ExcelのFORECAST関数は現在も使える関数です。この記事では基本の書き方から売上予測の手順まで解説します。また散布図と近似曲線で予測値を視覚確認する方法、在庫消費ペースの予測、FORECAST.LINEARへの移行手順も丁寧に説明しますよ。

ExcelのFORECAST関数とは？旧名称と現在の位置づけ

FORECAST関数は「フォーキャスト」と読みます。英語の「forecast（予測する）」が語源です。

FORECAST関数は、既知のデータから線形回帰を行い、指定した値に対する予測値を返す関数です。たとえば1月〜5月の売上データがあれば、6月の売上を予測できます。

Excel 2016で名称が変わった

Excel 2016以降、FORECAST関数はFORECAST.LINEAR関数に名称が変更されました。ただし旧FORECAST関数も互換性のために残されており、現在も問題なく使えます。

ポイントを整理すると次のとおりです。

• FORECAST関数とFORECAST.LINEARは計算結果が完全に同じ
• 旧FORECAST関数はExcel 2016以降も動作する
• Microsoftは新しいブックではFORECAST.LINEARの使用を推奨
• 将来のバージョンで旧FORECAST関数が使えなくなる可能性がある

既存ファイルにFORECAST関数が入っていても、すぐに壊れることはありません。ただし新しくファイルを作るときはFORECAST.LINEAR関数を使うのがおすすめですよ。

FORECAST関数の書き方（構文と引数）

基本構文

=FORECAST(x, 既知のy, 既知のx)

引数は3つだけなのでシンプルです。予測したい点のx値を最初に指定し、その後に既知のデータ範囲を渡します。

3つの引数の意味

注意すべき点が2つあります。

• 引数の順番: 「y → x」の順に並んでいます。逆にすると結果が変わるので気をつけてください
• 範囲のサイズ: 既知のyと既知のxの要素数は同じにする必要があります。ずれると#N/Aエラーになります

内部の計算方法

FORECAST関数は最小二乗法（さいしょうにじょうほう）で直線 y = a + bx を求めます。bは傾き、aは切片です。この直線にxを代入して予測値を返しています。

数式を覚える必要はありません。「過去のデータに一番フィットする直線を引いて、その延長線上の値を返す」とイメージしてくださいね。

基本の使い方：来月の売上を予測する

ここでは月次の売上データから翌月の売上を予測する手順を紹介します。

サンプルデータ

数式の入力

6月（月番号「6」）の売上を予測するには、任意のセルに次の数式を入力します。

=FORECAST(6, B2:B6, A2:A6)

• 第1引数: 予測したい月番号「6」
• 第2引数: 売上データの範囲 B2:B6
• 第3引数: 月番号の範囲 A2:A6

結果は約213になります。過去5か月の売上トレンド（毎月約18ずつ増加）をもとに、6月の売上を線形予測した値です。

セル参照を使えばさらに便利です。月番号「6」をセルA7に入力しておけば、数式を次のように書けます。

=FORECAST(A7, B2:B6, A2:A6)

A7の値を「7」「8」と変えるだけで、7月・8月の予測値も求められますよ。

散布図＋近似曲線で予測値を視覚確認する方法

FORECAST関数の結果が本当に妥当なのか、グラフで確認する方法を紹介します。散布図に近似曲線を追加すれば、予測値の根拠が目で見てわかります。

手順1: 散布図を作成する

1. 月番号と売上のデータ範囲（A1:B6）を選択する
2. 「挿入」タブ →「グラフ」グループ →「散布図」を選択する
3. 「散布図（マーカーのみ）」をクリックする

データポイントが散布図として表示されます。

手順2: 近似曲線を追加する

1. グラフ内のデータポイント（マーカー）を右クリックする
2. 「近似曲線の追加」を選択する
3. 「線形近似」を選ぶ
4. 「グラフに数式を表示する」にチェックを入れる
5. 「R-2乗値を表示する」にチェックを入れる
6. 「閉じる」をクリックする

