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	<title>BETA.INV &#8211; biz-tactics</title>
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	<lastBuildDate>Tue, 05 May 2026 12:45:47 +0000</lastBuildDate>
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	<title>BETA.INV &#8211; biz-tactics</title>
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	<item>
		<title>ExcelのBETA.INV関数の使い方｜ベータ分布の逆関数で確率から値を逆算する</title>
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		<dc:creator><![CDATA[まっしゅ]]></dc:creator>
		<pubDate>Tue, 05 May 2026 12:45:47 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Excel関数]]></category>
		<category><![CDATA[BETA.INV]]></category>
		<category><![CDATA[BETAINV]]></category>
		<category><![CDATA[ベータ分布]]></category>
		<category><![CDATA[確率 逆算]]></category>
		<category><![CDATA[統計関数]]></category>
		<category><![CDATA[逆関数]]></category>
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					<description><![CDATA[ExcelのBETA.INV関数で累積確率からベータ分布の値を逆算する方法を解説。5つの引数の意味、BETA.DISTとの逆関数関係、PERT工期見積もりや信頼区間への応用、BETAINV関数との違い、よくある#NUM!エラーまで紹介します。]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[
<p class="wp-block-paragraph">「ベータ分布で累積確率95%に対応する値って、どうやって求めたらいいんだろう？」と悩んだことはありませんか。</p>



<p class="wp-block-paragraph"><a href="https://mashukabu.com/excel-function-howto-use-beta_dist/">BETA.DIST関数</a>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。</p>



<p class="wp-block-paragraph">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。</p>




  <div id="toc" class="toc tnt-number toc-center tnt-number border-element"><input type="checkbox" class="toc-checkbox" id="toc-checkbox-1" checked><label class="toc-title" for="toc-checkbox-1">目次</label>
    <div class="toc-content">
    <ol class="toc-list open"><li><a href="#toc1" tabindex="0">ExcelのBETA.INV関数とは？</a><ol><li><a href="#toc2" tabindex="0">BETA.DISTとBETA.INVの関係</a></li></ol></li><li><a href="#toc3" tabindex="0">BETA.INV関数の構文と引数</a><ol><li><a href="#toc4" tabindex="0">基本構文</a></li><li><a href="#toc5" tabindex="0">引数の説明</a></li></ol></li><li><a href="#toc6" tabindex="0">BETA.INV関数の基本的な使い方</a></li><li><a href="#toc7" tabindex="0">BETA.INV関数の実務での使い方</a><ol><li><a href="#toc8" tabindex="0">コンバージョン率の信頼区間を求める</a></li><li><a href="#toc9" tabindex="0">不良品率の管理基準値を算出する</a></li><li><a href="#toc10" tabindex="0">PERT法で工期見積もりの信頼区間を求める</a></li></ol></li><li><a href="#toc11" tabindex="0">BETAINV（旧関数）とBETA.INVの違い</a></li><li><a href="#toc12" tabindex="0">BETA.INV関数のよくあるエラーと対処法</a><ol><li><a href="#toc13" tabindex="0">probabilityが範囲外で#NUM!エラー</a></li><li><a href="#toc14" tabindex="0">alphaまたはbetaが0以下で#NUM!エラー</a></li><li><a href="#toc15" tabindex="0">A≧Bで#NUM!エラー</a></li><li><a href="#toc16" tabindex="0">引数に文字列を渡して#VALUE!エラー</a></li></ol></li><li><a href="#toc17" tabindex="0">まとめ</a></li></ol>
    </div>
  </div>

<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc1">ExcelのBETA.INV関数とは？</span></h2>



<p class="wp-block-paragraph">BETA.INV関数（読み方：ベータ・インバース関数）は、<strong>ベータ分布の累積確率から対応する値を逆算する関数</strong>です。</p>



<p class="wp-block-paragraph">「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。</p>



<p class="wp-block-paragraph"><a href="https://mashukabu.com/excel-function-howto-use-beta_dist/">BETA.DIST関数</a>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。</p>



