ExcelのLINEST関数を使えば、最小二乗法による線形回帰の傾き・切片だけでなく、決定係数R²やF統計量まで一括で取得できます。この記事では基本構文から統計情報の読み解き方、FORECAST.LINEAR関数と組み合わせた予測の手順まで丁寧に解説しますよ。

LINEST関数とは？どんなときに使う関数か

LINEST関数は「リネスト」と読みます。LINear + ESTimate（線形推定）が語源です。

LINEST関数は、既存のデータに y = mx + b という線形回帰モデルをあてはめ、傾き（m）と切片（b）を返す関数です。mはxが1増えたときにyがいくつ変化するかを表し、bはx=0のときのyの値を意味しています。

たとえば広告費と売上の関係を調べたとき、m=2.5と出たら「広告費を1万円増やすごとに売上が2.5万円増える」という関係がわかります。bは広告費ゼロのときのベース売上ですね。

LINEST関数は予測値そのものではなく「回帰モデルの中身」を返す関数です。予測値がほしい場合はFORECAST.LINEAR関数やTREND関数と組み合わせて使います。

SLOPE関数・INTERCEPT関数との違い

傾きだけならSLOPE関数、切片だけならINTERCEPT関数でも求められます。ただし、これらの関数では回帰モデルの精度（R²やF値）はわかりません。

LINEST関数は「傾き・切片・統計情報」をまとめて返せる点が最大の強みです。回帰分析の結果を一括で確認したいときに使ってください。

LINEST関数の構文と4つの引数

基本構文

=LINEST(既知のy, [既知のx], [定数], [補正])

LINEST関数は配列数式として動作します。Excel 2021・Microsoft 365では、結果が複数セルに自動展開（スピル）されます。Excel 2019以前は、Ctrl + Shift + Enter での確定が必要です。

引数の一覧

引数①：既知のy（必須）

回帰の対象となるyの値を指定します。売上や来客数など、分析したいデータの列です。

引数②：既知のx（省略可）

yに対応するxの値を指定します。年度や月番号、広告費のような説明変数が入ります。

省略すると {1, 2, 3, …} という連番が自動で割り当てられます。時系列データが等間隔に並んでいるなら省略してもOKですよ。

引数③：定数（省略可）

切片bの扱いを指定します。

ほとんどの場合はTRUE（または省略）で問題ありません。原点を通る回帰を求めたい特殊なケースでFALSEを使います。

引数④：補正（省略可）

統計情報を追加出力するかどうかを指定します。

TRUEにすると決定係数R²やF統計量など、モデルの精度を評価するための情報も一緒に得られます。最初はTRUEで出力して、モデルの信頼性を確認するのがおすすめです。

基本的な使い方（傾きと切片を求める）

まずはシンプルな例で、傾きと切片を求めてみましょう。

次のサンプルデータを用意してください。

D2セルに次の数式を入力してください。

=LINEST(B2:B6, A2:A6)

D2に傾き（約27）、E2に切片（約78）が返されます。Microsoft 365ではスピルで2つのセルに展開されますよ。

この結果は「月が1つ進むごとに売上が約27万円増える」「1ヶ月目の開始時点のベース売上が約78万円」という意味です。回帰式 y = 27x + 78 が得られたことになります。

ここで注意したいポイントがあります。 LINEST関数は傾き→切片の順で「右から左」に値を返します。D2がm（傾き）、E2がb（切片）です。SLOPE関数やINTERCEPT関数と結果を比べて確認してみるとわかりやすいですよ。

=SLOPE(B2:B6, A2:A6)   → D2の値と一致
=INTERCEPT(B2:B6, A2:A6) → E2の値と一致

補正=TRUEで返される5行2列の統計情報を読み解く

LINEST関数の真価は、補正をTRUEにしたときに発揮されます。5行×2列（計10個）の値が返されるのでちょっと多く見えますが、それぞれの意味を整理すれば難しくありません。

D2セルに次の数式を入力してください。

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

Microsoft 365ではD2:E6に5行2列の結果がスピルします。Excel 2019以前では、D2:E6を選択した状態で数式を入力し、Ctrl + Shift + Enter で確定してください。

