BETA.DIST関数を使えば「値x以下となる確率」は計算できます。でも逆方向、つまり「確率pに対応する値x」を知りたいケースもありますよね。

そんなときに使うのがExcelのBETA.INV関数です。この記事ではBETA.INV関数の構文から実務での使い方まで、同僚に教えるつもりで丁寧に解説します。BETA.DISTとの逆関数の関係や、旧関数BETAINVとの違いもあわせて紹介しますよ。

ExcelのBETA.INV関数とは？

BETA.INV関数（読み方：ベータ・インバース関数）は、ベータ分布の累積確率から対応する値を逆算する関数です。

「BETA」はギリシャ文字のベータに由来する数学用語です。「INV」は「Inverse（逆関数）」の略です。つまり「ベータ分布の逆関数」という意味になります。

BETA.DIST関数が「値x → 確率p」を求めるのに対し、BETA.INV関数はその逆の「確率p → 値x」を求めます。2つの関数は逆関数の関係にあるんですよ。

BETA.INV関数にできることをまとめると、次のとおりです。

• 95%信頼区間の上限・下限を逆算する
• コンバージョン率や合格率の区間推定を行う
• 不良品率の「これ以下に収まる確率pのライン」を求める
• PERT法で「90%の確率で完了する工期」を求める
• カスタム範囲（0〜1以外）のベータ分布でも逆算できる

NOTE

BETA.INV関数はExcel 2010以降で使えます。旧バージョン用にはBETAINV関数（ピリオドなし）が用意されており、現行バージョンでも互換性のため引き続き使えます。

BETA.DISTとBETA.INVの関係

2つの関数は完全に逆の動きをします。整理すると次のとおりです。

たとえば次の2つの数式は、互いに往復関係にあります。

=BETA.DIST(0.7, 8, 3, TRUE)  → 約0.3828
=BETA.INV(0.3828, 8, 3)      → 約0.7

BETA.DISTで求めた確率0.3828をBETA.INVに入れると、元の0.7が返ってきます。片方の出力をもう片方に入れると元の値に戻る。これが逆関数の特徴です。

BETA.INV関数の構文と引数

基本構文

=BETA.INV(probability, alpha, beta, [A], [B])

カッコの中に3〜5つの引数を指定します。

引数の説明

probabilityには「この確率に対応する値はいくつか？」を指定します。0.95と入れれば「95%点」が返ります。

alphaは分布の形を決める1つ目のパラメータです。ベイズ推定では「成功回数+1」と解釈できます。betaは「失敗回数+1」と解釈できる2つ目のパラメータです。

AとBを指定すると、0〜1以外の範囲で逆算できます。たとえば工数見積もりで「最短3日〜最長15日」の範囲を扱う場合に使いますよ。

WARNING

probabilityは0より大きく1より小さい値を指定します。0や1を入れると#NUM!エラーになります。alphaとbetaも正の数が必須です。0以下の値を渡すとエラーが出ます。

BETA.INV関数の基本的な使い方

シンプルな例から見てみましょう。alpha=8、beta=3のベータ分布で、累積確率50%に対応する値を求めます。

=BETA.INV(0.5, 8, 3)

結果は約0.7414です。「ベータ分布（alpha=8, beta=3）で、値が0.7414以下となる確率がちょうど50%」という意味になります。

確率を変えて、いくつかの代表的なパーセンタイルを求めてみましょう。

この表から、BETA.INV関数を使えばベータ分布の任意のパーセンタイルを簡単に求められることがわかります。

検算してみましょう。BETA.INVの結果をBETA.DISTに入れると、元の確率に戻るはずです。

=BETA.DIST(BETA.INV(0.5, 8, 3), 8, 3, TRUE)

