MAUとは？月間アクティブユーザーの意味・計算方法とDAU・WAU・YAUとの違い

MAU（Monthly Active Users＝月間アクティブユーザー）とは、集計対象の1か月間にサービスやアプリを1回以上使ったユーザーの数です。同じ人が月に何十回使っても1人と数えます。SNS・ゲーム・メディア・SaaSのように継続利用を前提とするサービスで、利用規模を示す基本の指標として使われます。

ただし「何をもってアクティブとするか」は会社ごとに違い、GA4・Meta・LINEヤフー・Spotifyが出すMAUは同じ物差しではありません。この記事では、MAUの意味と計算方法、DAU・WAU・YAUとの違い、DAU/MAU比率の目安、GA4での定義と取り出し方、主要サービスが公表する数字の読み方までを、一次資料にあたって整理します。

まとめ：MAUの意味と見方の要点

• 定義：1か月に1回以上利用したユニークユーザー数。「利用」がログインか起動か特定の操作かは、サービス側が決めて固定する。
• DAU・WAU・YAUとの違い：集計期間が1日・7日・1年と違うだけ。毎日使う前提のサービスはDAU、月単位の利用ならMAUを主指標にする。
• DAU/MAU比率：平均DAU÷MAU。Andrew Chen氏は「20%超で良好、50%以上は世界トップ級」と書くが、利用頻度が低い業態では低くて当然。
• GA4：アクティブユーザーはエンゲージメントのあったセッションだけでなく、初回訪問（first_visit）なども条件に入る。画面のカードとDAU/MAU比率は30日、Data APIのactive28DayUsersは28日で、期間が違う。
• 他社比較：公表MAUは定義が会社ごとに違うため、横に並べて優劣を決めない。比べるなら自社の時系列で。

以下、定義から順に根拠を示します。

MAUの意味と定義

MAUの読み方と計算方法

MAUは「Monthly Active Users」の頭文字で、「エムエーユー」と読みます。計算は「対象月にアクティブと判定したユーザーを、重複を除いて数える」だけです。延べの利用回数やセッション数、ページビューとは別物で、1人が30回ログインしても1と数えます。

集計の「1か月」も決めておく必要があります。暦月（1日〜末日）で数える会社もあれば、直近28日・30日のローリング期間で数える会社もあります。暦月は月ごとに日数が28〜31日と変わるため、2月だけMAUが落ちて見えることがあります。日数の違いを消したいなら、28日のように7の倍数の期間を使うと曜日の偏りも揃います。

「アクティブ」の基準の決め方

アクティブの基準に業界共通のルールはありません。代表的な基準は次の3つです。

• 訪問・起動：アプリを開いた、サイトに来たユーザーを数える（メディア・アプリ）
• ログイン：アカウントで認証したユーザーを数える（SaaS・会員制サービス）
• 価値のある操作：投稿・購入・視聴・メッセージ送信など、サービスの中核の行動をしたユーザーだけを数える

多くのサービスでは上の基準ほど人数が多くなりますが、ログインせずに購入できるECのように、この順に並ばない場合もあります。社内の判断に使うなら、中核の行動を基準にしたMAUが最も実態に近くなります。プッシュ通知を開いただけのユーザーを数えると、通知を増やすほどMAUが増え、施策の効果を読み違えます。基準を途中で変えると前後の数字が比較できなくなるため、変えたときは旧基準の値も並べて出しておきます。

ユニークユーザー（UU）・会員数との違い

UU（ユニークユーザー）は「期間内に訪れた重複なしの人数」を指す広い言葉で、期間も行動の条件も決まっていません。MAUはUUのうち、期間を1か月に限り、利用の条件（アクティブの基準）を付けたものです。会員数には累計登録数と退会者を除く登録数などがあり、定義の確認が必要です。同じ会員100万人を対象に集計したMAUが5万人なら、残る95万人はその月のアクティブ条件を満たしていません。MAUが投資家や広告主に重視されるのは、この「今使っている人数」が会員数では見えないためです。