グラフ上に直線と数式（例: y = 18.5x + 102）が表示されます。

手順3: 予測値と照合する

近似曲線の数式にx=6を代入すると 18.5 × 6 + 102 = 213 となり、FORECAST関数の結果と一致することが確認できます。

R²値（決定係数）は予測の信頼度を示します。1に近いほどデータが直線に沿っており、予測精度が高いことを意味します。目安として0.8以上なら予測としてまずまずの信頼度ですよ。

R²値が低い場合はデータのばらつきが大きく、線形予測が適さない可能性があります。そのときは季節変動を考慮できるFORECAST.ETS関数を検討してみてください。

実務ユースケース：在庫消費ペースから発注タイミングを予測する

FORECAST関数は売上予測だけでなく、在庫管理にも使えます。ここでは在庫残量の推移から「いつ発注すべきか」を予測する手順を紹介します。

サンプルデータ

倉庫の消耗品を毎週チェックし、残量を記録しているとします。

毎週およそ40〜45個ずつ減っていることがわかります。

発注タイミングを求める

安全在庫を100個とした場合、在庫が100個を下回る週を求めます。

=FORECAST(10, B2:B7, A2:A7)

第1引数を「10」にすると、10週目の在庫残量の予測値が返ります。結果は約112です。

さらに11週目を予測してみましょう。

=FORECAST(11, B2:B7, A2:A7)

結果は約69となり、安全在庫の100個を下回ります。つまり10週目までに発注しておく必要があるとわかりますね。

注意点

FORECAST関数は線形予測なので、消費ペースが一定でない場合は精度が下がります。季節や繁忙期で消費量が変動するなら、直近のデータに絞って予測するか、FORECAST.ETS関数を検討してください。

よくあるエラーと対処法

FORECAST関数で発生しやすいエラーは2つです。原因と対処法を確認しておきましょう。

#N/Aエラー

原因1: 既知のxと既知のyの要素数が異なる

=FORECAST(6, B2:B6, A2:A5)  ← yは5個、xは4個

既知のyが5個なのに既知のxが4個しかないため、#N/Aエラーになります。範囲のサイズを揃えてください。

原因2: 既知のxの値がすべて同じ

=FORECAST(6, B2:B6, A2:A6)  ← A2:A6がすべて「1」

xの分散がゼロだと回帰直線を引けないため、#N/Aエラーになります。x値にばらつきのあるデータを使ってください。

エラー値の詳細についてはExcelエラー値一覧の記事も参考にしてみてください。

#VALUE!エラー

原因: 数値以外のデータが含まれている

=FORECAST(6, B2:B6, A2:A6)  ← B3に文字列「未確定」が入っている

既知のyや既知のxに文字列や空白セルが含まれていると#VALUE!エラーになります。対処法は次のとおりです。

• 文字列が混ざっていないか確認する
• テキスト形式の数字（左揃えになっている数字）はVALUE関数で数値に変換する
• 空白セルがあれば「0」や適切な値を入力する

FORECAST関数からFORECAST.LINEARへの移行方法

既存ファイルのFORECAST関数をFORECAST.LINEARに一括置換する手順を紹介します。今すぐ動かなくなることはありませんが、将来のバージョンアップに備えて移行しておくと安心ですよ。

一括置換の手順

1. 対象のブックを開く
2. Ctrl + H で「検索と置換」ダイアログを開く
3. 「検索する文字列」に FORECAST( と入力する
4. 「置換後の文字列」に FORECAST.LINEAR( と入力する
5. 「すべて置換」をクリックする
6. 置換件数を確認して「OK」を押す

置換時の注意点

FORECAST.ETS関数が同じブックに含まれている場合は注意が必要です。「FORECAST(」だけを検索対象にすれば、FORECAST.ETSはヒットしないので安全です。

置換後の確認手順は次のとおりです。

• Ctrl + `（バッククォート）でセル表示を数式モードに切り替える
• FORECAST.LINEAR( に正しく置換されているか目視で確認する
• 計算結果が変わっていないことを確認する（同一の結果が返るはずです）

