スプレッドシートのCONFIDENCE関数の使い方｜信頼区間（互換）

アンケートの平均点や計測値の平均を上司に報告するとき、「その数字ってどれくらい信用できるの？」と聞かれて困った経験はありませんか。単に「平均は4.2点でした」と伝えるだけでは、母集団全体での本当の平均がどこに収まるのか見えません。

そんなときに便利なのが、スプレッドシートのCONFIDENCE関数です。正規分布をベースに、母集団の平均がどの範囲に収まるかを示す信頼区間を求められます。スプレッドシートにはCONFIDENCE.NORMという新しい関数もあって、どちらを使えばいいか迷う人も多いですよね。

この記事では、スプレッドシートのCONFIDENCE関数の基本的な使い方を解説します。95%信頼区間の上下限を同時に求めるセット数式、CONFIDENCE.NORMやCONFIDENCE.Tとの使い分けフロー、よくあるエラーの対処までまとめました。互換関数という位置づけもしっかり整理するので、社内の既存シートを引き継いだ方にも役立つ内容ですよ。

スプレッドシートのCONFIDENCE関数とは？
母標準偏差が「既知」とはどういう意味か
1. 工場品質管理・過去データ活用の例
2. マーケティング・アンケート分析での応用
CONFIDENCE関数の基本的な使い方
信頼区間の上限・下限を求めるセット数式
CONFIDENCE vs CONFIDENCE.NORM vs CONFIDENCE.T 使い分けフロー
よくあるエラーと対処法
CONFIDENCE関数を使った業務シーン別の活用例
CONFIDENCE関数に関するよくある質問（FAQ）
まとめ

スプレッドシートのCONFIDENCE関数とは？

CONFIDENCE関数は、正規分布（しょうきぶんぷ）をベースに母集団の平均に対する信頼区間を求める関数です。読み方は「コンフィデンス」。英語で「信頼」を意味する単語そのままですね。

信頼区間（しんらいくかん）とは、母集団の本当の平均がこの範囲に収まる可能性が高いと推定される区間のことです。たとえば95%信頼区間なら、同じ調査を100回繰り返したとき、95回はこの範囲の中に本当の平均が含まれると考えられます。

単に「平均は500gでした」と報告するより、「95%の確率で499.3g〜500.7gの範囲に収まります」と伝えたほうが、報告書の説得力はぐっと上がりますよね。スプレッドシートのCONFIDENCE関数を使えば、この「半幅」の部分を一発で計算できます。

関数の基本構文と引数

CONFIDENCE関数の書き方は次のとおりです。

=CONFIDENCE(alpha, standard_deviation, pop_size)

引数は3つあり、すべて必須です。

引数	必須	説明
alpha	必須	有意水準を0より大きく1より小さい値で指定します。95%信頼区間なら「0.05」を指定します
standard_deviation	必須	母集団の標準偏差を指定します。事前にわかっている値を使います
pop_size	必須	標本の大きさ（データの個数）を指定します。1以上の整数が必要です

戻り値は信頼区間の「半幅」です。上限や下限を知りたいときは、標本平均にこの値を足し引きします。計算の中身は「z(alpha/2) × 標準偏差 / √標本数」で、alpha=0.05のときのz値は約1.96になりますよ。

スプレッドシートのCONFIDENCE関数は、Google スプレッドシート・Excel 2007以前から2024・Microsoft 365・LibreOffice Calcで共通して使える互換関数です。どの環境でも同じ構文・同じ結果になるので、互換性の高いシートを作りたいときに重宝します。

戻り値の意味（半幅を返す点に注意）

CONFIDENCE関数が返すのは「信頼区間そのもの」ではなく「半幅」である点に注意しましょう。半幅とは、信頼区間の中央（標本平均）から上限・下限までの距離のことです。