DAU・WAU・MAU・YAUの違いと使い分け

集計期間による4指標の比較

同じアクティブ条件・識別単位で、1日が7日、7日が月、月が年の集計期間に含まれるように測れば、DAU≦WAU≦MAU≦YAUとなります。4つは別の指標というより、同じ数え方を期間だけ変えたものです。

自然な利用頻度に応じた主指標の選択

選ぶ基準は「ユーザーがそのサービスを使う自然な間隔」です。毎日開くことに価値があるSNSやゲームはDAU、週1回の会議や報告で開く業務ツールはWAU、給与計算や請求書発行のように月1回使うSaaSはMAUが向きます。月1回の業務ツールでDAUを追うと、日々の数字が曜日と締め日で上下するだけで、改善の判断に使えません。

YAUは年に数回しか使わないサービスの規模を表すときに使います。確定申告ソフトをMAUで見ると2〜3月だけ跳ね上がり、他の月は小さく見えます。この場合はYAUで年間の利用者規模を示し、繁忙期のMAUを補助に使います。ゲームでも同じで、事業計画や広告主向けの資料で規模を示すならMAU、イベントや不具合の影響を日々見るならDAUと、目的で使い分けます。

DAU/MAU比率（スティッキネス）の計算と目安

DAU/MAU比率の計算方法

DAU/MAU比率は、MAUのうち平均して何%が毎日使っているかを示す数字で、スティッキネス（粘着度）とも呼ばれます。計算は「その月の平均DAU÷MAU×100」です。MAU10万人・平均DAU2万人なら20%で、MAUの1人が月に平均6日（30日×20%）使っている計算になります。

MAUが伸びて比率が下がる場合は、新規ユーザーの定着不足、低頻度ユーザーの増加、既存ユーザーの利用日数の減少などを分けて確認します。規模（MAU）と頻度（比率）を分けて見るための補助線です。

20%・50%の目安と、当てはまらない業態

よく引用される目安は、Uberの成長部門に在籍し現在はベンチャーキャピタルのa16zに所属するAndrew Chen氏のブログ記事にある「一般に20%を超えるアプリは良好、50%以上は世界トップ級」という一文です。同じ記事でChen氏は、Facebookの比率が歴史的に50%を超えていた一方、自身が在籍したUberは空港送迎や出張など毎日は起きない利用が中心で50%に届かなかったと書いています。

つまりこの目安は、毎日使う前提のSNS・メッセージ系の物差しです。旅行予約やEC、週1〜2回使う業務SaaSでは比率が低いのが自然で、低いこと自体は問題ではありません。Chen氏は、10%の製品が努力で40%になった例は見たことがない、とも書いています。Sequoia Capitalの記事「Measuring Product Health」も、DAU/MAUが0.6（60%）なら一般に非常に健全としつつ、SMS型のアプリはFacebookのようなソーシャルアプリより比率がずっと高く、成長初期のソーシャル製品は30%程度のこともあると書いており、業態で水準が違う点は同じです。比率を他業態と比べるより、自社の過去の推移と、同じ利用頻度のサービス同士で比べるほうが判断を誤りません。

比率を上げようとして逆に下がる施策

Chen氏の記事には、比率を上げるためにメールやプッシュ通知を増やすと、たまに戻ってくる人（MAU）ばかり増えて毎日使う人（DAU）は増えず、かえって比率が下がるという指摘もあります。通知の効果をMAUだけで評価すると成功に見えるため、通知施策はDAU/MAU比率と、通知経由ユーザーの翌月の継続率を必ず並べて評価します。

GA4でMAUを確認する方法

GA4の「アクティブユーザー」の定義

GA4のアクティブユーザー数は、アナリティクスヘルプ「ユーザーに関する指標を理解する」で「指定した期間にサイトまたはアプリを利用したユニークユーザーの数」と定義されています。アクティブと認識される条件は、エンゲージメントのあったセッションが発生したとき、またはウェブサイトでfirst_visitイベントかengagement_time_msecパラメータが収集されたときなどです。

