回収率の目安はあっても、実際に何件返ってくるかの確率はカンでしか語れません。手計算で求めるのも現実的ではないですよね。

そんなときに使うのがBINOM.DIST関数です。この記事ではGoogleスプレッドシートでのBINOM.DIST関数の使い方を、基本構文から実務活用まで解説します。TRUE/FALSEの違いや、COMBIN関数との関係もあわせて紹介しますよ。

BINOM.DIST関数とは

BINOM.DIST関数（読み方: バイノム・ディスト関数）は、二項分布にもとづいて確率を返す関数です。二項分布とは、「成功か失敗か」の2択を繰り返したときに、成功が何回起きるかの確率分布です。「BINOM」は「Binomial（二項）」、「DIST」は「Distribution（分布）」の略です。

たとえば「不良品率5%の製品を20個検査したとき、不良品が2個以下になる確率」を1つの数式で求められます。

BINOM.DIST関数にできることをまとめると、次のとおりです。

• ちょうどx回成功する確率を求める（確率質量）
• x回以下成功する確率を求める（累積確率）
• 品質検査で合格ラインに収まる確率を計算する
• アンケートの回収数や営業の成約件数を確率で予測する

NOTE

BINOM.DIST関数はGoogleスプレッドシートの全バージョンで使えます。Excelにも同名の関数があり、動作は同じです。

二項分布が成り立つ3つの条件

BINOM.DIST関数を使うには、データが二項分布の前提を満たしている必要があります。

1. 結果が2択: 各試行の結果は「成功」か「失敗」のどちらか
2. 成功確率が一定: 毎回の試行で成功する確率が変わらない
3. 各試行が独立: ある試行の結果が、次の試行の結果に影響しない

製品の検査、アンケートの回収、コイン投げなどは、この3条件を満たす典型的な場面です。

基本構文と4つの引数

=BINOM.DIST(成功回数, 試行回数, 成功確率, 累積)

カッコの中に4つの引数を指定します。

TIP

成功回数に小数を指定すると、小数部分は切り捨てられます。たとえば2.7は2として処理されます。

BINOMDIST（旧関数名）との関係

GoogleスプレッドシートにはBINOMDISTという関数もあります。これはBINOM.DISTの旧バージョンで、計算結果は同じです。

=BINOMDIST(2, 20, 0.05, TRUE)   ← 旧関数名（動作は同じ）
=BINOM.DIST(2, 20, 0.05, TRUE)  ← 新関数名（推奨）

どちらを使っても問題ありませんが、Googleの公式ドキュメントではBINOM.DISTが推奨されています。新しく数式を書くときはBINOM.DISTを使いましょう。

TRUE/FALSEで何が変わる？累積か確率質量かを選ぼう

BINOM.DIST関数の4番目の引数「累積」は、TRUEかFALSEで結果がまったく変わります。この違いを押さえておくことが、BINOM.DIST関数を使いこなすポイントです。

FALSE（確率質量関数）——ちょうどx回成功する確率

FALSEを指定すると確率質量関数（PMF: ちょうどx回成功する確率）の値を返します。

=BINOM.DIST(3, 10, 0.5, FALSE)

この数式は「10回コインを投げて、ちょうど3回表が出る確率」を返します。結果は約0.1172（11.7%） です。

TRUE（累積分布関数）——x回以下成功する確率

TRUEを指定すると累積分布関数（CDF: x回以下成功する確率の合計）の値を返します。

=BINOM.DIST(3, 10, 0.5, TRUE)

この数式は「10回コインを投げて、3回以下表が出る確率」を返します。結果は約0.1719（17.2%） です。

つまり0回+1回+2回+3回の確率を合計した値ですね。

2つを比較してみる（サンプルデータつき）

10回試行・成功確率50%の場合で、成功回数ごとの結果を比べてみましょう。

FALSE列は成功回数5回（ちょうど半分）で最大になります。TRUE列は成功回数が増えるほど1に近づいていきます。

「x回以上の確率」を求めたいときは、=1 - BINOM.DIST(x-1, n, p, TRUE) と書きます。たとえば「6回以上成功する確率」なら =1 - BINOM.DIST(5, 10, 0.5, TRUE) です。

