ExcelのLOGNORM.DIST関数は、対数正規分布に従うデータの確率を計算する関数です。株価収益率や製品寿命、年収分布など、実は私たちの身の回りにあふれている「右に裾の長いデータ」を扱うときに重宝します。

この記事では、LOGNORM.DIST関数の構文と4つの引数の意味、cumulative引数の使い分け、そして実務での活用例まで、つまずきやすいポイントを丁寧に押さえながら解説します。

ExcelのLOGNORM.DIST関数とは？

LOGNORM.DIST関数は、対数正規分布（log-normal distribution）に従う確率変数 x に対して、確率密度や累積確率を返す統計関数です。Excel 2010以降で使えます。

対数正規分布をかんたんに説明すると

対数正規分布は、ひと言でいうと「対数を取ると正規分布になる分布」のことです。

たとえば、株価のデータをそのままヒストグラムにすると右側に長い裾を引いた非対称な形になります。ところが「LN(株価)」を計算してヒストグラムにすると、見慣れた左右対称のベル型（正規分布）に近づきます。これが対数正規分布の正体です。

正規分布が「左右対称・マイナス値もOK」なのに対し、対数正規分布は「右に裾が長い・プラス値のみ」という特徴があります。

なぜ対数正規分布が実務で重要なのか

身の回りには、対数正規分布で近似できるデータがたくさんあります。

• 株価や為替の収益率（金融データ）
• 家電や機械の故障時期（信頼性データ）
• 個人の年収・所得分布（経済データ）
• 不動産価格（市場データ）
• 雨量や粒径（自然データ）

これらに共通するのは「複数の要因の掛け算で値が決まる」「マイナスにならない」「ごく一部に大きな値がある」という性質です。こうした右裾の長いデータを正規分布で扱うと現実とズレが生じるため、対数正規分布の出番になります。

LOGNORM.DIST関数の構文と引数

まずは構文と4つの引数を1つずつ見ていきましょう。とくに mean と standard_dev は誤解しやすいので、しっかり押さえてください。

構文の基本形

=LOGNORM.DIST(x, mean, standard_dev, cumulative)

引数は4つすべて必須です。

引数x（確率を求めたい値）

評価したい値を指定します。0より大きい値（x > 0）でなければなりません。

たとえば「株価が100円以下になる確率」を求めるなら、x には 100 を渡します。0や負の値を入れると #NUM! エラーになります。

引数mean（対数の平均）

ここが最大の落とし穴です。mean は元の x の平均ではなく、LN(x) の平均を指定します。

たとえば株価データがあるとき、平均株価ではなく「LN(株価) の平均」を渡す必要があります。Excelでは次のように計算できます。

=AVERAGE(LN(株価データ範囲))

この値を mean に使います。

引数standard_dev（対数の標準偏差）

mean と同じく、こちらもLN(x) の標準偏差を指定します。0より大きい値が必要です。

=STDEV.S(LN(株価データ範囲))

サンプルデータならSTDEV.S（標本標準偏差）、母集団全体ならSTDEV.P（母標準偏差）を使い分けます。

引数cumulative（TRUE / FALSE の使い分け）

• TRUE: 累積分布関数（CDF）を返す。x 以下となる確率
• FALSE: 確率密度関数（PDF）を返す。x における密度（グラフの高さ）

実務では「○○以下の確率を求めたい」というニーズが圧倒的に多いため、TRUE を使う場面が大半です。FALSE は分布のグラフを描きたいときに使います。

LOGNORM.DIST関数の基本的な使い方

実際にExcelで動かしてみましょう。ここでは「LN(x) の平均=4、標準偏差=0.5」の対数正規分布を例に使います。

累積分布関数（cumulative=TRUE）の例

「x が 100 以下になる確率」を求めます。

=LOGNORM.DIST(100, 4, 0.5, TRUE)

結果はおよそ 0.7367 です。つまり、この対数正規分布のもとでは、x が 100 以下になる確率は約73.67%ということになります。

「100 以上になる確率」を求めたいときは、1 から引きます。

=1 - LOGNORM.DIST(100, 4, 0.5, TRUE)