<p class="wp-block-paragraph">BETA.INV関数にできることをまとめると、次のとおりです。</p>



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



<blockquote class="wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow"><p><strong>NOTE</strong></p><p>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。</p></blockquote>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc2">BETA.DISTとBETA.INVの関係</span></h3>



<p class="wp-block-paragraph">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。</p>



<figure class="wp-block-table"><table><thead><tr><th>方向</th><th>関数</th><th>入力 → 出力</th></tr></thead><tbody><tr><td>順方向</td><td>BETA.DIST(x, alpha, beta, TRUE)</td><td>値x → 確率p</td></tr><tr><td>逆方向</td><td>BETA.INV(p, alpha, beta)</td><td>確率p → 値x</td></tr></tbody></table></figure>



<p class="wp-block-paragraph">たとえば次の2つの数式は、互いに往復関係にあります。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>=BETA.DIST(0.7, 8, 3, TRUE)  → 約0.3828
=BETA.INV(0.3828, 8, 3)      → 約0.7</code></pre>



<p class="wp-block-paragraph">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。</p>



<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc3">BETA.INV関数の構文と引数</span></h2>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc4">基本構文</span></h3>



<pre class="wp-block-code"><code>=BETA.INV(probability, alpha, beta, [A], [B])</code></pre>



<p class="wp-block-paragraph">カッコの中に3〜5つの引数を指定します。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc5">引数の説明</span></h3>



<figure class="wp-block-table"><table><thead><tr><th>引数</th><th>必須/任意</th><th>説明</th></tr></thead><tbody><tr><td>probability（確率）</td><td>必須</td><td>求めたい累積確率（0より大きく1より小さい数値）</td></tr><tr><td>alpha（アルファ）</td><td>必須</td><td>形状パラメータ1（正の数値）</td></tr><tr><td>beta（ベータ）</td><td>必須</td><td>形状パラメータ2（正の数値）</td></tr><tr><td>A</td><td>任意</td><td>xの下限（省略時は0）</td></tr><tr><td>B</td><td>任意</td><td>xの上限（省略時は1）</td></tr></tbody></table></figure>



<p class="wp-block-paragraph">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。</p>



<p class="wp-block-paragraph">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。</p>



<p class="wp-block-paragraph">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。</p>



<blockquote class="wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow"><p><strong>WARNING</strong></p><p>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<code>#NUM!</code>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。</p></blockquote>



<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc6">BETA.INV関数の基本的な使い方</span></h2>



<p class="wp-block-paragraph">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。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>=BETA.INV(0.5, 8, 3)</code></pre>



<p class="wp-block-paragraph">結果は約<strong>0.7414</strong>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。</p>



<p class="wp-block-paragraph">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。</p>



<figure class="wp-block-table"><table><thead><tr><th>確率p</th><th>BETA.INV(p, 8, 3)</th><th>意味</th></tr></thead><tbody><tr><td>0.025</td><td>約0.4439</td><td>下位2.5%点</td></tr><tr><td>0.05</td><td>約0.4931</td><td>下位5%点</td></tr><tr><td>0.25</td><td>約0.6446</td><td>第1四分位</td></tr><tr><td>0.50</td><td>約0.7414</td><td>中央値</td></tr><tr><td>0.75</td><td>約0.8244</td><td>第3四分位</td></tr><tr><td>0.95</td><td>約0.9127</td><td>上位5%点</td></tr><tr><td>0.975</td><td>約0.9333</td><td>上位2.5%点</td></tr></tbody></table></figure>



<p class="wp-block-paragraph">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。</p>



<p class="wp-block-paragraph">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。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>=BETA.DIST(BETA.INV(0.5, 8, 3), 8, 3, TRUE)</code></pre>



<p class="wp-block-paragraph">結果は<strong>0.5</strong>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。</p>



<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc7">BETA.INV関数の実務での使い方</span></h2>



