• 作成日 : 2025年8月25日

LINEST関数の使い方：エクセル初心者でもできる回帰分析

LINEST関数は、エクセルで回帰分析を行うための高機能な統計関数です。この記事では、売上予測やコスト分析といった実務で役立つ使い方から、エラーの対処法まで、初心者でも理解できるよう段階的に解説します。複雑に見える統計処理も、基本操作を理解すれば業務の中で応用しやすくなります。

LINEST関数とは何か

LINEST関数は、既知のデータから線形回帰分析を行い、将来の値を予測したり、データ間の関係性を数値化したりする統計関数です。簡単に言えば、過去のデータをもとに「もしこの条件だったら、結果はどうなるか」を計算してくれる機能と考えてください。

LINEST関数の特長は、単純な一次方程式から複雑な多変量解析まで対応できる点にあります。例えば、「広告費を増やしたら売上はどれだけ上がるか」「気温と来店客数にはどんな関係があるか」といった疑問に、数値的な根拠を持って答えることができます。

LINEST関数の基本的な仕組み

LINEST関数は、与えられたデータから「最も当てはまりの良い直線」を見つけ出します。この直線の式は「y = ax + b」という形で表現され、aは傾き（変化率）、bは切片（基準値）を示します。関数はこれらの値を自動計算し、さらに統計的な信頼性を示す指標も同時に提供します。

従来の計算では複雑な数式が必要だった回帰分析も、LINEST関数を使えばワンクリックで実行可能です。これにより、統計の専門知識がなくても、実務で必要な予測や分析を行えるようになります。

LINEST関数の基本的な使い方

基本構文の理解

LINEST関数の基本的な書き方は以下の通りです。

=LINEST(known_y’s, [known_x’s], [const], [stats])

各引数の意味を具体的に説明します。known_y’sは結果として得たい値（従属変数）のデータ範囲を指定します。例えば売上予測なら売上実績のセル範囲です。known_x’sは原因となる値（独立変数）のデータ範囲で、売上予測なら広告費や来店客数などが該当します。

constは定数項（切片）を含めるかどうかを指定するオプションで、TRUEまたは省略すると含まれ、FALSEにすると原点を通る直線になります。statsは統計情報を表示するかどうかの設定で、TRUEにすると詳細な統計データが表示されます。

実際の入力手順

Microsoft 365／Excel 2021以降（動的配列）：

セル1つに =LINEST(known_y’s, [known_x’s], [const], [stats]) を入力して Enter。結果は自動でスピルします。

従来版（動的配列非対応）：

配列数式として Ctrl+Shift+Enter で確定します。係数と統計を同時に表示する場合は、あらかじめ 2列×5行 の範囲を選んでから式を入力して CSE で確定します。単一セルのみで確定すると先頭要素（傾き）だけが表示されます。

結果の読み取り方

LINEST関数の結果は、特定の配置で表示されます。1行目の左端が回帰係数（傾き）、右端が定数項（切片）を示します。2行目以降には、標準誤差、決定係数、統計量などの詳細情報が配置されます。

決定係数（R²値）は特に重要で、0から1の値で表示され、1に近いほど予測精度が高いことを意味します。一般的に0.7以上であれば、実用的な予測に使える精度と考えられています。

LINEST関数の実用的な利用シーン

売上予測と業績分析

売上予測は、LINEST関数の最も実用的な活用場面の一つです。過去の月別売上データと、それに影響する要因（広告費、気温、イベント開催数など）を分析することで、将来の売上を数値的に予測できます。

例えば、小売店の場合、過去12ヶ月の売上データと広告費の関係を分析すれば、（他の条件が一定でモデル前提が妥当という仮定のもと）広告費を10万円増やしたときの売上の増加幅を回帰係数として推定できます。」

「固定費と変動費の分離は、LINEST関数で『総費用＝固定費＋変動費×生産量』の係数を回帰により推定（近似）できます。実務では季節ダミーや価格改定・規模効果などの説明変数を併用し、残差診断で前提を確認することが重要です。

在庫管理とコスト最適化

在庫管理においても、LINEST関数は有効に活用できます。季節変動や需要パターンを分析することで、適切な発注タイミングと数量を決定できます。

過去の販売データから需要の傾向を把握し、過剰在庫や品切れによる機会損失を最小限に抑える戦略を数値的に検討できます。特に季節商品や流行商品の管理では、正確な需要予測が収益性に直結するため、LINEST関数による分析は実務上の判断材料として役立ちます。

人事・労務管理での活用

人事部門では、従業員数と売上高の関係分析や、研修投資と生産性向上の効果測定にLINEST関数を活用できます。適切な人員配置や教育投資の効果を定量的に評価することで、より戦略的な人事施策を展開できます。

