こんなふうに、伸びが加速するデータの将来予測をしたいときってありますよね。スプレッドシートのTREND関数やFORECAST関数で予測しても、直線的な予測になって実態と合わないことがあります。

そんなときに使えるのがGROWTH関数です。この記事では基本の書き方から実務での活用例、TREND関数やFORECAST関数との違いまで解説します。

スプレッドシートのGROWTH関数とは？指数トレンドで将来値を予測する

GROWTH関数（読み方: グロース関数）は、既存のデータから指数回帰で予測値を配列で返す統計関数です。「GROWTH」は英語の「growth（成長）」が由来です。

指数回帰とは、データの増え方が一定ではなく加速していくパターンに当てはめる手法のことです。数式モデルは y = b × m^x で、mが成長倍率、bがy切片にあたります。

たとえば「毎月1.3倍ずつ売上が伸びている」ようなデータがあるとします。GROWTH関数に将来の月番号を指定すると、指数トレンドに沿った予測値が一発で出ます。

GROWTH関数にできることをまとめると、次のとおりです。

• 既存データの指数的な傾向から、複数のxに対する予測値を配列で返す
• TREND関数が「直線的な予測」なのに対し、加速する成長パターンに対応できる
• 内部でLOGEST関数と同じ指数回帰の計算を自動的に行う
• 売上の急成長・SNSフォロワー増加・利用者数の拡大など、指数的な伸びの予測に活用できる

NOTE

GROWTH関数はGoogleスプレッドシートの全バージョンで使えます。Googleスプレッドシートでは結果が自動的にスピル（隣接セルに展開）されます。Excelの旧バージョンではCtrl+Shift+Enterで確定する必要がありますが、スプレッドシートではEnterだけでOKです。Excel版GROWTH関数の使い方はこちらで解説しています。

線形成長と指数成長の違い

GROWTH関数を使いこなすには、線形成長と指数成長の違いを押さえておきましょう。

「毎月+20万円」なら線形成長です。「毎月×1.3倍」なら指数成長です。増え方の量が一定か、倍率が一定かで判断するのがポイントです。

GROWTH関数の構文と4つの引数

=GROWTH(既知データ_y, [既知データ_x], [新規データ_x], [b])

必須の引数は「既知データ_y」だけです。ただし、実務では「既知データ_x」と「新規データ_x」も指定するのが一般的ですよ。

WARNING

既知データ_yには正の数値のみ指定できます。0以下の値が含まれていると #NUM! エラーになります。これはGROWTH関数が内部で対数を取るためです。

TIP

「既知データ_x」を省略すると、1, 2, 3… という連番がxとして使われます。時系列データで月番号を振っている場合は省略してもOKです。

GROWTH関数の基本的な使い方

実際にGROWTH関数を使ってみましょう。

あるお店で6か月分の売上を記録したとします。毎月の伸びが加速しているのが特徴です。

このデータは毎月おおむね1.3倍ずつ増えています。直線的な伸びではなく、加速している典型的な指数成長パターンですね。

単一の将来値を求める

まず、7月目の予測値を1つだけ求めてみます。D2セルに予測したい月番号「7」を入力して、次のように書きます。

=GROWTH(B2:B7, A2:A7, D2)

結果は約 570 です。指数トレンドに沿って、7月目の売上は570万円になると予測できます。

複数の将来値を一括予測する（スピル自動展開）

D列に予測したい月番号（7, 8, 9）を入力しておきます。

=GROWTH(B2:B7, A2:A7, D2:D4)

結果は約 570, 740, 960 の3つの値が配列として返ります。D2〜D4セルに予測値が自動で展開されます。

1つの数式で3か月分の予測値が出るのがGROWTH関数の強みです。FORECAST関数だとセルごとに数式を入力する必要があります。しかもFORECASTは直線予測なので、加速するデータには合いません。

ちなみに、同じデータでTREND関数（直線予測）を使うと7月目は約474万円です。GROWTH関数の570万円と比べると、指数成長のデータではTRENDが過小評価になることがわかりますね。

第4引数「b」をFALSEにするケース

第4引数bをFALSEにすると、y切片が1に固定されます。数式モデルが y = m^x になるイメージです。

=GROWTH(B2:B7, A2:A7, D2:D4, FALSE)

これはどんなときに使うかというと、「x=0のときyは1であるべき」という前提がある場合です。たとえば成長倍率だけを見たいケースや、初期値を基準に何倍になるかだけを求めたい場面で使います。

通常はTRUE（デフォルト）で問題ありません。特別な理由がない限り、第4引数は省略してOKですよ。

実務でよく使う活用パターン

売上の指数成長予測

スタートアップや新サービスの立ち上げ期は、売上が指数的に伸びるケースが多いです。そんなときにGROWTH関数が活躍します。

D2:D6に予測月（7〜12月）の番号を入力して、次の数式を入力します。

=GROWTH(B2:B7, A2:A7, D2:D7)

