見込めるかを予測することを可能にします。これには、利用量、顧客生涯価値（CLV）、および超過料金などの変数の予測が含まれます。異なるバンドルやオファーを導入すると、さらに複雑さが増します。従量課金モデルの魅力の一つは、顧客が製品やサービスの利用量を変動させ、それに応じて料金も変動できる点ですが、これにより収益の予測性や見通しが不安定になる場合があります。多くの場合、利用予測に特有の課題や落とし穴は、会計部門が利用収益の認識を担う段階になって初めて顕在化します。例えば、FP&Aや営業オペレーション部門が、利用データや契約に必要な複雑な会計基準（日本基準やIFRS等）を考慮せずに独自の利用予測を立てることがあります。これにより、OTCプロセスの各段階で大きく異なる予測が生じ、煩雑な突合が必要になる場合があります。これを防ぐために、収益会計チームは組織内の部門横断的な連携と、新たなユースケースへのビジネスアプローチの整合を推進すべきです。上流データの多次元分析が可能なテクノロジーを活用し、課題の早期発見・解決を図りましょう。さらに、リアルタイムでの突合やクローズプロセスのダッシュボードにより、収益予測の可視性と精度を高めることができます。

正確な収益認識（ASC 606）を確保するために

収益認識に関する議論は、ビジネスが従量課金制を導入する決定をした時点で始めるべきです。従量課金モデルでは、定額料金、ボリュームまたは階層型割引、国や時間帯、その他多数の変数に応じて複数の単位を用いるなど、さまざまな料金体系を設定できます。これにより、同一サービスに対して複数の価格が発生する可能性があります。導入する課金モデルは、顧客との財務的な関係性を規定し、その関係性を適切かつコンプライアンスに則って報告する義務が生じます。特に、ASC 606（収益認識基準）は従量課金の運用を複雑にします。従量課金モデルでは、詳細かつリアルタイムな可視性が求められ、請求期間末の利用量集計だけでなく、任意のタイミングでの顧客利用状況の把握が必要です。従量課金モデルを導入しても、定期課金要素を組み合わせる必要があります。たとえば、プリペイドモデル、クレジットシステム、またはストレージ容量（GB）など利用指標に直接連動した仕組みなどが該当します。また、顧客がプリペイド分をすべて利用しなかった場合の対応や、その差異がサブスクライバー体験に与える影響も考慮が必要です。手作業プロセスが失敗する理由：

• 負債計上： たとえば、顧客が契約に基づき前払いを行う場合、企業として負債が発生し、契約履行義務が生じます。顧客が支払済み分をいつ利用するかを決定し、それに応じてサービス提供と報告が必要となります。
• 引き落としの複雑性： 顧客ごとに残高の消化速度が異なるため、実現収益と繰延収益の追跡・報告がさらに複雑になります。これは、利用可能性に基づくプリペイドモデルとは異なります。たとえば、SaaSサブスクリプション企業は、1席分を1年間分で請求し、毎月支払いを受けるケースが多いですが、顧客がその席をいつどのように利用するかは収益に影響しません。企業の義務はサービスの提供可能性を維持することに限られるためです。しかし、従量課金の場合、利用状況の追跡はサービス提供だけでなく、収益の管理にも不可欠です。
• 監査リスク： 手作業による利用収益認識プロセスや、監査人による監査強化により、監査にかかる時間とコストが増大します。監査人は膨大な利用データを精査する必要があり、IPO（新規株式公開）を目指す企業では、監査過程での問題発覚が上場遅延の要因となる可能性があります。