結果はおよそ 0.2633（26.33%）です。

「50 から 200 の間に入る確率」のように範囲を指定したい場合は、累積確率の差を取ります。

=LOGNORM.DIST(200, 4, 0.5, TRUE) - LOGNORM.DIST(50, 4, 0.5, TRUE)

確率密度関数（cumulative=FALSE）の例

x = 100 における確率密度を求めます。

=LOGNORM.DIST(100, 4, 0.5, FALSE)

結果はおよそ 0.0067 です。これは「確率」ではなく「密度」（グラフの高さ）であることに注意してください。確率密度関数の値そのものに業務的な意味があるケースは少なく、主にグラフ化のために使います。

x の値を 1 から 300 まで変化させて FALSE で計算し、折れ線グラフにすると、対数正規分布の特徴的な「右に裾の長い山型」のグラフが描けます。

LOGNORM.DIST関数の実務での活用例

ここからは具体的な業務シナリオで使い方を見ていきます。

株価収益率の確率推定

株価データは対数正規分布で近似されることが多く、ブラック・ショールズモデルなど金融工学の基礎にもなっています。

過去の株価データから LN(株価) の平均が 4.5、標準偏差が 0.3 と推定できたとします。

「来月、株価が 80 円以下になる確率」を求めるなら次のとおりです。

=LOGNORM.DIST(80, 4.5, 0.3, TRUE)

結果はおよそ 0.0786（7.86%）。「下落リスクは1割未満」と判断する材料になります。

実際の業務では、過去の価格データから自分で平均と標準偏差を計算して使います。

mean: =AVERAGE(LN(価格範囲))
standard_dev: =STDEV.S(LN(価格範囲))

製品寿命・故障時期の予測

家電や機械の寿命データは、信頼性工学の分野で対数正規分布があてはめられることがあります（ワイブル分布も併用されます）。

ある製品の寿命データから LN(寿命年数) の平均が 2.0、標準偏差が 0.5 と推定できたとします。

「5年以内に故障する確率」を求めるなら次のとおりです。

=LOGNORM.DIST(5, 2.0, 0.5, TRUE)

結果はおよそ 0.7286（72.86%）。「保証期間を5年に設定した場合、約7割の製品が保証期間内に故障する可能性がある」という判断材料になります。

年収・所得分布の分析

所得分布も対数正規分布（または上位がパレート分布）で近似されることが知られています。

ある集団の LN(年収) の平均が 6.5（≒ 年収665万円相当）、標準偏差が 0.4 と推定できたとします。

「年収800万円以下の社員の割合」は次のとおりです。

=LOGNORM.DIST(800, 6.5, 0.4, TRUE)

結果はおよそ 0.7350（73.50%）。

「年収800万円以上の社員の割合」を求めたいときは1から引きます。

=1 - LOGNORM.DIST(800, 6.5, 0.4, TRUE)

結果はおよそ 0.2650（26.50%）。報酬制度の設計や昇給シミュレーションに活用できます。

NORM.DIST関数との違いと使い分け

ExcelにはLOGNORM.DISTとよく似たNORM.DIST関数（正規分布版）があります。両者の違いを整理しておきましょう。

使い分けの判断基準

• データが左右対称・マイナス値もあり得る → NORM.DIST
• データが右に裾が長い・プラスのみ → LOGNORM.DIST
• 迷ったらヒストグラムを描いてみる。対称ならNORM.DIST、右裾が長ければLOGNORM.DIST

「複数の要因の掛け算で決まる量」（株価・所得など）は対数正規分布、「複数の要因の足し算で決まる量」（測定誤差など）は正規分布、というのも目安になります。

関連関数との違い

LOGNORM.INV関数との関係

LOGNORM.INV関数は、LOGNORM.DISTの逆関数にあたります。

• LOGNORM.DIST: 値 → 確率（例: 「x=100 のときの累積確率は？」）
• LOGNORM.INV: 確率 → 値（例: 「累積確率95%にあたる x は？」）

たとえば「上位5%の株価ライン（VaR的な閾値）」を求めたいときは LOGNORM.INV を使います。

=LOGNORM.INV(0.95, 4.5, 0.3)