エンゲージメントのあったセッションはエンゲージメント率のヘルプにある「10秒以上継続する」「キーイベントが発生する」「ページビューまたはスクリーンビューが2回以上発生する」のいずれかを満たすセッションです。ただし初回訪問（first_visit）でもアクティブに数えられるため、「10秒未満の直帰はすべて除外される」わけではありません。ヘルプには、過去に訪れたユーザーが10秒未満で操作せずに離れた場合は、アクティブではなく総ユーザー数にだけ数えられる例が載っています。

GA4の30日カードとactive28DayUsersの期間差

GA4の画面でMAUに当たる数字を見るなら、エンゲージメントの概要レポートにある［ユーザーのアクティビティの推移］カードです。ヘルプでは、過去30日間・7日間・1日間にアプリを使用したユーザーの数を表示するカードと説明されています。

ところがData APIのディメンションと指標の一覧にあるactive28DayUsersは「28日間」のアクティブユーザー数です。比率の指標dauPerMauは「30日アクティブユーザーのうち1日アクティブユーザーでもある割合」と定義されていて、分母は30日です。つまり、画面のカードとdauPerMauは30日、APIで人数を取るactive28DayUsersは28日です。

このため、APIでactive1DayUsersをactive28DayUsersで割った値は、dauPerMauと定義が異なり、一致するとは限りません。社内資料で「GA4のMAU」と書くときは、30日・28日・暦月のどれなのかを明記します。暦月で出したいときは、レポートの期間を月初から月末にして「アクティブユーザー数」を見ます。

Data APIによるDAU・WAU・MAUと比率の取得

毎月の数字を手作業で写す代わりに、GA4 Data APIで日次の推移をまとめて取り出せます。次はPython用の公式クライアント（google-analytics-data）で、直近7日分の1日・7日・28日アクティブユーザーと3つの比率を取る例です。実行前にgoogle-analytics-dataをインストールし、Google CloudでGoogle Analytics Data APIを有効にします。サービスアカウントに対象GA4プロパティの閲覧権限を付与し、認証情報を設定したうえで、コードのプロパティIDを置き換えてください。

from google.analytics.data_v1beta import BetaAnalyticsDataClient
from google.analytics.data_v1beta.types import (
    DateRange, Dimension, Metric, OrderBy, RunReportRequest,
)

client = BetaAnalyticsDataClient()  # GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS を参照
request = RunReportRequest(
    property="properties/123456789",
    dimensions=[Dimension(name="date")],
    metrics=[
        Metric(name="active1DayUsers"),   # DAU
        Metric(name="active7DayUsers"),   # WAU
        Metric(name="active28DayUsers"),  # MAU（28日）
        Metric(name="dauPerMau"),         # DAU/MAU（分母は30日）
        Metric(name="dauPerWau"),
        Metric(name="wauPerMau"),
    ],
    date_ranges=[DateRange(start_date="7daysAgo", end_date="yesterday")],
    order_bys=[OrderBy(dimension=OrderBy.DimensionOrderBy(dimension_name="date"))],
)
response = client.run_report(request)
for row in response.rows:
    date = row.dimension_values[0].value
    dau, wau, mau, d_m, d_w, w_m = (v.value for v in row.metric_values)
    print(date, dau, wau, mau, f"{float(d_m):.1%}", f"{float(d_w):.1%}", f"{float(w_m):.1%}")

比率の3指標は百分率ではなく小数（0.113なら11.3%）で返ります。日付をディメンションにすると、各行の1日・7日・28日の人数は「その日を最終日とする」期間で集計されます。ある日の行の値は、その日だけを期間に指定して取得した値と一致します。GA4の画面やAPIの使い方そのものはGA4とは？仕組みとUAとの違い・導入と運用体制の判断まで解説で扱っています。計測設計やレポートの自動化を外部に任せたい場合は、Webコンサルティング・アクセス解析の支援も用意しています。

GA4と自社MAUの差が生じる原因

GA4に限らず、MAUは集計の前提でずれます。ログイン前後で別人として数える、スマホとPCで別ユーザーになる、ボットのアクセスが混ざる、の3つが代表です。GA4ではUser-IDを送ればログインユーザーを端末をまたいで1人にまとめられます。逆に、アプリ内の自社データベースで数えたMAUとGA4のMAUは、数える条件が違うので一致しません。どちらを公式の数字にするかを先に決めておきます。