たとえばCONFIDENCEが0.5を返したなら、これは「標本平均 ± 0.5」が信頼区間という意味になります。標本平均が10なら信頼区間は 9.5〜10.5、標本平均が100なら信頼区間は 99.5〜100.5 ですね。下限値や上限値の絶対値そのものではないので、報告書に書くときは必ず標本平均と組み合わせて使ってください。

CONFIDENCE.NORM・CONFIDENCE.Tとの違い

スプレッドシートには似た名前の関数が3つあります。ここが一番混乱しやすいポイントなので、先に整理しておきましょう。

関数名	分布	母標準偏差	位置づけ
CONFIDENCE	正規分布	既知	互換関数（旧関数）
CONFIDENCE.NORM	正規分布	既知	正式な後継関数
CONFIDENCE.T	t分布	未知	小標本・母σ未知用

CONFIDENCEとCONFIDENCE.NORMは、計算結果がまったく同じになります。互換性のためだけにスプレッドシートでも残されているのがCONFIDENCE関数です。新しく数式を書くなら後継のCONFIDENCE.NORM関数を使うのが推奨ですよ。

一方で、既存シートをExcelから引き継いだり、古い社内テンプレートでCONFIDENCEが使われていたりするケースは今でも多いです。そのままスプレッドシートで動くので慌てて書き換える必要はありませんが、意味は正確に把握しておきたいところですね。母標準偏差が不明な小標本ではCONFIDENCE.T関数を使うことも忘れないようにしましょう。

母標準偏差が「既知」とはどういう意味か

CONFIDENCE関数を使うには「母集団の標準偏差があらかじめわかっている」ことが前提になります。でも、「今からデータを集めるのに、標準偏差がすでにわかっている」ってどんな状況なのでしょう。ここでつまずく人が多いので、実務の場面でイメージしてみましょう。

母標準偏差が既知というのは、今回の標本調査とは別の情報源から標準偏差の値が手に入っている状態を指します。具体的には次のようなケースですね。

工場の長期計測データから、製品重量のばらつきが何年も一定と判明している
業界団体や公的機関が公表している標準偏差の値を使える
社内のマスターデータや工程管理標準に標準偏差が定義されている
過去の大量データ（数千件以上）から算出した標準偏差を母集団の値として扱える

逆に、今回集めた標本データから標準偏差を計算しただけなら、それは「標本標準偏差」であって母標準偏差ではありません。その場合はCONFIDENCEではなくCONFIDENCE.T関数を使うのが正解です。ここを間違えると、統計的に正しくない数値を報告することになるので要注意ですよ。

工場品質管理・過去データ活用の例

もう少し具体的なシーンでイメージしてみましょう。ある食品工場で製品の内容量を検査するとします。

工場では過去10年間、毎日数百個の計測を続けてきました。その結果、内容量のばらつきを示す標準偏差は2.5gで安定しているとわかっています。この「2.5g」は、もはや母集団の性質として確定した値と見なせますよね。こういうときは、今日抜き取った50個の平均だけを測定して、CONFIDENCE関数で信頼区間を出せます。

一方、新商品の試作段階で標準偏差がまったくわからないなら、今回集めた標本から推定するしかありません。そのケースはCONFIDENCE.Tの出番です。判断のコツは「標準偏差が外から与えられているか、それとも今回のデータから計算するか」の一点にあります。

マーケティング・アンケート分析での応用

実務では、品質管理だけでなくマーケティング領域でもCONFIDENCEは活躍します。たとえば顧客満足度調査をNPS（Net Promoter Score）形式で毎月実施しているなら、過去24ヶ月分のスコアばらつき（標準偏差）はかなり安定しているはずです。

そこで今月のサンプルから求めた平均NPSに対してCONFIDENCEを適用すれば、「先月との差が誤差の範囲なのか、本当に変動しているのか」を統計的に判断できます。報告会議で「先月より2ポイント下がりましたが、信頼区間内なので有意な変化ではありません」と言えるかどうかで、データに基づいた意思決定の質が大きく変わりますよ。

