こんなふうに、伸びが加速するデータの将来予測をしたいときってありますよね。スプレッドシートのTREND関数やFORECAST関数で予測しても、直線的な予測になって実態と合わないことがあります。

そんなときに使えるのがGROWTH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、TREND関数やFORECAST関数との違いまで解説します。

スプレッドシートのGROWTH関数とは？指数トレンドで将来値を予測する

GROWTH関数（読み方: グロース関数）は、既存のデータから指数回帰で予測値を配列で返す統計関数です。「GROWTH」は英語の「growth（成長）」が由来です。

指数回帰とは、データの増え方が一定ではなく加速していくパターンに当てはめる手法のことです。数式モデルは y = b × m^x で、mが成長倍率、bがy切片にあたります。

たとえば「毎月1.3倍ずつ売上が伸びている」ようなデータがあるとします。GROWTH関数に将来の月番号を指定すると、指数トレンドに沿った予測値が一発で出ます。

GROWTH関数にできることをまとめると、次のとおりです。

• 既存データの指数的な傾向から、複数のxに対する予測値を配列で返す
• TREND関数が「直線的な予測」なのに対し、加速する成長パターンに対応できる
• 内部でLOGEST関数と同じ指数回帰の計算を自動的に行う
• 売上の急成長・SNSフォロワー増加・利用者数の拡大など、指数的な伸びの予測に活用できる

NOTE

GROWTH関数はGoogleスプレッドシートの全バージョンで使えます。Googleスプレッドシートでは結果が自動的にスピル（隣接セルに展開）されます。Excelの旧バージョンではCtrl+Shift+Enterで確定する必要がありますが、スプレッドシートではEnterだけでOKです。Excel版GROWTH関数の使い方はこちらで解説しています。

線形成長と指数成長の違い

GROWTH関数を使いこなすには、線形成長と指数成長の違いを押さえておきましょう。

「毎月+20万円」なら線形成長です。「毎月×1.3倍」なら指数成長です。増え方の量が一定か、倍率が一定かで判断するのがポイントです。

GROWTH関数の構文と4つの引数

=GROWTH(既知データ_y, [既知データ_x], [新規データ_x], [b])

必須の引数は「既知データ_y」だけです。ただし、実務では「既知データ_x」と「新規データ_x」も指定するのが一般的ですよ。

WARNING

既知データ_yには正の数値のみ指定できます。0以下の値が含まれていると #NUM! エラーになります。これはGROWTH関数が内部で対数を取るためです。

TIP

「既知データ_x」を省略すると、1, 2, 3… という連番がxとして使われます。時系列データで月番号を振っている場合は省略してもOKです。

GROWTH関数の基本的な使い方

実際にGROWTH関数を使ってみましょう。

あるお店で6か月分の売上を記録したとします。毎月の伸びが加速しているのが特徴です。

このデータは毎月おおむね1.3倍ずつ増えています。直線的な伸びではなく、加速している典型的な指数成長パターンですね。

単一の将来値を求める

まず、7月目の予測値を1つだけ求めてみます。D2セルに予測したい月番号「7」を入力して、次のように書きます。

=GROWTH(B2:B7, A2:A7, D2)

結果は約 570 です。指数トレンドに沿って、7月目の売上は570万円になると予測できます。

複数の将来値を一括予測する（スピル自動展開）

D列に予測したい月番号（7, 8, 9）を入力しておきます。

=GROWTH(B2:B7, A2:A7, D2:D4)

結果は約 570, 740, 960 の3つの値が配列として返ります。D2〜D4セルに予測値が自動で展開されます。

1つの数式で3か月分の予測値が出るのがGROWTH関数の強みです。FORECAST関数だとセルごとに数式を入力する必要があります。しかもFORECASTは直線予測なので、加速するデータには合いません。

ちなみに、同じデータでTREND関数（直線予測）を使うと7月目は約474万円です。GROWTH関数の570万円と比べると、指数成長のデータではTRENDが過小評価になることがわかりますね。

第4引数「b」をFALSEにするケース

第4引数bをFALSEにすると、y切片が1に固定されます。数式モデルが y = m^x になるイメージです。

=GROWTH(B2:B7, A2:A7, D2:D4, FALSE)

これはどんなときに使うかというと、「x=0のときyは1であるべき」という前提がある場合です。たとえば成長倍率だけを見たいケースや、初期値を基準に何倍になるかだけを求めたい場面で使います。

通常はTRUE（デフォルト）で問題ありません。特別な理由がない限り、第4引数は省略してOKですよ。

実務でよく使う活用パターン

売上の指数成長予測

スタートアップや新サービスの立ち上げ期は、売上が指数的に伸びるケースが多いです。そんなときにGROWTH関数が活躍します。

D2:D6に予測月（7〜12月）の番号を入力して、次の数式を入力します。

=GROWTH(B2:B7, A2:A7, D2:D7)

向こう6か月分の予測が一括で出ます。経営会議の資料や事業計画に使えるデータが一発で揃いますね。

TIP

GROWTH関数はあくまで「過去のトレンドがこのまま続く」前提の予測です。市場の飽和や競合の参入など、外部要因で成長が鈍化する可能性もあります。予測値はシナリオの1つとして扱ってください。

SNSフォロワー数・アクティブユーザー数の予測

SNSのフォロワー増加やアプリのアクティブユーザー数は、バズや口コミで指数的に伸びることがあります。

=GROWTH(B2:B7, A2:A7, {7; 8; 9})