旧LOGNORMDIST関数（ドットなし）との違い

LOGNORMDIST（ドットなし）は Excel 2007以前の旧関数で、互換性のために残されています。LOGNORM.DIST との大きな違いは2つです。

1. cumulative 引数がない: 常に累積分布関数（CDF）を返す。確率密度関数を計算したい場合は使えない
2. 将来廃止される可能性がある: Microsoftは新規にはLOGNORM.DISTの使用を推奨している

新しく数式を組むなら、LOGNORM.DISTを使いましょう。

よくあるエラーと対処法

#NUM! エラー：引数が範囲外

対数正規分布は正の値（x > 0）でしか定義されないため、0や負の値を渡すとエラーになります。

#VALUE! エラー：引数が数値でない

引数のいずれかが文字列や空欄になっているとこのエラーが出ます。セル参照先が数値かどうかを確認してください。

計算結果が想定と違うときの最頻原因

「結果がほぼ1や0に張り付いてしまう」「明らかにおかしい確率が返る」ときは、ほぼ確実に mean / standard_dev に対数を取る前の値を渡してしまっていることが原因です。

たとえば株価データから「平均=300、標準偏差=80」をそのまま渡すと、対数正規分布の引数としては桁が大きすぎて計算が破綻します。

正しくは LN(x) を取ってから平均・標準偏差を計算します。

mean に渡す値:         =AVERAGE(LN(データ範囲))
standard_dev に渡す値: =STDEV.S(LN(データ範囲))

この一手間を忘れないことが、LOGNORM.DIST関数を正しく使う最大のコツです。

関連記事

対数正規分布や確率分布をさらに使いこなしたい方は、あわせて次の記事もご覧ください。

• ExcelのLOGNORM.INV関数の使い方｜対数正規分布の逆関数で値を逆算する
• ExcelのNORM.INV関数の使い方｜確率から値を逆算する方法
• ExcelのEXPON.DIST関数の使い方｜指数分布で待ち時間や故障時間の確率を求める
• ExcelのSTDEV.S関数の使い方｜標本標準偏差でばらつきを求める方法

まとめ

ExcelのLOGNORM.DIST関数は、対数正規分布に従うデータの確率を計算する統計関数です。最後に、この記事のポイントを振り返っておきましょう。

• 構文は =LOGNORM.DIST(x, mean, standard_dev, cumulative)
• mean と standard_dev は「LN(x) の」平均・標準偏差を渡す（最重要）
• cumulative は TRUE（累積分布）が実務で多用される
• 株価収益率・製品寿命・年収分布など右裾の長いデータに適する
• 対称データには NORM.DIST、右裾の長いデータには LOGNORM.DIST と使い分ける
• 確率→値の逆計算は LOGNORM.INV を使う

対数正規分布は最初こそ取っつきにくいですが、一度コツをつかめば「正規分布じゃ表現しきれない、現実のデータ」を扱うための強力な武器になります。手元のデータでぜひ試してみてください。

売上や年収のように、少数の大きな値が分布を右に引っ張るデータは正規分布にフィットしません。無理に当てはめると、確率計算がずれてしまいますよね。

そんなときに使うのがLOGNORM.DIST関数です。この記事ではGoogleスプレッドシートでのLOGNORM.DIST関数の使い方を、基本構文から実務活用まで解説します。TRUE/FALSEの違いや、NORM.DIST関数との使い分けもあわせて紹介しますよ。

スプレッドシートのLOGNORM.DIST関数とは

LOGNORM.DIST関数（読み方: ログノーム・ディスト関数）は、対数正規分布にもとづいて確率を返す関数です。「LOGNORM」は「Lognormal（対数正規）」、「DIST」は「Distribution（分布）」の略です。

対数正規分布とは、データの自然対数をとると正規分布になる分布のことです。もう少しかみ砕くと、「値が必ず正で、右に裾が長い」データによく当てはまるモデルです。

たとえば「月間売上の対数平均が2、対数標準偏差が0.5のとき、売上10万円以下の確率は何%か」を1つの数式で求められます。

LOGNORM.DIST関数にできることをまとめると、次のとおりです。

• ある売上額が全体の何%に位置するかを求める（累積確率）
• 対数正規分布グラフ上の密度（高さ）を取得する
• 待ち時間や処理時間が一定以内に収まる確率を計算する
• 正規分布では扱いにくい、右に偏ったデータを正しく分析する