CONFIDENCE関数の基本的な使い方

それでは実際に手を動かしてみましょう。ここではアンケート調査のデータを例に使います。

例題: ある商品の満足度アンケートを100人に実施しました。過去の調査実績から、回答のばらつき（母標準偏差）は0.8点とわかっています。有意水準5%（95%信頼区間）で、信頼区間の半幅を求めてみましょう。

セルに次の数式を入力します。

=CONFIDENCE(0.05, 0.8, 100)

結果は0.157（小数第4位で四捨五入）になります。

これは「標本平均 ± 0.157点」が母集団の平均の95%信頼区間という意味です。今回のアンケート平均が4.2点だったなら、「全顧客の真の満足度は95%の確率で4.043点〜4.357点に収まる」と結論づけられます。単に「平均4.2点でした」と言うより、報告書としてずっと信頼性がありますよね。

引数の指定方法（有意水準・標準偏差・標本数）

alpha（有意水準）は、どれくらいの信頼度を求めるかで決まります。ビジネス報告書では95%信頼区間が標準的ですが、用途に応じて使い分けましょう。

有意水準（alpha）	信頼度	使いどころ
0.10	90%	ざっくりした傾向把握
0.05	95%	一般的な業務報告・統計レポート
0.01	99%	医療・品質管理など厳しい判定が必要な場面

standard_deviationには母集団の標準偏差を、pop_sizeには標本の個数を指定します。セル参照を使うと、値を差し替えるだけで再計算できて便利ですよ。

=CONFIDENCE(B1, B2, B3)

B1に有意水準、B2に標準偏差、B3に標本数を入力しておけば、ダッシュボード的に使い回せます。シートの冒頭にこの3つをまとめておくと、後から読んだ人にも引数の意味が伝わりやすいですね。

信頼区間の計算例（実務シナリオ）

公式ドキュメントでよく紹介される例も確認しておきましょう。alpha=0.05、standard_deviation=2.5、pop_size=50を指定すると、結果は0.692952になります。

=CONFIDENCE(0.05, 2.5, 50)

たとえば製品50個を抽出して平均重量が500gだった場合、母集団の真の平均重量は499.307g〜500.693gの範囲に95%の確率で収まる、という読み方ができますよ。品質管理の日次レポートなどで、このパターンの報告はよく使われます。

スプレッドシートで実際に計算するときは、ROUND関数で表示桁数をそろえると報告書に貼り付けやすくなります。「=ROUND(CONFIDENCE(0.05, 2.5, 50), 3)」のように書けば、小数第3位までの表示になりますよ。

サンプルデータで試してみよう

理解を深めるために、コピーして使えるサンプルデータを用意しました。スプレッドシートのセルA1から下記の表をコピペすれば、すぐに動作確認できます。

パラメータ	セル	値
有意水準（alpha）	B1	0.05
母標準偏差	B2	2.5
標本サイズ	B3	50
標本平均	B4	500
半幅（CONFIDENCE）	B5	`=CONFIDENCE(B1, B2, B3)`
信頼区間下限	B6	`=B4-B5`
信頼区間上限	B7	`=B4+B5`

入力すると、B5に約0.6930、B6に約499.307、B7に約500.693が表示されるはずです。alphaを0.01に変えれば99%信頼区間に、0.10に変えれば90%信頼区間に切り替わります。標本サイズB3を増やすと半幅が小さくなる（つまり推定の精度が上がる）ことも確認できますよ。

実際に手を動かしてみると、「標本数を4倍にすると半幅は半分になる」という性質も体感できます。これは数式の中に √n（標本数の平方根）が入っているためで、サンプル数を増やすコストと精度向上のバランスを判断する目安にもなります。

信頼区間の上限・下限を求めるセット数式

CONFIDENCE関数の戻り値は半幅なので、上限と下限を出すには標本平均に足し引きする必要があります。ここは実務で本当によく使うので、コピーして使えるテンプレートを用意しました。