配列リテラル {7; 8; 9} を使えば、別のセルに予測用の値を入力しなくても一括予測ができます。結果は約 3,970、5,610、7,920 です。

このデータは毎週おおむね1.4倍ペースで伸びています。TREND関数で直線予測すると7週目は約2,980になり、実態より低めの予測になってしまいます。成長が加速しているデータにはGROWTH関数のほうが適していますよ。

GROWTH・TREND・FORECASTの使い分け早見表

スプレッドシートには予測系の関数が複数あります。それぞれの違いを表にまとめます。

データが直線的か指数的かを見分ける3つのチェック

どの関数を選ぶかは、データの増え方で決まります。次の3つのチェックで判断してみてください。

チェック1: 差分と倍率を比べる

各データの「前月との差」と「前月との倍率」を計算します。差がほぼ一定なら線形、倍率がほぼ一定なら指数です。

チェック2: グラフで確認する

データを散布図にして眺めます。点が直線的に並んでいれば線形。右に行くほど急に上がる曲線なら指数です。

チェック3: 対数を取って直線になるか確認する

yの値にLN関数（自然対数）を適用します。対数を取ったあとのデータが直線的に並ぶなら、元のデータは指数的です。この判定方法が最も正確ですよ。

判断フロー：どの関数を選べばいい？

迷ったときは、次のフローで判断してみてください。

1. 予測したい値は1つだけ？ → YES なら FORECAST関数 または FORECAST.LINEAR関数
2. 複数の予測値を一括で出したい？ → 次のステップへ
3. データの伸びが加速している？ → YES なら GROWTH関数
4. データが一定ペースで増減？ → YES なら TREND関数

TIP

迷ったら、まずTREND関数とGROWTH関数の両方で予測を出してみましょう。予測値と実績のズレが小さいほうを採用するのが実務的なアプローチです。

よくある疑問と注意点

予測値がおかしいとき

GROWTH関数の予測値が実態とかけ離れている場合、次の原因が考えられます。

特に多いのが #NUM! エラーです。GROWTH関数は内部でyの対数（LN関数）を計算するため、yに0やマイナスの値があると計算できません。売上データで「売上ゼロの月」がある場合は、その行を除外するか1に置き換える必要がありますよ。

TIP

エラーが表示されると困る場合は、IFERROR関数で囲むと安心です。=IFERROR(GROWTH(B2:B7, A2:A7, D2:D4), "データを確認") のように書けます。

LOGESTとの違い

GROWTH関数とよく比較されるのがLOGEST関数です。この2つの関係は、TREND関数とLINEST関数の関係と同じです。

GROWTH関数は「予測値そのもの」を返します。一方LOGESTは「成長倍率mとy切片b」を返します。「毎月何倍ずつ伸びているか」を知りたいならLOGEST、「来月の予測値はいくらか」を知りたいならGROWTHを使い分けてください。

たとえば先ほどの売上データ（120, 155, 200, 260, 340, 440）でLOGESTを実行すると、mが約1.30と返ります。これは「毎月約1.3倍ずつ成長している」という意味ですね。GROWTH関数はこのmとbを使って予測値を計算しているわけです。

まとめ

GROWTH関数は、既存のデータから指数回帰で予測値を配列で返す関数です。

この記事のポイント

• 構文は =GROWTH(既知データ_y, [既知データ_x], [新規データ_x], [b]) で、必須は既知データ_yのみ
• 数式モデルは y = b × m^x。伸びが加速するデータの予測に最適
• TREND関数は直線予測、GROWTH関数は曲線予測。データの増え方で使い分ける
• yに0以下の値があると #NUM! エラーになる。正の数値のみ指定してください
• LOGESTは係数を返す関数。GROWTHは予測値を返す関数。目的で選び分ける

関連する統計関数

GROWTH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。

• TREND関数 — 線形回帰で複数の予測値を一括で返す
• FORECAST関数 — 1つのxに対する線形予測値を返す
• FORECAST.LINEAR関数 — FORECAST関数の新しい名称
• LINEST関数 — 線形回帰の係数（傾きと切片）を返す
• SLOPE関数 — 回帰直線の傾きを求める
• EXP関数 — 自然対数の底eのべき乗を求める
• LN関数 — 自然対数を求める

スプレッドシートでデータ分析をしていると、こんなふうに思うことはありませんか。GROWTH関数を使えば予測値はすぐ出せます。けれども、指数回帰の倍率や切片といったパラメータそのものを確認したいときもありますよね。

そんなときに役立つのが、スプレッドシートのLOGEST関数です。この記事では基本構文から統計量の読み方、LINEST関数・GROWTH関数との違いまで解説します。

スプレッドシートのLOGEST関数とは？（GROWTHの内部エンジン）

LOGEST関数（読み方: ロゲスト関数）は、指数回帰のパラメータを配列でまとめて返す統計関数です。「LOGEST」は英語の「LOGarithmic ESTimation（対数推定）」が由来になっています。

指数回帰とは、データの増え方が加速していくパターンに数式を当てはめる手法のことです。数式モデルは y = b * m^x という形で、mが成長倍率、bがy切片にあたります。

LOGEST関数はLINEST関数の指数版です。LINESTは線形回帰（y = mx + b）のパラメータを返してくれます。一方のLOGESTは、指数回帰（y = b * m^x）のパラメータを返してくれますよ。

もう1つ大事なポイントは、GROWTH関数との関係です。GROWTH関数は内部でLOGESTと同じ計算を行い、その結果を予測値として直接返します。つまりLOGESTは「GROWTHの内部エンジン」にあたる関数なんですよ。