FORECAST.LINEAR関数の詳しい使い方はFORECAST.LINEAR関数の使い方の記事で解説しています。

FORECAST.LINEAR・FORECAST.ETS・TRENDとの使い分け

Excelには予測に使える関数がいくつかあります。場面に応じて使い分けましょう。

選び方のポイントは次のとおりです。

• 1点だけ予測したい → FORECAST.LINEAR（旧FORECAST）
• 季節変動がある → FORECAST.ETS
• 複数の月をまとめて予測したい → TREND
• 回帰式の傾きや切片を確認したい → LINEST

迷ったらまずFORECAST.LINEARを試してみてください。シンプルな線形予測ならこの関数で十分対応できますよ。

まとめ

この記事では、ExcelのFORECAST関数の使い方を解説しました。

• FORECAST関数はFORECAST.LINEARの旧名称で、計算結果は同じ
• 売上や在庫の予測に使える（引数は3つだけ）
• 散布図＋近似曲線で予測値の妥当性を視覚確認できる
• 将来に備えてFORECAST.LINEARへの移行がおすすめ

新しく数式を書くときはFORECAST.LINEAR関数を使い、既存ファイルの旧FORECAST関数はCtrl+Hで一括置換しておくとよいでしょう。Excel関数の一覧はExcel関数一覧（アルファベット順）から確認できますよ。

ExcelのFORECAST.LINEAR関数を使えば、既知のデータから線形回帰で将来の値を予測できます。この記事では基本構文から引数の意味、旧FORECAST関数との違い、LINEST関数と組み合わせた精度確認つきの予測手順まで丁寧に解説しますよ。

FORECAST.LINEAR関数とは？どんなときに使う関数か

FORECAST.LINEAR関数は「フォーキャスト・リニア」と読みます。FORECAST（予測）+ LINEAR（線形）が語源です。

FORECAST.LINEAR関数は、既知のxとyのデータをもとに線形回帰（y = mx + b）を行い、新しいxに対するyの予測値を返す関数です。内部ではLINESTと同じ最小二乗法で傾きmと切片bを計算し、指定したxを回帰式に代入して結果を出してくれます。

たとえば1月から5月までの売上データがあるとき、「6月の売上はいくらになるか」をFORECAST.LINEAR関数で予測できます。結果は1つの数値として返されるので、追加の計算は不要ですよ。

旧FORECAST関数との違い

Excel 2016以降、旧FORECAST関数はFORECAST.LINEAR関数に名称が変わりました。機能はまったく同じです。旧FORECAST関数は互換性のために残されていますが、新しいブックではFORECAST.LINEARを使ってください。

将来のバージョンで旧FORECAST関数が廃止される可能性もあるため、今のうちにFORECAST.LINEARに移行しておくのがおすすめです。

FORECAST.LINEAR関数の書き方（構文と引数）

基本構文

=FORECAST.LINEAR(x, 既知のy, 既知のx)

引数の順番に注意してください。予測したいxの値を最初に指定し、その後に既知のデータを渡します。LINEST関数やTREND関数とは引数の順番が異なるので、混同しないようにしましょう。

引数の一覧

3つの引数はすべて必須です。省略可能な引数はありません。

引数1：x（必須）

予測したいポイントのx値を指定します。たとえば1月～5月のデータで6月を予測するなら、xに「6」を指定します。

数値を直接入力しても、セル参照でもOKです。

引数2：既知のy（必須）

回帰の対象となるyの値を指定します。売上金額や来客数など、予測したい指標のデータ列です。

引数3：既知のx（必須）

yに対応するxの値を指定します。月番号や年度のように、時間軸や説明変数となるデータ列です。

既知のyと既知のxのデータ数は一致させてください。行数が異なると #N/A エラーになります。

基本的な使い方（1つの将来値を予測する）

まずはシンプルな例で、6ヶ月目の売上を予測してみましょう。

次のサンプルデータを用意してください。

A8セルに「6」と入力し、B8セルに次の数式を入力してください。

=FORECAST.LINEAR(A8, B2:B6, A2:A6)