収益認識の自動化による業務効率化

利用データの管理には、複数のツールを用いてデータ追跡、利用量計測、過去の収益トレンド分析を行う必要がある場合があります。 ERPによる一定レベルの自動化があっても、従来型システムは従量課金を前提に設計されていないため、十分とは言えません。ERPソリューションは依然として一括型の製品料金処理を前提としており、大幅なカスタマイズなしには従量課金モデルを十分にサポートできないケースが多く見受けられます。残念ながら、カスタマイズを施しても、収益会計チームの60％がERPの収益モジュールは自社のビジネス要件を十分に満たしていないと回答しています。従量課金モデルでは、詳細かつリアルタイムな可視性が求められ、請求期間末の利用量集計だけでなく、任意のタイミングでの顧客利用状況の把握が必要です。新たなモデルに合わせてERPシステムを改修するための時間やコストが、プロジェクトの停滞を招くこともあります。収益会計チームは、こうした自動化不足による負担をすでに実感しています。実際、68％がビジネスの高まる要求に対応できる適切なテクノロジーがないと回答しています。必要なテクノロジーがないまま新たな従量課金モデルを導入すれば、こうした課題はさらに深刻化することは明らかです。自動連携によって収益データを一元管理することで、手作業で更新・リンクが必要な膨大なスプレッドシート群を排除できます。時間のかかる低付加価値な手作業を大幅に削減することで、業務効率が向上し、決算期間の短縮やコスト削減につながります。多くのチームが、決算期間の短縮、従業員の残業削減、より戦略的な業務への集中といった効果を実感しています。特に従量課金を導入する企業を中心に、ERP内で収益認識を管理する従来の方法から脱却し、収益サブレジャー専用ソリューションを活用する企業が増えています。これらのソリューションは収益サブレジャーとして機能し、ERPの総勘定元帳へ直接データを連携できます。こうしたポイントソリューションの利点は、SSP分析、契約変更、収益分析など、従量課金の収益会計プロセスに不可欠な機能を高額なカスタマイズなしで標準搭載している点です。デモを見る

利用モデルのメリットや、自社に最適なモデルまたは複数モデルの組み合わせの選び方が分かったところで、次はどのように迅速に利用ベースの料金体系を導入し、どのような機能が必要かを考えましょう。利用モデルを成功させるために必要な主な4つの機能をご紹介します。

1. 開発者の手を借りずに価格設定：
   • ノーコード価格設定ツール： 大規模な開発リソースを必要とせず、価格モデルの変更や価格ポイントの調整が可能です。
   • 自動価格更新： 価格変更がアプリ内課金、ECプラットフォーム、CPQシステムなど全システムに確実に反映されます。
   • データに基づくバリューメトリクス： すべての商品で収益化可能なメーターを迅速に追跡・定義できます。
2. 多様な価格戦略の実験：
   • モデルの組み合わせを試す： ボリューム制、階層制、多属性制、従量課金制などを組み合わせ、顧客の多様なニーズに対応します。
   • プリペイドクレジットとチャージ： 顧客が予算管理しやすいよう、前払いでクレジットを購入し、必要に応じて利用できる仕組みを提供します。
   • 割引・トライアル： 新規ユーザー獲得や利用促進のため、プロモーション価格や無料トライアルを導入します。
3. 利用データの取得・測定・追跡：
   • 自動メディエーション： 複数ソースからの利用データを集約・処理し、請求に適した正確なデータとして正規化・表現します。
   • スケーラビリティと統合性： 利用データを請求システムへシームレスに統合し、大量データでもパフォーマンスを損なわず拡張性を確保します。
   • 動的データ統合： 様々なソースからの利用データをストリーミングし、自動でデータを付加・集約・重複排除します。
4. 成長のための分析と最適化：
   • リアルタイム分析： 利用パターンを継続的に監視・分析し、顧客行動を把握してサービス内容を最適化します。
   • コスト・収益トラッキング： 各料金プランごとにコストと収益を比較し、最も収益性の高い戦略を特定します。
   • 実験： 同じ利用データに対して異なる料金プランを適用し、収益と顧客満足度を最大化する方法を探ります。
   • 部門横断的な導入： 営業や収益会計チームなど複数の関係者と連携し、全社的に新しい価格体系を円滑に展開します。