結果は0.5です。ぴったり元の確率に戻りました。逆関数として正しく動いていることが確認できますね。

BETA.INV関数の実務での使い方

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。

コンバージョン率の信頼区間を求める

LPのABテストで「パターンAが100回中12回コンバージョンした」ケースを考えましょう。真のコンバージョン率の95%信頼区間を求めます。

ベイズ推定では、alpha=成功数+1=13、beta=失敗数+1=89とします。95%信頼区間は下位2.5%点と上位97.5%点です。

=BETA.INV(0.025, 13, 89)  → 約0.0704（下限: 7.0%）
=BETA.INV(0.975, 13, 89)  → 約0.1983（上限: 19.8%）

真のコンバージョン率は95%の確率で7.0%〜19.8%の範囲にあると推定できます。点推定の12%だけでなく、幅を持った判断ができるようになりますね。

BETA.DIST関数で「15%以下になる確率」を求めるのが順方向の計算です。BETA.INV関数で「95%に対応する値」を求めるのが逆方向の計算です。目的に応じて使い分けましょう。

不良品率の管理基準値を算出する

製造ライン検査で「500個中10個が不良だった」場合を考えましょう。不良品率が「95%の確率でこの値以下」となるラインを求めます。

alpha=10+1=11、beta=490+1=491です。

=BETA.INV(0.95, 11, 491)

結果は約0.0336（3.36%）です。95%の確率で、真の不良品率は3.36%以下に収まると推定できます。品質管理の基準として「不良品率3.4%以下」と設定する根拠に使えますよ。

逆に「不良品率の下限」も求められます。

=BETA.INV(0.05, 11, 491)

結果は約0.0124（1.24%）です。まとめると、不良品率の90%信頼区間は1.24%〜3.36%になります。

PERT法で工期見積もりの信頼区間を求める

「最短5日、最長20日、最頻値10日」のタスク見積もりを考えましょう。「90%の確率で収まる日数」を求めます。

PERT法ではalpha=3、beta=2.5を使います。日数の範囲は0〜1ではないので、A=5、B=20を指定しましょう。

=BETA.INV(0.9, 3, 2.5, 5, 20)

結果は約17.05日です。90%の確率で約17日以内に終わると見込めます。

さらに「80%の確率で収まる日数」も計算してみましょう。

=BETA.INV(0.8, 3, 2.5, 5, 20)

結果は約15.90日です。バッファの程度を変えた複数のスケジュール案を作れますね。プロジェクト管理でリスク許容度に応じた工期を決めるのに役立ちますよ。

BETAINV（旧関数）とBETA.INVの違い

ExcelにはBETA.INVと別にBETAINVという関数もあります。これはBETA.INVの旧バージョンです。新しいBETA.INVが推奨で、BETAINVは互換性のために残されている関数です。

=BETAINV(0.5, 8, 3)
=BETA.INV(0.5, 8, 3)

上の数式はどちらも同じ結果を返します。両者の違いを表にまとめると次のとおりです。

引数の構成・計算結果はほぼ同じです。新しく数式を書くときはBETA.INVを使いましょう。

TIP

既存のシートでBETAINV関数が使われていても、そのまま動作します。急いで書き換える必要はありませんよ。Excel 2007以前と互換性が必要なファイルではBETAINVを使う選択肢もあります。

BETA.INV関数のよくあるエラーと対処法

BETA.INV関数でつまずきやすいポイントをまとめました。

probabilityが範囲外で#NUM!エラー

probabilityは0より大きく1より小さい値で指定します。0や1、負の値はエラーになります。

=BETA.INV(0, 8, 3)
=BETA.INV(1, 8, 3)
=BETA.INV(-0.5, 8, 3)

上の3つの数式はすべて#NUM!エラーになります。「ちょうど0%」や「ちょうど100%」は数学的に逆算できないため、エラーになる仕様です。0.001や0.999のように内側の値を指定してください。

alphaまたはbetaが0以下で#NUM!エラー

alphaとbetaはどちらも正の数が必須です。0や負の値を入れるとエラーが出ます。

=BETA.INV(0.5, 0, 3)
=BETA.INV(0.5, 8, -1)