まとめると、LOGESTにできることは次のとおりです。

• 指数回帰の成長倍率（m）とy切片（b）を一括で返す
• verbose=TRUEにすると決定係数（R²）やF統計量など、統計量フルセットも出力できる
• LINEST関数が「線形回帰のパラメータ」なら、LOGESTは「指数回帰のパラメータ」
• GROWTH関数が「予測値」を返すのに対し、LOGESTは「パラメータそのもの」を返す

NOTE

LOGEST関数はGoogleスプレッドシートのすべてのバージョンで使えます。Googleスプレッドシートでは通常のEnterで自動的にスピル（隣接セルへの展開）が行われます。Excelの旧バージョンではCtrl+Shift+Enterの配列入力が必要ですが、スプレッドシートではこの操作は不要ですよ。

LOGEST関数の基本構文と引数

基本構文

=LOGEST(既知のy, [既知のx], [定数計算], [統計情報])

カッコの中に、従属変数のデータを指定します。必要に応じて独立変数のデータやオプションも追加できますよ。

引数の説明

必須の引数は「既知のy」だけです。ただし実務では、「既知のx」も指定するのが一般的です。

WARNING

既知のyには正の数値のみを指定できます。0以下の値が含まれていると #NUM! エラーになります。LOGEST関数は内部で対数を取って計算するため、0や負の値は数学的に扱えないんですよ。

TIP

4番目の引数「統計情報」をTRUEにすると、5行分の統計量マトリックスが出力されます。指数回帰の精度を確認したいときはTRUEを指定するのがおすすめです。

最小構成と推奨構成

=LOGEST(B2:B7)

これが最小構成です。成長倍率mとy切片bだけが1行×2列で返ります。

=LOGEST(B2:B7, A2:A7, TRUE, TRUE)

こちらが推奨構成です。統計量フルセットが5行×2列で返ります。回帰分析に使うなら、この書き方を基本にしてみてください。

WARNING

4番目の引数をTRUEにした場合、結果は5行×2列に展開されます。出力先の下方向に5行・右方向に2列分の空きスペースを確保してください。既にデータがあると #REF! エラーになります。

LOGEST関数の基本的な使い方

実際にLOGEST関数を使ってみましょう。

あるお店の6か月分の売上を記録したとします。毎月の伸びが加速しているのが特徴です。

このデータは毎月おおむね1.3倍ずつ増えています。直線的ではなく加速していく、典型的な指数成長のパターンですね。

成長倍率とy切片を取得する

D2セルに次の数式を入力します。

=LOGEST(B2:B7, A2:A7)

結果は2つの値が横に並んで返ります。

成長倍率mが約1.30ということは、「1か月ごとに約1.30倍ずつ伸びている」ということです。y切片bは月番号0のときの理論上の売上を表していますよ。

GROWTH関数の結果と手動で照合する

LOGESTで得たmとbを使えば、予測値を手動で計算できます。たとえば月番号7の予測値は次の式で求まります。

=92.1 * 1.30^7

この計算結果は約570万円になります。GROWTH関数で =GROWTH(B2:B7, A2:A7, 7) と入力した結果ともほぼ一致しますよ。

LOGESTはパラメータを返し、GROWTHは予測値を返す。この関係を押さえておくと使い分けがしやすくなります。なお、EXP関数とLN関数を組み合わせた =EXP(LN(b)+LN(m)*x) でも同じ結果が得られます。

いつLOGESTを選ぶべきか（線形 vs 指数の判断軸）

LOGESTとLINESTのどちらを使うかは、データのパターンで判断します。簡単な見極め方は次のとおりです。

• 差分が一定（前月+20、+20、+20…）なら → 線形回帰（LINEST）
• 比率が一定（前月比×1.3、×1.3、×1.3…）なら → 指数回帰（LOGEST）

散布図を描いて、点が直線に近いか、上に凸に曲がっているかを見るのも有効な判断材料です。曲線的に加速していたら指数回帰が候補に入ります。

両方のR²を比較するという方法もあります。R²が高いほうのモデルが、データに合っていると考えてみてくださいね。

verbose=TRUEで統計量を一括取得する

統計情報（verbose）をTRUEにすると、5行×2列の統計量マトリックスが返ります。単回帰（独立変数が1つ）のレイアウトは次のとおりです。

=LOGEST(B2:B7, A2:A7, TRUE, TRUE)

構造はLINEST関数のverbose出力とまったく同じです。違いは1行目の値だけです。線形回帰の傾き・切片ではなく、指数回帰の成長倍率・y切片が入ります。

各行の意味を簡単に見ていきましょう。

1行目: 成長倍率とy切片

指数回帰モデル y = b * m^x のmとbです。mが1より大きければ成長、1より小さければ減少を示します。実務でまず注目するのはここの値ですよ。

2行目: 標準誤差

mとbの推定がどれくらい信頼できるかを示す指標です。値が小さいほど精度が高いことを意味します。サンプル数が少ない場合は標準誤差が大きくなりやすい点に注意してください。

3行目: R²と推定標準誤差

R²（決定係数）はデータのばらつきのうち、指数回帰モデルで説明できる割合です。0〜1の範囲で、1に近いほどモデルの当てはまりが良いことを示しますよ。一般的に0.9以上あれば「当てはまりが良い」と判断されます。

NOTE

LOGEST関数のR²は、内部の対数変換後の空間で計算されたR²です。元データそのもののR²とは厳密には異なる点に注意してください。指数回帰モデル同士の比較や、トレンドの良し悪しの目安として使うのが現実的ですよ。

4行目: F統計量と自由度

F統計量は、回帰モデル全体が統計的に有意かどうかを示す指標です。値が大きいほど有意性が高くなります。自由度（df）はサンプル数から推定パラメータ数を引いた値です。