ステップ1：メディエーションとメータリング

利用メディエーションは、すべての利用イベントに内在する情報を最大限に活用するため、顧客の利用データを統合・計測・追跡します。顧客が実際にどのように自社サービスや製品を利用しているかについて、正確かつタイムリーなデータを得ることは、利用ベースの価格設定や請求戦略を最適化する上で不可欠です。利用モデルを始めたばかりの多くの企業は、すぐにレーティング（料金プランの選定・実装プロセス）に進みがちです。しかし、価格設定やパッケージングを最適化する前に、まず顧客とその利用パターンを包括的に理解する必要があります。そのためには、メディエーションを通じて顧客の利用データを収集・測定することが重要です。カスタマイズやアドオンソリューションを請求システムに追加して利用データを取り込むことも可能ですが、多くの企業にとって最も効率的かつコスト効果の高い方法は、メディエーションエンジンを活用することです。これは、すべての利用データ要件に対応し、現行の請求・収益認識システムと統合できる専用ソリューションです。仕組みを見る

メディエーションエンジンとは？

家庭の電力量計が電力使用量を測定し、請求可能なキロワット時（kWh）に変換するのと同様に、メディエーションエンジンは事前に定義した利用価値指標ごとに計測・測定を行います。ビジネスにおいては、kWhの代わりにストレージのGBや通話時間（分）などが利用価値指標となりますが、基本的な考え方は同じです。しかし、利用データやメディエーションプロセスは、それ以上に多くの用途があります。利用ベース戦略で継続的な成長を実現するためには、クロスセル・アップセル機会やコスト削減策など、実用的なインサイトを抽出できることが重要です。顧客が「いつ・どこで・なぜ・どのように」自社製品を利用しているかを深く理解することで、サービス内容や価格設定、製品自体を最適化できます。利用モデルを提供している多くの企業は、どのようなメディエーションソリューションを選ぶべきか分からない、あるいはその必要性にまだ気付いていない場合があります。R&DやIT部門が独自のメディエーションツールを構築・維持する負担を抱えていることも少なくありません。あるいは、アドオン製品やETL（抽出・変換・ロード）ツールを選択する場合もありますが、最終的にはこれらのソリューションが多くの開発工数を必要とし、コスト増につながることが分かるケースが大半です。一方、メディエーションエンジンは、利用データの収集・変換・計測・追跡に必要なすべてのツールを企業に提供します。プロダクトマネージャーが、純粋な従量課金からハイブリッド型利用モデルまで、あらゆる価格体系に迅速かつシームレスに切り替えられるリアルタイムの可視性を提供する必要があります。利用ベースの価格戦略全体の一部として、メディエーションエンジンは、顧客が必要な時に必要な分だけ消費できる柔軟性と、利用状況や請求内容を把握できる透明性を提供することが求められます。

利用データをどのように取り込み・保存するか？

メディエーションを始めるには、すべての関連ソースから利用データを収集する必要があります。これには、ユーザーの操作履歴、システムログ、センサー、その他のデータソースが含まれます。メディエーションソリューションがない場合、IT部門が自社プロダクトから発生するすべての利用データの管理・ルーティング・クレンジングを担うことになります。数千件のイベントをデータウェアハウスに集約した後、そのデータを分析・変換して利用可能な形にする必要があります。メディエーションエンジンを活用すれば、APIやバッチアップロードを通じて複数のソースからほぼリアルタイムで利用データを自動的にストリーミングできます。ピーク時にも対応できるよう、1回あたり最大約20万件の利用イベントをストリームできるソリューションを選びましょう。集約・保存に特化したメディエーションエンジンを利用することで、利用データの管理性・アクセス性・セキュリティが向上します。さらに、別途データウェアハウスを用意する必要がなくなり、不要なストレージコストの削減にもつながります。利用の収益化方法を見る

利用ベースデータをどのように計測するか？

利用データの取り込み・保存が完了したら、次は「メータリング」と呼ばれる計測プロセスが必要です。そのためには、顧客データを分析し、自社の製品やサービスにとって重要な指標を特定する必要があります。これらが、顧客への課金に用いるパラメータや属性となります。利用ベースの価格モデルでは、特に重要な利用価値指標を特定・計測することが求められます。これらの指標は、企業が追跡可能な利用属性であるだけでなく、顧客と企業双方の価値連動性・成長余地・予測可能性を満たす必要があります。調査によれば、ハイブリッド型消費モデル（利用と継続課金の両方を指標とする）を活用する企業は、他のすべての企業を上回る年次経常収益（ARR）の前年比成長を実現しています。既にETLツールを導入している企業は、それを利用してメータリングを行うこともありますが、ETLツールはバッチ処理のみのため、カスタマイズや保守に開発者の関与が必要です。新しいサービスを追加する際には、メータリング要件が市場投入までの時間を遅らせる要因となることもあります。収益認識も、適切なメータリングや利用データの測定が行われていない場合や、会計部門がすぐに利用できる形でデータが存在しない場合には、収益認識のスピードが落ち、ビジネスに悪影響を及ぼします。