BINOM.DIST関数の実務活用3パターン

基本がわかったところで、実際の業務で使えるパターンを3つ紹介します。

品質管理——不良品が基準以下に収まる確率

製造業の品質検査で「不良品率5%の製品を50個検査したとき、不良品が3個以下になる確率」を求めてみましょう。

=BINOM.DIST(3, 50, 0.05, TRUE)

結果は約0.7604（76.0%） です。約76%の確率で不良品が3個以下に収まることがわかります。

もう少し厳しく「不良品が1個以下」の確率も出してみましょう。

=BINOM.DIST(1, 50, 0.05, TRUE)

結果は約0.2794（27.9%） です。品質管理の合格基準を設定するときの目安として使えますよ。

アンケート回収——目標回収数に届く確率を予測

「回収率40%のアンケートを100人に送った場合、50件以上回収できる確率は？」。この疑問にも答えられます。

=1 - BINOM.DIST(49, 100, 0.4, TRUE)

結果は約0.0271（2.7%） です。回収率40%では、100人中50件以上の回収はかなり難しいことがわかります。

では目標を45件に下げるとどうでしょうか。

=1 - BINOM.DIST(44, 100, 0.4, TRUE)

結果は約0.1356（13.6%） です。このように目標ラインを変えながら確率を試算すると、現実的な回収目標を設定できますよ。

営業成約——目標達成確率のシミュレーション

「成約率30%の営業担当が月20件商談して、8件以上成約する確率は？」。こんな場面でも使えます。

=1 - BINOM.DIST(7, 20, 0.3, TRUE)

結果は約0.2277（22.8%） です。目標8件の達成確率は約23%だとわかります。

目標を6件に下げてみましょう。

=1 - BINOM.DIST(5, 20, 0.3, TRUE)

結果は約0.6080（60.8%） です。KPIの設定や商談数の目標を決めるときに、数字で根拠を示せるのがBINOM.DIST関数の強みですね。

COMBIN関数との関係を理解しよう

BINOM.DIST関数のFALSE（確率質量）の結果は、実はCOMBIN関数を使った次の数式と同じ値になります。

=COMBIN(試行回数, 成功回数) * 成功確率^成功回数 * (1-成功確率)^(試行回数-成功回数)

たとえば「10回中3回成功、成功確率50%」の場合です。

=COMBIN(10, 3) * 0.5^3 * 0.5^7

結果は0.1172で、=BINOM.DIST(3, 10, 0.5, FALSE) とぴったり一致します。

COMBIN関数は「10個から3個を選ぶ組み合わせの数」を返す関数です。二項分布の確率は「組み合わせ数 x 成功確率 x 失敗確率」で成り立っています。BINOM.DIST関数はこの計算を1つの関数にまとめてくれているわけですね。

TIP

仕組みを理解しておくと、BINOM.DIST関数の結果を検算したいときに役立ちます。ただし実務では、BINOM.DIST関数をそのまま使うのが圧倒的に簡単です。

二項分布関連の関数ファミリー

Googleスプレッドシートには、二項分布に関連する関数がいくつかあります。目的に応じて使い分けましょう。

使い分けのポイントはシンプルです。

• 成功/失敗の2択で確率を知りたい → BINOM.DIST
• 確率から成功回数を逆算したい → BINOM.INV
• 連続データの確率を知りたい → NORM.DIST

