ChatGPTでリピート率を確かめる方法｜新規集客の前に見る数字

リピート率を確かめると、「もっと新しいお客様を集める前に、何を直すべきか」を考えやすくなります。まずは、ある期間に初めて買ったお客様が、その後の決めた日数の中で何人戻ったかを数えましょう。ChatGPTには、個人情報を含まない集計と条件を渡し、計算の確認と次に調べることの整理を頼めます。

「お客様は来ているのに、毎月集客をやり直している気がする」「常連さんは多いはずなのに、売上が安定しない」。こうしたとき、売上合計だけを見ていても、初回のお客様が戻っているのかは分かりません。

この記事では、難しい関数を覚える前に、小さなお店や個人事業で使えるリピート率の計算方法を整理します。割合の出し方だけでなく、集計する期間、再購入の数え方、数字を見た後の判断まで、仮の例と日本語の依頼文で確認できます。

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新規集客の前に「初めてのお客様が戻っているか」を見る

新しいお客様を集めることと、一度買ったお客様にもう一度選ばれることは、別の仕事です。前者が順調でも、購入後の使い方が分からなかったり、次の予約方法が見つからなかったりすると、関係が一度で終わる場合があります。

例えば、ある料理教室が毎月体験レッスンを開いているとします。体験の申込みは入っているのに、通常レッスンへ進む人が少ない。その場合、広告や投稿を増やす前に、体験後に何を案内し、どこで迷っているかを確かめる余地があります。これは説明用の想定例であり、特定の教室の実績ではありません。

反対に、再購入は安定しているのに新規のお客様が減っているなら、購入後の案内だけを直しても入口の不足は解消しません。リピート率は、新規集客をやめるための数字ではなく、手を入れる場所を判断する材料です。

気になっていること	最初に確かめる数字・記録	すぐには決められないこと
初回のお客様が定着しない	同じ観察日数での初回客の再購入人数	商品への不満が原因かどうか
常連さんばかりに見える	当月の新規人数と既存人数	顧客維持が改善したかどうか
売上が増えても忙しいだけ	再購入の売上、費用、対応時間	リピート率が高ければ利益も十分かどうか
クーポン後だけ注文が入る	通常価格と割引時の再購入、その後の動き	割引を続けるべきかどうか

まず一つの疑問に絞ると、必要な情報も少なくなります。「最近どうですか」とAIへ丸投げするより、「初回客の再購入が減っているか」を具体的に尋ねるほうが、確認すべきことを整理できます。

リピート率の計算方法は、分母と期間を決めることから

この記事では「初回購入から一定期間内の再購入」を見る

リピート率という名前でも、サービスや資料によって対象期間や分母が異なる場合があります。名前だけで比較せず、「誰を対象に、いつまでの購入を数えた数字か」をセットで確認してください。

この記事では、初回のお客様の定着を確かめるために、次の定義を使います。ある月に初めて購入した人を一つの集団として、その一人ひとりについて、初回購入の翌日から決めた日数以内に二回目の購入があったかを調べます。同じ時期に初めて買った集団をまとめて追う見方は、コホート分析とも呼ばれますが、名称を覚える必要はありません。

計算は「その集団のうち、決めた日数以内に再購入した人数 ÷ その集団の初回購入者数 × 100」です。例えば、初回購入者20人のうち、初回購入の翌日から60日以内に6人が再購入したなら30％です。

ここで必要なのは、難しい数式よりも数え方の統一です。二回目を買った人が、その後さらに三回、四回と買っても、この集計では一人として数えます。購入回数の多い一人を何人分にも増やしてはいけません。

「今月の購入者のうち常連が何割か」とは別の数字

一方、今月買ったお客様のうち、過去にも買ったことのある人の割合は、当月のお客様の構成を見る数字です。一般にリピーター率などと呼ばれます。初回客が戻った割合と、当月の客層の割合は、どちらも役立ちますが、答える疑問が違います。

見るもの	分母	分子	分かること
初回客の一定期間内の再購入率	対象月の初回購入者数	その人たちのうち、初回から決めた日数以内に再購入した人数	新しいお客様が二回目へ進んだ割合
当月の既存客の構成比	当月に購入した人の総数	当月購入者のうち、当月の最初の購入より前にも購入歴がある人数	今月のお客様に既存客がどの程度含まれるか
購入回数	割合を出す場合は別途定義	注文や利用が発生した回数	一人が繰り返し利用する頻度
契約継続率	更新対象となった契約数など	更新した契約数など	契約が次の期間へ続いた割合