残業時間と生産性の関係を分析すれば、働き方改革の効果を数値で示すことも可能です。これらの分析結果は、経営層への提案や労務管理の改善に直接活用できます。

LINEST関数の応用テクニック

多変量解析を行う

LINEST関数は、複数の要因（変数）を同時に扱える多変量解析にも対応しています。たとえば、売上に「広告費」だけでなく「気温」「曜日」「イベント」なども影響する場合、それらをまとめて分析できます。

known_x’s には複数列を指定できます。曜日やイベントなどのカテゴリ変数はダミー変数（基準カテゴリを1つ除外）で投入してください。要因の影響度を比較する際は、変数を標準化（Zスコア化）して係数を比べる、または 係数÷標準誤差（t値） などの統計量で有意性を確認するなど、単位依存性と多重共線性に留意して解釈します。

非線形な関係も変換すれば分析できる

ビジネスデータには、直線的でない（非線形）関係もよくあります。こうした場合は、対数や指数でデータを変換することで、LINEST関数で扱えるようになります。

売上が正の値で、関係が比例・指数型に近いと考えられる場合は、LN(売上) を目的変数にして線形化するとモデル適合が向上することがあります（log–log なら係数は弾力性を表す）。ただし効果はデータ次第で、前提検証（残差診断・当てはまり）と、予測を元の尺度へ戻す際の逆変換の取り扱いに留意してください。

季節要因を除いてトレンドを把握

季節で変動するデータ（例：売上や来店数）を扱うときは、移動平均やダミー変数を使って季節要因を調整しましょう。

調整後のデータにLINEST関数を使えば、本来のトレンドだけを抽出できます。たとえば、四半期ごとの売上に季節変動がある場合でも、成長傾向を安定して分析できます。

LINEST関数のよくあるエラーと対策

#VALUE!エラーの解決方法

#VALUE!エラーは、LINEST関数で最も頻繁に発生するエラーです。主な原因は、データ範囲に文字列や空白セルが含まれていることです。数値データのみを使用し、非数値や空白を含む行は除外（またはフィルタ／IF で取り除く）ことで解決できます。0を代入して埋めるのは推奨しません。

また、known_y’s と known_x’s の行列の次元が一致しない場合は #REF! エラーになります。両方の範囲の行数（またはデータ数）が同じになるよう調整してください。

Microsoft 365 以降では Enter でOK（動的配列としてスピル）。旧バージョンでは Ctrl+Shift+Enter で配列数式として確定します。

#DIV/0!エラーの回避策

除算エラーは、分母が0になる計算が発生した場合に起こります。#DIV/0! は“分母が 0”の演算で起こります。LINEST ではdf=0 など統計量の計算過程で生じることがあり、共線性そのものは係数0（または列の自動除外）として処理される点に留意してください。

データの品質を確認し、異常値や重複値を除去することで、多くの場合解決できます。また、サンプルサイズを増やすことで、統計的な安定性も向上します。

データ点が少なく df（自由度）が確保できない場合は、LINEST の統計量の一部で #DIV/0! が出たり、係数が 0 になることがあります。共線性（例：x が全て同じ）では、LINEST は冗長な説明変数を自動で除外し、係数や標準誤差 0 を返す挙動をとります（SLOPE/INTERCEPT は #DIV/0! になるケース）。

n≧k+2（定数項あり）の確保を目安にしつつ、共線性の有無を確認してください。

精度向上のためのデータ処理

正確な分析結果を得るためには、事前のデータクレンジングが重要です。外れ値の除去、欠損データの処理、単位の統一などを適切に行うことで、LINEST関数の精度は大幅に向上します。

特に外れ値は分析結果に大きな影響を与えるため、散布図を作成して視覚的に確認することをおすすめします。明らかに異常な値は除外するか、別途要因を調査してから分析に含めるか判断してください。

結果の妥当性検証

LINEST関数の結果をそのまま信用するのではなく、必ず妥当性の検証を行いましょう。決定係数（R²値）の確認、残差の分析、予測値と実績値の比較などを通じて、モデルの信頼性を評価してください。

また、分析期間を変えて同様の分析を行い、結果の安定性を確認することも重要です。短期間のデータだけでなく、長期間のトレンドも考慮した総合的な判断を心がけましょう。

LINEST関数で回帰分析を行う

LINEST関数は、Excelで統計分析を行う際に柔軟に使える関数の一つです。売上予測から在庫管理、人事分析まで、様々な業務シーンで活用できる汎用性の高い機能といえます。

初めは配列数式の入力方法や結果の解釈に戸惑うかもしれませんが、基本的な使い方を覚えれば、データに基づいた客観的な意思決定を支援する有用な手段となります。

エラーの対処法も含めて理解することで、より確実で精度の高い分析が可能になります。

• 監修：マネーフォワード クラウド

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