メディエーションエンジンはメータリングや主要指標の特定にどう役立つか？

メディエーションエンジンは、顧客利用データの収集・集約・分析・監視を支援します。このデータドリブンなアプローチにより、価格モデルに最も適した指標を判断でき、顧客行動や価値に沿った価格設定が可能となります。価格設定の基準となる属性が多いほど、顧客ごとに最適なオファリングを設計できます。ドラッグ＆ドロップ機能を備えたソリューションを選ぶことで、最適な指標の組み合わせを迅速に構築できます。デモを見る

ステップ2：レーティングと価格戦略

利用モデルは、プロダクト主導型成長において大きな効果を発揮します。純粋な従量課金制は顧客のリスクを軽減し、製品を試してもらいやすくなるため、低コストで顧客獲得率の向上が期待できます。理想的には、顧客の利用が進み、コストが事業にとって重要な水準に達した段階で、リアルタイムのメータリングとレーティングによる通知、そしてより予測可能な契約条件や価格モデルの提供という2つの重要な要素が必要となります。

ステップ3：請求とインボイス発行

利用料金モデルを長期的に機能させるには、リアルタイムの利用レーティングと閾値通知を提供できるシステムが必要です。予想外に高額な請求が届くことほど、顧客体験を損なうものはありません。可能な限りリアルタイムで、顧客にコストの透明性を提供することが常に重要です。優れた企業は、セルフサービスポータルの提供、閾値通知のトリガー、現場チームへのデータツール提供など、複数の角度からこの課題に取り組み、顧客の驚きを未然に防いでいます。カスタマイズやアドオンソリューションを請求システムに追加してデータの取り込み・計測・レーティングを行うことも可能ですが、多くの企業にとって最も効率的かつコスト効果の高い方法は、メディエーションエンジンは、すべての利用データ要件に対応し、現行の請求・収益認識システムと統合できる専用ソリューションです。予測可能性の付加：CIOが最も嫌うのは、CFOを驚かせることです。従量課金モデルは新しい製品を顧客に試してもらうには有効ですが、より予測可能な契約条件や価格モデルを提供できなければ、競合他社に顧客を奪われるリスクが高まります。そのため、純粋な利用ベースの価格設定は新規獲得には有効ですが、継続課金やプリペイドモデルを組み合わせたハイブリッド型の提供は顧客維持により効果的であり、すべての関係者にとってより予測可能な契約に顧客を誘導できます。

ステップ4：分析と最適化

利用モデルの成功には反復的な改善が不可欠です。同じ利用データに対して異なる料金プランを適用し、収益と顧客満足度を最大化するプランを見極めましょう。各料金プランごとにコストと収益を比較し、最も収益性の高い戦略を特定します。デモを見る

実験文化を醸成する

近年、価格設定やパッケージングに関する業界の議論において、「実験」という重要な視点が加わっています。誰もが「最適な価格設定ができている」と言いたいところですが、現実には企業は常に試行錯誤を重ね、「ここで何ができるか？あちらではどうか？顧客は本当に価値を受け取っているか？その価値を最大限に活用できているか？顧客は支払う価値を感じているか？最後に価格を見直したのはいつか？競合他社と比べてどうか？」と考え続けています。

これらの問いは、価格設定やパッケージングに関する実験を構築するための素晴らしい出発点となり、顧客と自社双方にとって最適な組み合わせやアプローチを見つけ出すことができます。