例えば、ある月に購入した人が10人で、既存のお客様が8人なら、既存客の構成比は80％です。しかし、同じ月に初めて買った2人がその後戻ったかは、この80％からは分かりません。常連の割合が高い理由が、新規客の減少である可能性も残ります。

なお、同じ月の中で初回購入と再購入をした人を、当月構成比でどう扱うかも決めておきます。本記事の表では「当月の最初の購入時点ですでに購入歴があるか」で分類します。別の管理サービスと比べる場合は、そちらの定義も確認してください。

商品が違えば、戻るまでの自然な間隔も違う

消耗品と家具、月ごとのレッスンと一年に一度の点検では、次に必要になる時期が違います。すべてを30日で比べると、長く使える商品の購入者が「戻らない人」に見えてしまいます。

最初は、自社の商品がいつ再び必要になるかを基準に観察期間を置きます。過去の購入間隔が分かるなら、その記録を参考にします。まだ分からない場合は、仮の期間として明記し、十分な履歴がたまった時点で見直しましょう。結果をよく見せるために、後から都合のよい期間へ切り替えないことが大切です。

一回で用事が済む商品では、同じ商品をもう一度買ってもらうことが適切な目標とは限りません。関連サービスへの相談、紹介、必要時の再訪など、別の関係の続き方もあります。その場合も、購入と紹介を一つの率へ混ぜず、別の指標として記録します。

ChatGPTへ渡す前に、手元の記録から四つを決める

1．対象となる商品と「購入」の意味をそろえる

まず、一つの商品群やサービスから始めます。初回体験から通常レッスンへの申込みを見るのか、ネットショップ全体で再注文があるかを見るのかによって、対象が変わります。

予約しただけの人と、支払いが完了した人を混ぜると、率が実態とずれます。予約型の事業なら「来店・利用完了」、物販なら「取消しを除いた購入」など、自社で管理できる基準を決めます。返金やキャンセルの扱いも、対象を抽出する前にそろえてください。

例えば、決済エラーで一度注文し直しただけの記録は、再購入とは限りません。ひとつの契約を分割払いした支払い記録も、その都度別の購入に数えないようにします。お客様が別の購入判断をしたのか、同じ取引の処理なのかを人が確認します。

2．誰が同じお客様かは、手元で確認する

同じ人を数えるためには、顧客台帳や注文管理の記録が必要です。名前だけで判定すると、同姓同名や表記の違いによる誤りが起きます。会員IDなど、普段の業務で同じお客様だと確認できる方法を使ってください。

ただし、その識別情報をそのままChatGPTへ渡す必要はありません。氏名、メール、電話番号、住所、注文番号などの照合は社内や手元で済ませ、AIには集計結果だけを渡すのが、この手順の基本です。少人数の特殊な属性や細かな日付を組み合わせると特定につながる場合もあるため、分析に不要な内訳は省きます。

購入履歴が途中からしか残っていない場合は、記録上の最初の購入が、本当の初回とは限りません。「履歴確認できた範囲では初回」と区別し、十分な履歴がある集団だけで始めるか、不明を別枠に残します。AIに推測で穴を埋めさせないでください。

3．全員に同じ長さの観察期間を用意する

初回購入の翌日から60日以内の再購入を見るなら、対象月の最後の日に初めて買った人についても、60日が経過している必要があります。先月の初回客を今月初めに評価すると、数日しか見ていない人が混ざります。

例えば、6月の初回客と7月の初回客を比較する場合、どちらも全員が60日間の観察を終えた後に比べます。観察途中の集団は、再購入ゼロとして完成した数字へ入れず、「観察中」と表示します。

日付の境界は、初回当日を含むか、翌日から数えるかでも変わります。本記事の例は翌日を1日目とします。日本時間で記録しているなら集計も日本時間で統一し、別のタイムゾーンの注文履歴を混ぜるときは、日付をそろえてから数えます。

4．分析に使う小さな集計表を作る

最初から全顧客の詳しい一覧を用意する必要はありません。次のように、初回購入の時期ごとの人数と、観察が終わったかどうかをまとめます。集計時点を9月30日とした仮例で、表の数字はすべて説明用の値です。

