スプレッドシートのFORECAST.LINEAR関数の使い方｜線形予測

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「FORECAST.LINEAR関数って何？FORECASTと何が違うの？」

ExcelからGoogleスプレッドシートに乗り換えたとき、こんな疑問を持った方は多いはずです。結論から言うと、FORECAST.LINEARとFORECASTはまったく同じ関数です。ただし、名前が2つある理由を知っておかないと混乱のもとになります。

この記事ではスプレッドシートのFORECAST.LINEAR関数について解説します。名前の由来から構文、実務での活用パターンまでまとめてお伝えします。

FORECAST.LINEAR関数とは？

FORECAST.LINEAR関数（読み方: フォーキャスト・リニア関数）は、線形回帰（最小二乗法）で予測値を返す統計関数です。散布図に引いた直線の延長上にある値を求めてくれます。

たとえば過去6か月の広告費と売上のデータがあれば、「広告費を来月いくらにしたら売上はどのくらいか」を数式1つで計算できます。

Googleスプレッドシートでは、FORECASTとFORECAST.LINEARのどちらの名前でも同じ結果が得られます。使い慣れたほうを使えばOKですよ。

FORECASTとFORECAST.LINEARはなぜ名前が2つあるのか

もともとExcelにはFORECAST関数しかありませんでした。ところがExcel 2016で予測関数群が拡充され、次のように整理されました。

  • FORECAST.LINEAR — 従来のFORECASTと同じ線形予測
  • FORECAST.ETS — 季節性を考慮した指数平滑法の予測

つまり「LINEAR（線形）」という種類を明示するためにリネームされたわけです。GoogleスプレッドシートはExcelとの互換性を保つため、旧名FORECAST・新名FORECAST.LINEARの両方をサポートしています。

NOTE

どちらの名前で入力しても内部の計算はまったく同じです。数式バーでFORECASTに自動変換されることがありますが、結果に影響はありません。

FORECAST.ETSとの違い（線形 vs 季節性あり）

名前が似ているFORECAST.ETSは、FORECAST.LINEARとは予測の仕組みが異なります。

項目FORECAST.LINEARFORECAST.ETS
予測手法線形回帰（直線）指数平滑法（季節性を加味）
向いているデータ右肩上がり・右肩下がりの傾向毎月・毎週の周期パターンがある
使用例広告費→売上の予測季節で売上が変動する小売の需要予測
スプレッドシート対応対応非対応（Excel専用）

ポイントは、FORECAST.ETSはGoogleスプレッドシートでは使えないという点です。スプレッドシートで季節性のある予測をしたい場合は、別のアプローチが必要になります。この記事ではFORECAST.LINEARに絞って解説しますね。

FORECAST.LINEAR関数の書き方（構文と引数）

基本構文は次のとおりです。

=FORECAST.LINEAR(x, データ_y, データ_x)

引数の意味と順番

引数必須/任意説明
x必須予測したいxの値（例: 広告費40万円）
データ_y必須従属変数の範囲（例: 売上データ）
データ_x必須独立変数の範囲（例: 広告費データ）

引数はFORECAST関数とまったく同じです。yが先、xが後という順番に注意してください。SLOPE関数やINTERCEPT関数と同じ並び順です。

WARNING

データ_yとデータ_xのデータ数が異なると #N/A エラーになります。セル範囲の行数を必ず揃えてください。

主なエラーをまとめておきます。

エラー原因対処法
#N/Aデータ_yとデータ_xの配列長が不一致セル範囲の行数を揃える
#DIV/0!データ_xがすべて同じ値（分散ゼロ）データにばらつきがあるか確認する
#VALUE!xに数値以外を指定したxには数値またはセル参照を使う

FORECAST.LINEAR関数の基本的な使い方

月次売上データから翌月を予測する

6か月分の売上データから7か月目を予測してみましょう。

 A列（月番号）B列（売上・万円）
2行目1320
3行目2345
4行目3360
5行目4390
6行目5410
7行目6440

7か月目の予測値を求める数式はこちらです。

=FORECAST.LINEAR(7, B2:B7, A2:A7)