上の数式はどちらも#NUM!エラーです。セル参照で渡している場合は、参照先のセルが空になっていないかも確認しましょう。

A≧Bで#NUM!エラー

下限Aが上限B以上だとエラーになります。AはBより小さい値を指定してください。

=BETA.INV(0.5, 3, 2, 10, 5)

上の数式はA=10、B=5でA>Bになっているため#NUM!エラーです。A=B（下限と上限が同じ）もエラーになります。最短日数と最長日数を取り違えていないか確認しましょう。

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。

=BETA.INV("0.5", 8, 3)

上の数式は文字列の"0.5"を渡しているため#VALUE!エラーです。セル参照を使うときは、参照先が数値型であることを確認しましょう。先頭にスペースが入っていたり、CSVから読み込んだセルが文字列扱いになっていたりすると発生します。

まとめ

ExcelのBETA.INV関数は、ベータ分布の累積確率から対応する値を逆算する関数です。

• 引数はprobability、alpha、beta、[A]、[B]の3〜5つ
• BETA.DIST関数の逆関数にあたる
• BETA.DIST(x, alpha, beta, TRUE) = p なら BETA.INV(p, alpha, beta) = x
• 95%信頼区間の上限・下限を求めるのに最適
• コンバージョン率・不良品率・工期見積もりの区間推定に活用できる
• 旧関数BETAINVと結果はほぼ同じ。新規にはBETA.INVを推奨
• probabilityは0より大きく1より小さい値で指定する（0と1は含まない）
• 同じ「逆関数」シリーズのBINOM.INV関数やBETADIST関数もあわせて押さえておくと、確率分布の扱いに自信が持てますよ

BETA.DIST関数を使えば「値x以下となる確率」は求められます。でも逆に「確率pに対応する値x」を知りたいときはどうすればよいのでしょうか。

そんなときに使うのがスプレッドシートのBETA.INV関数です。この記事では基本構文から実務活用まで解説します。BETA.DISTとの逆関数関係や、BETAINV関数との違いもあわせて紹介しますよ。

スプレッドシートのBETA.INV関数とは

BETA.INV関数（読み方: ベータ・インバース関数）は、ベータ分布の累積確率から対応する値を逆算する関数です。

「BETA」はギリシャ文字のベータに由来する数学用語です。「INV」は「Inverse（逆関数）」の略です。

BETA.DIST関数が「値x → 確率p」を求めるのに対し、BETA.INV関数はその逆の「確率p → 値x」を求めます。つまり2つの関数は逆関数の関係にあります。

BETA.INV関数にできることをまとめると、次のとおりです。

• 「95%信頼区間の上限・下限」を逆算する
• コンバージョン率や合格率の区間推定を行う
• 不良品率の「これ以下に収まる確率pのライン」を求める
• カスタム範囲（0〜1以外）のベータ分布でも逆算できる

NOTE

BETA.INV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。

BETA.DISTとの逆関数関係

BETA.DISTとBETA.INVの関係を整理しましょう。

たとえば次の2つの数式は同じことを表しています。

=BETA.DIST(0.7, 8, 3, TRUE)  → 約0.3828
=BETA.INV(0.3828, 8, 3)      → 約0.7

BETA.DISTで求めた確率0.3828をBETA.INVに入れると、元の0.7が返ります。片方の出力をもう片方に入れると元の値に戻る。これが逆関数の特徴です。

BETA.INV関数の基本構文と引数

基本構文

=BETA.INV(probability, alpha, beta, [A], [B])

カッコの中に3〜5つの引数を指定します。

引数の説明

probabilityは「この確率に対応する値はいくつか？」を指定します。0.95と入れれば「95%点」が返ります。

alphaは分布の形を決めるパラメータです。ベイズ推定では「成功回数+1」と解釈できます。betaは「失敗回数+1」です。

AとBを指定すると、0〜1以外の範囲で逆算できます。たとえば工数見積もりで「最短3日〜最長15日」の範囲を指定する場合に使いますよ。

WARNING

probabilityは0より大きく1より小さい値を指定します。0や1を入れると#NUM!エラーです。alphaとbetaは正の数が必須です。0以下だと#NUM!エラーになります。

