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  • 作成日 : 2025年8月25日

PERCENTILE関数の使い方：エクセルでパーセンタイルを求めてデータ分析

PERCENTILE関数は、データセットの任意のパーセンタイル値を計算するエクセルの統計関数です。パーセンタイルとは、データを小さい順に並べたときに、指定した割合の位置にある値のことで、データの分布を詳細に把握するために使用されます。成績評価、給与分析、品質管理、リスク評価など、幅広いビジネスシーンで活用されています。本記事では、PERCENTILE関数の基本的な使い方から実務での応用例、PERCENTILE.INC関数やPERCENTILE.EXC関数との違い、QUARTILE関数との使い分け、そしてよくある問題とその解決方法まで、初心者にも分かりやすく解説します。

PERCENTILE関数の使い方

PERCENTILE関数とは

PERCENTILE関数は、データの集合から指定したパーセンタイル値を算出する統計関数です。パーセンタイルは、データを100等分したときの位置を示す指標で、たとえば80パーセンタイルは「データの80%がその値以下である」ことを意味します。四分位数が4等分の境界値を示すのに対し、パーセンタイルはより細かい100等分の任意の位置の値を取得できるため、データ分布のより詳細な分析が可能です。

統計分析において、平均値や中央値だけでは捉えきれないデータの特性を理解するために、パーセンタイルは重要な役割を果たします。特に、所得分布、試験成績、製品品質など、分布の偏りが重要な意味を持つデータの分析に適しています。

基本構文

PERCENTILE関数の構文は次のとおりです。

=PERCENTILE(配列, 率)

各引数について詳しく説明します。

配列：パーセンタイル値を求めたい数値データの範囲を指定します。セル範囲、配列定数、名前付き範囲などが使用できます。文字列や論理値は無視されます。

率：求めたいパーセンタイルを0から1の間の小数で指定します。

  • 0.1 = 10パーセンタイル（下位10%の境界）
  • 0.5 = 50パーセンタイル（中央値）
  • 0.9 = 90パーセンタイル（下位90%の境界）

パーセンタイルの計算原理

PERCENTILE関数の計算方法を理解することで、結果の解釈が正確になります。

データが整数個の場合、指定したパーセンタイルが正確にデータポイントに一致しないことがあります。この場合、PERCENTILE関数は線形補間を使用して値を計算します。

たとえば、

10個のデータで25パーセンタイル（0.25）を求める場合：

位置 = (10-1) × 0.25 + 1 = 3.25

  • 3番目と4番目のデータを 0.75 : 0.25（3番目:4番目）で内分した値を返します（小数部 0.25 が上側への重み）。

基本的な使用例

実際にPERCENTILE関数を使用してみましょう。A1:A100に売上データが入力されている場合の例です。

=PERCENTILE(A1:A100, 0.1)   // 10パーセンタイル（下位10%）

=PERCENTILE(A1:A100, 0.5)   // 50パーセンタイル（中央値）

=PERCENTILE(A1:A100, 0.75)  // 75パーセンタイル（第3四分位数）

=PERCENTILE(A1:A100, 0.95)  // 95パーセンタイル（上位5%の境界）

パーセンタイルを百分率で指定したい場合は、100で割ります。

=PERCENTILE(A1:A100, 80/100)  // 80パーセンタイル

PERCENTILE.INCとPERCENTILE.EXCの違い

エクセル2010以降では、より明確な計算方法を持つ2つの関数が追加されました。

PERCENTILE.INC関数：従来のPERCENTILE関数と同じ動作で、最小値（0）から最大値（1）を含めて計算します。

PERCENTILE.EXC関数：最小値と最大値を除外して計算し、より統計学的に厳密な方法を採用しています。率の有効範囲は0より大きく1未満です。

=PERCENTILE.INC(A1:A100, 0.9)  // 従来の方法

=PERCENTILE.EXC(A1:A100, 0.9)  // 統計学的により厳密な方法

実務では一般的にPERCENTILE.INC（または旧PERCENTILE）を使用しますが、学術研究や品質管理ではPERCENTILE.EXCが推奨される場合があります。