迷ったらBINOM.DIST関数を使えば、「成功/失敗」型のデータにはほとんど対応できますよ。

よくある間違いと注意点

BINOM.DIST関数でつまずきやすいポイントをまとめました。

成功回数が試行回数を超えて#NUM!エラー

成功回数は試行回数以下でなければなりません。たとえば「10回の試行で15回成功」は起こりえないので、エラーになります。

=BINOM.DIST(15, 10, 0.5, TRUE)   ← #NUM! エラー

成功確率が0〜1の範囲外で#NUM!エラー

成功確率は0から1の間で指定します。50%なら「50」ではなく「0.5」と入力してください。

=BINOM.DIST(3, 10, 50, TRUE)   ← #NUM! エラー（50ではなく0.5）

引数に文字列を渡して#VALUE!エラー

数値であるべき引数にテキストが入ると#VALUE!エラーになります。セル参照を使うときは、参照先が数値であることを確認しましょう。

TRUE/FALSEの指定を間違える

4番目の引数を省略することはできません。TRUEとFALSEでは結果がまったく異なります。「ちょうどx回の確率」を求めたいのにTRUEを指定すると、累積値が返ってきてしまいます。目的に合った値を選んでくださいね。

「x回以上」の確率を求めるときの計算

BINOM.DIST関数のTRUEは「x回以下」の確率を返します。「x回以上」の確率が欲しいときは、次のように書きます。

=1 - BINOM.DIST(x-1, 試行回数, 成功確率, TRUE)

「x-1」にする点がポイントです。「x回以上」には「ちょうどx回」も含まれるため、x-1回以下の累積確率を1から引きます。

Excelとの違い

BINOM.DIST関数は、GoogleスプレッドシートとExcelで構文・動作ともにほぼ同じです。

=BINOM.DIST(3, 10, 0.5, TRUE)

この数式はどちらの環境でも同じ結果を返します。Excelでも旧関数名BINOMDISTが使えますが、Microsoftの公式ドキュメントではBINOM.DISTが推奨されています。

ExcelとGoogleスプレッドシートを併用している方は、BINOM.DISTで統一しておけば問題ありませんよ。

まとめ

BINOM.DIST関数は、二項分布（成功/失敗の2択）にもとづいて確率を求める関数です。

• 4番目の引数にFALSEで「ちょうどx回成功する確率」が返る
• TRUEで「x回以下成功する確率」が返る
• 品質管理・アンケート回収予測・営業成約シミュレーションなど幅広く活用できる
• COMBIN関数で手計算した結果と一致する（仕組みの理解に役立つ）
• 成功回数 > 試行回数や、成功確率が0〜1の範囲外だと#NUM!エラー
• 「x回以上」を求めるには =1 - BINOM.DIST(x-1, n, p, TRUE) と書く
• 連続データの確率にはNORM.DIST関数が向いている

「この条件でうまくいく確率はどのくらい？」を数字で答えられるようになると、意思決定の質がぐっと上がります。ぜひ実際のデータで試してみてくださいね。

成功するまでに何回失敗するかは、感覚に頼りがちです。でも手計算で確率を求めるのは現実的ではないですよね。

そんなときに使うのがNEGBINOM.DIST関数です。この記事ではGoogleスプレッドシートでのNEGBINOM.DIST関数の使い方を、基本構文から実務活用まで解説します。TRUE/FALSEの違いや、BINOM.DIST関数との使い分けもあわせて紹介しますよ。

NEGBINOM.DIST関数とは

NEGBINOM.DIST関数（読み方: ネガティブ・バイノム・ディスト関数）は、負の二項分布にもとづいて確率を返す関数です。負の二項分布とは、「成功がk回に達するまでに、失敗がちょうどn回起きる確率」の分布です。「NEGBINOM」は「Negative Binomial（負の二項）」、「DIST」は「Distribution（分布）」の略です。

たとえば「合格率20%の面接で3人採用するまでに、不合格がちょうど10人になる確率」を1つの数式で求められます。

NEGBINOM.DIST関数にできることをまとめると、次のとおりです。

• 目標の成功回数に達するまでの失敗回数の確率を求める
• 「n回以下の失敗で目標に達する確率」を累積で求める
• 採用活動や品質検査で、必要な試行回数を見積もる
• 営業目標の達成までに想定される不成約件数をシミュレーションする

