「広告費をいくらまで減らすと売上がゼロになるのか」「固定費はいくらなのか」——こうした分析を電卓や勘で見積もっていませんか。ExcelのINTERCEPT関数を使えば、過去のデータから線形回帰直線の切片を一発で求められます。
INTERCEPT関数は統計関数の1つですが、「切片を求める関数」とわかれば難しくありません。売上予測・コスト分析・損益分岐点分析など、現場でよく使う分析に直結する関数です。
「回帰分析という言葉は知っているけど、Excelでどう使うのかわからない」という方も、この記事で具体的な数式と実例を見れば、すぐに自分のシートに取り入れられます。
この記事では、INTERCEPT関数の基本構文から、SLOPE関数と組み合わせた予測モデルの作り方、損益分岐点分析への応用、予測精度の確認方法、よくあるエラー対処まで解説します。
INTERCEPT関数とは？線形回帰の切片を求める統計関数
切片とは何か
INTERCEPT関数（読み方: インターセプト関数）は、既知のxとyのデータから、線形回帰直線の切片（y軸との交点） を求める統計関数です。
中学校で習った直線の式「y = a + bx」を思い出してください。この式の a が切片 で、INTERCEPT関数が返す値です。ちなみに b（傾き）はSLOPE関数で求めます。
「切片」はxが0のときのyの値、つまり「原因（x）がゼロのときの結果（y）」を意味します。
- 広告費（x）がゼロのときの売上（y）= 基礎売上・口コミ売上
- 生産量（x）がゼロのときのコスト（y）= 固定費
- 気温（x）がゼロのときの飲料売上（y）= 最低保証売上
実務での活用場面
- 売上予測: 広告費がゼロでも発生する基礎売上を算出
- コスト分析: 生産量ゼロのときの固定費を推定
- 損益分岐点分析: 変動費と固定費を分離して採算ラインを計算
- 回帰モデルの構築: SLOPE関数と組み合わせて予測式を作成
INTERCEPT関数の構文と引数
基本構文
=INTERCEPT( 既知のy, 既知のx )構文はシンプルで、引数は2つだけです。
| 引数 | 必須 | 説明 |
|---|---|---|
| 既知のy | 必須 | 従属変数（結果）のデータ範囲。例: 売上、コスト |
| 既知のx | 必須 | 独立変数（原因）のデータ範囲。例: 広告費、生産量 |
引数指定のルール
- 既知のyと既知のxは 同じ個数 でなければ
#N/Aエラーが返ります - 文字列・論理値・空白セルは自動的に無視されます（エラーにはなりません）
- 数値の「0」は計算対象に含まれます
- データが1組しかない場合は
#DIV/0!エラーになります
引数の順序に注意
INTERCEPT関数は y（結果）が先、x（原因）が後 の順序です。CORREL関数やSLOPE関数もy→xの順で渡すことに統一されているので、併用するときに混乱しないよう覚えておきましょう。
INTERCEPT関数の基本的な使い方
例1: 広告費と売上から基礎売上を求める
月ごとの広告費（A列）と売上（B列）のデータがあるとします。
| 月 | 広告費 A列（万円） | 売上 B列（万円） |
|---|---|---|
| 1月 | 10 | 120 |
| 2月 | 15 | 145 |
| 3月 | 20 | 175 |
| 4月 | 25 | 200 |
| 5月 | 30 | 230 |
広告費がゼロだったときの売上（基礎売上）を知りたい場合、次のように入力します。
=INTERCEPT(B2:B6, A2:A6) → 約66（万円）この結果は「広告を一切打たなくても月約66万円の売上が見込める」という意味になります。既存顧客からのリピートや口コミ経由の売上と解釈できます。
同じデータからSLOPEも求めると、回帰直線の式が完成します。
=SLOPE(B2:B6, A2:A6) → 約5.4（広告費1万円増加ごとに売上約5.4万円増）つまりこのデータの回帰直線式は「売上 = 66 + 5.4 × 広告費」となります。
例2: 生産量とコストから固定費を求める
生産量（C列）と総コスト（D列）のデータがある場合、同じ要領で固定費を推定できます。
| 月 | 生産量（個） | 総コスト（万円） |
|---|---|---|
| 1月 | 100 | 55 |