<p class="wp-block-paragraph">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。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc8">コンバージョン率の信頼区間を求める</span></h3>



<p class="wp-block-paragraph">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。</p>



<p class="wp-block-paragraph">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。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>=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%）</code></pre>



<p class="wp-block-paragraph">真のコンバージョン率は95%の確率で<strong>7.0%〜19.8%</strong>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。</p>



<p class="wp-block-paragraph"><a href="https://mashukabu.com/excel-function-howto-use-beta_dist/">BETA.DIST関数</a>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。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc9">不良品率の管理基準値を算出する</span></h3>



<p class="wp-block-paragraph">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。</p>



<p class="wp-block-paragraph">alpha=10+1=11、beta=490+1=491です。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>=BETA.INV(0.95, 11, 491)</code></pre>



<p class="wp-block-paragraph">結果は約<strong>0.0336（3.36%）</strong>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。</p>



<p class="wp-block-paragraph">逆に「不良品率の下限」も求められます。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>=BETA.INV(0.05, 11, 491)</code></pre>



<p class="wp-block-paragraph">結果は約<strong>0.0124（1.24%）</strong>です。まとめると、不良品率の90%信頼区間は<strong>1.24%〜3.36%</strong>になります。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc10">PERT法で工期見積もりの信頼区間を求める</span></h3>



<p class="wp-block-paragraph">「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。</p>



<p class="wp-block-paragraph">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。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>=BETA.INV(0.9, 3, 2.5, 5, 20)</code></pre>



<p class="wp-block-paragraph">結果は約<strong>17.05日</strong>です。90%の確率で約17日以内に終わると見込めます。</p>



<p class="wp-block-paragraph">さらに「80%の確率で収まる日数」も計算してみましょう。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>=BETA.INV(0.8, 3, 2.5, 5, 20)</code></pre>



<p class="wp-block-paragraph">結果は約<strong>15.90日</strong>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。</p>



<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc11">BETAINV（旧関数）とBETA.INVの違い</span></h2>



<p class="wp-block-paragraph">ExcelにはBETA.INVと別に<code>BETAINV</code>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<code>BETA.INV</code>が推奨で、<code>BETAINV</code>は互換性のために残されている関数です。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>=BETAINV(0.5, 8, 3)
=BETA.INV(0.5, 8, 3)</code></pre>



<p class="wp-block-paragraph">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。</p>



<figure class="wp-block-table"><table><thead><tr><th>項目</th><th>BETAINV（旧）</th><th>BETA.INV（新）</th></tr></thead><tbody><tr><td>登場時期</td><td>Excel 2007以前から</td><td>Excel 2010で追加</td></tr><tr><td>引数</td><td>(probability, alpha, beta, [A], [B])</td><td>(probability, alpha, beta, [A], [B])</td></tr><tr><td>計算精度</td><td>標準</td><td>改良版</td></tr><tr><td>Microsoft推奨度</td><td>互換性関数（非推奨）</td><td>推奨</td></tr><tr><td>古いExcelとの互換性</td><td>あり</td><td>Excel 2010以降のみ</td></tr></tbody></table></figure>



<p class="wp-block-paragraph">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。</p>



<blockquote class="wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow"><p><strong>TIP</strong></p><p>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。</p></blockquote>



<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc12">BETA.INV関数のよくあるエラーと対処法</span></h2>



<p class="wp-block-paragraph">BETA.INV関数でつまずきやすいポイントをまとめました。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc13">probabilityが範囲外で#NUM!エラー</span></h3>



<p class="wp-block-paragraph">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。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>=BETA.INV(0, 8, 3)
=BETA.INV(1, 8, 3)
=BETA.INV(-0.5, 8, 3)</code></pre>



<p class="wp-block-paragraph">上の3つの数式はすべて<code>#NUM!</code>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。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc14">alphaまたはbetaが0以下で#NUM!エラー</span></h3>



<p class="wp-block-paragraph">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。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>=BETA.INV(0.5, 0, 3)
=BETA.INV(0.5, 8, -1)</code></pre>