NOTE

NEGBINOM.DIST関数はGoogleスプレッドシートの全バージョンで使えます。Excelにも同名の関数があり、動作は同じです。

負の二項分布が成り立つ3つの条件

NEGBINOM.DIST関数を使うには、データが負の二項分布の前提を満たしている必要があります。

1. 結果が2択: 各試行の結果は「成功」か「失敗」のどちらか
2. 成功確率が一定: 毎回の試行で成功する確率が変わらない
3. 各試行が独立: ある試行の結果が、次の試行の結果に影響しない

この3条件はBINOM.DIST関数と同じです。違いは「何を数えるか」だけです。BINOM.DISTは決まった回数の試行で成功回数を数えます。NEGBINOM.DISTは目標の成功回数に達するまでの失敗回数を数えます。

基本構文と4つの引数

=NEGBINOM.DIST(失敗回数, 成功回数, 成功確率, 累積)

カッコの中に4つの引数を指定します。

TIP

第1引数は「失敗回数」です。BINOM.DIST関数の第1引数が「成功回数」なので、混同しないように注意してください。

NEGBINOMDIST（旧関数名）との関係

GoogleスプレッドシートにはNEGBINOMDISTという関数もあります。これはNEGBINOM.DISTの旧バージョンです。

=NEGBINOMDIST(5, 3, 0.2)             ← 旧関数名（累積引数なし・FALSEと同じ）
=NEGBINOM.DIST(5, 3, 0.2, FALSE)     ← 新関数名（推奨）

旧関数NEGBINOMDISTは引数が3つで、常に確率質量（FALSE相当）を返します。累積確率を求められない点が不便です。新しく数式を書くときはNEGBINOM.DISTを使いましょう。

NEGBINOM.DIST関数のTRUE/FALSEの違い

NEGBINOM.DIST関数の4番目の引数「累積」は、TRUEかFALSEで結果がまったく変わります。この違いを押さえることがポイントです。

FALSE（確率質量関数）――ちょうどn回失敗する確率

FALSEを指定すると確率質量関数（PMF: ちょうどn回失敗する確率）の値を返します。

=NEGBINOM.DIST(5, 3, 0.3, FALSE)

この数式は「成功確率30%の試行で3回成功するまでに、ちょうど5回失敗する確率」を返します。結果は約0.0794（7.9%） です。

TRUE（累積分布関数）――n回以下失敗する確率

TRUEを指定すると累積分布関数（CDF: n回以下失敗する確率の合計）の値を返します。

=NEGBINOM.DIST(5, 3, 0.3, TRUE)

この数式は「成功確率30%の試行で3回成功するまでに、5回以下失敗する確率」を返します。結果は約0.2557（25.6%） です。

つまり0回+1回+2回+3回+4回+5回失敗する確率を合計した値ですね。

2つを比較してみる（サンプルデータつき）

成功回数3回・成功確率30%の場合で、失敗回数ごとの結果を比べてみましょう。

FALSE列は失敗回数が5回前後で最大になり、その後は徐々に減っていきます。TRUE列は失敗回数が増えるほど1に近づきます。

「n回以上失敗する確率」を求めたいときは、=1 - NEGBINOM.DIST(n-1, k, p, TRUE) と書きます。

NEGBINOM.DIST関数の実務活用3パターン

基本がわかったところで、実際の業務で使えるパターンを3つ紹介します。

採用面接――目標人数を確保するまでの見送り人数を予測

「合格率25%の面接で5人採用するまでに、見送りが20人以下で収まる確率は？」を求めてみましょう。

=NEGBINOM.DIST(20, 5, 0.25, TRUE)

結果は約0.7613（76.1%） です。約76%の確率で見送り20人以内に5人を採用できることがわかります。

面接枠の計画を立てるとき「最大何人と面接すればよいか」を見積もれるのが便利です。見送り20人 + 合格5人 = 合計25人分の面接枠を確保すればよい、という判断ができますね。