初回購入の月	初回購入者	60日以内に再購入した人	観察状況	注意する条件
6月	20人	6人	全員60日経過	通常価格
7月	25人	5人	全員60日経過	初回割引あり
8月	18人	集計未完了	観察中	全員の経過を待つ

6月は30％、7月は20％です。ただし、7月には初回割引という条件の違いがあります。「購入後の対応が悪くなった」とは、まだ言えません。初回の目的や商品、申込みの経路が変わった可能性も含め、追加で確かめる材料になります。

ここでは20人と25人という小さな集団です。数人の違いで割合は大きく動きます。率だけを見ず、「何人中何人」という元の人数も必ず残してください。

無料プランから始める、ChatGPTへの三つの頼み方

2026年11月11日に確認したOpenAI公式ヘルプでは、ChatGPTの無料プランでも通常のテキストでの相談ができ、データ分析やファイルの利用にも対応しています。ただし、分析やアップロードには別の利用枠があります。この記事のように少量の集計を文章で渡す方法なら、専用の表計算ファイルや外部連携は必須ではありません。

日本はChatGPTの対応地域に含まれ、Webとモバイルで利用できます。表の見比べや検算はPCのほうが行いやすいでしょう。利用枠に達した場合は画面の案内に従い、無理に有料プランへ変更する前に、手元の電卓で確認できる部分を進めます。

依頼1：計算より先に、数え方の抜けを確認してもらう

一番初めは、数字を入れずに自分の目的を伝えます。AIから出た定義をそのまま採用するのではなく、自社で実際に確認できる記録に合わせて選んでください。

小さな教室を運営している想定で、初めて利用したお客様が二回目に進んだ割合を確認したいです。
初回の利用完了月ごとに分け、初回利用の翌日から60日以内に、別の有料レッスンを利用完了した人を数える予定です。
同じ人は一人として数え、予約取消しと同じ契約の分割払いは再購入に含めません。
個人情報や一人ごとの記録は渡しません。
この定義で先に決めるべき不足事項を、重要な順に五つ以内で教えてください。
今月の常連客の割合とは区別してください。

期待するのは、もっともらしい改善策の一覧ではなく、集計前の確認事項です。「過去の購入履歴はどこまで確認できるか」「全員60日経過しているか」「返金になった利用をどう扱うか」など、自分で答えられるかを点検します。

もしAIがすぐに「クーポンを配りましょう」と答えたら、「施策の提案はまだ不要です。人数の数え方だけを確認してください」と戻しましょう。順番を分けると、数字を確かめる前に対策を決める失敗を避けやすくなります。

依頼2：人数を渡し、式と計算結果を一緒に確認する

次に、確定した集計だけを渡します。ファイルを使う場合も、顧客名簿ではなく、この集計表だけを新しいファイルにしてください。元ファイルの非表示シートやメモに個人情報が残っていないかにも注意します。

次は説明用の仮の集計です。
定義：対象月の初回購入者のうち、初回購入の翌日から60日以内に再購入した人の割合。
6月：初回20人、再購入6人、全員観察完了、通常価格。
7月：初回25人、再購入5人、全員観察完了、初回割引あり。
8月：初回18人、再購入人数は未確定、観察中。

6月と7月について、分母・分子・計算式・割合を表にしてください。
8月は計算せず「観察中」としてください。
6月と7月の差はパーセントポイントで示してください。
価格条件と人数の違いがあるため、原因や施策の効果は断定しないでください。
最後に、私が電卓で確かめる計算を示してください。

この仮例で確かめる計算は、6÷20×100＝30％、5÷25×100＝20％です。差は10パーセントポイントの低下です。「10％減」とだけ書くと、割合同士の差なのか、元の30％を基準とした減少率なのかが曖昧になります。社内で共有するときは「30％から20％へ、10ポイント低下」と書くと伝わります。

ChatGPTの結果が違う場合は、まず入力した数字を確認し、次に分母と分子を確認します。説明が流暢でも計算が正しいとは限りません。少量の集計なら、電卓で別に計算するほうが早く、確認もしやすくなります。