5行目: 回帰平方和と残差平方和

回帰で説明できたばらつき（SSR）と、説明できなかったばらつき（SSE）です。SSE が小さいほど、モデルがデータをよく説明できていることになります。

項目が多く見えますが、実務でまず確認したいのは1行目（m・b）と3行目（R²）です。この3つを押さえれば十分活用できますよ。

実務での活用例（倍化期間と複利の逆算）

LOGESTで得た成長倍率mを使うと、ビジネスでよく使う指標を直接計算できます。

倍化期間（ダブリング期間）を計算する

「今のペースで伸び続けたら、何か月で売上は2倍になる？」という疑問にも、LOGESTの結果が役立ちます。倍化期間は次の式で計算できます。

=LN(2)/LN(m)

mが1.30の場合、=LN(2)/LN(1.30) で約2.64か月になります。つまり、約2.6か月ごとに売上が2倍になるペースだとわかります。

実効成長率（％表記）に直す

「毎月何％伸びているか」という言い方に直したい場合は、mから1を引いて100をかけます。

=(m - 1) * 100

mが1.30なら、「毎月30％成長」と言い換えられますね。経営会議など、％表記のほうが伝わりやすい場面で活用できますよ。

LINEST関数との違い（線形 vs 指数）

LOGESTとLINESTは対になる関数です。改めて違いを表で整理しておきましょう。

どちらを選ぶか迷ったときは、まずグラフを描いてみるのが一番わかりやすいです。散布図が直線的ならLINEST関数、曲線的に加速しているならLOGEST関数を選んでみてください。

両方の関数でR²を出して比較するという方法もあります。R²が高いほうのモデルがデータに合っているので、客観的な判断材料として使えますよ。

よくあるエラーと対処法

LOGEST関数でよく見かけるエラーと、その対処法をまとめました。

特に #NUM! エラーはよく遭遇します。LOGEST関数は内部でLN関数（自然対数）を使って計算しているためです。対数は正の数値にしか定義されていないため、0以下の値があるとエラーになる仕組みですよ。

売上データに「0」がある月があるときは、1や0.1など小さい正の値で代替するか、その行を除外して対処してみてください。マイナス値が含まれる場合は、そもそも指数回帰モデルが適切でない可能性もありますよ。

よくある質問

LOGEST関数とLINEST関数の違いを教えてください。

LINEST関数は線形回帰（y = mx + b）のパラメータ（傾きと切片）を返します。LOGEST関数は指数回帰（y = b × m^x）のパラメータ（成長倍率と切片）を返してくれます。データが毎回一定量ずつ増えるならLINEST関数、毎回一定の倍率で増えるならLOGEST関数を選んでください。グラフを描いて直線的なら線形、曲線的に加速しているなら指数と判断するのが一番わかりやすいです。

LOGEST関数とGROWTH関数はどう使い分ければよいですか？

指数回帰の「成長倍率mやy切片bのパラメータそのものを知りたい」ときはLOGEST関数を使います。「特定のxに対する予測値を直接知りたい」ときはGROWTH関数が便利ですよ。GROWTH関数は内部でLOGEST関数と同じ計算を行い、その結果から予測値を直接返してくれます。

LOGEST関数で #NUM! エラーが出ます。どう対処しますか？

既知のyに0以下の値が含まれているときに発生するエラーです。LOGEST関数は内部でLN関数（自然対数）を使うため、0や負の値は計算できません。yのデータをすべて正の数値にするか、売上が0の月は1や0.1など小さい正の値で代替して対応してください。

verbose=TRUEのとき、5行の出力のうちまずどこを確認すべきですか？

まずは1行目（成長倍率m・y切片b）と3行目のR²（決定係数）を確認してください。R²が1に近いほどモデルの当てはまりが良いことを意味します。R²が0.9以上あれば、実務では十分な精度と考えられますよ。この3つを押さえれば日常の分析では十分活用できます。

LOGEST関数で算出した成長倍率から「倍化期間」を計算するには？

倍化期間は =LN(2)/LN(m) の式で計算できます。mが1.30の場合は約2.64になり、「約2.6か月ごとに売上が2倍になるペース」だとわかります。LN関数（自然対数）を使うことで、底に依存せずに倍化期間を算出できますよ。

まとめ

この記事では、スプレッドシートのLOGEST関数の使い方を解説しました。

• LOGEST関数は指数回帰モデル（y = b * m^x）のパラメータを返す関数
• 成長倍率（m）とy切片（b）を一括で取得できる
• verbose=TRUEで決定係数R²やF統計量を含む統計量フルセットを出力できる
• LINEST関数は線形回帰、LOGESTは指数回帰という対の関係
• GROWTH関数は内部でLOGESTを使い、予測値を直接返す
• 既知のyに0以下の値があると #NUM! エラーになる点に注意
• 成長倍率mから倍化期間や％成長率を直接計算できる

指数的に伸びるデータの回帰パラメータを確認したいときは、ぜひLOGEST関数を使ってみてください。パラメータではなく予測値が直接ほしいときはGROWTH関数が便利ですよ。

こんなふうに、過去のデータから複数の将来値をまとめて予測したいときってありますよね。1つずつ数式をコピーして予測値を出すのは手間がかかりますし、ミスも起きやすいです。

そんなときに使えるのがTREND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、FORECAST関数やGROWTH関数との違いまで解説します。

TREND関数とは？線形トレンドで複数の予測値を一括で求める関数

TREND関数（読み方: トレンド関数）は、既存のデータから線形回帰で予測値を配列で返す統計関数です。「TREND」は英語の「trend（傾向・トレンド）」が由来です。