品質検査――不合格品が出るまでの合格数を予測

「不良品率5%の製品を検査して、不良品が3個見つかるまでに合格品が50個以上になる確率は？」。ここでは視点を逆にして考えます。

不良品を「成功」、合格品を「失敗」と読み替えます。成功確率=0.05、成功回数=3、失敗回数=50です。

=1 - NEGBINOM.DIST(49, 3, 0.05, TRUE)

結果は約0.6674（66.7%） です。不良品3個が見つかるまでに50個以上の合格品が出る確率は約67%です。

TIP

NEGBINOM.DIST関数では「成功」と「失敗」の定義を自由に決められます。注目したいイベントを「成功」として設定するのがコツです。

営業目標――目標成約までの失注件数をシミュレーション

「成約率15%の営業担当が10件成約するまでに、失注が60件以下で済む確率は？」を計算します。

=NEGBINOM.DIST(60, 10, 0.15, TRUE)

結果は約0.5765（57.7%） です。約58%の確率で失注60件以内に10件の成約を達成できます。

もう少し余裕を持たせて、失注70件以内にしてみましょう。

=NEGBINOM.DIST(70, 10, 0.15, TRUE)

結果は約0.7226（72.3%） です。失注70件 + 成約10件 = 合計80件の商談をこなせば、約72%の確率で目標を達成できるとわかります。

BINOM.DISTとの違いを理解しよう

BINOM.DIST関数と混同しやすいので、違いを整理しておきましょう。

使い分けのポイントはシンプルです。

• 試行回数が決まっている → BINOM.DIST
• 目標の成功回数が決まっている → NEGBINOM.DIST

たとえば「20件商談して5件以上成約する確率」ならBINOM.DISTです。「5件成約するまでに何件失注するか」ならNEGBINOM.DISTです。

確率分布関数ファミリー

Googleスプレッドシートには、確率分布に関連する関数がいくつかあります。目的に応じて使い分けましょう。

迷ったときの判断基準は「何が固定されているか」です。試行回数が固定ならBINOM.DIST、成功回数が固定ならNEGBINOM.DIST、データが連続値ならNORM.DISTを選んでくださいね。

よくある間違いと注意点

NEGBINOM.DIST関数でつまずきやすいポイントをまとめました。

成功回数に0を指定して#NUM!エラー

成功回数は1以上の整数でなければなりません。「0回成功するまでの失敗回数」は意味をなさないので、エラーになります。

=NEGBINOM.DIST(5, 0, 0.3, FALSE)   ← #NUM! エラー

成功確率が0〜1の範囲外で#NUM!エラー

成功確率は0から1の間で指定します。30%なら「30」ではなく「0.3」と入力してください。

=NEGBINOM.DIST(5, 3, 30, FALSE)   ← #NUM! エラー（30ではなく0.3）

引数に文字列を渡して#VALUE!エラー

数値であるべき引数にテキストが入ると#VALUE!エラーになります。セル参照を使うときは、参照先が数値であることを確認しましょう。

第1引数と第2引数を間違える

NEGBINOM.DISTの第1引数は「失敗回数」、第2引数は「成功回数」です。BINOM.DISTの第1引数は「成功回数」なので、順番を混同しないように注意してください。

TRUE/FALSEの指定を間違える

4番目の引数を省略することはできません。TRUEとFALSEでは結果がまったく異なります。「ちょうどn回失敗する確率」を求めたいのにTRUEを指定すると、累積値が返ってきてしまいます。

Excelとの違い

NEGBINOM.DIST関数は、GoogleスプレッドシートとExcelで構文・動作ともにほぼ同じです。

=NEGBINOM.DIST(5, 3, 0.3, TRUE)

この数式はどちらの環境でも同じ結果を返します。Excelにも旧関数名NEGBINOMDISTがありますが、MicrosoftのドキュメントではNEGBINOM.DISTが推奨されています。