価格設定やパッケージングの実験を重ねることで、多くの企業が従量課金モデルの最適化に成功しています。継続的な微調整のイメージは以下の通りです：

• 頻繁な実験の実施：「昨年やったから大丈夫」という考えを捨て、できる限り頻繁にイテレーションを行うことに慣れましょう。
• テストの実施：スプリットテスト（A/Bテストとも呼ばれる）などで異なるバージョンを比較し、コンバージョン率などの指標をもとにデータから学びます。
• モデルバリエーションの試行：まずはシンプルな従量課金方式から始め、段階的に利用量に応じた階層型モデルなど、より複雑な方式に発展させます。
• 具体的な戦術の活用：自社の価値実現プロセスに合わせた戦略的な実験を計画します。
• 顧客視点の重視：カスタマーサポートや請求業務部門が顧客から受け取るフィードバックに耳を傾け、提供価値についての声を把握します。

経営層の賛同を得る

CFOは、従量課金の多面的な特性を理解し、自社に最適かどうかを判断する必要があります。収益会計チームの79%が自動化のレベル向上が必要だと認識している一方で、67%は新たなソリューション導入のために経営層の賛同を得るのに苦労していると答えています。

CFOや他の財務責任者は多様な役割を担っているため、特に従量課金モデルに関しては収益プロセスの細かな部分まで把握できていないことも珍しくありません。現状のプロセスやリスク、新たなビジネスモデル導入の影響について経営層に最新情報を共有することで、自動化のビジネスケースを強化できます。また、エンドツーエンドの収益自動化のメリットや、対応しない場合のコストについて財務責任者に教育することで、収益責任者がさらに説得力を持たせることができます。

Go-to-Market戦略の整合

従量課金モデルには、単に顧客を獲得するだけでなく、顧客が実際にサービスを利用することを促す営業モデルが必要です。従来のプロダクト販売では、商品納品とともに営業の役割は終了します。サブスクリプション型の場合、営業は契約を締結した後、1〜2年後の更新時まで関与が薄くなります。しかし、従量課金モデルでは、顧客がウェブサイトから自らサービスに登録し、試用できるセルフサービス型の仕組みが求められます。

この場合、営業チームは顧客の利用開始から定着まで継続的に関与し、利用拡大をサポートする必要があります。多くの企業では、営業担当者が前払いの大型契約を獲得するだけでなく、顧客の利用量に応じて報酬が支払われるよう、インセンティブプランを見直しています。営業担当者は、顧客が購入した分をすべて利用したことを確認して初めて、フルコミッションを受け取ることができます。

このようなGo-to-Market戦略は、AEとSEの比率や、営業を支援する他の技術職種、パートナーの関与方法にも影響を及ぼします。

多くの企業は、プロダクト主導型成長に注力するグロースチームを立ち上げ、従量課金の取り組みを開始します。サービスをよりセルフサービス化し、どのような利用モデルが顧客の試用を促進するかを模索します。

そして、プロダクト主導型成長へと転換し、一定の成果を得た後は、次の段階として顧客に前払いの定期契約を促すフェーズに進みます。

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実験文化を醸成する

近年、価格設定やパッケージングに関する業界の議論において、「実験」という重要な観点が加わっています。誰もが理想的な価格設定を目指したいと考えますが、実際には多くの企業が常に試行錯誤を重ねています。「ここで何ができるだろうか？あちらではどうだろうか？お客様は本当に価値を感じているのか？その価値を十分に収益化できているのか？お客様は受け取った価値に対して支払うことに納得しているのか？最後に価格設定を見直したのはいつか？競合他社と比べてどうか？」といった問いが日常的に投げかけられています。

これらの問いは、価格設定やパッケージングに関する実験を構築するための優れた出発点となり、自社とお客様双方にとって最適な組み合わせやアプローチを見出すことができます。

価格設定やパッケージングにおける実験は、多くの企業が従量課金型価格設定をより効果的に活用するのに役立っています。継続的な微調整のイメージは以下の通りです：

• 頻繁な実験の実施：「昨年やったから大丈夫」という発想を捨て、できる限り頻繁にイテレーションを重ねることに慣れましょう。
• テストの実施：スプリットテスト（A/Bテストとも呼ばれます）などで異なるバージョンを比較し、コンバージョン率などの指標に基づいて評価します。
• モデルのバリエーションを試す：まずはシンプルな従量課金型から始め、段階的に利用量に応じた階層型モデルなど、より複雑なモデルへと発展させます。
• 具体的な戦術の活用：自社のバリュー実現プロセスの段階に合わせて、戦略的な実験を計画します。
• 顧客視点を忘れない：カスタマーサポートや請求業務部門が受け取るお客様からの声に耳を傾け、提供価値に関するフィードバックを把握します。