| 2月 | 200 | 75 |
| 3月 | 300 | 90 |
| 4月 | 400 | 110 |
| 5月 | 500 | 130 |
=INTERCEPT(D2:D6, C2:C6) → 約35（万円）生産量がゼロでも35万円のコストが発生する、つまり 固定費は約35万円 と推定できます。変動費と固定費を分離できるので、原価企画や値付けの根拠づくりに使えます。
SLOPE関数との組み合わせで予測モデルを作る
INTERCEPT関数の真価は、SLOPE関数と組み合わせたときに発揮されます。2つを組み合わせれば、任意のxに対するyを予測する式が作れます。
予測式の作り方
予測値 y = INTERCEPT(y範囲, x範囲) + SLOPE(y範囲, x範囲) × 新しいx例えば、広告費を40万円にしたときの売上予測は次のように書けます。
=INTERCEPT(B2:B6, A2:A6) + SLOPE(B2:B6, A2:A6) * 40結果は約282万円。「広告費40万円 → 売上約282万円」という意思決定に使える数字が一発で出ます。
別セルに切片・傾きを格納する方法
予測を何度も計算する場合は、切片と傾きを別セルに格納しておくと管理しやすくなります。
| セル | 数式 | 意味 |
|---|---|---|
| E1 | =INTERCEPT(B2:B6, A2:A6) | 切片 |
| E2 | =SLOPE(B2:B6, A2:A6) | 傾き |
| F2 | =E1 + E2 * A2 | 各月の予測売上 |
F2セルをF3〜F6にコピーすれば、各月の予測値が一覧表示されます。実績との差分（残差）を隣列で計算すれば、モデルの精度を視覚的に確認できます。
FORECAST.LINEARとの使い分け
予測値だけが欲しい場合はFORECAST.LINEAR関数を使うと1行で済みます。
=FORECAST.LINEAR(新しいx, y範囲, x範囲)使い分けの目安は以下の通りです。
| 目的 | おすすめ |
|---|---|
| 切片と傾きを明示して予測式を見せたい（レポート・提案書向き） | INTERCEPT + SLOPE |
| とにかく予測値だけ欲しい（ダッシュボード向き） | FORECAST.LINEAR |
損益分岐点分析への応用
変動費と固定費の分離
総コスト = 固定費 + 変動費 × 生産量 という式において、INTERCEPT関数で固定費（切片）、SLOPE関数で変動費率（傾き）を同時に求められます。
固定費 =INTERCEPT(総コスト範囲, 生産量範囲)
変動費率 =SLOPE(総コスト範囲, 生産量範囲)損益分岐点の計算
売上単価・変動費率・固定費が判明したら、損益分岐点（BEP）の生産量を求められます。
損益分岐点生産量 = 固定費 ÷ (売上単価 - 変動費率)ExcelのセルでINTERCEPT関数の結果を使って損益分岐点を計算するシートを作っておくと、数量の変動に対して自動でBEPが更新されるため、意思決定の速度が上がります。
実際のシート構成例
| セル | 内容 | 数式 |
|---|---|---|
| B9 | 切片（固定費） | =INTERCEPT(D2:D6, C2:C6) |
| B10 | 傾き（変動費率） | =SLOPE(D2:D6, C2:C6) |
| B11 | 売上単価 | 手入力 |
| B12 | 損益分岐点（個） | =B9 / (B11 – B10) |
B11の売上単価を変えるだけでB12が自動更新されるので、「単価をいくらに設定すれば黒字になるか」をリアルタイムでシミュレーションできます。
予測の信頼性を確認する：RSQ・CORREL関数
INTERCEPT関数で切片を求めても、そもそも xとyに線形の関係があるか を確認しないと予測はあてになりません。次の関数を必ず併用しましょう。
RSQ関数（決定係数 R²）
=RSQ(y範囲, x範囲)決定係数は0〜1の範囲で返されます。1に近いほど回帰直線のデータへの当てはまりが良い（説明力が高い）ことを意味します。
| R²の目安 | 解釈 |
|---|---|
| 0.9以上 | 非常に良い当てはまり |
| 0.7〜0.9 | 実務で十分使える |
| 0.5〜0.7 | やや弱い。補完的に使用 |