PERCENTILE関数の利用シーン

成績評価と偏差値計算

教育機関や企業の研修部門では、相対評価のためにPERCENTILE関数を活用します。

試験成績の相対位置を求める例：

=PERCENTRANK(成績データ!B:B, B2) * 100  // 個人の順位パーセンタイル

=PERCENTILE(成績データ!B:B, 0.8)        // 上位20%のボーダーライン

偏差値に近い概念での評価基準設定：

90パーセンタイル以上：S評価

70パーセンタイル以上：A評価

30パーセンタイル以上：B評価

30パーセンタイル未満：C評価

大学入試や資格試験では、絶対的な点数よりも相対的な位置が重要になるため、パーセンタイルによる評価が有効です。

給与・報酬のベンチマーク分析

人事部門では、市場給与データの分析にPERCENTILE関数を使用します。

役職別給与水準の分析：

=PERCENTILE(マネージャー給与!C:C, 0.25)  // 下位25%の給与

=PERCENTILE(マネージャー給与!C:C, 0.50)  // 中央値

=PERCENTILE(マネージャー給与!C:C, 0.75)  // 上位25%の境界

=PERCENTILE(マネージャー給与!C:C, 0.90)  // 上位10%の境界

この分析により、自社の給与水準を市場と比較し、競争力のある報酬体系を設計できます。

売上分析とKPI設定

営業管理では、売上目標の設定や営業成績の評価にPERCENTILE関数を活用します。

月次売上高の分布分析：

=PERCENTILE(月次売上!D:D, 0.2)   // 下位20%（要改善ライン）

=PERCENTILE(月次売上!D:D, 0.6)   // 標準的な売上水準

=PERCENTILE(月次売上!D:D, 0.85)  // 優秀な成績の基準

店舗別・担当者別の相対評価により、現実的かつ挑戦的な目標設定が可能になります。

品質管理と工程能力分析

製造業では、製品品質のばらつき管理にPERCENTILE関数を使用します。

製品寸法の管理：

=PERCENTILE(測定値!E:E, 0.001)   // 0.1パーセンタイル（下限）

=PERCENTILE(測定値!E:E, 0.999)   // 99.9パーセンタイル（上限）

6シグマ（±3σ）相当の中央 99.73% を幅として求める：

=PERCENTILE(測定値!E:E, 0.99865) – PERCENTILE(測定値!E:E, 0.00135)

（一般化：kσ の上下限を動的に計算）

=PERCENTILE(測定値!E:E, NORM.S.DIST(k,TRUE)) – PERCENTILE(測定値!E:E, 1 – NORM.S.DIST(k,TRUE))
※k=3 で上式は ±3σ に一致します。

リスク評価とVaR計算

金融機関では、リスク管理指標であるVaR（Value at Risk）の計算にPERCENTILE関数を使用します。

日次収益率のリスク評価：

（収益率データからリターン単位のVaRを求める例：小数表記の収益率）

= -PERCENTILE(収益率!F:F, 0.05)   // 95%信頼水準のVaR（下側5%点の“損失率”を正値で）

= -PERCENTILE(収益率!F:F, 0.01)   // 99%信頼水準のVaR（下側1%点）

（通貨建てVaR：ポートフォリオ時価が G1 にある場合）

= -PERCENTILE(収益率!F:F, 0.05) * G1   // 95%VaR（金額）

= -PERCENTILE(収益率!F:F, 0.01) * G1   // 99%VaR（金額）

（損益データを損失を正で管理している場合は分位をそのまま使用）

= PERCENTILE(損失額範囲, 0.95)   // 95%VaR

= PERCENTILE(損失額範囲, 0.99)   // 99%VaR

※コメント例の文言は「95%（/99%）の信頼水準で、損失がこの額を超える確率は5%（/1%）」と表現してください。

この分析により、一定の信頼水準での最大損失額を把握し、適切なリスク管理が可能になります。

PERCENTILE関数の応用・他関数との組み合わせ

QUARTILE関数との使い分け

QUARTILE関数は特定の四分位数のみを返しますが、PERCENTILE関数はより柔軟です。

=QUARTILE(A:A, 1)        // 第1四分位数

=PERCENTILE(A:A, 0.25)   // 同じ結果

10分位数（デシル）の計算例：

第1十分位数：=PERCENTILE(A:A, 0.1)

第2十分位数：=PERCENTILE(A:A, 0.2)

…

第9十分位数：=PERCENTILE(A:A, 0.9)

PERCENTRANK関数との相互利用

PERCENTRANK関数は値からパーセンタイル順位を求め、PERCENTILE関数はその逆を行います。

個人の成績の相対位置を求める：

順位パーセンタイル：=PERCENTRANK(全体成績, 個人成績)

その順位の境界値：=PERCENTILE(全体成績, PERCENTRANK(全体成績, 個人成績))

条件付きパーセンタイルの計算

特定の条件を満たすデータのパーセンタイルを計算する場合、配列数式を使用します。

部門別のパーセンタイル：

{=PERCENTILE(IF(部門=”営業”, 売上額), 0.75)}

複数条件の場合：

{=PERCENTILE(IF((部門=”営業”)*(地域=”関東”), 売上額), 0.9)}

動的なパーセンタイル分析

セル参照を使用して、インタラクティブな分析を実現できます。

=PERCENTILE(データ範囲, $B$1)  // B1セルでパーセンタイル値を調整

スライダーやスピンボタンと組み合わせることで、動的な分析ツールを作成できます。

外れ値の検出と除外

パーセンタイルを使用した外れ値検出は、IQR法の一般化として使用できます。

下限 = PERCENTILE(A:A, 0.05)