AVERAGE＋CONFIDENCEで上下限を計算

データが「A2:A51」の範囲にあり、母標準偏差が2.5、95%信頼区間を求めるとします。上限と下限はそれぞれ次の数式で計算できます。

下限: =AVERAGE(A2:A51) - CONFIDENCE(0.05, 2.5, COUNT(A2:A51))
上限: =AVERAGE(A2:A51) + CONFIDENCE(0.05, 2.5, COUNT(A2:A51))

AVERAGE関数（指定範囲の平均を返す関数）で標本平均を、COUNT関数（数値セルの個数を返す関数）で標本数を自動取得します。データが増減しても数式を書き換える必要がないので、日次更新のシートに向いていますよ。

コピーして使えるセット数式テンプレート

報告書ですぐに使えるよう、パラメータを別セルで管理する汎用テンプレートもどうぞ。次のようにシートを組んでおくと、値を差し替えるだけで再利用できます。

セル	入力内容	例
C1	有意水準（alpha）	0.05
C2	母標準偏差	2.5
D1	データ範囲の先頭	A2
D2	データ範囲の末尾	A51

そして次の3つの数式をそれぞれのセルに入れます。

標本平均: =AVERAGE(A2:A51)
下限:     =AVERAGE(A2:A51) - CONFIDENCE(C1, C2, COUNT(A2:A51))
上限:     =AVERAGE(A2:A51) + CONFIDENCE(C1, C2, COUNT(A2:A51))

これで「標本平均・信頼区間の下限・上限」が一目でわかるレポートになります。パラメータを変えれば90%や99%信頼区間にも即座に切り替えられるので、一度組んでしまえば使い回しが効きますよ。

Googleスプレッドシートならではの使い方として、IMPORTRANGE関数と組み合わせて別シートの計測データを読み込み、この数式で自動的に信頼区間を算出することもできます。工場や支店ごとにシートが分かれているようなケースで便利ですね。

グラフ用エラーバーへの応用

信頼区間は数値で示すだけでなく、グラフのエラーバー（誤差範囲）として可視化するとさらに伝わりやすくなります。Googleスプレッドシートでは、棒グラフや折れ線グラフを選択し、グラフエディタの「カスタマイズ」→「系列」→「エラーバー」で半幅の値を指定できます。

CONFIDENCEで計算した半幅をそのままエラーバーに使えるので、月次推移グラフに「95%信頼区間」を載せれば、変動が誤差範囲内なのか有意な変化なのかが視覚的に判断できます。経営会議のスライドにも使いやすい表現方法ですよ。

CONFIDENCE vs CONFIDENCE.NORM vs CONFIDENCE.T 使い分けフロー

3つの関数は、どれも信頼区間を求めるためのものです。ただ、使うべき場面は明確に分かれています。選び間違えると統計的に不正確な結論になってしまうので、ここはしっかり押さえておきましょう。

CONFIDENCEとCONFIDENCE.NORMはどちらを使う？

CONFIDENCEとCONFIDENCE.NORMは、計算結果がまったく同じです。違いは「互換関数か後継関数か」という位置づけだけです。

新しく数式を書くなら、推奨はCONFIDENCE.NORM関数です。関数名に「.NORM」と入っているので、正規分布を使っているとひと目で伝わりますよね。既存シートに残っているCONFIDENCEをわざわざ書き換える必要はありませんが、長期的に使うシートならCONFIDENCE.NORMに統一したほうがメンテしやすいですよ。

ExcelからGoogleスプレッドシートにシートを移植するケースも多いと思いますが、どちらの環境でもCONFIDENCE・CONFIDENCE.NORMの両方が使えます。関数名を書き換えても結果は同じなので、安心して移行できます。Excelで作業している方はExcelのCONFIDENCE.NORM関数の解説も合わせて確認してみてください。