結果は約240が返されます。「6ヶ月目の売上は約240万円」という予測ですね。

この予測値は、内部で計算される回帰式 y = 27x + 78 にx=6を代入した値と一致します。LINEST関数で傾きと切片を確認して、手計算と比べてみると理解が深まりますよ。

=LINEST(B2:B6, A2:A6)  → 傾き約27、切片約78

27 * 6 + 78 = 240 と、FORECAST.LINEARの結果が一致するはずです。

実践的な使い方：LINEST関数と組み合わせた精度確認つき予測

FORECAST.LINEAR関数は便利ですが、予測値だけでは「その予測がどれくらい信頼できるか」がわかりません。実務ではLINEST関数でモデルの精度を確認してからFORECAST.LINEARで予測するのが定番の手順です。

Step1：LINESTでR2（決定係数）を確認する

D2セルに次の数式を入力してください。

=LINEST(B2:B6, A2:A6, TRUE, TRUE)

5行2列の統計情報がスピルで出力されます。3行目左側の値がR2（決定係数）です。

R2が0.9以上であれば、線形モデルがデータにフィットしているので安心してFORECAST.LINEARの予測値を使えます。

Step2：FORECAST.LINEARで予測する

R2が十分に高いことを確認したら、FORECAST.LINEARで予測を出しましょう。

=FORECAST.LINEAR(6, B2:B6, A2:A6)

この2ステップの手順を習慣にしておくと、「予測の根拠はR2が0.99だったので信頼性が高い」と上司に説明できますよ。

複数の将来値を予測する場合はTREND関数

FORECAST.LINEAR関数は1つのxに対して1つの予測値を返します。複数のxをまとめて予測したい場合はTREND関数を使ってください。

=TREND(B2:B6, A2:A6, {6,7,8})

6～8ヶ月目の予測値が一括で返されます。FORECAST.LINEARを1つずつ入力するよりも効率的ですね。

よくあるエラーと対処法

#N/Aエラー：データ数の不一致

既知のyと既知のxの行数が一致していないと #N/A エラーが発生します。

対処法: yが5行ならxも5行に揃えてください。途中に空白セルが混じっていないかも確認しましょう。

#N/Aエラー：xの変動がない

既知のxの値がすべて同じ場合、傾きを計算できないため #N/A エラーになります。

対処法: xの値に変動があるか確認してください。すべて同じ値では回帰直線を引くことができません。

#VALUE!エラー：引数に文字列が含まれている

引数にテキストや論理値が含まれていると #VALUE! エラーが出ます。

対処法: 3つの引数がすべて数値であることを確認してください。日付はExcel内部で数値として扱われるので問題ありませんが、「1月」のような文字列はNGです。

エラーの一覧と対処法はExcelのエラー値一覧も参考にしてくださいね。

似た関数との違い・使い分け

予測や回帰分析に関連する関数は複数あります。迷ったときはこの表を参考にしてください。

ポイントは次の2つで整理することです。

• 知りたいもの: 予測値 → FORECAST.LINEAR / TREND、回帰モデルの中身 → LINEST
• データの特徴: 直線的なトレンド → FORECAST.LINEAR、季節変動あり → FORECAST.ETS

「予測値がほしい」ならFORECAST.LINEAR、「回帰モデルの精度まで確認したい」ならLINEST関数と覚えておけば迷いません。

まとめ

ExcelのFORECAST.LINEAR関数は、既知のデータから線形回帰で将来値を予測する関数です。

この記事のポイントをおさらいしておきましょう。

• FORECAST.LINEAR関数は、指定したxに対するyの予測値を1つ返す。構文は =FORECAST.LINEAR(x, 既知のy, 既知のx)
• 旧FORECAST関数の後継。機能は同じだが、新しいブックではFORECAST.LINEARを使う
• 引数の順番に注意。予測したいxを最初に指定する（LINEST・TRENDとは逆）
• 予測の信頼性を確認するには、LINEST関数でR2（決定係数）をチェックしてから使う
• 複数のxを一括予測するならTREND関数が便利
• 季節変動があるデータにはFORECAST.ETS関数を使い分ける