依頼3：数字から、次に確かめることを一つ選ぶ

計算が合ったら、初めて次の行動を相談します。原因を当ててもらうのではなく、複数の可能性と確かめ方を分けてもらうのがポイントです。

上の集計について、確認できた事実と、まだ仮説にすぎないことを分けてください。
7月は初回割引があり、購入後の案内を読んだか、予約画面で困ったかは未確認です。
再購入を増やす施策をいきなり決めず、先に確かめることを三つ以内で提案してください。
各案に「何を見るか」「誰が手元で確認するか」「どんな結果なら次へ進むか」を付けてください。
追加の値下げや自動配信は前提にしないでください。
最後に、一人で運営する教室が最初に取り組みやすいものを一つ選び、理由を説明してください。

例えば、「利用後に案内した次回予約ページがスマートフォンで分かりにくくないかを確認する」といった、手元で確かめられる提案が候補になります。ただし、AIの推奨が自社に合うかは人が判断します。実際に不便が見つかってから、その箇所を直す順番です。

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数字を見た後は、値下げより先に戻りにくい理由を確かめる

低かったときは「買う理由」と「買える状態」を分ける

再購入が少ない理由には、次に買う必要がまだない場合と、必要でも買いにくい場合があります。この二つを一緒にすると、必要のない案内を増やしたり、予約の不便を放置したりします。

教室なら、次に何を学べるかが伝わっていないのか、希望日に空きがないのかで対応が違います。物販なら、商品が長持ちしているのか、再注文のページが探しにくいのかを分けて考えます。数字だけでは理由までは分からないため、実際の問い合わせや予約状況を確認します。

確かめたい可能性	確認する記録や場面	確認後の対応例
まだ再購入の時期ではない	通常の使用期間、過去の購入間隔	観察期間が事業に合っているかを見直す
次に何を選べばよいか分からない	購入後の案内、実際の質問	用途別に次の選択肢を短く案内する
予約や注文がしにくい	空き枠、入力手順、決済の不具合	不便が確認できた箇所を直す
最初の期待と提供内容が違う	販売ページと提供内容、寄せられた意見	説明や商品内容のどちらを直すべきか判断する
初回だけの目的で購入した	初回キャンペーンの条件、購入の目的	通常購入者と分けて経過を見る

これらは原因の候補です。お客様が戻らないことを「満足していない証拠」と決めつけるのは避けましょう。一回で課題が解決した、別の予定ができた、必要な時期が来ていないなど、異なる事情があり得ます。

高かったときも、利益と対応負担を確認する

再購入が増えるのはうれしいことですが、そのために大幅な値下げや手厚い個別対応を続けていれば、利益や時間の負担が残ることがあります。率だけを目標にすると、売るほど忙しくなる仕組みを強めてしまうかもしれません。

再購入した人の売上だけでなく、割引額、発送や教材などの費用、追加対応の時間も確認します。利益の計算をここで精密に作り込む必要はありませんが、「この案内を毎回続けられるか」は一緒に考えてください。

また、常連の構成比が上がった一方で新規人数が減っているなら、店全体が強くなったとは限りません。初回客の人数、再購入人数、客単価や対応負担を並べて見ると、割合だけで安心することを防げます。

改善するなら、一度に変えることを増やしすぎない

次回案内を直す、予約ページを直す、価格を変える、商品内容を変える。すべてを同時に行うと、後で数字が変わっても何が関係したか分かりにくくなります。一人で運営する場合は、まず確認できた一つの不便を直し、変更日と内容を短く残す方法を勧めます。

例えば、次回レッスンの対象者が伝わりにくいと確認できたなら、「前回ここまでできた方は、次にこの内容を学べます」という説明を加えます。その後、案内への問い合わせ、予約の状況、同じ観察期間での再購入を見ます。

前後で率が上がっても、季節、空き枠、対象のお客様、価格などが違えば、変更の効果とは断定できません。「改善後の集団で上昇した」という事実と、「案内変更が効いた」という仮説を分けて残します。大きな投資を決めるときほど、この区別が役立ちます。

数字が少ない事業では、率より人数と記録が役に立つ

初回のお客様が5人しかいない場合、一人が再購入すると20％、二人なら40％です。割合だけを見ると大きな差ですが、実際には一人の違いです。この段階で「倍増した」「商品が改善した」と評価するのは早すぎます。

だからといって、少人数なら何も分からないわけではありません。再購入する際にどんな質問があったか、次の予約まで何を迷ったか、使い方で困っていなかったかといった具体的な記録を確認できます。AIには個人の詳細を渡さず、複数の声を特定につながらない形で要約して相談します。