<p class="wp-block-paragraph">上の数式はどちらも<code>#NUM!</code>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。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc15">A≧Bで#NUM!エラー</span></h3>



<p class="wp-block-paragraph">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。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>=BETA.INV(0.5, 3, 2, 10, 5)</code></pre>



<p class="wp-block-paragraph">上の数式はA=10、B=5でA>Bになっているため<code>#NUM!</code>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。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc16">引数に文字列を渡して#VALUE!エラー</span></h3>



<p class="wp-block-paragraph">数値であるべき引数にテキストが入ると<code>#VALUE!</code>エラーになります。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>=BETA.INV(&quot;0.5&quot;, 8, 3)</code></pre>



<p class="wp-block-paragraph">上の数式は文字列の<code>"0.5"</code>を渡しているため<code>#VALUE!</code>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。</p>



<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc17">まとめ</span></h2>



<p class="wp-block-paragraph">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。</p>



<ul class="wp-block-list"><li>引数はprobability、alpha、beta、[A]、[B]の3〜5つ</li><li><a href="https://mashukabu.com/excel-function-howto-use-beta_dist/">BETA.DIST関数</a>の逆関数にあたる</li><li>BETA.DIST(x, alpha, beta, TRUE) = p なら BETA.INV(p, alpha, beta) = x</li><li>95%信頼区間の上限・下限を求めるのに最適</li><li>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</li><li>旧関数BETAINVと結果はほぼ同じ。新規にはBETA.INVを推奨</li><li>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）</li><li>同じ「逆関数」シリーズの<a href="https://mashukabu.com/excel-function-howto-use-binom-inv/">BINOM.INV関数</a>や<a href="https://mashukabu.com/excel-function-howto-use-betadist/">BETADIST関数</a>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</li></ul>
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			</item>
		<item>
		<title>スプレッドシートのBETA.INV関数の使い方｜ベータ分布逆関数</title>
		<link>https://mashukabu.com/spreadsheet-beta-inv-function/</link>
					<comments>https://mashukabu.com/spreadsheet-beta-inv-function/#respond</comments>
		
		<dc:creator><![CDATA[まっしゅ]]></dc:creator>
		<pubDate>Fri, 27 Mar 2026 23:40:14 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Googleスプレッドシート]]></category>
		<category><![CDATA[BETA.INV]]></category>
		<category><![CDATA[BETAINV]]></category>
		<category><![CDATA[ベータ分布]]></category>
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		<category><![CDATA[統計関数]]></category>
		<category><![CDATA[逆関数]]></category>
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					<description><![CDATA[GoogleスプレッドシートのBETA.INV関数で確率からベータ分布の値を逆算する方法を解説。5つの引数の意味、BETA.DISTとの逆関数関係、信頼区間の求め方、BETAINV関数との違いまで紹介します。]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[
<p class="wp-block-paragraph">「コンバージョン率の95%信頼区間の上限って、具体的にいくつなんだろう？」。こんな疑問を持ったことはありませんか？</p>



<p class="wp-block-paragraph"><a href="https://mashukabu.com/spreadsheet-beta-dist-function/">BETA.DIST関数</a>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。</p>



<p class="wp-block-paragraph">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。</p>