売上予測や来客数の見込み計算に、ぜひ活用してみてください。Excel関数の一覧はこちらから確認できます。

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。

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。

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。

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。

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)

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。

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。

• FORECAST関数 — FORECAST.LINEARの旧名称。実践例を詳しく解説
• SLOPE関数 — 回帰直線の傾きを求める
• INTERCEPT関数 — 回帰直線のy切片を求める
• STEYX関数 — 回帰の標準誤差を求める
• CORREL関数 — 2つのデータの相関係数を求める
• TREND関数 — 複数ポイントの予測値を一括で返す

こんなふうに、過去のデータから将来の値を予測したいときってありますよね。グラフを見て「なんとなく上がりそう」ではなく、具体的な数値で示せると説得力が段違いです。

そんなときに使えるのがFORECAST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、SLOPE・INTERCEPTとの関係、TREND関数との違いまで解説します。

FORECAST関数とは？線形予測で将来の値を求める関数

FORECAST関数（読み方: フォーキャスト関数）は、既存のデータから線形回帰で予測値を返す統計関数です。最小二乗法という手法で回帰直線を求めます。「FORECAST」は英語の「forecast（予測・予報）」が由来です。

線形回帰とは、散布図に描かれた点の並びに最もフィットする直線を引く手法のことです。FORECAST関数はこの直線上の値を返すので、「過去のトレンドがこのまま続くと仮定したときの予測値」が得られます。

たとえば、6か月分の広告費（x）と売上（y）のデータがあるとします。FORECAST関数に「広告費40万円」を指定すると、その直線に基づいた売上予測が一発で出ます。

FORECAST関数にできることをまとめると、次のとおりです。

• 既存データの傾向から、指定したxに対するyの予測値を求める
• SLOPE関数とINTERCEPT関数の計算を内部で自動的に行う
• 売上予測・需要予測・人員計画など、数値の将来推定に活用できる
• CORREL関数と組み合わせて予測の信頼性を確認できる

NOTE

FORECAST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。Excel 2016以降では後継の「FORECAST.LINEAR」も用意されていますが、結果は同じです。

FORECAST関数の書き方（構文と引数）

基本構文

=FORECAST(x, データ_y, データ_x)

カッコの中に、予測したいxの値と、既存の2つのデータ範囲を指定します。

引数の説明

引数は3つです。最初にxの値を指定し、そのあとにyとxのデータ範囲を並べます。SLOPE関数やINTERCEPT関数と同じく、yが先、xが後です。

WARNING

データ_yとデータ_xのデータ数は同じにしてください。データ数が異なると #N/A エラーになります。

TIP

範囲内の文字列・TRUE/FALSE・空白セルは自動的に無視されます。ただし、数値としての「0」は計算の対象になります。

FORECAST関数の基本的な使い方

実際にFORECAST関数を使ってみましょう。

あるお店で6か月分の「広告費（万円）」と「売上（万円）」を記録したとします。

広告費40万円のときの売上を予測する

=FORECAST(40, C2:C7, B2:B7)

結果は約 512 になります。これは「広告費を40万円に増やすと、売上は約512万円になる」という予測です。

予測値の読み取り方

FORECAST関数の結果は、データの傾向をそのまま延長した推定値です。読み取るときのポイントをまとめます。

TIP

「データの範囲を大きく超えたxの値」を指定するときは注意が必要です。たとえば広告費100万円の予測は、実際のデータ（10〜35万円）から遠いため精度が保証されません。

FORECAST関数の実践的な使い方・応用例

来月の売上を予測する

月番号をxとして使えば、時系列の予測ができます。

7か月目の売上を予測するには、次のように書きます。

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

結果は約 463.7 です。「7か月目の売上は約464万円になる見込み」と報告できますね。

複数月を一括で予測する

8か月目、9か月目もまとめて予測したい場合は、D列にxの値を入れてFORECAST関数をコピーするだけです。

D2: =FORECAST(7, B2:B7, A2:A7)  → 約 463.7
D3: =FORECAST(8, B2:B7, A2:A7)  → 約 487.4
D4: =FORECAST(9, B2:B7, A2:A7)  → 約 511.1

