今後 1 年間の売り上げ予測の作成は、特に現在の売り上げ高に躍起になっているときには、負担のかかる作業になります。幸い、過去の売り上げデータがある場合は、Microsoft Office Excel 2003 の特別なツールが、将来の売り上げの予測に役立ちます。この 1 番のポイントは、数学の才能がなくても予測を算出できる、つまり Excel が代わりに算出してくれるという点です。

この記事では、次の内容について説明します。

• グラフ ウィザードを使用して、Excel でグラフを作成する
• 近似曲線、および売り上げ予測における近似曲線の役割について理解する
• サンプルの売り上げデータを使用して、グラフで近似曲線を作成し、今後の全四半期の売り上げを予測する
• データに適した近似曲線を探す
• 近似曲線に名前を付ける

今後を予測する

今後 1 年間の売り上げがどうなるかを教えてくれる、未来を示す水晶が欲しいと思ったことはありませんか。これは実際にはマジックではなく単なる数学です。Microsoft Excel の近似曲線は売り上げの予測に役立ちます。たとえば、過去の売り上げに関して、次のデータが揃っているとしましょう。

売り上げデータ

Excel の [グラフ ウィザード] を使用すれば、このデータを簡単にグラフ化できます。この方法については後で説明します。

ピボットテーブル グラフ

メモ  この例は折れ線グラフです。グラフの作成時に、横棒グラフ、縦棒グラフ、円グラフ、散布図、または別の種類のグラフを選択することもできます。

近似曲線を使用すれば、過去の全四半期の売り上げに基づいて、将来の売り上げを予測できます。

近似曲線を使用したピボットテーブル グラフ

近似曲線とは何か

近似曲線とは、予測分析に使用したデータに見られる傾向を図示したものです。この分析は回帰分析とも呼ばれます。回帰分析を使用すると、グラフの近似曲線を実際のデータの範囲以上に拡張して、将来の値を予測できます。たとえば、前のグラフでは、今後の全四半期の予測を示す単純な対数近似曲線が使用されており、収益の上昇傾向が明確に示されています。

R² (R-2 乗) について

これらの近似曲線の信頼性について疑問があるかもしれません。この回答は、R-2 乗、より正確には近似曲線の R-2 乗値と呼ばれるものに関係しています (これは数学の話になります)。R-2 乗値をマジック ナンバーと考えてください。この場合、0 から 1 の数値になります。

近似曲線は、R-2 乗値が 1 に近づくほど信頼性が高くなります。近似曲線をデータに当てはめる場合、Excel は数式に基づいて、その R-2 乗値を自動的に計算します。必要に応じて、この値をグラフに表示できます。データの種類に応じて、特定の種類の近似曲線があることに注意してください。最も正確な予測を立てるには、データに最適な近似曲線を選択することが重要になります。

独自の近似曲線を計算する

近似曲線を計算するには、グラフ形式のデータを用意する必要があります。

1. Excel を起動し、この記事の最初に一覧表示したサンプルの "売り上げデータ" を入力します。
2. グラフ化するデータを強調表示します (この例では A1 から B5)。
3. [挿入] メニューの [グラフ] をクリックします。
4. [標準] タブの [グラフの種類] で [折れ線] をクリックします。
5. [完了] をクリックします。

次に近似曲線を計算します。

1. グラフ エリアをクリックして、グラフを選択します。
2. [グラフ] メニューの [近似曲線の追加] をクリックします。
3. [近似曲線の追加] ダイアログ ボックスの [種類] タブの [近似または回帰の種類] で、[線形近似] をクリックします (この時点では、これが何を意味するのかを知らなくても構いません。R-2 乗値だけに注意してください)。
4. [オプション] タブをクリックします。
5. [予測] の [前方補外] ボックスに「4」と入力します。
6. [グラフに R-2 乗値を表示する] チェック ボックスをオンにします。
7. [OK] をクリックします。

これで最初の近似曲線を作成できました。

R-2 乗値は、グラフ内に表示されています。線形近似の場合、この値は 0.966 であり、1 に非常に近くなっています。ただし、さらに 1 に近づけることも可能です。別の近似曲線を試して、R-2 乗値が 1 に近づくかどうかを調べてみます。

近似曲線の種類を対数近似に変更するには

1. 変更する近似曲線をクリックします。
2. [書式] メニューの [選択した近似曲線] をクリックします。
3. [オプション] タブの [予測] の [前方補外] に 「4」と入力します。
4. [グラフに R-2 乗値を表示する] チェック ボックスをオンにします。
5. [種類] タブの [近似または回帰の種類] で [対数近似] を選択します。
6. [OK] をクリックします。

R-2 乗値が 0.9893 になっており、さらに 1 に近づいている点に注意してください。つまり、データの近似曲線の計算に線形近似とは異なる数式を使用した対数回帰の方が、線形回帰よりもこのデータに適していることになります。

同じ手順で別の近似または回帰の種類を試してみると、次の結果になります。

近似の種類	R² 値
多項式近似	0.9894
累乗近似	0.9913
指数近似	0.9545
移動平均	R-2 乗値はありません

したがって、将来の売り上げを予測するには、累乗近似が最も適していることがわかります。

累乗近似曲線を使用したグラフ

データに最適な近似曲線

データに適した近似曲線を選択することは、非常に重要です。たとえば線形近似曲線は、単純な線形データ群で使用されるのに最も適合した直線です。データ要素のパターンが直線に似ている場合、データは線形になります。通常、線形近似は、安定した比率で増加または減少していることを示します。

対数近似曲線は、データの変化率が急速に増加または減少した後、横ばいになる場合に有効で、最も適合した曲線になります。対数近似曲線では、負の値、正の値、またはその両方を使用できます。

さまざまな近似曲線の種類の詳細については、「関連項目」 セクションの 「データに最適な近似曲線を選択する」の記事を参照してください。

近似曲線に名前を付ける

近似曲線の内容をわかりやすくするため、適切な名前を付けると便利です。近似曲線に名前を付けるには、次の手順を実行します。

1. 名前を追加する近似曲線をクリックします。
2. [書式] メニューの [選択した近似曲線] をクリックします。
3. [オプション] タブの [近似曲線名] で [指定] をクリックし、テキスト ボックスに「次の全四半期の予測」と入力します。
4. [OK] をクリックします。