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