ExcelとGoogleスプレッドシートを併用している方は、NEGBINOM.DISTで統一しておけば問題ありませんよ。

まとめ

NEGBINOM.DIST関数は、負の二項分布にもとづいて「目標の成功回数に達するまでの失敗回数の確率」を求める関数です。

• 4番目の引数にFALSEで「ちょうどn回失敗する確率」が返る
• TRUEで「n回以下失敗する確率」が返る
• 採用面接・品質検査・営業目標シミュレーションなど幅広く活用できる
• BINOM.DIST関数との違いは「試行回数固定 vs 成功回数固定」
• 成功回数が0以下や、成功確率が0〜1の範囲外だと#NUM!エラー
• 第1引数が「失敗回数」である点に注意（BINOM.DISTとは逆）
• 連続データの確率にはNORM.DIST関数が向いている

「目標を達成するまでに何回くらい失敗しそうか」を数字で見積もれると、計画の精度がぐっと上がります。ぜひ実際のデータで試してみてくださいね。

過去の平均はわかっていても、実際に何件来るかの確率は感覚でしか語れません。手計算で求めようとすると、指数や階乗が出てきて大変ですよね。

そんなときに使うのがPOISSON.DIST関数です。この記事ではGoogleスプレッドシートでのPOISSON.DIST関数の使い方を、基本構文から実務活用まで解説します。TRUE/FALSEの違いや、POISSON関数との関係もあわせて紹介しますよ。

POISSON.DIST関数とは

POISSON.DIST関数（読み方: ポアソン・ディスト関数）は、ポアソン分布にもとづいて確率を返す関数です。ポアソン分布とは、一定の期間や範囲のなかでイベントが何回起きるかの確率分布です。「POISSON」はフランスの数学者「ポアソン」に由来し、「DIST」は「Distribution（分布）」の略です。

たとえば「1時間に平均4件の電話が来るとき、6件以上になる確率」を1つの数式で求められます。

POISSON.DIST関数にできることをまとめると、次のとおりです。

• ちょうどx回イベントが起きる確率を求める（確率質量）
• x回以下イベントが起きる確率を求める（累積確率）
• コールセンターの着信予測やWebサイトのアクセス数を確率で計算する
• 在庫管理での欠品確率や品質管理での不良品発生予測に使う

NOTE

POISSON.DIST関数はGoogleスプレッドシートの全バージョンで使えます。Excelにも同名の関数があり、動作は同じです。

ポアソン分布が成り立つ3つの条件

POISSON.DIST関数を使うには、データがポアソン分布の前提を満たしている必要があります。

1. イベントがランダムに発生する: いつ起きるかは予測できない
2. 平均発生率が一定: 一定期間あたりの平均回数が変わらない
3. 各イベントが独立: あるイベントの発生が、次のイベントの発生に影響しない

コールセンターへの着信、Webサイトへのアクセス、不良品の発生などは、この3条件を満たす典型的な場面です。

WARNING

「成功か失敗かの2択を繰り返す」場面はポアソン分布ではなく二項分布です。その場合はBINOM.DIST関数を使いましょう。

基本構文と3つの引数

=POISSON.DIST(x, 平均, 累積)

カッコの中に3つの引数を指定します。

TIP

xに小数を指定すると、小数部分は切り捨てられます。たとえば3.7は3として処理されます。

POISSON関数（互換関数）との関係

GoogleスプレッドシートにはPOISSONという関数もあります。これはPOISSON.DISTの旧バージョンで、計算結果はまったく同じです。

=POISSON(3, 4, TRUE)        --- 旧関数名（動作は同じ）
=POISSON.DIST(3, 4, TRUE)   --- 新関数名（推奨）

引数の数・順番・意味もすべて同じです。新しく数式を書くときはPOISSON.DISTを使いましょう。既存のシートでPOISSON関数が使われている場合は、そのまま動作するので急いで書き換える必要はありません。

