Stripe 、約 2,000 人のビジネスリーダーに価格戦略に関する調査を実施 急成長企業はアジャイルな価格設定で差別化を図っていることが判明
ストライプジャパン株式会社
プログラマブルな金融サービスを構築する Stripe は、日本を含む世界各国のビジネスリーダー約 2,000 人を対象に、価格戦略の最新トレンドを調査した
新しいレポートを発表しました。本レポートでは、価格設定の俊敏性 (アジリティ) と収益成長の間に強い相関関係があることが明らかになりました。急成長している企業は収益化戦略を頻繁に変更しており、リーダーの 84 % がこの慣行を「主要な競争優位性」と見なしています。
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最新の価格戦略ガイド
本レポートでは、急成長企業が採用するいくつかの価格設定モデルを紹介しています。
- ハイブリッド料金体系 : 月額固定のサブスクモデルに追加の従量課金を組み合わせるなど、2 つ以上の価格モデルを組み合わせた複合モデル。- 従量課金の料金体系 : 顧客が使用した分だけを支払う「ペイ・パー・ユース」または「消費ベースモデル」。- ユーザー数課金型 (シートベース) 価格設定 : 製品やサービスにアクセスできる個々のユーザー (シート) 数によってコストが決定されるモデル。- 成果連動型価格設定 : 製品やサービスの使用によって達成された成果や結果に基づいて顧客に請求するモデル。- ダイナミック・プライシング : リアルタイムの市場需要に応じて製品やサービスの価格が柔軟に変動するモデル。
価格設定において急成長している企業を際立たせる特徴
レポートでは下記の主な内容が新たに明らかになっています。
- ハイブリッド型価格設定の採用：急成長企業は、予測可能な収益と柔軟性のバランスを取るため、純粋なサブスクリプション型からハイブリッド型 (サブスクリプション + 従量課金など) の価格設定へと移行しています。企業がハイブリッド型価格設定を使用する割合 (57 %) は、グローバル平均 (36 %) よりも大幅に高くなっています。一例として、コラボレーションデザインプラットフォームを提供する
Figma では、従来のユーザー数課金型価格設定によるサブスクリプションと、新しい AI 機能に対応した従量課金クレジットの価格設定を組み合わせて提供しています。- 価格設定を継続的な実証実験と捉える : 急成長企業は、価格設定を一度きりの決定としてではなく、継続的な実証実験のプロセスと見なしています。実質、過去 2 年間に 3 回以上も価格変更を実施した割合は、グローバル平均 (33 %) の 2 倍 (67 %) に達しています。- 顧客の成果と価格設定を連動させる : 今回の調査に回答したビジネスリーダーの 77 % が「顧客は成果連動型の価格設定を望んでいる」と考える一方、実際にそれを提供しているのは 32 % に過ぎないことが判明しました。急成長企業は、このギャップを埋めるため、顧客の「サービス使用量」の定義を継続的に修正し、顧客が受け取る価値をより良くする努力を続けています。- AI エージェントの価格設定に成功 : 急成長企業は AI エージェントを提供する傾向が強く、価格設定にも自信を持っており、成果連動型や作業ベースの価格設定といった、より洗練されたモデルを使用してエージェントのもたらす価値を的確に捉えています。カスタマーサービスプラットフォームである
Intercom は、柔軟な請求プラットフォームを活用し、サブスクリプションの階層型プランと従量課金の料金体を組み合わせ、新しい AI エージェントの価格設定を急速に進化させました。- AI 搭載のダイナミック・プライシングツールを活用 : 急成長企業は、AI 搭載のツールを使用して価格設定の実験を自動化・加速させており、他の企業に比べてダイナミック・プライシングやパーソナライズされたプランの提供といった戦略を、はるかに高い割合で実施しています。急成長企業によるパーソナライズされたプランの提供の採用率が 35 % であるのに対し、グローバル平均では 24 % です。
AI や価格戦略トレンドへの対応に遅れが見える日本企業
日本の調査結果では、グローバル平均との間にいくつかの顕著な違いが見られました。特に、自社の価格設定が収益や顧客の目標に「適合している」と感じている日本企業はわずか 28 % に留まり、グローバル平均 (58 %) を 30 ポイントも下回っています。加えて、AI 製品の提供を「検討していない」企業は 42 % (グローバル平均 20 %)、また、ダイナミック・プライシングをトレンドと捉えている企業は 55 % (グローバル平均 80 %) という結果になっており、AI や最新トレンドへの対応の遅れも浮き彫りになっています。これは、日本市場において、価格設定の最適化や AI の収益化を加速する柔軟なソリューションが特に求められていることを示しています。
さらに、価格設定変更の障壁として「時間やリソースの不足」を挙げた日本企業は 26 % となっており、グローバル平均 (11 %) の 2 倍以上となりました。AI の収益化に関しても、AI エージェントが提供する価値をどう測定すべきか「まだわからない」と回答した企業が 27 % (グローバル 11 %) に上ります。この事実は、洗練されていながらも使いやすく、価格体系を容易に管理・変更できる柔軟なソリューションの必要性を示しています。
企業がますます複雑化する世界経済に対応する中で、本レポートは、洗練された適応性の高い収益化アプローチが、いかに成功の前提条件となりつつあるかを浮き彫りにしています。
詳しくは
Stripe blog をご覧ください。
【調査概要】
・調査方法 ：Stripe データを分析
・調査実施機関：Milltown Partners 社 (データ提供元の Focaldata 社との提携) と共同でStripeが実施
・調査実施日：2025年半ば
・調査対象 ：オーストラリア、ブラジル、フランス、ドイツ、日本、シンガポール、イギリス、アメリカの 8 カ国から選出された事業責任者 2,053 人
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Stripe について
Stripe は、プログラマブルな金融サービスを構築する企業です。世界の何百万もの企業が Stripe を利用して、オンラインおよびでの決済や組込型金融、収益モデルのカスタマイズを推進し、より収益性の高いビジネスを築いています。サンフランシスコとダブリンに本社を置くStripe は、世界の GDP の 1.3 % に相当する年間 1.4 兆 ドル (約 210 兆円) 以上の決済を処理しています。Stripe を利用する企業には、Fortune 100 の半数、Forbes Cloud 100 の 80 %、Forbes AI 50 の 74 % が含まれています。AI とステーブルコインにフォーカスを置いた事業拡大と研究開発への投資を通じて、Stripe はグローバル経済における最先端技術の普及に貢献しています。
詳しくは
https://stripe.com/jp をご覧ください。
プレスリリース提供：PR TIMES
記事提供：PRTimes