1行目：傾きm・切片b（回帰式の本体）

回帰式 y = mx + b の心臓部です。傾き27は「月1つあたり売上が27万円増加」、切片78は「0ヶ月目のベース売上が78万円」を意味します。

2行目：各係数の標準誤差

係数の「ブレ幅」を示す値です。標準誤差が小さいほど、その係数の推定が安定していることを意味します。

3行目：決定係数R²とyの標準誤差

R²（決定係数）は最重要の指標です。 0～1の範囲で、1に近いほどモデルがデータにフィットしていることを示します。別途RSQ関数で求めることもできますよ。

4行目：F統計量と自由度

F値が大きいほど「回帰モデルが偶然でなく統計的に意味がある」ことを示します。学術論文でなければ、R²だけ確認すれば実務上は十分ですよ。

5行目：回帰平方和と残差平方和

回帰平方和はモデルが説明できた変動量、残差平方和は説明しきれなかった変動量です。ssreg / (ssreg + ssresid) = R² という関係がありますよ。

実践的な使い方：LINEST + FORECAST.LINEARで売上予測

LINEST関数で回帰モデルの精度を確認し、FORECAST.LINEAR関数で予測値を出す。この2ステップが実務での定番ワークフローです。

Step1：LINESTでR²を確認する

先ほどのサンプルデータを使い、補正=TRUEで統計情報を出力します。

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

3行目左側のR²を確認してください。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予測に進めます。

Step2：FORECAST.LINEARで将来の売上を予測する

R²が十分に高ければ、FORECAST.LINEAR関数で予測を出します。8セルに「6」（6ヶ月目）を入力しておき、B8セルに次の数式を入力してください。

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

6ヶ月目の予測売上が返されます。FORECAST.LINEAR関数は内部でLINESTと同じ最小二乗法の計算を行い、新しいxに対するy値を直接返してくれますよ。

手動で計算したい場合は、LINESTから得た傾きmと切片bを使って次の式でも同じ結果になります。

=D2 * A8 + E2

D2がm（傾き）、E2がb（切片）の場合です。FORECAST.LINEAR関数のほうが手軽ですが、式の仕組みを理解するために一度は手計算も試してみてください。

複数の将来値をまとめて予測する（TREND関数）

複数のxに対する予測値を一括で得たい場合は、TREND関数が便利です。

A8セルに「6」、A9セルに「7」、A10セルに「8」と入力しておき、B8セルに次の数式を入力してください。

=TREND(B2:B6, A2:A6, A8:A10)

6～8ヶ月目の予測値がスピルで3セルに展開されます。TREND関数はLINESTの線形回帰モデルで予測値をまとめて返してくれるので、複数期間の予測に向いていますよ。

よくあるエラーと対処法

#VALUE!エラー：配列数式の入力ミス

Excel 2019以前で Ctrl + Shift + Enter を押さずにEnterだけで確定すると、正しい結果が得られません。補正=TRUEの場合は傾き（m）しか返されず、残りのセルに #VALUE! が出ることがあります。

対処法: 出力先セル範囲（補正=TRUEなら5行2列）を選択し、数式を入力してから Ctrl + Shift + Enter で確定してください。数式バーに {=LINEST(…)} と中かっこが表示されれば成功です。

Microsoft 365やExcel 2021なら自動スピルに対応しているので、この問題は起きません。

#REF!エラー：配列サイズの不一致

既知のyと既知のxの配列サイズが一致していないと #REF! エラーが出ます。

対処法: yのデータが5行なら、xも5行に揃えてください。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：データが不足している

xの値がすべて同じ場合（変動がない場合）、傾きを計算できず #N/A エラーになることがあります。

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。

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

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2つの軸で整理することです。

• 知りたいもの: 回帰係数と統計量 → LINEST / LOGEST、予測値 → TREND / GROWTH、個別の値 → SLOPE / INTERCEPT / RSQ
• データの形状: 直線的 → LINEST系、カーブ → LOGEST系