線形回帰とは、散布図に描かれた点に最もフィットする直線を引く手法のことです。TREND関数はこの直線上の値をまとめて返します。「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」を一括で得られるのが特徴です。

たとえば、6か月分の売上データがあるとします。TREND関数に「7月〜12月」を指定すると、向こう6か月分の予測値が一発で出ます。

TREND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、複数のxに対する予測値を配列で返す
• FORECAST関数が「1つのxに1つの予測値」なのに対し、一括予測ができる
• 内部でSLOPE関数とINTERCEPT関数の計算を自動的に行う
• 売上推移・需要予測・人員計画など、時系列の将来推定に活用できる

NOTE

TREND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。Googleスプレッドシートでは結果が自動的にスピル（隣接セルに展開）されます。

TREND関数の書き方（構文と引数）

基本構文

=TREND(既知のy, [既知のx], [新しいx], [定数])

カッコの中に、既存のyデータと、必要に応じてxデータ・予測したいxの範囲を指定します。

引数の説明

必須の引数は「既知のy」だけです。ただし、実務では「既知のx」と「新しいx」も指定するのが一般的です。

WARNING

既知のyと既知の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 #NUM! エラーになります。

TIP

「既知のx」を省略すると、1, 2, 3… という連番がxとして使われます。時系列データで月番号を振っている場合は省略してもOKです。

TREND関数の基本的な使い方

実際にTREND関数を使ってみましょう。

あるお店で6か月分の売上を記録したとします。

7〜9月の売上を一括で予測する

D列に予測したい月番号（7, 8, 9）を入力しておきます。

=TREND(B2:B7, A2:A7, D2:D4)

結果は約 463.7, 487.4, 511.1 の3つの値が配列として返ります。D2〜D4セルに予測値が自動で展開されます。

1つの数式で3か月分の予測値が出るのがTREND関数の強みです。FORECAST関数だとセルごとに数式を入力する必要がありますが、TREND関数なら一発ですね。

既知のxを省略するパターン

月番号が1, 2, 3… と連番であれば、既知のxは省略できます。

=TREND(B2:B7, , D2:D4)

第2引数を空にすると、内部で {1,2,3,4,5,6} が自動的に使われます。結果は先ほどと同じです。

既存データの回帰値を確認する

「新しいx」も省略すると、既存データ範囲の回帰値（直線上の値）が返ります。

=TREND(B2:B7)

この使い方は、実際のデータと理論値のズレを確認したいときに便利です。

TREND関数の実践的な使い方・応用例

広告費から売上を一括予測する

月番号だけでなく、広告費をxとして使うこともできます。

広告費を40万円・45万円・50万円に増やしたときの売上予測をまとめて出すには、次のように書きます。

=TREND(B2:B7, A2:A7, {40; 45; 50})

結果は約 512, 573, 633 です。配列リテラル {40; 45; 50} を使えば、別のセルに予測用の値を入力しなくても一括予測ができます。

CORRELで予測の信頼性を確認してからTRENDを使う

TREND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関数で相関の強さを先に確認しましょう。

=CORREL(B2:B7, A2:A7)

TIP

相関が弱いデータでTREND関数を使っても、見当違いな予測値が出てしまいます。まずCORREL関数で0.7以上あることを確認してから使うのがおすすめです。

よくあるエラーと対処法

#NUM!エラー

TREND関数で最もよく見るエラーです。

たとえば =TREND(B2:B7, A2:A10, D2:D4) 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。

#VALUE!エラー

#REF!エラー

Googleスプレッドシートでは結果が自動的にスピルします。展開先のセルに値が入っているとエラーになるので、あらかじめ空にしておいてください。

TIP

エラーが表示されると困る場合は、IFERROR関数で囲むと安心です。=IFERROR(TREND(B2:B7, A2:A7, D2:D4), "データ不足") のように書けます。

FORECAST関数・GROWTH関数との違い・使い分け

TREND関数と似た予測関数にFORECAST関数とGROWTH関数があります。それぞれの違いを表にまとめます。

TREND vs FORECAST：配列か単一値か

FORECAST関数は「1つのxに対して1つの予測値」を返すシンプルな関数です。「来月の売上は？」のようなピンポイント予測に向いています。

一方、TREND関数は「複数のxに対して一括で予測値」を返します。「向こう6か月の予測を一気に出したい」ならTREND関数が便利です。

TREND vs GROWTH：直線か曲線か

TREND関数は一定ペースで増減するデータの予測に適しています。たとえば「毎月20万円ずつ売上が伸びている」ようなケースです。

GROWTH関数は伸びが加速するデータに向いています。たとえば「利用者数が毎月1.5倍に増えている」ような指数的な成長パターンです。

迷ったときの判断基準をまとめます。

TIP

どちらか迷ったら、まずTREND関数を試してみてください。データが直線的に増減しているなら、TRENDの予測で十分です。予測値と実績のズレが大きい場合は、GROWTH関数に切り替えてみましょう。

まとめ

TREND関数は、既存のデータから線形回帰で予測値を配列で返す関数です。

この記事のポイント

• 構文は =TREND(既知のy, [既知のx], [新しいx], [定数]) で、必須は既知のyのみ
• 複数のxに対する予測値をまとめて返せるのがFORECAST関数との違い
• 内部で SLOPE x x + INTERCEPT の計算を自動的に行っている
• GROWTH関数は指数回帰。データの増え方が加速しているならGROWTH
• 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

TREND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 — 1つのxに対する線形予測値を返す
• 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

ExcelのLOGEST関数を使えば、指数回帰（しすうかいき）の係数をかんたんに求められます。基本構文・引数の意味・統計情報の読み解き方を解説します。GROWTH関数を組み合わせた売上予測の手順まで、まるごと説明しますよ。