期間をまとめる場合は、各月の率を単純に平均しないでください。たとえば、ある月が10人中4人で40％、別の月が30人中6人で20％なら、二つの率の平均30％ではありません。条件と観察期間がそろっているなら、合計40人中10人で25％です。

ただし、同じ人が両方の月の「初回客」に入っていれば集計が崩れています。また、片方の月だけ料金や商品が大きく違う場合、合計だけでは違いが隠れます。まとめた数字と月別の数字を両方残し、どこまで比べられるかを確認しましょう。

失敗しやすい十の場面と、戻って確認する場所

よくある失敗	起きる問題	修正する順番
注文回数を人数として使う	よく買う一人が何人分にも数えられる	手元で同じ顧客の重複を除く
今月の新規客をすぐ評価する	戻る時間が足りない人まで未購入になる	全員が観察期間を終えた集団に戻す
予約と利用完了を混ぜる	取消しや未利用が含まれる	何を購入と数えるかを統一する
過去の履歴がない人を新規と決める	既存客が初回客に混ざる	履歴の範囲を確認し、不明を分ける
月の常連構成比を再購入率と呼ぶ	定着が改善したと誤解する	分母と対象集団を明記する
分割払いを二回目の購入にする	同じ契約が繰り返し購入になる	別の購入判断かを取引単位で確認する
観察中の欄をゼロにする	未確定の集団ほど悪く見える	未確定・観察中・確認済みゼロを分ける
AIに低下の原因を断定させる	根拠のない値下げや販促へ進む	事実と仮説、追加確認を分け直す
集計だけで名簿も送ってしまう	不要な顧客情報を外部へ渡す	集計専用の表を作り、情報を絞る
数字をよくするため定義を変える	過去との比較ができなくなる	変更理由を記録し、新旧を別指標で示す

異常な結果が出たら、追加のグラフを作る前に、この表の上から確認してください。とくに再購入人数が初回人数を超える、人数の合計が手元の台帳と合わない、観察中の月だけ急に低くなる、といった場合は集計方法の確認が先です。

ChatGPTへ同じ質問を何度も繰り返すだけでは、元の記録の不足は直りません。「どの条件が未確認か」「どの数字を手元で確認するか」を言葉にして、記録へ戻ることが大切です。

個人情報を渡さず、確認できた数字だけで進める

この方法でAIに必要なのは、対象の定義、集計人数、観察状況、比較に影響する条件です。お客様の名前や連絡先を含む名簿を送らなくても、計算と確認事項の整理はできます。

OpenAIのデータ管理の公式説明では、個人用ワークスペースのモデル改善への利用設定を変更できます。ただし、設定をオフにしたことが、顧客情報を無条件で入力してよい理由になるわけではありません。会社の規程、契約、情報の取り扱いに従い、不要なデータを渡さない方針を先に置きます。

匿名の番号へ置き換えても、他の情報と組み合わせれば個人が分かる場合があります。AI側で一人ひとりを追う必要がない今回の分析では、集計済みの人数だけを使うほうが手順も簡単です。少人数の属性別集計は、必要性をよく考えてから扱ってください。

回答を受け取ったら、元の人数、式、丸め方を手元で照合します。「分からない」を残したままにすることも、正しい分析の一部です。記録が足りなければ、現時点では率を出さず、これから残す項目を決めるところまでで十分です。

筆者の実務視点

私が小さな事業で最初に勧めたいのは、全商品をまとめた立派な分析より、一つの商品について、初めてのお客様が二回目へ進むまでを確かめることです。対象を絞ると、数字の意味を説明しやすくなり、何を直すかも考えやすくなります。

とくに注意したいのは、率が低いとすぐに割引を追加する判断です。必要な時期が来ていない人に値引きを提示しても、原因に合っていないかもしれません。案内の不足、注文の不便、商品との相性を分けて確認するほうが、使う時間や費用を選びやすくなります。

一人会社や個人事業では、精密な仕組みを最初から作ろうとすると続きません。私なら、観察を終えた初回客の集団を一つ選び、人数、再購入人数、主な条件を一枚にまとめます。次の確認では同じ定義を使い、変更点があれば一行添える形から始めます。