主要サービスが公表するMAUと定義の違い

決算資料・SEC提出書類に書かれた数え方

上場企業は、MAUを公表するときに定義を脚注や年次報告書に書いています。同じ「MAU」でも、数える単位（アカウントか人か）・期間（暦月か30日か）・利用の条件がそれぞれ違います。

LINEヤフーは2026年8月のプレスリリースの注記で、国内MAU1億を「iOSとAndroid端末におけるLINEの利用者数から、同じ電話番号で認証された別の端末の利用者数等を除いた数値」と説明しています。Spotifyは2025年度の年次報告書（Form 20-F）で、広告付きユーザーとPremium会員のうち、期末から遡って30日以内に0ミリ秒を超えてコンテンツを再生したアカウントをMAUとしています。直近の2026年第3四半期の報告書（Form 6-K）では、2026年9月30日時点で7億8,800万です。同じ書類には、1人が複数のアカウントを使うことがあるため、MAUは実際の利用者数より多く出る可能性があるとも書かれています。

MAUの開示をやめたMeta

DAU/MAUを広めたFacebookの運営会社Metaは、2023年度の年次報告書（Form 10-K）で、2024年第1四半期の報告からFacebookのDAU・MAUなどの開示をやめ、DAP（Family Daily Active People）の開示を続けると表明しました。最後に開示されたFacebookのMAUは30億7,000万（2023年12月31日時点）で、定義は「ログイン済みのFacebook登録ユーザーのうち、測定日から遡って30日以内にFacebookを訪問したか、Messengerを利用したユーザー数」でした。

現在のDAPは、Facebook・Instagram・Messenger・WhatsAppのいずれかをその日に訪れたログイン済みの登録ユーザーを、アカウントではなく人の単位で数えた日次の指標です。2026年第3四半期の四半期報告書（Form 10-Q）では、2026年9月平均で36億4,000万と開示されています。Metaは、複数製品を使う人を含むコミュニティの規模をFamily指標のほうが適切に表すと説明し、従来から公表していたDAPの開示を継続しています。

他社のMAUと比べるときの注意

表の数字は、定義が違うので大小を比べても意味がありません。他社のMAUを自社の目標や市場規模の根拠にするなら、定義の注記まで読み、少なくとも「アカウント数か人数か」「暦月か30日か」「何をしたら数えるか」の3点を揃えます。自社がMAUを社外に出すときも、上の各社のように定義を一文で添えておけば、比較の誤解を防げます。

MAUの増減要因と改善施策の優先順位

MAUの継続・新規・復帰・離脱への分解

今月のMAUは「先月から続けて使った人＋今月初めて使った人＋休眠から戻った人」で、先月のMAUとの差は「新規＋復帰−離脱」になります。MAUが横ばいでも、新規1万人・離脱1万人の横ばいと、新規1千人・離脱1千人の横ばいでは、先に確かめる箇所が違います。前者は獲得した人が残っているか、後者は流入が細っていないかです。どちらに手を打つかは、先月のMAUに対する離脱率、新規獲得数の推移、獲得費用を並べて決めます。

分解には、ユーザーIDごとの初回利用月と各月の利用有無を集計します。GA4のコホート探索は端末データに基づきUser-IDを考慮しないため、ログインユーザー単位の分解には向きません。離脱の割合はチャーンレートとは？計算方法・種類とSaaS業界平均の目安を一次データで整理の計算方法がそのまま使えます。

新規獲得より先に離脱を見る理由

離脱が多い状態で広告を増やすと、獲得単価を払った人がすぐ抜け、MAUは一時的に増えて元に戻ります。新規の人が最初の1週間で中核の行動（初回の投稿・初回の注文・初回のデータ連携など）に到達した割合を測り、それが低いならオンボーディングの改善を集客より先にします。休眠からの復帰は、通知やメールで呼び戻せても、前述のとおりDAU/MAU比率を下げることがあるため、復帰後に翌月も使ったかまで追います。