向こう6か月分の予測が一括で出ます。経営会議の資料や事業計画に使えるデータが一発で揃いますね。

TIP

GROWTH関数はあくまで「過去のトレンドがこのまま続く」前提の予測です。市場の飽和や競合の参入など、外部要因で成長が鈍化する可能性もあります。予測値はシナリオの1つとして扱ってください。

SNSフォロワー数・アクティブユーザー数の予測

SNSのフォロワー増加やアプリのアクティブユーザー数は、バズや口コミで指数的に伸びることがあります。

=GROWTH(B2:B7, A2:A7, {7; 8; 9})

配列リテラル {7; 8; 9} を使えば、別のセルに予測用の値を入力しなくても一括予測ができます。結果は約 3,970、5,610、7,920 です。

このデータは毎週おおむね1.4倍ペースで伸びています。TREND関数で直線予測すると7週目は約2,980になり、実態より低めの予測になってしまいます。成長が加速しているデータにはGROWTH関数のほうが適していますよ。

GROWTH・TREND・FORECASTの使い分け早見表

スプレッドシートには予測系の関数が複数あります。それぞれの違いを表にまとめます。

データが直線的か指数的かを見分ける3つのチェック

どの関数を選ぶかは、データの増え方で決まります。次の3つのチェックで判断してみてください。

チェック1: 差分と倍率を比べる

各データの「前月との差」と「前月との倍率」を計算します。差がほぼ一定なら線形、倍率がほぼ一定なら指数です。

チェック2: グラフで確認する

データを散布図にして眺めます。点が直線的に並んでいれば線形。右に行くほど急に上がる曲線なら指数です。

チェック3: 対数を取って直線になるか確認する

yの値にLN関数（自然対数）を適用します。対数を取ったあとのデータが直線的に並ぶなら、元のデータは指数的です。この判定方法が最も正確ですよ。

判断フロー：どの関数を選べばいい？

迷ったときは、次のフローで判断してみてください。

1. 予測したい値は1つだけ？ → YES なら FORECAST関数 または FORECAST.LINEAR関数
2. 複数の予測値を一括で出したい？ → 次のステップへ
3. データの伸びが加速している？ → YES なら GROWTH関数
4. データが一定ペースで増減？ → YES なら TREND関数

TIP

迷ったら、まずTREND関数とGROWTH関数の両方で予測を出してみましょう。予測値と実績のズレが小さいほうを採用するのが実務的なアプローチです。

よくある疑問と注意点

予測値がおかしいとき

GROWTH関数の予測値が実態とかけ離れている場合、次の原因が考えられます。

特に多いのが #NUM! エラーです。GROWTH関数は内部でyの対数（LN関数）を計算するため、yに0やマイナスの値があると計算できません。売上データで「売上ゼロの月」がある場合は、その行を除外するか1に置き換える必要がありますよ。

TIP

エラーが表示されると困る場合は、IFERROR関数で囲むと安心です。=IFERROR(GROWTH(B2:B7, A2:A7, D2:D4), "データを確認") のように書けます。

LOGESTとの違い

GROWTH関数とよく比較されるのがLOGEST関数です。この2つの関係は、TREND関数とLINEST関数の関係と同じです。

GROWTH関数は「予測値そのもの」を返します。一方LOGESTは「成長倍率mとy切片b」を返します。「毎月何倍ずつ伸びているか」を知りたいならLOGEST、「来月の予測値はいくらか」を知りたいならGROWTHを使い分けてください。

たとえば先ほどの売上データ（120, 155, 200, 260, 340, 440）でLOGESTを実行すると、mが約1.30と返ります。これは「毎月約1.3倍ずつ成長している」という意味ですね。GROWTH関数はこのmとbを使って予測値を計算しているわけです。

まとめ

GROWTH関数は、既存のデータから指数回帰で予測値を配列で返す関数です。

この記事のポイント

• 構文は =GROWTH(既知データ_y, [既知データ_x], [新規データ_x], [b]) で、必須は既知データ_yのみ
• 数式モデルは y = b × m^x。伸びが加速するデータの予測に最適
• TREND関数は直線予測、GROWTH関数は曲線予測。データの増え方で使い分ける
• yに0以下の値があると #NUM! エラーになる。正の数値のみ指定してください
• LOGESTは係数を返す関数。GROWTHは予測値を返す関数。目的で選び分ける

関連する統計関数

GROWTH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。

• TREND関数 — 線形回帰で複数の予測値を一括で返す
• FORECAST関数 — 1つのxに対する線形予測値を返す
• FORECAST.LINEAR関数 — FORECAST関数の新しい名称
• LINEST関数 — 線形回帰の係数（傾きと切片）を返す
• SLOPE関数 — 回帰直線の傾きを求める
• EXP関数 — 自然対数の底eのべき乗を求める
• LN関数 — 自然対数を求める