LOGEST関数とは？どんなときに使う関数か

LOGEST関数は「ログエスト」と読みます。LOGarithmic + ESTimate（対数推定）が語源です。

LOGEST関数は、既存のデータに y = b × m^x という指数回帰モデルをあてはめ、係数（mとb）を返す関数です。mは成長率（倍率）、bは初期値を表しています。

たとえば、mが1.15と出たら「毎期15%ずつ成長している」とわかります。0.85なら「毎期15%ずつ減少」です。m=1なら変化なしを意味しますよ。

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

線形回帰と指数回帰の違い（LINEST関数との対比）

回帰分析には大きく分けて2種類あります。

• 線形回帰（LINEST関数）: y = a + bx のモデル。データが一定ペースで増減するときに使う
• 指数回帰（LOGEST関数）: y = b × m^x のモデル。データが加速度的に増減するときに使う

LOGEST関数は内部でデータを対数変換します。log(y) = log(b) + x × log(m) の形に変換し、LINESTと同等の線形回帰を実行しています。つまりLINESTの「指数バージョン」というイメージですね。

直線で近似できるデータにはLINEST関数、カーブを描いて加速するデータにはLOGEST関数と使い分けてください。

指数成長データの見分け方（グラフで判断するコツ）

データが指数成長かどうか迷ったときは、次の方法で確認できます。

1. データを散布図にして、直線ではなくカーブを描いているかを確認する
2. データの対数（LN関数）をとって散布図を作る。直線に近くなれば指数回帰が適している

たとえば売上データをLN関数で変換したあとのグラフがきれいに直線に並んでいたら、LOGEST関数を使うサインです。逆に、そのままのデータが直線的ならLINEST関数のほうが適していますよ。

LOGEST関数の構文と4つの引数

基本構文

=LOGEST(既知のy, [既知のx], [定数], [補正])

LOGEST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。売上や利用者数など、予測したいデータ列のことです。

注意点: yに0や負の値が含まれていると #NUM! エラーになります。LOGEST関数は内部で対数計算を行うため、正の数のみ受け付けます。

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。年度や月番号などの時間軸が一般的です。

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。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）

初期値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。実務では最初に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。

補正=TRUEで返される5行2列の出力を読み解く

LOGEST関数の補正をTRUEにすると、5行×2列（計10個）の値が返されます。ちょっと情報量が多く見えますが、それぞれの意味がわかれば難しくありません。

次のサンプルデータで実際に試してみましょう。

D2セルに次の数式を入力してください。

=LOGEST(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：係数m・定数b（回帰式の本体）

これが回帰式 y = b × m^x の心臓部です。m ≈ 1.21 なら「年間約21%の成長率」、b ≈ 82.5 なら「x=0時点の初期値が82.5万円」を意味します。

mの読み方をまとめておきましょう。

• m > 1：成長（例: m=1.21 → 年21%増加）
• 0 < m < 1：減少（例: m=0.85 → 年15%減少）
• m = 1：変化なし

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。

• R² ≧ 0.9：モデルの当てはまりが良い。予測に使える
• R² < 0.7：当てはまりが弱い。LINEST（線形回帰）を試したほうがよいかもしれない

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。

実務で使う！LOGEST→GROWTHの2ステップ売上予測

LOGEST関数で係数を確認し、GROWTH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：LOGESTで指数回帰の係数を取得する

先ほどのサンプルデータ（A2:B6）を使って、まずは係数と統計量を確認します。

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

出力の1行目からm（成長率）とb（初期値）を、3行目からR²（決定係数）を読み取ってください。

Step2：GROWTHで将来の売上予測値を算出する

R²が十分に高ければ（目安は0.9以上）、GROWTH関数で将来の値を予測します。

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

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

6〜8年目の予測値がスピルして表示されます。GROWTH関数は内部でLOGESTと同じ回帰計算を行い、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、LOGESTから得たmとbを使って次の式でも同じ結果になります。

=E2 * D2 ^ A8

E2がb、D2がmの場合です。GROWTH関数のほうが手軽ですが、式の仕組みを理解するには手動計算も試してみてください。

予測精度の確認方法（R²の見方）

予測の信頼性を判断するには、R²（決定係数）をチェックするのが基本です。

R²が低い場合は、データが指数成長ではなく線形成長のパターンかもしれません。LINEST関数に切り替えて比較してみてくださいね。

LOGEST・GROWTH・LINEST・TREND 4関数の使い分け比較表

回帰関連の4関数は役割が明確に分かれています。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。

• データの形状: カーブ → LOGEST / GROWTH、直線 → LINEST / TREND
• 知りたいもの: 係数（モデルの中身）→ LOGEST / LINEST、予測値（結果）→ GROWTH / TREND

LOGESTとGROWTHはセットで使うのが定番です。LOGESTでモデルの妥当性（R²）を確認してから、GROWTHで予測を出す。この流れを覚えておけば、指数回帰による予測で迷うことはありませんよ。

複数のX変数を使う指数重回帰（LOGEST多変量版）

LOGEST関数は、Xを1列だけでなく複数列指定することもできます。2つ以上の要因でYを説明したいときに使う「多変量指数回帰」です。

モデル式は次のとおりです。

y = b × m1^x1 × m2^x2

たとえば「売上（y）を、広告費（x1）と季節インデックス（x2）の2変数で説明する」というケースが典型例です。

実際の入力例を見てみましょう。A列に広告費、B列に季節インデックス、C列に売上が入っているとします。

=LOGEST(C2:C13, A2:B13, TRUE, TRUE)