| 0.5未満 | 線形回帰が不適切かもしれない |
CORREL関数（相関係数）
=CORREL(y範囲, x範囲)−1〜1の範囲で返されます。1に近いと強い正の相関、−1に近いと強い負の相関、0に近いと相関が弱いことを示します。
RSQが0.7を下回る場合は、散布図を描いて関係性を目視確認してください。曲線的な関係や外れ値がないかを確認してから回帰分析を進めるのが安全です。
よくあるエラーと対処法
| エラー | 原因 | 対処 |
|---|---|---|
#N/A | 既知のyと既知のxのデータ数が違う | 両方の範囲を同じ行数に揃える |
#DIV/0! | データが1組しかない、またはxの値がすべて同じ | データを2組以上用意し、xに変動を持たせる |
#VALUE! | 引数にテキストや参照エラーが含まれる | データ範囲に不正な値がないか確認する |
| 予測が大きく外れる | xとyが線形関係でない | RSQ関数で決定係数を確認し、必要なら別の手法を検討 |
外れ値による切片のズレに注意
線形回帰は外れ値の影響を強く受けます。たとえば特定の月だけ異常な売上（キャンペーン特需など）があると、切片が大きくズレてしまいます。
対処法は以下の2つです。
- 散布図で外れ値を目視確認してから分析を始める
- 外れ値を除いたデータ範囲で数式を入力する（例: キャンペーン月をデータから除外）
「異常値は除外して分析する」という前処理の判断こそが、精度の高い予測モデルを作るうえで最も重要なステップです。
LINEST関数との違い
INTERCEPT関数と類似した機能を持つ関数に LINEST関数 があります。使い分けの目安をまとめました。
| 関数 | 返す値 | 向いている場面 |
|---|---|---|
| INTERCEPT | 切片のみ（1つの値） | 切片だけが欲しいとき |
| SLOPE | 傾きのみ（1つの値） | 傾きだけが欲しいとき |
| LINEST | 傾き・切片・統計量など（配列） | 回帰係数と統計量を一括で取得したいとき |
LINEST関数はより多くの情報を返しますが、スピル形式の配列として展開されるため扱いがやや複雑です。「切片だけ使いたい」「傾きだけ使いたい」というケースはINTERCEPT・SLOPEのほうがシンプルです。
よくある質問（FAQ）
Q. データは何件以上あれば信頼できますか？
統計的には最低でも30件以上が推奨されますが、月次データなら12か月（1年分）、週次データなら52週（1年分）を目安にすると現実的です。データが少ないほどR²の値が高く出やすく「見かけ上の精度」になりやすいため注意してください。
Q. 負の切片が出たときはどう解釈すればいい？
理論上ありえる値でも、実務上ありえない値（例: 売上がマイナス）が出ることがあります。これは外挿（データ範囲外への予測）の限界です。切片の解釈は「データの範囲内での傾向を延長した理論値」として捉え、現実との整合性を確認してから使うようにしましょう。
Q. ExcelのグラフでINTERCEPTの値を確認できますか？
はい。散布図を作成して近似曲線（線形）を追加し、「グラフに数式を表示する」オプションをオンにすると、y = ax + b の形式で切片（b）と傾き（a）が表示されます。INTERCEPT関数とSLOPE関数で求めた値と一致するので、確認用に使えます。
まとめ：INTERCEPT関数は予測分析の第一歩
INTERCEPT関数のポイントをまとめます。
- 構文:
=INTERCEPT(既知のy, 既知のx)― 引数2つ、y→xの順 - 返す値: 線形回帰直線の切片（xが0のときのy）
- 実務活用: 基礎売上の推定、固定費の把握、損益分岐点分析
- 組み合わせ: SLOPE（傾き）・RSQ（決定係数）・CORREL（相関係数）とセットで使う
- 予測式:
=INTERCEPT(y,x) + SLOPE(y,x) * 新しいxで任意の予測値が出る - 注意: 外れ値で切片がズレる。事前に散布図と決定係数を確認する
回帰分析は難しそうに見えますが、INTERCEPT関数を入口にすれば誰でも扱えます。まずは手元の月次データで試してみてください。切片と傾きを別セルに出しておくと、予測式を誰でも確認できる「見える化されたモデル」になり、会議での説明もスムーズになりますよ。