NOTE

POISSON関数の詳しい使い方は、別の記事で解説しています。

POISSON.DIST関数のTRUE/FALSEの違い

POISSON.DIST関数の3番目の引数「累積」は、TRUEかFALSEで結果がまったく変わります。この違いを押さえておくことが、POISSON.DIST関数を使いこなすポイントです。

FALSE（確率質量関数）——ちょうどx回起きる確率

FALSEを指定すると確率質量関数（PMF: ちょうどx回イベントが起きる確率）の値を返します。

=POISSON.DIST(3, 4, FALSE)

この数式は「平均4件のとき、ちょうど3件起きる確率」を返します。結果は約0.1954（19.5%） です。

数学的には、次の式で計算されています。

P(X = x) = (e^(-mean) * mean^x) / x!

手計算だと指数と階乗が必要ですが、POISSON.DIST関数なら1つの数式で済みますよ。

TRUE（累積分布関数）——x回以下の確率

TRUEを指定すると累積分布関数（CDF: x回以下イベントが起きる確率の合計）の値を返します。

=POISSON.DIST(3, 4, TRUE)

この数式は「平均4件のとき、3件以下に収まる確率」を返します。結果は約0.4335（43.4%） です。

つまり0回+1回+2回+3回の確率を合計した値ですね。

2つを比較してみる（サンプルデータつき）

平均4件の場合で、発生回数ごとの結果を比べてみましょう。

FALSE列は発生回数3〜4回（平均付近）で最大になります。TRUE列は発生回数が増えるほど1に近づいていきます。

「x回以上の確率」を求めたいときは、=1 - POISSON.DIST(x-1, mean, TRUE) と書きます。たとえば「5回以上起きる確率」なら =1 - POISSON.DIST(4, 4, TRUE) で、結果は約0.3711（37.1%）です。

POISSON.DIST関数の実務活用3パターン

基本がわかったところで、実際の業務で使えるパターンを3つ紹介します。

コールセンターの着信予測

「1時間あたり平均8件の着信があるコールセンターで、12件以上になる確率」を求めてみましょう。

=1 - POISSON.DIST(11, 8, TRUE)

結果は約0.1121（11.2%） です。約11%の確率で12件以上の着信が来ることがわかります。

この情報をもとにオペレーターの配置を決められます。「12件以上にも対応できるようにしたい」なら、12件をさばけるだけの人員を確保しておけばよいわけです。

もう少し余裕を持って「15件以上」の確率も出してみましょう。

=1 - POISSON.DIST(14, 8, TRUE)

結果は約0.0109（1.1%） です。15件以上はほぼ起きないので、そこまでの備えは不要だと判断できますね。

在庫管理——欠品確率を見積もる

「1日あたり平均3個売れる商品の在庫が5個のとき、当日中に欠品する確率」を考えてみましょう。欠品するのは6個以上売れた場合です。

=1 - POISSON.DIST(5, 3, TRUE)

結果は約0.0839（8.4%） です。約8%の確率で在庫切れが起きることがわかります。

では在庫を7個に増やすとどうでしょうか。

=1 - POISSON.DIST(7, 3, TRUE)

結果は約0.0119（1.2%） です。在庫を2個増やすだけで欠品確率が8.4%から1.2%に下がりました。在庫数と欠品リスクのバランスを数字で判断できるのがPOISSON.DIST関数の強みです。

Webサイトのアクセス予測

「1時間あたり平均20件のアクセスがあるWebサイトで、30件以上になる確率」を求めてみましょう。サーバーの負荷対策を検討する場面です。

=1 - POISSON.DIST(29, 20, TRUE)

結果は約0.0218（2.2%） です。30件以上のアクセスが来る確率は約2%です。

一方で「25件以上」の確率を見ると、

=1 - POISSON.DIST(24, 20, TRUE)