X変数が2列になったため、出力の1行目は 3列（m2, m1, b の順） に増えます。

注意が必要なのが、列の並び順が右から左に向かっている点です。X変数の指定順（A列→B列）に対して、出力はm2・m1・bと逆順で返されます。変数が増えるほど混乱しやすいので、数式の直上に変数名ラベルを書いておくと間違いが防げます。

統計量（R²・F値など）の行構造は単変量のときと同じです。ただし列数がX変数の数＋1（定数b分）に増えます。出力範囲を事前に正確に選択してから数式を確定するようにしてください。

定数=FALSEにするとどうなる？原点通過モデルの使いどころ

既存本文の引数③「定数」では TRUE/FALSE の動作を表で示しましたが、「いつ FALSE を使うのか」がわかりにくいという声があります。ここで具体的な判断基準を補足しておきます。

定数=FALSE にすると、b=1 に固定した y = m^x というモデルになります。「x=0のときにyが必ず1になる」という制約を課すことと同じです。

FALSEを使うのが適切なケース:

• 倍率・比率データ: 「基準月=1倍」「基準年=100%」として設定した指数データ。x=0でy=1が保証されている
• 自然科学・工学データ: 放射性崩壊や細菌増殖など、初期値を1（規格化済み）として測定した実験データ

ビジネスデータ（売上・アクセス数・ユーザー数など）は x=0 時点の値が1になることはほぼないため、通常は TRUE（または省略）を使うのが正解です。

もう1点注意が必要です。定数=FALSE にすると、R²の解釈が変わります。切片なし回帰のR²は切片ありのR²より高くなりやすく、実態よりモデルの精度が良く見える傾向があります。「FALSE にしたらR²が上がった」は必ずしもモデルが改善したわけではないので、鵜呑みにしないようにしてください。

よくあるエラーと対処方法

配列数式の入力ミス（#VALUE!エラー）

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1つ目の値（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、数式を入力します。そのあと Ctrl + Shift + Enter で確定してください。数式バーに {=LOGEST(…)} と中かっこが表示されれば成功です。

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

データが指数曲線に合わない場合

LOGEST関数自体はエラーにならなくても、R²が著しく低い場合はモデルがデータに合っていない可能性があります。

確認ポイント:

• yに0や負の値が含まれていないか → #NUM! エラーの原因になる
• yとxの配列サイズが一致しているか → #REF! エラーの原因になる
• 引数に文字列が混入していないか → #VALUE! エラーの原因になる
• データが実は線形成長ではないか → LINEST関数を試す

R²が低いからといって間違いではありません。「このデータは指数回帰に向いていない」という有用な情報が得られたわけです。LINEST関数に切り替えるか、データの前処理（外れ値の確認など）を検討してみてください。

よくあるエラーの一覧はExcelのエラー値一覧も参考にしてくださいね。

Googleスプレッドシートで使うLOGEST関数｜ExcelとSheetsの互換性と違い

LOGEST関数はGoogleスプレッドシートにも用意されています。Excelからシートに移行した場合や、チームによって使うツールが異なる場合でも、ほぼ同じ感覚で使えます。

Sheetsでの公式構文は次のとおりです（Googleヘルプより）。

=LOGEST(既知データ_y, [既知データ_x], [b], [詳細])

引数の対応関係をまとめました。

引数名こそ異なりますが、動作・返す値・TRUE/FALSEの意味はExcelと同一です。

Sheetsで大きく異なるのは入力方法です。SheetsはExcel 365と同様に動的配列（スピル）対応のため、補正=TRUEの場合でも Ctrl+Shift+Enter は不要です。先頭セルに数式を入力してEnterを押すだけで、結果が自動的に展開されます。

注意点: Sheetsで補正=TRUEにしたときの出力行数・列数がExcelの5行2列と完全に一致するかどうかは、公式ヘルプに明示されていません。実際に使う前にサンプルデータで出力範囲を確認しておくことをおすすめします。

LOGEST vs FORECAST.ETS｜売上予測で迷ったときの選択基準

「売上を予測したい」という目的は同じでも、データの性質によって使う関数は変わります。LOGESTとFORECAST.ETSは特に混同されやすい組み合わせです。

判断の目安はシンプルです。

• 毎年・毎期ほぼ同じ比率で伸びているトレンドデータ → LOGEST + GROWTH
• 月次・四半期で繁閑の波があるデータ（季節性あり） → FORECAST.ETS

たとえば、SaaS企業の年間ARR（年間経常収益）推移のように季節変動がなく成長率が安定しているデータはLOGESTが向いています。一方、小売業の月次売上のように繁忙期・閑散期がはっきりしているデータにはFORECAST.ETSが適しています。

なお、FORECAST.ETS関数の詳細な使い方は公式ヘルプで確認してください（アルゴリズム固有のパラメータはバージョンによって挙動が変わる場合があります）。

まとめ

ExcelのLOGEST関数は、指数回帰モデル（y = b × m^x）の係数と統計量を求める関数です。

この記事のポイントをおさらいしておきましょう。

• LOGEST関数は「成長率m」と「初期値b」を返す。予測値がほしいときはGROWTH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）
• カーブするデータにはLOGEST / GROWTH、直線的なデータにはLINEST / TRENDを使い分ける
• yに0や負の値が含まれると #NUM! エラーになる

売上やアクセス数の成長率を分析したいときに、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のGROWTH関数を使えば、指数回帰曲線（しすうかいききょくせん）をもとにした将来予測がかんたんにできます。この記事では、GROWTH関数の基本的な書き方から実務での活用例、よくあるエラーの対処法まで、まるごと解説していきます。