LINEST関数は「回帰モデルの全体像を確認するための関数」と覚えておけば、他の関数との使い分けで迷うことはありません。

まとめ

ExcelのLINEST関数は、最小二乗法で線形回帰モデル（y = mx + b）の傾き・切片と統計情報を求める関数です。

この記事のポイントをおさらいしておきましょう。

• LINEST関数は「傾きm」と「切片b」を返す。予測値がほしいときはFORECAST.LINEAR関数やTREND関数を使う
• 引数「補正」をTRUEにすると、5行2列の統計情報（R²・F値など）も取得できる
• R²（決定係数）が0.9以上ならモデルの当てはまりが良好。予測に活用できる
• 配列数式として入力する（Microsoft 365ではスピル対応）
• SLOPE関数・INTERCEPT関数は個別の値を返すだけ。統計情報まで欲しいならLINEST関数を使う
• カーブするデータにはLOGEST関数、直線的なデータにはLINEST関数を使い分ける

売上予測や広告効果の分析に、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。

この記事では、TREND関数の基本から重回帰分析まで解説します。実務で使える手順をまとめました。

TREND関数とは？線形回帰で予測値を返す関数

TREND関数は、過去のデータをもとに将来の値を予測する関数です。内部的には「最小二乗法」という統計手法を使います。最小二乗法とは、データの傾向を最もよく表す直線を求める計算方法のことです。

たとえば過去12か月の売上データがあるとします。TREND関数はそのデータから傾向線（トレンドライン）を引きます。その直線を延長することで、13か月目以降の売上を予測できます。

TREND関数の読み方

読み方は「トレンド」です。英語の “trend”（傾向・推移）が語源です。

TREND関数でできること

TREND関数でできることは、大きく3つあります。

• 過去の時系列データから将来の値を予測する
• 複数の要因（広告費・気温など）から売上を予測する（重回帰）
• 複数の予測値を配列でまとめて返す

1つの要因だけでなく、複数の要因を組み合わせた予測ができる点がTREND関数の強みです。

TREND関数の構文と引数

基本構文は次のとおりです。対応バージョンはExcel 2016以降（Microsoft 365対応）です。

=TREND(既知のy, [既知のx], [新しいx], [定数])

[] 内の引数は省略できます。必須の引数は「既知のy」だけです。

各引数の役割を表にまとめます。

第1引数：既知のy

「既知のy」には、すでにわかっている実績データを指定します。たとえば、過去6か月の売上金額が入ったセル範囲です。

第2引数：既知のx

「既知のx」には、実績に対応する説明変数を指定します。月番号や年度など、yの値に対応する数値です。省略すると {1,2,3,…} が自動で割り当てられます。

第3引数：新しいx

「新しいx」には、予測を出したい地点の値を指定します。たとえば7か月目〜9か月目の売上を知りたい場合です。{7,8,9} に相当するセルを指定します。

第4引数：定数

通常はTRUE（既定値）のままで問題ありません。FALSEにすると、回帰直線が原点を通るように計算されます。特殊なケースを除き、変更する必要はありません。

TREND関数の基本の使い方｜月別売上から来期を予測する

ここでは、6か月分の売上データから7〜9か月目の売上を予測する手順を紹介します。

サンプルデータと完成イメージ

次のようなデータを用意してください。

• A列（月番号）：1〜6
• B列（売上）：150, 180, 210, 195, 240, 260
• A9:A11に予測したい月番号：7, 8, 9

B9:B11に予測結果を出力します。

TREND関数の入力手順

Excel 2021 / Microsoft 365の場合、先頭セルに数式を入力するだけで結果がスピル（自動展開）します。

B9セルに次の数式を入力してください。

=TREND(B2:B7, A2:A7, A9:A11)