  <div id="toc" class="toc tnt-number toc-center tnt-number border-element"><input type="checkbox" class="toc-checkbox" id="toc-checkbox-2" checked><label class="toc-title" for="toc-checkbox-2">目次</label>
    <div class="toc-content">
    <ol class="toc-list open"><li><a href="#toc1" tabindex="0">スプレッドシートのBETA.INV関数とは</a><ol><li><a href="#toc2" tabindex="0">BETA.DISTとの逆関数関係</a></li></ol></li><li><a href="#toc3" tabindex="0">BETA.INV関数の基本構文と引数</a><ol><li><a href="#toc4" tabindex="0">基本構文</a></li><li><a href="#toc5" tabindex="0">引数の説明</a></li></ol></li><li><a href="#toc6" tabindex="0">BETA.INV関数の基本的な使い方</a></li><li><a href="#toc7" tabindex="0">BETA.INV関数の実務活用3パターン</a><ol><li><a href="#toc8" tabindex="0">コンバージョン率の信頼区間を求める</a></li><li><a href="#toc9" tabindex="0">不良品率の管理基準値を算出する</a></li><li><a href="#toc10" tabindex="0">PERT法による工数見積もりの信頼区間</a></li></ol></li><li><a href="#toc11" tabindex="0">BETAINV関数（互換関数）との違い</a></li><li><a href="#toc12" tabindex="0">よくあるエラーと対処法</a></li><li><a href="#toc13" tabindex="0">関連する統計関数との使い分け</a></li><li><a href="#toc14" tabindex="0">まとめ</a></li></ol>
    </div>
  </div>

<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc1">スプレッドシートのBETA.INV関数とは</span></h2>



<p class="wp-block-paragraph">BETA.INV関数（読み方: ベータ・インバース関数）は、<strong>ベータ分布の累積確率から対応する値を逆算する関数</strong>です。</p>



<p class="wp-block-paragraph">「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。</p>



<p class="wp-block-paragraph"><a href="https://mashukabu.com/spreadsheet-beta-dist-function/">BETA.DIST関数</a>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。</p>



<p class="wp-block-paragraph">BETA.INV関数にできることをまとめると、次のとおりです。</p>



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



<blockquote class="wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow"><p><strong>NOTE</strong></p><p>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。</p></blockquote>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc2">BETA.DISTとの逆関数関係</span></h3>



<p class="wp-block-paragraph">BETA.DISTとBETA.INVの関係を整理しましょう。</p>



<figure class="wp-block-table"><table><thead><tr><th>方向</th><th>関数</th><th>入力 → 出力</th></tr></thead><tbody><tr><td>順方向</td><td>BETA.DIST(x, alpha, beta, TRUE)</td><td>値x → 確率p</td></tr><tr><td>逆方向</td><td>BETA.INV(p, alpha, beta)</td><td>確率p → 値x</td></tr></tbody></table></figure>



<p class="wp-block-paragraph">たとえば次の2つの数式は同じことを表しています。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>=BETA.DIST(0.7, 8, 3, TRUE)  → 約0.3828
=BETA.INV(0.3828, 8, 3)      → 約0.7</code></pre>



<p class="wp-block-paragraph">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。</p>



<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc3">BETA.INV関数の基本構文と引数</span></h2>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc4">基本構文</span></h3>



<pre class="wp-block-code"><code>=BETA.INV(probability, alpha, beta, [A], [B])</code></pre>



<p class="wp-block-paragraph">カッコの中に3〜5つの引数を指定します。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc5">引数の説明</span></h3>



<figure class="wp-block-table"><table><thead><tr><th>引数</th><th>必須/任意</th><th>説明</th></tr></thead><tbody><tr><td>probability（確率）</td><td>必須</td><td>求めたい累積確率（0〜1の数値）</td></tr><tr><td>alpha（アルファ）</td><td>必須</td><td>形状パラメータ1（正の数値）</td></tr><tr><td>beta（ベータ）</td><td>必須</td><td>形状パラメータ2（正の数値）</td></tr><tr><td>A</td><td>任意</td><td>下限（省略時は0）</td></tr><tr><td>B</td><td>任意</td><td>上限（省略時は1）</td></tr></tbody></table></figure>



<p class="wp-block-paragraph">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。</p>



<p class="wp-block-paragraph">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。</p>



<p class="wp-block-paragraph">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。</p>



<blockquote class="wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow"><p><strong>WARNING</strong></p><p>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<code>#NUM!</code>エラーです。alphaとbetaは正の数が必須です。0以下だと<code>#NUM!</code>エラーになります。</p></blockquote>



<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc6">BETA.INV関数の基本的な使い方</span></h2>