BETA.INV関数の基本的な使い方

まずはシンプルな例から見てみましょう。alpha=8、beta=3のベータ分布で、累積確率50%に対応する値を求めます。

=BETA.INV(0.5, 8, 3)

結果は約0.7414です。「ベータ分布（alpha=8, beta=3）で、値が0.7414以下となる確率がちょうど50%」という意味ですよ。

確率を変えて、いくつかの代表的なパーセンタイルを求めてみましょう。

この表から、BETA.INV関数を使えばベータ分布の任意のパーセンタイルを簡単に求められることがわかります。

検算してみましょう。BETA.INVの結果をBETA.DISTに入れると、元の確率に戻るはずです。

=BETA.DIST(BETA.INV(0.5, 8, 3), 8, 3, TRUE)

結果は0.5です。ぴったり元の確率に戻りましたね。

BETA.INV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。

コンバージョン率の信頼区間を求める

「LPのABテストでパターンAが100回中12回コンバージョンした」ケースを考えましょう。真のコンバージョン率の95%信頼区間を求めます。

ベイズ推定では、alpha=成功数+1=13、beta=失敗数+1=89とします。95%信頼区間は下位2.5%点と上位97.5%点です。

=BETA.INV(0.025, 13, 89)  → 約0.0704（下限: 7.0%）
=BETA.INV(0.975, 13, 89)  → 約0.1983（上限: 19.8%）

真のコンバージョン率は95%の確率で7.0%〜19.8%の範囲にあると推定できます。点推定の12%だけでなく、幅を持った判断ができるようになりますね。

BETA.DIST関数で「15%以下の確率」を求めるのが順方向の計算です。BETA.INV関数で「95%に対応する値」を求めるのが逆方向の計算です。目的に応じて使い分けましょう。

不良品率の管理基準値を算出する

「製造ライン検査で500個中10個が不良だった」場合を考えましょう。不良品率が「95%の確率でこの値以下」となるラインを求めます。

alpha=10+1=11、beta=490+1=491です。

=BETA.INV(0.95, 11, 491)

結果は約0.0336（3.36%）です。95%の確率で、真の不良品率は3.36%以下に収まると推定できます。品質管理の基準として「不良品率3.4%以下」と設定する根拠に使えますよ。

逆に「不良品率の下限」も求められます。

=BETA.INV(0.05, 11, 491)

結果は約0.0124（1.24%）です。まとめると、不良品率の90%信頼区間は1.24%〜3.36%です。

PERT法による工数見積もりの信頼区間

「最短5日、最長20日、最頻値10日」のタスク見積もりを考えましょう。「90%の確率で収まる日数」を求めます。PERT法ではalpha=3、beta=2.5を使います。A=5、B=20を指定しましょう。

=BETA.INV(0.9, 3, 2.5, 5, 20)

結果は約17.05日です。90%の確率で約17日以内に終わると見込めます。

さらに「80%の確率で収まる日数」も計算してみましょう。

=BETA.INV(0.8, 3, 2.5, 5, 20)

結果は約15.90日です。バッファの程度を変えた複数のスケジュール案を作れますね。

BETAINV関数（互換関数）との違い

GoogleスプレッドシートにはBETAINVという関数もあります。これはBETA.INVの旧バージョン（互換関数）です。

=BETAINV(0.5, 8, 3)        --- 旧関数名（動作は同じ）
=BETA.INV(0.5, 8, 3)       --- 新関数名（推奨）