NOTE

LOGNORM.DIST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。

基本構文と4つの引数

=LOGNORM.DIST(x, 平均, 標準偏差, 累積)

カッコの中に4つの引数を指定します。

ここで大事なポイントがあります。2番目と3番目の引数は「元データの平均・標準偏差」ではなく、「対数変換後の平均・標準偏差」です。元データをそのまま渡さないように注意してくださいね。

TIP

xに0以下を指定すると#NUM!エラーになります。対数正規分布は正の値だけで定義されるためです。標準偏差に0以下を指定した場合も#NUM!エラーです。

LOGNORMDIST（旧関数名）との関係

GoogleスプレッドシートにはLOGNORMDISTという関数もあります。これはLOGNORM.DISTの旧バージョンで、計算結果は同じです。

=LOGNORMDIST(10, 2, 0.5)          ← 旧関数名（累積のみ）
=LOGNORM.DIST(10, 2, 0.5, TRUE)   ← 新関数名（推奨）

旧関数には累積/密度の切り替え引数がありません。新しく数式を書くときはLOGNORM.DISTを使いましょう。

TRUE/FALSEで何が変わる？累積と密度の違い

LOGNORM.DIST関数の4番目の引数「累積」は、TRUEかFALSEで結果がまったく変わります。この違いを理解しておくことが使いこなすポイントです。

TRUE（累積分布関数）――x以下は全体の何%？

TRUEを指定すると累積分布関数（CDF）の値を返します。「ある値以下になる確率の合計」を求めるものです。実務で使う場面のほとんどがこちらです。

=LOGNORM.DIST(10, 2, 0.5, TRUE)

この数式は「対数平均2・対数標準偏差0.5の対数正規分布で、10以下になる確率」を返します。結果は約0.7275（72.8%） です。

FALSE（確率密度関数）――その値の密度は？

FALSEを指定すると確率密度関数（PDF）の値を返します。対数正規分布グラフ上のy座標の値です。

=LOGNORM.DIST(10, 2, 0.5, FALSE)

結果は約0.0664です。これは「確率」ではなくグラフの高さなので、直接「何%」とは読めません。分布グラフを描くときに使います。

2つを比較してみる（サンプルデータつき）

対数平均2・対数標準偏差0.5の対数正規分布で、xの値を変えたときの結果を比べてみましょう。

TRUEの列はxが大きくなるほど1に近づきます。FALSEの列は正規分布と違い、ピークが左寄りで右側にゆっくり下がっていくのが特徴です。

実務では「x以下の確率を知りたい」場面がほとんどなので、TRUEを使うケースが圧倒的に多いですよ。

実務活用3パターン

LOGNORM.DIST関数の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。

売上データの分析――一定額以下の割合を把握する

月間売上のように「ゼロ以上で右に裾が長い」データは対数正規分布にフィットしやすいです。

たとえば各店舗の月間売上（万円）の対数平均が3.5、対数標準偏差が0.8だとします。売上50万円以下の店舗はどのくらいの割合でしょうか。

=LOGNORM.DIST(50, 3.5, 0.8, TRUE)

結果は約0.6967（69.7%） です。売上50万円以下の店舗が全体の約70%だとわかります。

「売上100万円を超える店舗は？」と聞かれたら、1から引けばOKです。

=1 - LOGNORM.DIST(100, 3.5, 0.8, TRUE)

待ち時間・処理時間の分析

コールセンターの対応時間やシステムの処理時間も、対数正規分布に従いやすいデータです。短い時間に集中しつつ、たまに長くなるケースがありますよね。

対応時間（分）の対数平均が1.5、対数標準偏差が0.6のコールセンターで、10分以内に対応が完了する確率を求めてみましょう。

=LOGNORM.DIST(10, 1.5, 0.6, TRUE)

結果は約0.9095（91.0%） です。約91%の問い合わせが10分以内に終わることがわかります。SLA（サービスレベル合意）の設定やスタッフ配置の判断に活用できますよ。