<p class="wp-block-paragraph">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。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>=BETA.INV(0.5, 8, 3)</code></pre>



<p class="wp-block-paragraph">結果は約<strong>0.7414</strong>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。</p>



<p class="wp-block-paragraph">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。</p>



<figure class="wp-block-table"><table><thead><tr><th>確率p</th><th>BETA.INV(p, 8, 3)</th><th>意味</th></tr></thead><tbody><tr><td>0.025</td><td>約0.4439</td><td>下位2.5%点</td></tr><tr><td>0.05</td><td>約0.4931</td><td>下位5%点</td></tr><tr><td>0.25</td><td>約0.6446</td><td>第1四分位</td></tr><tr><td>0.50</td><td>約0.7414</td><td>中央値</td></tr><tr><td>0.75</td><td>約0.8244</td><td>第3四分位</td></tr><tr><td>0.95</td><td>約0.9127</td><td>上位5%点</td></tr><tr><td>0.975</td><td>約0.9333</td><td>上位2.5%点</td></tr></tbody></table></figure>



<p class="wp-block-paragraph">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。</p>



<p class="wp-block-paragraph">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。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>=BETA.DIST(BETA.INV(0.5, 8, 3), 8, 3, TRUE)</code></pre>



<p class="wp-block-paragraph">結果は<strong>0.5</strong>です。ぴったり元の確率に戻りましたね。</p>



<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc7">BETA.INV関数の実務活用3パターン</span></h2>



<p class="wp-block-paragraph">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。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc8">コンバージョン率の信頼区間を求める</span></h3>



<p class="wp-block-paragraph">「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。</p>



<p class="wp-block-paragraph">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。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>=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%）</code></pre>



<p class="wp-block-paragraph">真のコンバージョン率は95%の確率で<strong>7.0%〜19.8%</strong>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。</p>



<p class="wp-block-paragraph"><a href="https://mashukabu.com/spreadsheet-beta-dist-function/">BETA.DIST関数</a>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。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc9">不良品率の管理基準値を算出する</span></h3>



<p class="wp-block-paragraph">「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。</p>



<p class="wp-block-paragraph">alpha=10+1=11、beta=490+1=491です。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>=BETA.INV(0.95, 11, 491)</code></pre>



<p class="wp-block-paragraph">結果は約<strong>0.0336（3.36%）</strong>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。</p>



<p class="wp-block-paragraph">逆に「不良品率の下限」も求められます。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>=BETA.INV(0.05, 11, 491)</code></pre>



<p class="wp-block-paragraph">結果は約<strong>0.0124（1.24%）</strong>です。まとめると、不良品率の90%信頼区間は<strong>1.24%〜3.36%</strong>です。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc10">PERT法による工数見積もりの信頼区間</span></h3>



<p class="wp-block-paragraph">「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。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>=BETA.INV(0.9, 3, 2.5, 5, 20)</code></pre>



<p class="wp-block-paragraph">結果は約<strong>17.05日</strong>です。90%の確率で約17日以内に終わると見込めます。</p>



<p class="wp-block-paragraph">さらに「80%の確率で収まる日数」も計算してみましょう。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>=BETA.INV(0.8, 3, 2.5, 5, 20)</code></pre>



<p class="wp-block-paragraph">結果は約<strong>15.90日</strong>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。</p>



<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc11">BETAINV関数（互換関数）との違い</span></h2>



<p class="wp-block-paragraph">Googleスプレッドシートには<code>BETAINV</code>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。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>=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）</code></pre>



<p class="wp-block-paragraph">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。</p>



<p class="wp-block-paragraph">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。</p>



<blockquote class="wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow"><p><strong>TIP</strong></p><p>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。</p></blockquote>



<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc12">よくあるエラーと対処法</span></h2>



<p class="wp-block-paragraph">BETA.INV関数でつまずきやすいポイントをまとめました。</p>



<p class="wp-block-paragraph"><strong>probabilityが範囲外で<code>#NUM!</code>エラー</strong></p>



