NPSの計算方法｜eNPSとの違いと必要な回答数

RJC Techチーム

NPS（Net Promoter Score：ネットプロモータースコア）は、「この会社（製品）を友人や同僚に勧める可能性は、0〜10 でどのくらいですか」という1つの質問で、顧客の推奨の度合いを測る指標です。

NPS ＝ 推奨者（9〜10）の割合 − 批判者（0〜6）の割合

点数	分類
9〜10	推奨者（Promoters）
7〜8	中立者（Passives）※ NPS の計算には使わない
0〜6	批判者（Detractors）

この質問は、Frederick F. Reichheld が2003年の Harvard Business Review の論文「The One Number You Need to Grow」で、成長を予測する1つの質問として紹介したものです。分類と計算は、NPS の公式サイト（Bain & Company）の説明に合わせています。

数値の例は架空の数字です。計算は Python 3.11 で検算しました（確認日 2026年10月11日）。

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（記載例）出典：株式会社RJC「NPSの計算方法｜eNPSとの違いと必要な回答数」

計算例

例（架空）：回答 200件、推奨者 70件、中立者 80件、批判者 50件

計算	結果
推奨者の割合	70 ÷ 200 ＝ 35%
批判者の割合	50 ÷ 200 ＝ 25%
NPS	35 − 25 ＝ 10

本記事では NPS を % を付けずに「10」と表します。−100（全員が批判者）から +100（全員が推奨者）の範囲になります。 中立者が多くても少なくても、推奨者と批判者が同じ割合なら NPS は 0 です。

スプレッドシートの式

B列に 0〜10 の点数が入っているとき：

推奨者の割合：=COUNTIF(B2:B1000,">=9")/COUNT(B2:B1000)
批判者の割合：=COUNTIF(B2:B1000,"<=6")/COUNT(B2:B1000)
NPS：        =(COUNTIF(B2:B1000,">=9")-COUNTIF(B2:B1000,"<=6"))/COUNT(B2:B1000)*100

回答数による誤差

NPS は「割合の差」なので、ふつうのアンケートの割合より誤差が大きくなります。 上の例（推奨者 35%・批判者 25%）で、95% の幅を計算しました。

回答数	NPS の誤差の目安（±）
30	約 ±27.5
100	約 ±15.1
200	約 ±10.6
400	約 ±7.5

回答 200件でも、NPS 10 は「0〜20 くらいのどこか」という幅があります。 前回が 8、今回が 12 でも、改善したとは言えません。

誤差（±）＝ 1.96 × √{（推奨者の割合 ＋ 批判者の割合 −（NPS ÷ 100）²）÷ 回答数} × 100

±10 以内で比べたいなら、この例では約 230件の回答が必要という計算になりました。少ない回答数で細かい上下を議論するより、同じ方法で続けて測り、傾向を見るほうが確実です。

点数より、理由を聞く

NPS は点数だけでは、何を直せばよいか分かりません。 点数のあとに、自由記述で理由を聞きます。

質問	使い方
0〜10 の点数	NPS の計算
その点数をつけた理由	推奨者の理由＝強み、批判者の理由＝直すこと
何が改善されれば、点数が上がりますか	中立者を推奨者にする手がかり

eNPS（従業員向け）

eNPS（employee NPS）は、同じ形の質問を従業員に聞く指標です。

「この会社を、働く場所として友人や知人に勧める可能性は、0〜10 でどのくらいですか」

注意	理由
匿名にする	記名だと、本音の点数になりにくい
回答数が少ない部署は、部署別に出さない	誤差が大きく、個人が特定されるおそれ
点数と理由をセットで聞く	何を改善するかを決めるため
同じ時期・同じ方法で続ける	回答数の誤差より大きな変化を見る

回答が 50件の部署でも、この例の割合なら誤差は ±21 を超えます。 部署どうしを点数で比べるより、全社の傾向と、理由の自由記述を読むことに使います。

よくある質問

Q. NPS がマイナスです。悪い結果ですか。 A. 批判者が推奨者より多いという意味です。他社の点数は、聞き方・対象・回答数が違うと比べられないので、自社の推移と、批判者の理由を見るのが確実です。

Q. PMF の40%テストとは何が違いますか。 A. NPS は「勧めるか」、40%テストは「使えなくなったら困るか」を聞きます。PMF に達したかを見るなら40%テストが使われます。関連記事の「PMFとは｜40%テストでの測り方と集計方法」で扱っています。

まとめ

NPS ＝推奨者（9〜10）の割合 − 批判者（0〜6）の割合。−100〜+100
原典は Reichheld（2003年、Harvard Business Review）
回答 200件でも ±10 前後の誤差。小さな上下で判断しない
点数と一緒に理由を聞く
eNPS は匿名で。少人数の部署を点数で比べない

参考・出典

確認日はいずれも 2026年10月11日です。

Frederick F. Reichheld「The One Number You Need to Grow」（Harvard Business Review, 2003年12月）：https://hbr.org/2003/12/the-one-number-you-need-to-grow
Net Promoter System「Measuring Your Net Promoter Score」（Bain & Company）：https://www.netpromotersystem.com/about/measuring-your-net-promoter-score/

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（記載例）出典：株式会社RJC「NPSの計算方法｜eNPSとの違いと必要な回答数」

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