正規分布を使う条件（母σ既知・標本30件以上）

CONFIDENCE・CONFIDENCE.NORM（どちらも正規分布ベース）を使う条件は2つあります。

母標準偏差が既知である（過去データ・業界公表値・工程管理標準などから得られている）
もしくは、標本サイズが30件以上あり、標本標準偏差で母σを近似できる

1つ目の条件が理想形です。母集団の標準偏差が本当にわかっている場面は限られますが、工場の長期計測データや業界標準値が使えるなら迷わず正規分布ベースを選びましょう。

2つ目は実務上の目安です。標本サイズが大きくなると、標本標準偏差（STDEVで計算）が母標準偏差にかなり近づきます。30件というのはあくまで慣習的な目安で、厳密な統計学的境界ではありません。ビジネス実務ではこのラインが使われることが多いですね。

t分布を使う条件（母σ未知・少量標本）

CONFIDENCE.T関数（t分布ベース）を使う条件は次のとおりです。

母標準偏差がわからない、かつ
標本サイズが少ない（目安として30件未満）

t分布（小標本の不確実性を取り込んだ分布）は、サンプルが少ないときの推定精度を補正してくれる分布です。CONFIDENCE.NORMより少し広めの信頼区間になります。新商品の試作評価で10〜20サンプルしか取れない場面や、少数のモニター調査などで活躍しますよ。

判断フローチャート

どちらを使うか迷ったら、次の順番で考えてみてください。

母標準偏差が既知ですか？（過去データや業界値から得られている？）

Yes → CONFIDENCE または CONFIDENCE.NORM を使う
No → 次の質問へ

標本サイズは30件以上ありますか？

Yes → CONFIDENCE.NORM（STDEVで標本標準偏差を計算して代用）
No → CONFIDENCE.T を使う

この2段階の判断フローを覚えておけば、関数選びで迷うことはなくなります。1段階目の「母標準偏差が既知か」の判定が特に重要なので、データの出所を確認する習慣をつけましょう。

なお、CONFIDENCEを見つけたらCONFIDENCE.NORMに置き換えても問題ありません。引数の順番も同じなので、関数名を書き換えるだけで移行できますよ。

3関数の結果比較表

実際に同じデータで3つの関数を比較すると、違いがよくわかります。standard_deviation=2.5、pop_size=20で比較してみましょう。

alpha	CONFIDENCE	CONFIDENCE.NORM	CONFIDENCE.T
0.05（95%）	1.0958	1.0958	1.1701
0.01（99%）	1.4399	1.4399	1.6017
0.10（90%）	0.9196	0.9196	0.9665

CONFIDENCEとCONFIDENCE.NORMが完全に同じ値を返すこと、CONFIDENCE.Tはそれより少し広め（保守的）の信頼区間を返すことが確認できますね。標本数が少ないほど、両者の差は大きくなります。逆に標本数が100、1000と増えていくと、CONFIDENCE.Tの結果もCONFIDENCEに収束していきます。

よくあるエラーと対処法

スプレッドシートのCONFIDENCE関数で出るエラーはパターンが決まっています。原因と対処法をまとめておきますね。

#NUM! エラー

数値の範囲が不正なときに出ます。主な原因は3つあります。

alphaが0以下または1以上: 有意水準は0より大きく1より小さい値で指定します。0.05や0.01のように小さな値を入れましょう
standard_deviationが0以下: 標準偏差はマイナスになりません。セル参照の指定ミスがないかチェックします
pop_sizeが1未満: 標本数は1以上の整数が必要です。小数は切り捨てられるので、0.5などを指定すると#NUM!になります

=CONFIDENCE(1.5, 2.5, 50)  → #NUM!（alphaが1以上）
=CONFIDENCE(0.05, -1, 50)  → #NUM!（standard_deviationがマイナス）
=CONFIDENCE(0.05, 2.5, 0)  → #NUM!（pop_sizeが1未満）

#VALUE! エラー

引数に文字列など、数値以外が入っているときに出ます。セル参照先のデータ型を確認してください。

=CONFIDENCE("A", 2.5, 50)  → #VALUE!（alphaが文字列）

セル参照を使っている場合、参照先が空白だったり先頭にスペースが入った文字列になっていないかチェックしましょう。スプレッドシートでは、CSVをインポートしたときに見た目は数値でも実際は文字列として格納されているケースがあります。VALUE関数（文字列を数値に変換する関数）で明示的に数値化するか、データ形式を「数値」に変更しておくと安心ですよ。