KPIツリーでのMAUの位置

MAUは売上や利益そのものではなく、その手前の中間指標です。広告モデルなら「MAU×1人あたり広告収益」、課金モデルなら「MAU×課金率×課金者単価」と分解すると、MAUがどの程度売上に効くかが見えます。1人あたりの収益の指標はARPUとは？計算式とARPPU・ARPAの違いを各社の開示データで解説、目標から指標へ分解する手順はKGIとは？KPIとの違いと関係、KPIツリーの分解例・KSF・KDI・OKRとの使い分けで解説しています。

認証サービスのMAU・MRU課金と無料枠

MAUは分析の指標であると同時に、認証基盤（IDaaS）の料金の単位にもなっています。ここでのMAUは「請求のために数える人数」で、GA4や社内のMAUとは数え方が違います。2026年10月時点の各社公式の料金ページでは次のとおりです。

Cognitoの10,000 MAUの無料枠は、Lite・Essentialsでユーザープールやソーシャルログインから直接サインインするユーザーが対象です。SAML・OIDCのフェデレーションでサインインするユーザーは50 MAUまでが無料で、Plusには無料枠がありません。

注意したいのは、ログインしなくても数えられる操作がある点です。Auth0の公式ブログは、MAUを「暦月内にログイン（またはトークン更新）したユーザー」と定義し、テナントごとに数えるため、同じ人が開発・検証・本番の3テナントにログインすると3MAUになると説明しています。Amazon Cognitoの料金ページも、管理者によるユーザーの作成・更新やAdminGetUserでの属性の照会までMAUの対象に挙げています。テストのたびに使い捨てのユーザーを作るCIや、バッチで全ユーザーの属性を読む処理があると、実際の利用者より請求上のMAUが膨らみます。

Clerkのように、登録直後に離れた人を数えないMRUという単位を使うサービスもあります。料金表の単価だけで比べず、自社の利用パターンで「誰が何人として数えられるか」を試算してから選びます。Auth0の実額の計算はAuth0の料金はいくら？MAU課金の実額と無料枠を超えた後の増え方を解説【2026年版】、ID管理全般の費用構造はID管理システムの費用・料金：課金単位と連携数で増える総額、受託構築との比較で扱っています。

よくある質問

MAUとDAUはどちらを重視すべきですか？

サービスが使われる自然な間隔で決めます。毎日使うSNSやゲームはDAU、月単位で使うECやSaaSはMAUを主指標にし、もう一方を補助に置きます。両方を取っておけば、DAU/MAU比率で利用頻度の変化も追えます。

MAUはどうやって計算しますか？

対象の1か月にアクティブと判定したユーザーを、重複を除いて数えます。式は単純ですが、アクティブの基準（訪問・ログイン・中核の行動）と、1か月の区切り（暦月か28日・30日のローリングか）を先に決めないと、月ごとの比較ができません。

DAU/MAU比率はどのくらいあれば良いですか？

Andrew Chen氏の記事では、20%を超えると良好、50%以上は世界トップ級とされています。ただしこれは毎日使うSNSやメッセージ系の目安で、ECや旅行、週数回の業務SaaSでは低くて当然です。同じ利用頻度のサービス同士か、自社の過去の推移と比べます。

GA4でMAUはどこで見られますか？

エンゲージメントの概要レポートにある［ユーザーのアクティビティの推移］カードで、過去30日間のユーザー数を見ます。暦月の数字が欲しいときは、レポート期間を月初から月末にしてアクティブユーザー数を見ます。Data APIで人数を取るactive28DayUsersは28日なので、画面の30日とは集計期間が異なり、値が一致するとは限りません。

YAUとMAUの違いは何ですか？

YAU（Yearly Active Users）は1年間に1回以上使ったユーザー数で、集計期間が1年である点だけがMAUと違います。確定申告や旅行予約のように年に数回しか使わないサービスでは、MAUよりYAUのほうが利用者の規模を正しく表します。

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