上限 = PERCENTILE(A:A, 0.95)

外れ値を除外した分析：

（Microsoft 365／Excel 2021 以降・動的配列対応）

=LET(r, A2:A1000,

rnum, FILTER(r, ISNUMBER(r)),

lo, PERCENTILE.INC(rnum, 0.05),

hi, PERCENTILE.INC(rnum, 0.95),

AVERAGE(FILTER(rnum, (rnum>=lo)*(rnum<=hi))))

（従来版：配列数式／Ctrl+Shift+Enter で確定）

=AVERAGE(

IF(

(A2:A1000>=PERCENTILE.INC(A2:A1000,0.05))*

(A2:A1000<=PERCENTILE.INC(A2:A1000,0.95))*

ISNUMBER(A2:A1000),

A2:A1000))

（参考：両側5%トリム平均なら簡潔に）

=TRIMMEAN(A2:A1000, 0.10)   /* 下位5%・上位5%を除外 */

ヒストグラムの階級設定

データの分布に基づいた適切な階級幅の設定にPERCENTILE関数を使用できます。

等頻度ヒストグラムの階級境界：

階級1：=PERCENTILE(A:A, 0.2)

階級2：=PERCENTILE(A:A, 0.4)

階級3：=PERCENTILE(A:A, 0.6)

階級4：=PERCENTILE(A:A, 0.8)

PERCENTILE関数のよくあるエラーと対策

#NUM!エラーの原因と対処

PERCENTILE関数で最も頻繁に発生するエラーです。

率が範囲外：率の引数が0未満または1を超える場合に発生します。

=PERCENTILE(A:A, 1.2)  // エラー：1.2は無効

対策：

=IF(AND(B1>=0, B1<=1), PERCENTILE(A:A, B1), “率は0-1で指定”)

PERCENTILE.EXCでの境界値エラー：0または1を指定するとエラーになります。

=IF(AND(B1>0, B1<1), PERCENTILE.EXC(A:A, B1), “0<率<1で指定”)

#VALUE!エラーの対処

原因の例：率が数値でない／配列式の結果に数値以外（文字列・TRUE/FALSE など）が混入。

対策（数値だけを対象にする）：

  • 動的配列（Microsoft 365／Excel 2021以降）
    =PERCENTILE.INC(FILTER(A1:A100, ISNUMBER(A1:A100)), 0.75)
  • 従来版（配列数式：Ctrl+Shift+Enter）
    {=PERCENTILE.INC(IF(ISNUMBER(A1:A100), A1:A100), 0.75)}

エラー値や文字列を同時に除外（配列数式）：

{=PERCENTILE.INC(IF(ISNUMBER(A1:A100), A1:A100), 0.5)}

※ISNUMBER で足り、NOT(ISERROR(…)) は不要です。なお互換関数の PERCENTILE ではなく PERCENTILE.INC の使用を推奨します。

データ数が少ない場合の信頼性

統計的に有意なパーセンタイル値を得るには、十分なデータ数が必要です。

最小データ数のチェック：

=IF(COUNT(A:A)>=30, PERCENTILE(A:A, 0.95), “データ不足（30個以上推奨）”)

一般的な目安
  • 中央値（50パーセンタイル）：5個以上
  • 四分位数（25、75パーセンタイル）：10個以上
  • 極端なパーセンタイル（5、95パーセンタイル）：100個以上

離散データでの解釈

整数値や段階評価など、離散的なデータでのパーセンタイル計算には注意が必要です。

5段階評価の場合の問題：

30パーセンタイル = 3

70パーセンタイル = 4

このような場合、線形補間の結果が実際には存在しない値（3.7など）になることがあります。

対策として、

ROUND関数で丸める：

=ROUND(PERCENTILE(評価データ, 0.7), 0)

パフォーマンスの最適化

大量データでPERCENTILE関数を多用すると、計算速度が低下することがあります。

効率化の方法
  1. 必要な範囲のみを指定（A:A より A1:A1000）
  2. 揮発性関数との組み合わせを避ける
  3. 計算結果を値として保存

=IF(計算フラグ=”ON”, PERCENTILE(A1:A1000, 0.9), 保存値)

PERCENTILE関数でデータのばらつきを把握

PERCENTILE関数を使うと、データを小さい順に並べたときの特定の位置にある値を取り出せます。平均や中央値だけでは見えない、分布の広がりや偏りを把握するのに役立ちます。

成績や給与、品質データなどの相対評価に適しており、INC版・EXC版の違いや他の関数との組み合わせによって、分析の幅が広がります。


※ 掲載している情報は記事更新時点のものです。

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