引数の構成・計算結果はまったく同じです。どちらを使っても結果は変わりません。

新しく数式を書くときはBETA.INVを使いましょう。既存のシートでBETAINV関数が使われていても、そのまま動作します。急いで書き換える必要はありませんよ。

TIP

Excel環境でも同様にBETA.INVが推奨です。BETAINVはExcel 2010以降で「互換性関数」に分類されています。

よくあるエラーと対処法

BETA.INV関数でつまずきやすいポイントをまとめました。

probabilityが範囲外で#NUM!エラー

probabilityは0より大きく1より小さい値で指定します。0や1、負の値はエラーになります。

=BETA.INV(0, 8, 3)     --- #NUM! エラー（0は不可）
=BETA.INV(1, 8, 3)     --- #NUM! エラー（1は不可）
=BETA.INV(-0.5, 8, 3)  --- #NUM! エラー（負の値は不可）

alphaまたはbetaが0以下で#NUM!エラー

alphaとbetaはどちらも正の数が必須です。0や負の値を入れるとエラーです。

=BETA.INV(0.5, 0, 3)   --- #NUM! エラー
=BETA.INV(0.5, 8, -1)  --- #NUM! エラー

A >= Bで#NUM!エラー

下限Aが上限B以上だとエラーになります。AはBより小さい値を指定してください。

=BETA.INV(0.5, 3, 2, 10, 5)  --- #NUM! エラー（A=10 > B=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。

関連する統計関数との使い分け

BETA.INV関数と同じ「逆関数」の仲間を一覧で比較しましょう。

迷ったときの判断基準はシンプルです。

• 割合・確率の区間推定 → BETA.INV
• 待ち時間のSLA基準 → GAMMA.INV
• 連続データの基準値 → NORM.INV

まとめ

BETA.INV関数は、ベータ分布の累積確率から対応する値を逆算する関数です。

• 引数はprobability、alpha、beta、[A]、[B]の3〜5つ
• BETA.DIST関数の逆関数にあたる
• BETA.DIST(x, alpha, beta, TRUE) = p なら BETA.INV(p, alpha, beta) = x
• 信頼区間の上限・下限を求めるのに最適
• コンバージョン率・不良品率・工数見積もりの区間推定に活用できる
• BETAINV関数と結果は同じ。新規にはBETA.INVを推奨
• probabilityは0〜1の範囲（0と1は含まない）で指定する
• 「逆算」ならGAMMA.INVやNORM.INVも同じ仕組みで使える

GAMMA.DIST関数を使えば「x分以内に収まる確率」は求められます。でも逆に「確率pに対応する時間」を知りたいときはどうすればよいのでしょうか。

そんなときに使うのがGAMMA.INV関数です。この記事では基本構文から実務活用まで解説します。GAMMA.DISTとの逆関数関係や、GAMMAINV関数との違いもあわせて紹介しますよ。

スプレッドシートのGAMMA.INV関数とは

GAMMA.INV関数（読み方: ガンマ・インバース関数）は、ガンマ分布の累積確率から対応する値を逆算する関数です。「GAMMA」はギリシャ文字のガンマに由来する数学用語です。「INV」は「Inverse（逆関数）」の略です。

GAMMA.DIST関数が「値x → 確率p」を求めるのに対し、GAMMA.INV関数はその逆の「確率p → 値x」を求めます。つまり2つの関数は逆関数の関係にあります。

GAMMA.INV関数にできることをまとめると、次のとおりです。

• 「95%の確率で収まる合計待ち時間」を逆算する
• 保険金の請求額分布で「上位10%ライン」を求める
• SLA（サービスレベル合意）の基準値を算出する
• 在庫管理で安全マージンの目安を計算する

NOTE

GAMMA.INV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。

GAMMA.INV関数の基本構文と引数

基本構文

=GAMMA.INV(確率, alpha, beta)

カッコの中に3つの引数を指定します。

引数の一覧

alphaは「形状パラメータ」です。分布の形を決め、イベント回数に相当します。betaは「尺度パラメータ」です。分布の広がりを決め、1回あたりの平均時間に相当します。