想定と違う結果が返ってくる場合

数式はエラーにならないけれど、期待した値と違うというケースもあります。このときは次の点をチェックしてみてください。

alpha の指定を間違えていないか（95%信頼区間なら0.05、99%なら0.01）
母標準偏差と標本標準偏差を取り違えていないか
標本数を二重カウントしていないか（COUNTとCOUNTAの違いに注意）

特によくあるのが、95%信頼区間のつもりで「0.95」を指定してしまうミスです。alphaには信頼度ではなく「有意水準（1から信頼度を引いた値）」を入れる点を意識しましょう。

#N/A エラーが出る場合

引数の数が足りないときに#N/Aエラーが出ます。CONFIDENCE関数は3つの引数すべてが必須なので、1つでも欠けるとエラーになります。

=CONFIDENCE(0.05, 2.5)  → #N/A（pop_size が指定されていない）

セル参照先が空白セルになっていてもエラーになるので、必須3つすべてに数値が入っているか確認してください。

CONFIDENCE関数を使った業務シーン別の活用例

ここまで構文や使い分けを見てきましたが、実際の業務にどう落とし込めるかをいくつかのシーン別に紹介します。

品質管理レポートでの活用

製造業の品質管理部門では、抜き取り検査の平均値と信頼区間を毎日報告するケースが多いです。「本日の検査ロット50個の平均重量は500g、95%信頼区間は499.3〜500.7g」と書ければ、規格値からの逸脱リスクが即座に判断できます。

工程管理基準値が確立されている工場なら、母標準偏差は工程能力指数（Cp、Cpk）の計算で使われている値をそのまま流用できることが多いです。

顧客満足度・NPSの月次推移

マーケティングや顧客サポート部門では、毎月の顧客満足度スコアを比較するときに信頼区間が役立ちます。「先月のNPSは32、今月は30。差は2ポイントだが信頼区間が±3なので有意な低下とは言えない」と冷静に判断できれば、誤った対策に時間を浪費することがなくなります。

過去24ヶ月の標準偏差をベースに使えば、母標準偏差既知のケースとしてCONFIDENCEがそのまま使えます。

営業見込み・予算策定

営業部門で来期の見込み売上を出すとき、過去の同月実績の平均と信頼区間を併記すると説得力が増します。「来期Q1の見込み売上は中央値5,000万円、95%信頼区間は4,700〜5,300万円」と幅を示すと、予算審議の場でも冷静な議論ができますよね。

A/Bテストの結果評価

Webサイトのコンバージョン率を比較するときも信頼区間の考え方は便利です。Aパターンのコンバージョン率3.2%、Bパターンが3.5%だったとして、サンプル数が少ないと「0.3%の差」が偶然なのか本物なのかわかりません。信頼区間を計算して重なっているかどうかを見れば、判断がぐっと客観的になります。

ただしA/Bテストは比率の信頼区間（二項分布ベース）が本来の手法なので、CONFIDENCEはあくまで連続値（売上、満足度など）の平均比較で使うのが王道です。

CONFIDENCE関数に関するよくある質問（FAQ）

最後に、CONFIDENCE関数を使うときによく聞かれる質問をまとめました。

Q1. CONFIDENCEとCONFIDENCE.NORMはどちらが正しいですか？

どちらも計算結果は同じで、どちらを使っても「正しい」結果が得られます。違いは関数の世代だけで、CONFIDENCEが古い互換関数、CONFIDENCE.NORMが正式な後継関数という位置づけです。

