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。

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。