経営層の理解と賛同を得る

CFOは、従量課金型価格設定の多面的な特性を理解し、自社に最適かどうかを判断する必要があります。収益会計チームの79%が自動化レベルの向上が必要と認識している一方で、67%は、こうした新たなソリューション導入にあたり経営層の賛同を得ることに苦労していると回答しています。

また、CFOや他の財務責任者が多様な役割を担う現状を踏まえると、特に従量課金モデルに関しては、収益プロセスの細かな部分まで十分に把握できていない場合があるのも不思議ではありません。現状のプロセスやリスク、新たなGo-to-Marketモデル導入の影響を経営層に共有することで、自動化のビジネスケースを強化できます。また、エンドツーエンドの収益自動化のメリットや、対応しない場合のコストについて財務責任者に教育することで、収益責任者がさらに説得力を高めることができます。

Go-to-Market戦略の整合性を図る

従量課金型価格設定では、単に顧客を獲得するだけでなく、実際に製品を利用してもらうことが求められます。従来型のプロダクト販売においては、製品納品と同時に営業担当の役割は終了します。サブスクリプションモデルでは、営業担当は契約を締結した後、1～2年後の更新時期まで一旦役割を終えます。しかし、従量課金型の場合は、顧客が自社ウェブサイトで製品を試用できるセルフサービスの仕組みなど、営業モデル自体が異なります。

この場合、営業チームは顧客の利用開始から継続的に関与し、製品利用の拡大をサポートする必要があります。多くの企業では、営業担当が大口の前払い契約を獲得するだけでなく、顧客の利用実績に応じて報酬が支払われるよう、インセンティブプランを見直しています。営業担当は、顧客が購入した分をすべて利用したことを確認して初めて、満額のコミッションを受け取ることができます。

このようなGo-to-Market戦略は、AEとSEの比率や、営業を支援する他の技術職種、パートナーとの連携方法にも影響を及ぼします。

多くの企業は、プロダクト主導型成長の推進に特化したグロースチームから従量課金型の取り組みを開始します。製品のセルフサービス化や、顧客が試用しやすい利用モデルの検討を進めます。

そして、プロダクト主導型成長への転換と一定の成果が得られた段階で、次のステップとして顧客に前払いの継続契約を締結してもらうことを目指します。

過去15年間にわたり、私たちは世界有数の企業と協業してきました。従量課金型の価格設定ソフトウェアに関して、成功事例や落とし穴、市場における現在のギャップを熟知しています。当社の従量課金ソリューションは、全体最適かつエンドツーエンドのアプローチを採用しています。

Zuoraは、財務部門に適切な請求管理および収益自動化ツールを提供し、顧客には必要なサービスを柔軟かつ透明性高く利用できる環境を、プロダクトオーナーには純粋な従量課金からハイブリッドモデルまで、あらゆる形態に対応できる仲介・計測・価格設定ツールを提供します。

複数モデルへの標準対応

Zuora Billingなら、従量課金の導入をすぐに始められます：

• 従量課金、最低利用保証、前払い型（引き落とし方式）など、50種類以上の標準価格モデルから選択可能です。
• 柔軟な価格設定ツールと直感的なインターフェースにより、価格やパッケージ戦略の微調整も迅速かつ簡単に行えます。
• 同じ利用データに異なる価格プランを適用し、自社に最適なモデルを比較できます。
• 複数システム（アプリ内、EC、CPQ）間で価格を自動更新できます。

継続的な従量収益認識

ZuoraのRevenueは、次のことを容易にします：

• 新しい従量課金型オファーも収益認識ルールに準拠させることができます。
• 自動レポートで差異を迅速に特定できます。
• 複数のスプレッドシートやシステム間で数値を比較する手間を削減できます。
• ほぼリアルタイムで収益状況を把握し、財務部門は決算業務に集中できます。
• 実績収益と予測収益を比較し、データドリブンな意思決定が可能です。

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