新規でシートを作るならCONFIDENCE.NORM関数、既存シートを引き継いだだけならCONFIDENCEのままでも問題ありません。

Q2. 標本サイズはどれくらい必要ですか？

理論上は2件以上あれば計算できますが、信頼性を担保するには30件以上が目安です。少なすぎると半幅が大きくなって、実用的な精度の信頼区間にならないことが多いです。

予算と時間が許す範囲で、できるだけ標本数を確保しましょう。標本数を4倍にすると半幅が半分になる（精度が2倍になる）関係になっています。

Q3. 母標準偏差がわからないときはどうすればいいですか？

母標準偏差が外部から得られないなら、CONFIDENCE.T関数を使ってください。標本から計算した標本標準偏差（STDEV関数で求める値）を使って信頼区間を出せます。

ただし標本サイズが30件以上あるなら、標本標準偏差を母σの近似としてCONFIDENCE.NORMに渡すアプローチもよく使われます。

Q4. 95%信頼区間と99%信頼区間、どちらを使えばいいですか？

業務報告では95%信頼区間が標準です。学術論文や医療・品質管理など、より厳しい判定が必要な場面では99%信頼区間を使います。

99%にすると信頼区間が広くなる（半幅が大きくなる）ので、「絶対に外れないこと」を重視するか「狭い範囲で精度高く推定すること」を重視するかで使い分けましょう。

Q5. 信頼区間と予測区間の違いは？

信頼区間は「母集団の平均がどこに収まるか」を示す区間です。一方、予測区間は「次に観測される個別の値がどこに収まるか」を示す区間で、信頼区間より必ず広くなります。

CONFIDENCE関数で求めるのはあくまで母平均の信頼区間です。「次に作る製品1個の重量がどこに収まるか」を知りたいなら、別途予測区間の計算が必要になります。

Q6. ExcelとGoogleスプレッドシートで結果が違うことはありますか？

CONFIDENCE関数に関しては、ExcelとGoogleスプレッドシートで結果は完全に一致します。互換関数として標準化されているので、同じ引数を渡せば同じ値が返ります。

ただしExcel独自の新関数（T.INV.2T関数など）はスプレッドシートに存在しないものもあるので、関数移植時は対応表を確認しましょう。

Q7. 配列で複数の信頼区間を一気に計算できますか？

CONFIDENCE関数自体は単一値を返すので、配列入力には直接対応していません。ただしARRAYFORMULAやMAP関数（Google スプレッドシート）を使えば、複数行のパラメータに対して一括計算は可能です。

=ARRAYFORMULA(CONFIDENCE(A2:A10, B2:B10, C2:C10))

ExcelのMicrosoft 365環境なら、動的配列機能で同様の挙動が得られます。

まとめ

スプレッドシートのCONFIDENCE関数を使えば、母集団の平均がどの範囲にあるかを統計的に推定できます。「95%の確率で◯〜◯の範囲」と示せるので、報告書の説得力が段違いに上がりますよ。

今回のポイントをおさらいしましょう。

構文は =CONFIDENCE(alpha, standard_deviation, pop_size)。戻り値は信頼区間の半幅
alphaは有意水準で、95%信頼区間なら0.05を指定する
母標準偏差が既知（過去データ・業界値・工程管理値）のときに使う
上下限は AVERAGE ± CONFIDENCE のセット数式で計算する
CONFIDENCEとCONFIDENCE.NORMは計算結果が同じ。互換目的の旧関数がCONFIDENCE
母標準偏差が未知で標本が少ないときはCONFIDENCE.Tを使う
報告書ではグラフのエラーバーや表での±表記と組み合わせると伝わりやすい

スプレッドシートのCONFIDENCE関数は、Excelからシートを移植したり、古い社内テンプレートを引き継いだりする場面で今でも現役で動いています。意味と使い分けを正しく理解しておけば、どちらの環境でも迷わず扱えますよ。新しく数式を組むなら後継のCONFIDENCE.NORM関数、サンプル数が少なく母σが未知ならCONFIDENCE.T関数という選び分けも押さえておきましょう。信頼区間を報告書に取り入れて、数字に強い「できる人」を目指していきたいですね。