<p class="wp-block-paragraph">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。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>=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）</code></pre>



<p class="wp-block-paragraph"><strong>alphaまたはbetaが0以下で<code>#NUM!</code>エラー</strong></p>



<p class="wp-block-paragraph">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。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>=BETA.INV(0.5, 0, 3)   --- #NUM! エラー
=BETA.INV(0.5, 8, -1)  --- #NUM! エラー</code></pre>



<p class="wp-block-paragraph"><strong>A >= Bで<code>#NUM!</code>エラー</strong></p>



<p class="wp-block-paragraph">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。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>=BETA.INV(0.5, 3, 2, 10, 5)  --- #NUM! エラー（A=10 &gt; B=5）</code></pre>



<p class="wp-block-paragraph"><strong>引数に文字列を渡して<code>#VALUE!</code>エラー</strong></p>



<p class="wp-block-paragraph">数値であるべき引数にテキストが入ると<code>#VALUE!</code>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。</p>



<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc13">関連する統計関数との使い分け</span></h2>



<p class="wp-block-paragraph">BETA.INV関数と同じ「逆関数」の仲間を一覧で比較しましょう。</p>



<figure class="wp-block-table"><table><thead><tr><th>関数</th><th>分布</th><th>用途</th></tr></thead><tbody><tr><td>BETA.INV</td><td>ベータ分布</td><td>割合・確率（0〜1）の信頼区間・パーセンタイル</td></tr><tr><td><a href="https://mashukabu.com/spreadsheet-gamma-inv-function/">GAMMA.INV</a></td><td>ガンマ分布</td><td>待ち時間合計のSLA基準値・安全マージン</td></tr><tr><td><a href="https://mashukabu.com/spreadsheet-norm-inv-function/">NORM.INV</a></td><td>正規分布</td><td>連続データ（身長・体重など）の基準値</td></tr><tr><td><a href="https://mashukabu.com/spreadsheet-chisq-inv-function/">CHISQ.INV</a></td><td>カイ二乗分布</td><td>適合度検定の棄却境界値</td></tr><tr><td><a href="https://mashukabu.com/spreadsheet-f-inv-function/">F.INV</a></td><td>F分布</td><td>分散分析の棄却境界値</td></tr><tr><td><a href="https://mashukabu.com/spreadsheet-lognorm-inv-function/">LOGNORM.INV</a></td><td>対数正規分布</td><td>株価や所得など右裾データの基準値</td></tr></tbody></table></figure>



<p class="wp-block-paragraph">迷ったときの判断基準はシンプルです。</p>



<ul class="wp-block-list"><li><strong>割合・確率の区間推定</strong> → BETA.INV</li><li><strong>待ち時間のSLA基準</strong> → <a href="https://mashukabu.com/spreadsheet-gamma-inv-function/">GAMMA.INV</a></li><li><strong>連続データの基準値</strong> → <a href="https://mashukabu.com/spreadsheet-norm-inv-function/">NORM.INV</a></li></ul>



<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc14">まとめ</span></h2>



<p class="wp-block-paragraph">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。</p>



<ul class="wp-block-list"><li>引数はprobability、alpha、beta、[A]、[B]の3〜5つ</li><li><a href="https://mashukabu.com/spreadsheet-beta-dist-function/">BETA.DIST関数</a>の逆関数にあたる</li><li>BETA.DIST(x, alpha, beta, TRUE) = p なら BETA.INV(p, alpha, beta) = x</li><li>信頼区間の上限・下限を求めるのに最適</li><li>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</li><li>BETAINV関数と結果は同じ。新規にはBETA.INVを推奨</li><li>probabilityは0〜1の範囲（0と1は含まない）で指定する</li><li>「逆算」なら<a href="https://mashukabu.com/spreadsheet-gamma-inv-function/">GAMMA.INV</a>や<a href="https://mashukabu.com/spreadsheet-norm-inv-function/">NORM.INV</a>も同じ仕組みで使える</li></ul>
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