WARNING

確率は0より大きく1より小さい値（0 < 確率 < 1）で指定します。0や1を指定すると#NUM!エラーになります。alphaとbetaはどちらも正の数です。0以下を指定するとやはり#NUM!エラーです。

GAMMAINV関数（互換関数）との関係

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

=GAMMAINV(0.95, 3, 10)        --- 旧関数名（動作は同じ）
=GAMMA.INV(0.95, 3, 10)       --- 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GAMMA.INVを使いましょう。既存のシートでGAMMAINV関数が使われていても、そのまま動作します。急いで書き換える必要はありません。

GAMMA.INV関数の基本的な使い方

まずはシンプルな例で動きを確認しましょう。alpha=3、beta=10のガンマ分布で、累積確率50%に対応する値を求めます。

=GAMMA.INV(0.5, 3, 10)

!_images/spreadsheet-gamma-inv-function/02_formula_gamma-inv-basic.png

結果は約26.77です。「alpha=3、beta=10のガンマ分布で、値が26.77以下となる確率がちょうど50%」という意味です。

本当に正しいか、GAMMA.DISTで検算してみましょう。

=GAMMA.DIST(26.77, 3, 10, TRUE)

結果は約0.5000です。GAMMA.INVで求めた値をGAMMA.DISTに戻すと、元の確率に戻ります。逆関数の関係がきちんと成り立っていますね。

確率を変えて結果を見てみましょう。alpha=3、beta=10（平均30）の場合です。

確率が大きくなるほど返る値も大きくなります。ガンマ分布は右裾が長いので、90%以上の確率では値が急激に大きくなるのが特徴です。

GAMMA.INV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――SLAの基準時間を算出する

「平均10分間隔で問い合わせが来るコールセンター」を考えましょう。3件の問い合わせに対応する合計時間について、「95%の確率で収まる上限時間」を求めます。alpha=3（3件）、beta=10（1件あたり平均10分）です。

=GAMMA.INV(0.95, 3, 10)

結果は約55.46分です。95%の確率で3件の対応は55分以内に完了します。この値をSLAの基準として「3件対応は60分以内」と設定すれば、十分な余裕を持たせられますね。

さらに「99%で収まる時間」も見てみましょう。

=GAMMA.INV(0.99, 3, 10)

結果は約71.22分です。99%カバーだと約71分です。シフト計画を立てるときの参考になります。

!_images/spreadsheet-gamma-inv-function/04_result_gamma-inv-sla.png

保険金請求――高額請求の基準額を決める

「過去データからalpha=2、beta=50万円の分布に従う」保険金請求を考えましょう。「上位5%に入る高額請求の境界額」を求めます。

=GAMMA.INV(0.95, 2, 50)

結果は約224.22万円です。請求の95%が約224万円以下に収まります。つまり224万円を超える請求が「高額」と判断できます。

「上位1%ライン」も求めてみましょう。

=GAMMA.INV(0.99, 2, 50)

結果は約329.83万円です。この金額を超える請求は全体の1%未満です。準備金の上限額を設定するときの根拠にできますね。

売上分析――在庫準備の安全マージン

「日次売上がalpha=5、beta=2万円のガンマ分布に従う」ケースを考えましょう。平均は5*2=10万円です。「90%の日をカバーできる在庫額」を求めます。

=GAMMA.INV(0.90, 5, 2)

結果は約14.53万円です。14.5万円分の在庫を準備すれば、90%の日は品切れせずに済みます。

「99%カバー」の場合はどうでしょうか。

=GAMMA.INV(0.99, 5, 2)

結果は約20.52万円です。99%カバーだと約20.5万円分の在庫が必要です。在庫コストとのバランスを見ながら、90%ラインと99%ラインのどちらを採用するか判断してくださいね。