NORM.DISTとの使い分け

「LOGNORM.DISTとNORM.DIST関数、どちらを使えばいいの？」と迷うこともあるかもしれません。使い分けの基準は次のとおりです。

迷ったときは、データの分布をヒストグラムで確認してみましょう。右に長く裾を引いていたらLOGNORM.DIST、左右対称ならNORM.DISTを選べば大丈夫です。

LN・EXP関数との関係

LOGNORM.DIST関数は、内部的には「LN関数で対数変換 → 正規分布として計算」という処理を行っています。

つまり、次の2つの数式は同じ結果を返します。

=LOGNORM.DIST(10, 2, 0.5, TRUE)
=NORM.DIST(LN(10), 2, 0.5, TRUE)

LN(10)は約2.3026です。「10の自然対数」を求めてからNORM.DISTに渡しているわけですね。

この関係を知っておくと、対数平均や対数標準偏差の意味が直感的に理解できます。「元データにLN関数を適用した値の平均と標準偏差」がそのまま引数になるということです。

逆に、対数正規分布の平均値（元データのスケール）を知りたいときはEXP関数を使います。

=EXP(対数平均 + 対数標準偏差^2 / 2)

対数平均2・対数標準偏差0.5のとき、EXP(2 + 0.25/2) = EXP(2.125) ≈ 8.37です。元データの平均は約8.37万円ということがわかりますよ。

よくある間違いと注意点

LOGNORM.DIST関数でつまずきやすいポイントをまとめました。

xに0以下を指定して#NUM!エラー

対数正規分布は正の値だけで定義されます。0や負の値を指定すると#NUM!エラーです。売上データに「0円」が含まれている場合は、フィルタで除外するか、IF関数でスキップしましょう。

=LOGNORM.DIST(0, 2, 0.5, TRUE)   ← #NUM! エラー

「元データの平均」を引数に渡してしまう

2番目の引数は「対数変換後の平均」です。元データの平均（たとえば売上の平均50万円）をそのまま渡すと、結果が大きくずれます。元データから計算するには、次のようにします。

=AVERAGE(LN(B2:B100))   ← 対数平均を求める
=STDEV(LN(B2:B100))     ← 対数標準偏差を求める

TIP

AVERAGE(LN(範囲))はArrayFormula不要で動作します。LN関数が配列を自動展開してくれますよ。

TRUE/FALSEの指定を間違える

4番目の引数は省略できません。「x以下の確率」が欲しいのにFALSEを指定すると、密度値が返ってきて意味が変わります。目的に合った値を選んでくださいね。

標準偏差に0以下を指定して#NUM!エラー

標準偏差は0より大きい値が必要です。データが全部同じ値の場合、STDEV関数は0を返すので注意しましょう。

まとめ

LOGNORM.DIST関数は、対数正規分布にもとづいて確率を求める関数です。

• 4番目の引数にTRUEを指定すると「x以下の確率」が返る
• FALSEを指定するとグラフの密度値が返る（実務ではTRUEが主役）
• 売上・年収・待ち時間など「右に偏ったデータ」の分析に最適
• NORM.DIST関数との使い分けは「データの形状」で判断する
• 引数の平均・標準偏差は「対数変換後」の値。元データの値をそのまま渡さないように注意
• LN関数・EXP関数との関係を理解すると、対数正規分布の考え方がぐっとクリアになる

「正規分布ではうまく分析できないデータ」に出会ったら、LOGNORM.DIST関数の出番です。ぜひ実際のデータで試してみてくださいね。

結論から言うと、LOGNORMDIST関数はGoogleスプレッドシートでもそのまま使えます。ただし、現在はLOGNORM.DISTという新しい名前の関数が推奨されています。この記事ではスプレッドシートのLOGNORMDIST関数の使い方を、LOGNORM.DISTとの違いや移行時のポイントとあわせて解説します。

LOGNORMDIST関数とは

LOGNORMDIST関数（読み方: ログノーム・ディスト関数）は、対数正規分布にもとづいて累積確率を返す互換関数です。「LOGNORM」は「Lognormal（対数正規）」、「DIST」は「Distribution（分布）」の略です。