結果は 460 です。「来月の売上は460万円の見込み」と報告できますね。

数式の読み方を整理すると、次のようになります。

  • 第1引数「7」→ 予測したい月番号
  • 第2引数「B2:B7」→ 売上（y）のデータ範囲
  • 第3引数「A2:A7」→ 月番号（x）のデータ範囲

FORECAST.LINEARは内部で回帰直線 y = ax + b を求め、x=7を代入した値を返しています。SLOPE関数 × 7 + INTERCEPT関数の計算を自動でやってくれるわけです。

TIP

FORECAST関数の記事では、複数月の一括予測やCORREL関数との組み合わせなど、より実践的なパターンを詳しく解説しています。あわせてチェックしてみてください。

FORECAST.LINEAR関数の実務活用パターン

売上予測に使う（広告費→売上）

時系列だけでなく、因果関係のあるデータにも活用できます。広告費（x）から売上（y）を予測する例を見てみましょう。

 A列（広告費・万円）B列（売上・万円）
2行目10150
3行目15200
4行目20280
5行目25310
6行目30390
7行目35450

広告費を40万円にしたときの売上予測はこうなります。

=FORECAST.LINEAR(40, B2:B7, A2:A7)

結果は約 507 です。「広告費を40万円に増やすと、売上は約507万円になる見込み」という予測が出せます。

ただし、既存データの範囲（10〜35万円）を大きく超えた値を指定すると精度が落ちます。たとえば広告費100万円の予測は、データの範囲外なので参考程度にとどめてください。

予測の精度を確認する（STEYXと組み合わせ）

FORECAST.LINEARはどんなデータでも予測値を返します。しかし、その予測がどれくらい信頼できるかは別問題です。

そこでSTEYX関数を使って、予測の標準誤差を確認しましょう。

=STEYX(B2:B7, A2:A7)

STEYXの値が小さいほど、予測値と実際の値のズレが小さいことを示します。逆にSTEYXが大きい場合は、データのばらつきが大きく予測の精度が低いということです。

さらにCORREL関数で相関係数も見ておくと安心です。

=CORREL(B2:B7, A2:A7)
指標確認内容目安
CORRELxとyの相関の強さ0.7以上なら予測を活用できる
STEYX予測値の誤差の大きさ値が小さいほど精度が高い

予測値を報告に使う前に、この2つの指標でデータの信頼性をチェックしてみてください。

FORECAST.LINEAR・FORECAST・TREND の使い分けまとめ

線形予測に使える3つの関数を整理します。

項目FORECAST.LINEARFORECASTTREND
機能線形予測（1点）線形予測（1点）線形予測（複数点）
FORECASTとの関係新名称（同一関数）旧名称別関数
出力予測値1つ予測値1つ予測値を配列で返す
構文=FORECAST.LINEAR(x, y, x)=FORECAST(x, y, x)=TREND(y, x, 新x)
向いている場面「来月の売上は？」「来月の売上は？」「向こう6か月の推移は？」
引数の順序x → y → xx → y → xy → x → 新x

使い分けのポイントは次のとおりです。

  • FORECAST.LINEAR と FORECAST は同じもの。好きなほうを使えばOK
  • 1つの値を予測する → FORECAST.LINEARまたはFORECAST
  • 複数の値をまとめて予測する → TREND関数

TIP

Excelから移行してきた方は、FORECAST.LINEARのほうがなじみがあるかもしれません。ただしスプレッドシートではどちらの名前でも動くので、チームで統一しておくのがおすすめですよ。

まとめ

FORECAST.LINEAR関数は、既存データから線形回帰で予測値を返す関数です。FORECASTの新しい名前であり、機能はまったく同じです。

この記事のポイント

  • 構文は =FORECAST.LINEAR(x, データ_y, データ_x) で、FORECASTと引数も同じ
  • Excel 2016でFORECAST → FORECAST.LINEARにリネーム。スプレッドシートは両方使える
  • FORECAST.ETSは季節性あり予測だが、スプレッドシートでは非対応
  • 予測の信頼性はSTEYX関数とCORREL関数で確認する
  • 複数ポイントの一括予測にはTREND関数を使う

関連する統計関数

FORECAST.LINEAR関数の使い方がわかったら、以下の関数もあわせて覚えてみてください。データ分析の幅が広がりますよ。

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