GAMMA.DISTとの逆関数関係

GAMMA.INV関数とGAMMA.DIST関数は、互いに逆の計算をする関係です。この関係を押さえておくと、使い分けで迷わなくなります。

「値→確率」と「確率→値」

=GAMMA.DIST(40, 3, 10, TRUE)   → 約0.7619（40以下の確率）
=GAMMA.INV(0.7619, 3, 10)      → 約40.00（76.19%に対応する値）

GAMMA.DISTに値を入れると確率が返り、その確率をGAMMA.INVに入れると元の値に戻ります。

使い分けの判断基準はシンプルです。

• 「x分以内に収まる確率は？」 → GAMMA.DIST関数を使う
• 「95%で収まる時間は何分？」 → GAMMA.INV関数を使う

「わかっている値」が時間や金額ならGAMMA.DIST、確率ならGAMMA.INVと覚えましょう。

検算テクニック

GAMMA.INVの結果が正しいか不安なときは、次のように検算できます。

=GAMMA.DIST(GAMMA.INV(0.95, 3, 10), 3, 10, TRUE)

結果が0.95に戻れば正しい計算です。逆関数の性質を使った検算ですね。alpha・betaが同じ値であることを確認するのがポイントです。

確率分布逆関数ファミリー

Googleスプレッドシートには、確率から値を逆算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こちらです。

• 複数回の合計待ち時間の上限 → GAMMA.INV
• 連続データの上下限 → NORM.INV
• 検定の臨界値（カイ二乗） → CHISQ.INV
• 検定の臨界値（F検定） → F.INV

TIP

各「.INV」関数は、対応する「.DIST」関数の逆関数です。GAMMA.DISTが「値→確率」なら、GAMMA.INVは「確率→値」。このパターンはNORM.DIST/NORM.INV、CHISQ.DIST/CHISQ.INVでも同じですよ。

よくある間違いと注意点

GAMMA.INV関数でつまずきやすいポイントをまとめました。

確率が0または1で#NUM!エラー

確率は0より大きく1より小さい値で指定します。ちょうど0や1を入れるとエラーになります。

=GAMMA.INV(0, 3, 10)    --- #NUM! エラー
=GAMMA.INV(1, 3, 10)    --- #NUM! エラー

「ちょうど0%」や「ちょうど100%」は数学的に定義できないためです。0.001や0.999のように、0と1に近い値を使ってください。

alphaが0以下で#NUM!エラー

alphaは正の数で指定します。0や負の値はエラーになります。

=GAMMA.INV(0.5, 0, 10)    --- #NUM! エラー

betaが0以下で#NUM!エラー

betaも正の数で指定します。0以下はエラーです。

=GAMMA.INV(0.5, 3, 0)     --- #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。

GAMMA.DISTとalpha・betaを取り違える

GAMMA.INVとGAMMA.DISTで同じalpha・betaを使わないと、逆算の結果がずれます。検算するときは両方の引数が一致しているか確認してくださいね。

Excelとの違い

GAMMA.INV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。

=GAMMA.INV(0.95, 3, 10)

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GAMMAINVが使えます。ただしMicrosoft公式ではGAMMA.INV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、GAMMA.INVで統一しておけば問題ありませんよ。

まとめ

GAMMA.INV関数は、ガンマ分布の累積確率から対応する値を逆算する関数です。

• 引数は3つ: 確率・alpha（形状）・beta（尺度）
• GAMMA.DIST関数の逆関数。「確率→値」を求めるときに使う
• コールセンターのSLA設計で「95%で収まる時間」を算出できる
• 保険金の高額請求ラインや在庫の安全マージンの算出にも活用できる
• 確率に0や1を指定すると#NUM!エラー。alpha・betaは正の数で指定する
• GAMMAINV関数と計算結果は同じ。新規にはGAMMA.INVを推奨
• 検算は=GAMMA.DIST(GAMMA.INV(p, alpha, beta), alpha, beta, TRUE)で確率に戻るか確認
• NORM.INV・CHISQ.INV・F.INVとあわせて、確率分布逆関数ファミリーとして使い分ける