CORREL関数で予測の信頼性を確認する

FORECAST関数はどんなデータでも予測値を返します。しかし、データに相関がなければ予測の意味がありません。

そこでCORREL関数の出番です。先に相関の強さを確認しておきましょう。

=CORREL(B2:B7, A2:A7)

相関係数が0.7以上なら、FORECAST関数の予測を信頼して活用できます。0.3程度の場合は「参考値」にとどめておくのが安全です。

FORECAST関数とSLOPE・INTERCEPTの関係

FORECAST関数は、内部でSLOPE関数とINTERCEPT関数の計算をしています。数式で書くと次のとおりです。

FORECAST(x, データ_y, データ_x) = SLOPE(データ_y, データ_x) × x + INTERCEPT(データ_y, データ_x)

つまり回帰式 y = ax + b の計算を、FORECAST関数が一括で行ってくれるわけです。傾き（a）と切片（b）を個別に求める手間が省けます。

実際に検算してみましょう。先ほどの広告費・売上データで確認します。

=SLOPE(C2:C7, B2:B7)       → 約 12.1（傾き）
=INTERCEPT(C2:C7, B2:B7)   → 約 28.3（切片）

回帰式は y = 12.1 x x + 28.3 です。x=40を代入すると、12.1 x 40 + 28.3 = 約512。FORECAST(40, C2:C7, B2:B7) の結果と一致しますね。

使い分けの目安

「予測値だけサッと出したい」ならFORECAST関数がおすすめです。「傾きの数値を報告に使いたい」ならSLOPE関数を個別に使ってください。

TREND関数との違い・使い分け

FORECAST関数と似た関数にTREND関数があります。どちらも線形回帰で予測値を求めますが、使いどころが異なります。

FORECASTが向いているケース

• 「広告費40万円のときの売上は？」のように、特定の1つのxに対する予測値がほしい
• セルに1つの数式を入れて結果を得たい

TRENDが向いているケース

• 「7月〜12月の売上予測を一括で出したい」のように、複数のxに対する予測が必要
• グラフ用のデータとして予測値の列を作りたい

TIP

迷ったらFORECAST関数から試してみてください。1つの値を予測するだけならFORECASTのほうがシンプルです。複数の予測が必要になったらTREND関数に切り替えるという流れがスムーズですよ。

よくあるエラーと対処法

#N/Aエラー

FORECAST関数で最もよく見るエラーです。

たとえば =FORECAST(40, C2:C7, B2:B10) のように行数がずれていると発生します。範囲を確認してください。

#DIV/0!エラー

以下の原因が考えられます。

データ_xがすべて同じ値だと、回帰直線を引くための分母が0になります。データ入力のミスがないか確認してください。

#VALUE!エラー

最初の引数xに文字列を入れてしまうケースです。予測したいxの値が数値であることを確認してください。

TIP

エラーが表示されると困る場合は、IFERROR関数で囲むとスマートです。=IFERROR(FORECAST(40, C2:C7, B2:B7), "データ不足") のように書けます。

まとめ

FORECAST関数は、既存のデータから線形回帰で予測値を返す関数です。

この記事のポイント

• 構文は =FORECAST(x, データ_y, データ_x) で、予測したいxの値を最初に指定する
• 内部で SLOPE x x + INTERCEPT の計算を自動的に行っている
• 予測値だけほしいならFORECAST、傾き・切片も把握したいならSLOPE+INTERCEPT
• TREND関数は複数のxを一括予測できる上位互換
• 使う前にCORREL関数で相関の強さを確認するのがおすすめ

関連する統計関数

FORECAST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。

• SLOPE関数 — 回帰直線の傾きを求める
• INTERCEPT関数 — 回帰直線のy切片を求める
• CORREL関数 — 2つのデータの相関係数を求める
• AVERAGE関数 — 平均値を求める基本関数
• STDEV関数 — データのばらつき（標準偏差）を測る
• IFERROR関数 — エラー時の代替値を設定する