結果は約0.1568（15.7%） です。25件以上は約16%の確率で起きるので、この水準には対応しておきたいところですね。

ポアソン分布とBINOM.DIST関数の関係

ポアソン分布は、実は二項分布の特殊なケースです。試行回数がとても大きく、1回あたりの発生確率がとても小さいとき、二項分布はポアソン分布に近づきます。

具体的に比較してみましょう。「1,000人中、ある病気にかかる確率が0.3%のとき、5人以上かかる確率」を両方の関数で計算します。

=1 - BINOM.DIST(4, 1000, 0.003, TRUE)

結果は約0.1847 です。

=1 - POISSON.DIST(4, 3, TRUE)

結果は約0.1847 です。ほぼ同じ値になりましたね（mean = 1000 x 0.003 = 3）。

使い分けの目安はシンプルです。

• 試行回数が決まっている → BINOM.DIST関数
• 一定期間のイベント回数を扱う → POISSON.DIST関数

迷ったときは「決まった回数の試行か、決まった期間の観察か」で判断してください。

確率分布関数ファミリー

Googleスプレッドシートには、確率分布に関連する関数がいくつかあります。目的に応じて使い分けましょう。

迷ったときの判断基準はシンプルです。

• 一定期間にイベントが何回起きるか → POISSON.DIST
• 成功/失敗の2択を繰り返す → BINOM.DIST
• 連続データの確率 → NORM.DIST

よくある間違いと注意点

POISSON.DIST関数でつまずきやすいポイントをまとめました。

イベント回数xが負の値で#NUM!エラー

xは0以上の整数で指定します。負の値を入れるとエラーになります。

=POISSON.DIST(-1, 4, TRUE)   --- #NUM! エラー

平均（mean）が負の値で#NUM!エラー

平均発生回数は正の数で指定します。0以下の値を入れるとエラーになります。

=POISSON.DIST(3, -2, TRUE)   --- #NUM! エラー

引数に文字列を渡して#VALUE!エラー

数値であるべき引数にテキストが入ると#VALUE!エラーになります。セル参照を使うときは、参照先が数値であることを確認しましょう。

TRUE/FALSEの指定を間違える

3番目の引数を省略することはできません。TRUEとFALSEでは結果がまったく異なります。「ちょうどx回の確率」を求めたいのにTRUEを指定すると、累積値が返ってきてしまいます。目的に合った値を選んでくださいね。

「x回以上」の確率を求めるときの計算

POISSON.DIST関数のTRUEは「x回以下」の確率を返します。「x回以上」の確率が欲しいときは、次のように書きます。

=1 - POISSON.DIST(x-1, 平均, TRUE)

「x-1」にする点がポイントです。「x回以上」には「ちょうどx回」も含まれるため、x-1回以下の累積確率を1から引きます。

Excelとの違い

POISSON.DIST関数は、GoogleスプレッドシートとExcelで構文・動作ともにほぼ同じです。

=POISSON.DIST(3, 4, TRUE)

この数式はどちらの環境でも同じ結果を返します。Excelでも旧関数名POISSONが使えます。ただしMicrosoftの公式ドキュメントではPOISSON.DISTが推奨されています。

ExcelとGoogleスプレッドシートを併用している方は、POISSON.DISTで統一しておけば問題ありませんよ。

まとめ

POISSON.DIST関数は、ポアソン分布（一定期間にイベントが何回起きるか）にもとづいて確率を求める関数です。

• 3番目の引数にFALSEで「ちょうどx回起きる確率」が返る
• TRUEで「x回以下に収まる確率」が返る
• コールセンターの着信予測・在庫管理の欠品確率・Webアクセス予測に使える
• 「x回以上」を求めるには =1 - POISSON.DIST(x-1, 平均, TRUE) と書く
• イベント回数や平均が負の値だと#NUM!エラー
• POISSON関数と計算結果は同じ。新規にはPOISSON.DISTを推奨
• 二項分布にはBINOM.DIST関数、正規分布にはNORM.DIST関数を使う

「平均はわかっているけど、実際にどのくらいの確率でその回数になるの？」を数字で答えられるようになると、意思決定の精度がぐっと上がります。ぜひ実際のデータで試してみてくださいね。