ExcelのGROWTH関数とは？

GROWTH関数は「グロース」と読みます。英語の「growth（成長）」が語源です。

GROWTH関数は、既存のデータから指数回帰曲線を計算し、将来の値を予測する関数です。指数回帰曲線とは、データが「一定の割合で増え続ける（または減り続ける）」パターンにフィットする曲線のことですよ。

たとえば、こんなデータに向いています。

• 年々加速して増えるWebサイトのアクセス数
• 倍々で伸びていくサービスの会員数
• 複利で増える投資の運用額

GROWTH関数の内部では y = b * m^x という指数モデルを使っています。bが初期値、mが成長率（倍率）、xが期間です。このモデルをもとに、新しいxに対するyの予測値を返してくれます。

ExcelでのGROWTH関数の書き方（構文と引数）

基本構文

=GROWTH(既知のy, [既知のx], [新しいx], [定数])

GROWTH関数は配列数式として動作します。Excel 2021やMicrosoft 365では自動でスピル（結果が複数セルに展開）しますが、古いバージョンでは Ctrl + Shift + Enter で確定する必要があります。

引数の説明

既知のyには、過去の売上や利用者数など、予測のもとになるデータを指定します。0以下の値が含まれていると #NUM! エラーになるので注意してください。

既知のxには、yに対応する時間軸（年度や月番号など）を指定します。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よ。

新しいxには、予測したい将来の時点を指定します。たとえば既知のxが1〜5年目なら、6〜8年目を指定すれば3年先まで予測できます。

定数は、ほとんどの場合はTRUE（または省略）で問題ありません。FALSEにすると y = m^x というモデルになり、初期値bが1に固定されます。

GROWTH関数の基本的な使い方

実際にGROWTH関数を使ってみましょう。あるサービスの年間利用者数（5年分）から、6年目以降を予測する例です。

サンプルデータ

A8セルに「6」、A9セルに「7」、A10セルに「8」と入力しておきます。

B8セルに次の数式を入力してください。

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

Excel 2021 / Microsoft 365では、B8セルに入力するだけでB8〜B10に結果がスピルします。古いバージョンでは、B8:B10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。

6年目は約760、7年目は約1,130、8年目は約1,690のように、指数的な成長カーブに沿った予測値が得られます。

ポイントは「既知のx」と「新しいx」の単位を揃えることです。年で指定しているなら、新しいxも年で指定してくださいね。

GROWTH関数の実践的な使い方・応用例

月次売上の来期予測

月次の売上データ（12か月分）から、翌月以降の売上を予測するケースです。

A列に月番号（1〜12）、B列に売上が入っているとします。13〜15月目（翌期3か月分）を予測するには、次のように書きます。

=GROWTH(B2:B13, A2:A13, {13,14,15})

新しいxは、セル参照の代わりに {13,14,15} のような配列定数を直接書くこともできますよ。

既知のxを省略したシンプルな書き方

データが1, 2, 3, … と等間隔で並んでいるなら、既知のxは省略できます。

=GROWTH(B2:B6, , A8:A10)

2番目の引数の位置にカンマだけ置いて省略します。データが連番の場合はこちらのほうがスッキリしますね。

LOGEST関数と組み合わせて成長率を確認する

GROWTH関数で予測値を出したら、LOGEST関数を使って成長率（倍率m）と初期値bを確認するのがおすすめです。

=LOGEST(B2:B6, A2:A6)

LOGEST関数は指数回帰の係数（m と b）を返します。たとえばmが1.5なら「毎期50%ずつ成長している」ということがわかりますよ。

GROWTH関数でよくあるエラーと対処法

#NUM! エラー

「既知のy」に0以下の値が含まれていると発生します。GROWTH関数は内部で対数計算を行うため、0やマイナスの値は処理できません。

対処法: データに0やマイナスがないか確認してください。欠損値が0になっている場合は、前後の平均値で補完するなどの工夫が必要です。

#REF! エラー

「既知のy」と「既知のx」のサイズが一致しない場合に発生します。

対処法: 両方の範囲の行数（または列数）が同じになっているか確認してください。たとえば既知のyが5行なら、既知のxも5行にする必要がありますよ。

#VALUE! エラー

引数に数値以外のデータ（文字列や空白セル）が含まれている場合に発生します。

対処法: 範囲内にテキストや空白が混入していないかチェックしてください。セルの表示形式が「文字列」になっている数値もエラーの原因になります。

GROWTH関数と似た関数との違い・使い分け

GROWTH関数と混同しやすい関数を整理しておきましょう。

GROWTH関数とTREND関数の使い分けがもっとも重要です。データをグラフにしたとき、直線的に伸びているならTREND関数、カーブを描いて加速しているならGROWTH関数を選んでください。

迷ったときは、EXP関数やLN関数でデータを対数変換してみるのも手です。対数をとったあとのデータが直線的に並ぶなら、指数回帰（GROWTH関数）がフィットしている証拠ですよ。

まとめ

ExcelのGROWTH関数は、指数回帰曲線を使ってデータの将来予測ができる関数です。

この記事のポイントをおさらいしておきましょう。

• GROWTH関数は y = b * m^x の指数モデルで予測する
• 必須の引数は「既知のy」だけ。残りは省略可能
• 配列数式として入力する（Microsoft 365ではスピル対応）
• 0以下のデータが含まれると #NUM! エラーになる
• 直線的なデータにはTREND関数、指数的なデータにはGROWTH関数と使い分ける
• LOGEST関数と組み合わせれば、成長率も確認できる

売上やアクセス数の予測をしたいときに、ぜひ活用してみてください。