対数正規分布（データの自然対数をとると正規分布になる分布）とは、「値が必ず正で、右に裾が長い」データによく当てはまるモデルです。売上や年収、待ち時間のように少数の大きな値が分布を引っ張るデータに使います。

たとえば「月間売上の対数平均が2、対数標準偏差が0.5のとき、売上10万円以下の確率は何%か」を1つの数式で求められます。

LOGNORMDIST関数にできることをまとめると、次のとおりです。

• ある売上額が全体の何%に位置するかを求める（累積確率）
• 待ち時間や処理時間が一定以内に収まる確率を計算する
• 正規分布では扱いにくい、右に偏ったデータを分析する

NOTE

LOGNORMDIST関数はGoogleスプレッドシートの全バージョンで使えます。ただしGoogleの公式ドキュメントではピリオド付きのLOGNORM.DIST関数が推奨されています。新しく数式を書くときはLOGNORM.DISTを使いましょう。

基本構文と3つの引数

=LOGNORMDIST(x, 平均, 標準偏差)

カッコの中に3つの引数を指定します。

ここで大事なポイントがあります。2番目と3番目の引数は「元データの平均・標準偏差」ではなく、「対数変換後の平均・標準偏差」です。元データをそのまま渡さないように注意してくださいね。

TIP

xに0以下を指定すると#NUM!エラーになります。対数正規分布は正の値だけで定義されるためです。標準偏差に0以下を指定した場合も#NUM!エラーです。

LOGNORM.DISTとの違い

LOGNORMDISTとLOGNORM.DISTの主な違いは「引数の数」です。計算結果は同じですが、LOGNORMDISTは累積確率しか返せません。

=LOGNORMDIST(10, 2, 0.5)          <- 旧関数名（累積のみ・引数3つ）
=LOGNORM.DIST(10, 2, 0.5, TRUE)   <- 新関数名（累積/密度を選べる・引数4つ）

違いをまとめると次の表のとおりです。

既存のシートにLOGNORMDISTで書いた数式がある場合、わざわざ書き換える必要はありません。動作に違いはないので、そのまま使い続けて大丈夫ですよ。

スプレッドシートでのLOGNORMDIST関数の使い方

LOGNORMDIST関数は常に累積確率を返します。「x以下になる確率」を求めるときに使いましょう。

累積確率で「x以下の確率」を求める

対数平均2・対数標準偏差0.5の対数正規分布で、10以下の確率を求めてみます。

=LOGNORMDIST(10, 2, 0.5)

結果は約0.7275（72.8%） です。「対数平均2・対数標準偏差0.5の分布で、10以下になる確率が72.8%」という意味です。

「x以上」の確率を求めたいときは、1から引きます。

=1 - LOGNORMDIST(10, 2, 0.5)

結果は約0.2725。つまり10を超えるのは全体の約27.2%ですね。

xの値を変えたときの結果も見てみましょう。

xが大きくなるほど累積確率が1に近づいていきますよ。

LN・AVERAGE・STDEVとのネスト活用

LOGNORMDIST関数を使うには、対数平均と対数標準偏差が必要です。元データから計算するには、LN関数で対数変換してからAVERAGE・STDEVを適用します。

売上データがB2:B31に入っているとします。

=LOGNORMDIST(50, AVERAGE(LN(B2:B31)), STDEV(LN(B2:B31)))

このようにネスト（入れ子に）すれば、データを追加・変更しても結果が自動更新されます。対数平均や対数標準偏差を別セルに出しておいて参照する方法でもOKです。

TIP

AVERAGE(LN(範囲))はArrayFormula不要で動作します。LN関数が配列を自動展開してくれますよ。

LOGNORMDIST関数の実務活用例

基本がわかったところで、実務で使えるパターンを紹介します。

売上データの分布分析

月間売上のように「ゼロ以上で右に裾が長い」データは対数正規分布にフィットしやすいです。

たとえば各店舗の月間売上（万円）の対数平均が3.5、対数標準偏差が0.8だとします。売上50万円以下の店舗はどのくらいの割合でしょうか。

=LOGNORMDIST(50, 3.5, 0.8)