Enterキーを押すと、B9:B11に予測値が一括で表示されます。

配列数式の注意点

Excel 2019以前のバージョンでは、スピル機能がありません。配列数式として入力する必要があります。手順は次のとおりです。

1. 出力先のセル範囲（B9:B11）をあらかじめ選択する
2. 数式バーにTREND関数を入力する
3. Ctrl + Shift + Enter で確定する

数式バーに {=TREND(...)} と中カッコが表示されれば成功です。この中カッコは手入力しないでください。Excelが自動で付与します。

TREND関数を実務で使う｜広告費と気温から売上を予測する（重回帰）

TREND関数は、複数の説明変数を使った重回帰分析にも対応しています。重回帰分析とは、要因を2つ以上考慮する分析手法です。

複数の説明変数を指定する方法

たとえば「広告費」と「平均気温」の2つから売上を予測するケースを考えます。データの配置は次のとおりです。

• A列：広告費（万円）
• B列：平均気温（℃）
• C列：売上（万円）

このとき、既知のxには複数列をまとめて指定します。

=TREND(C2:C13, A2:B13, A14:B16)

ポイントは、既知のxに A2:B13 のように2列を指定することです。これだけで重回帰分析が実行されます。

重回帰の入力手順と結果の読み方

1. 予測先のセル（C14など）を選択する
2. 上記の数式を入力する
3. Enterキーで確定する（Excel 2021以降）

結果は「広告費と気温の両方を考慮した予測売上」です。単一の要因だけを見るより精度が上がることが多いです。ただし、説明変数を増やしすぎると過学習のリスクがあります。実務では2〜3個の変数にとどめるのがおすすめです。

予測の精度を確認する｜RSQ関数でR²をチェック

TREND関数で予測値を出したら、その予測がどれくらい信頼できるかを確認しましょう。RSQ関数を使うと、決定係数（R²）を求められます。

=RSQ(C2:C13, A2:A13)

R²は0〜1の値を取ります。1に近いほど予測精度が高いことを示します。

R²（決定係数）の目安

R²が低いときの対処法

R²が低い場合は、次の3つを試してみてください。

• 説明変数を追加する: 売上に影響する別の要因（季節・曜日など）を加える
• 外れ値を確認する: 異常値がデータに含まれていないかチェックする
• 非線形の可能性を検討する: データが直線的でない場合はGROWTH関数（指数回帰）を試す

TREND関数・FORECAST.LINEAR関数・予測シートの違い

Excelには予測のための手段が複数あります。それぞれの特徴を比較表にまとめます。

どれを使うべきか？場面別の選び方

• 複数月の売上をまとめて予測したい → TREND関数
• 特定の1点だけ予測したい → FORECAST.LINEAR関数
• 季節変動のあるデータを予測したい → 予測シート
• 複数の要因から予測したい → TREND関数（重回帰）

迷ったらTREND関数を選べば、たいていの場面に対応できます。

TREND関数でエラーが出るときの対処法

TREND関数で発生しやすいエラーと対処法を紹介します。

#VALUE! エラー

原因: 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。

対処法: データ範囲に数値以外のセルが混じっていないか確認してください。空白セルがある場合は、0を入力するか範囲から除外します。

#REF! エラー

原因: 既知のyと既知のxの行数（データ数）が一致していない。

対処法: yとxのセル範囲の行数を揃えてください。たとえば、yが12行ならxも12行にします。

#N/A・#SPILL! エラー

#N/A エラーの原因: CSE（Ctrl+Shift+Enter）入力時に、選択した出力範囲と新しいxの個数が一致していない。出力範囲の選択をやり直してください。

#SPILL! エラーの原因: スピル先のセルにデータや数式が入っている。スピル先のセルを空にすれば解消します。Excel 2021以降で発生するエラーです。

まとめ

この記事では、TREND関数の基本から重回帰分析、予測精度の確認方法までを解説しました。

• TREND関数は線形回帰で将来の値を予測する関数
• 複数の予測値を配列で一括出力できる
• 複数の要因を考慮した重回帰分析にも対応
• RSQ関数でR²を確認し、予測の信頼度をチェックする
• 1点だけの予測ならFORECAST.LINEAR、季節性があるなら予測シートを使う

売上予測や需要予測の場面で、ぜひ活用してみてください。

関連記事

• GROWTH関数の使い方（指数回帰で予測する方法）
• SLOPE関数で回帰直線の傾きを求める
• INTERCEPT関数で回帰直線の切片を求める
• スプレッドシートのTREND関数の使い方