ChatGPTに任せたいのは、定義の抜けを指摘すること、計算の説明を整えること、確認すべき仮説を少数に絞ることです。同じお客様かどうかの照合、記録の正しさ、何を施策として実施するかは、人が責任を持って確認します。AIに名簿を丸ごと見せることを出発点にはしません。

例外として、一回で目的が完了する商品や購入間隔が非常に長い商品では、二回目の購入率を最優先にしなくてもよいでしょう。満足して用事を終えたお客様を、数字を上げるためだけに追いかける必要はありません。商品の役割に合った指標を選び、お客様にとって自然な次の接点を考えることが大切です。

よくある質問

リピート率は何％ならよいのでしょうか？

すべての業種に共通する合格点は置けません。購入間隔、商品単価、初回客の目的、観察日数で変わるためです。他社の平均を見る場合も定義を確かめ、まずは自社の同じ条件の集団を比べてください。率が高くても利益や対応負担が合わなければ、別の見直しが必要です。

二回目に別の商品を買った人も含めますか？

店舗全体との関係を見たいなら含める方法があり、特定商品の継続を見たいなら対象を絞る方法があります。どちらが正しいかではなく、確かめたい疑問に合わせて決めます。「同じ商品」と「店舗内の別商品を含む」を途中で混ぜないことが重要です。

無料体験から有料購入へ進んだ人はリピートですか？

無料体験は購入ではないため、有料の再購入と区別すると整理しやすくなります。「無料体験者のうち有料購入した割合」として別に集計してください。有料体験から通常商品へ進む場合も、体験からの転換だと分かる名前を付けると、通常商品の買い直しと混同しにくくなります。

定期購入の毎月の支払いは、再購入に数えますか？

契約が自動的に続く支払いと、お客様が新たに選んだ購入は性質が異なります。定期購入は契約の継続・解約などの別指標を使い、単発商品の二回目購入と分けてください。同じ契約の分割払いを複数購入として数えることも避けます。

注文履歴が少なくてもChatGPTを使う意味はありますか？

あります。少ない数字から成功・失敗を断定する用途ではなく、これから残す記録と、集計条件を整理する用途に使えます。人数が数人なら率だけで判断せず、分母・分子と、実際に確認できた質問や不便を一緒に見ます。

Excelや有料プランがないとできませんか？

少量の集計を文章で貼り付ける方法なら、Excelや有料プランは必須ではありません。無料プランでも相談を始められます。分析機能やファイルの利用には枠があるため、利用状況によっては待つ必要があります。人数の確認と簡単な割合は、手元の記録と電卓でもできます。

再購入した人が一人もいなかったら、失敗ですか？

観察が完了し、履歴を確認できた結果がゼロなら、その集団では再購入を確認できなかったと記録します。ただし、観察期間が商品に合っていたか、人数が少なすぎないか、初回の目的が一度で完了するものだったかも確認します。観察中や履歴不足をゼロに置き換えてはいけません。

ChatGPTが出した改善案は、そのまま実行してよいですか？

案内文や確認項目のたたき台として使い、実際の条件と照合してから判断してください。値引き、契約の変更、顧客への連絡などは、費用や相手への影響があります。実施前に内容、対象、情報の取り扱いを確認し、必要な承認を得ます。

まとめ：まず一つの集団について「何人が戻ったか」を確かめる

リピート率の計算方法で大切なのは、分母と分子を決め、全員に同じ長さの観察期間を用意することです。今月の常連客の割合と、初回客が二回目へ進んだ割合は分けて見ます。

ChatGPTには個人情報を含まない集計を渡し、定義の抜け、計算、次の確認事項を順番に相談しましょう。原因や効果は数字だけで決めつけず、率と人数をセットで確認します。

最初の一歩は、観察期間を終えた初回購入者を一つの月から選ぶことです。その人たちのうち何人が戻ったかを手元で数え、「次に何を確かめるべきか」を相談してみてください。新規集客を増やす前に、既存のお客様との関係を見直す材料になります。

集客を増やす判断も、お客様との関係を育てる判断も、生成AIとともに整理したい方へ。
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参考情報

• OpenAI：ChatGPT Free Tier FAQ
• OpenAI：Data analysis with ChatGPT
• OpenAI：Data controls in ChatGPT
• OpenAI：ChatGPT Supported Countries
• LINEヤフー for Business：リピート率とは？ 計算方法やリピーター率との違い、改善方法を解説

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