結果は約0.6967（69.7%） です。売上50万円以下の店舗が全体の約70%だとわかります。

「売上100万円を超える店舗は？」と聞かれたら、1から引けばOKです。

=1 - LOGNORMDIST(100, 3.5, 0.8)

チームの売上目標の設定や、店舗ランク分けの基準づくりに活用できますよ。

LOGNORM.INVとの組み合わせ

LOGNORMDIST関数は「値から確率を求める」関数です。逆に「確率から値を求める」にはLOGNORM.INV関数を使います。

たとえば「上位10%に入るには売上がいくら以上必要か」を求める場合です。

=LOGNORM.INV(0.9, 3.5, 0.8)

LOGNORMDISTとLOGNORM.INVはセットで覚えておくと、分布分析の幅が広がりますよ。

ExcelからスプレッドシートへのLOGNORMDIST移行ガイド

ExcelからGoogleスプレッドシートに移行するとき、LOGNORMDISTまわりで知っておくべきポイントをまとめました。

移行時に確認すべき3つのポイント

1. 既存のLOGNORMDIST数式はそのまま動く

ExcelファイルをGoogleスプレッドシートにインポートしたとき、LOGNORMDISTの数式はそのまま正常に動作します。自動変換や手動書き換えは不要です。

2. 新規作成時はLOGNORM.DISTを推奨

既存の数式はそのままで問題ありませんが、新しく数式を書く場合はLOGNORM.DIST関数を使いましょう。LOGNORM.DISTなら累積確率だけでなく確率密度も求められます。将来的な互換性を考えると、推奨関数を使っておくのが安心です。

3. 他の旧関数名も同じルール

LOGNORMDISTだけでなく、統計関数は多くが「ピリオドなし→ピリオドあり」に移行しています。

どの関数も「旧名で書いた数式はそのまま動く。新しく書くなら新名を使う」が基本の考え方です。

よくあるエラーと対処法

LOGNORMDIST関数でつまずきやすいポイントをまとめました。

xに0以下を指定して#NUM!エラー

対数正規分布は正の値だけで定義されます。0や負の値を指定すると#NUM!エラーです。売上データに「0円」が含まれている場合は、フィルタで除外するかIF関数でスキップしましょう。

=LOGNORMDIST(0, 2, 0.5)   <- #NUM! エラー

標準偏差に0以下を指定して#NUM!エラー

標準偏差は0より大きい値が必要です。データが全部同じ値の場合、STDEV関数は0を返すので注意してください。

「元データの平均」を引数に渡してしまう

2番目の引数は「対数変換後の平均」です。元データの平均（たとえば売上の平均50万円）をそのまま渡すと、結果が大きくずれます。元データから計算するには、LN関数を通してからAVERAGEを取りましょう。

=AVERAGE(LN(B2:B100))   <- 対数平均を求める
=STDEV(LN(B2:B100))     <- 対数標準偏差を求める

引数に文字列を渡して#VALUE!エラー

数値であるべき引数にテキストが入ると#VALUE!エラーです。セル参照を使うときは、参照先が数値か確認してくださいね。

まとめ

LOGNORMDIST関数は、対数正規分布にもとづいて累積確率を返す互換関数です。

• LOGNORM.DISTの旧関数名で、引数は3つ（x、対数平均、対数標準偏差）
• LOGNORM.DISTとの違いは「累積/密度の切り替えができない」点のみ
• Excelの旧バージョン（2007以前）で標準だった関数名で、Googleスプレッドシートでも使える
• 既存シートのLOGNORMDIST数式は書き換え不要。そのまま動く
• 新しく数式を書くときはLOGNORM.DIST関数を推奨
• 引数の平均・標準偏差は「対数変換後」の値。元データの値をそのまま渡さないように注意
• LOGNORM.INV関数と組み合わせると、分布分析の幅が広がる

ExcelからGoogleスプレッドシートへ移行した方は、まず既存の数式がそのまま動くことを確認してみてください。その上で、新しく書く数式から少しずつLOGNORM.DISTに切り替えていくのがおすすめですよ。