そんな経験はありませんか？ 飛び抜けた値が1件でも混ざると、AVERAGE関数の結果が引っ張られてしまいます。かといって、外れ値を手作業で1件ずつ除外するのは面倒ですし、判断にも迷いますよね。

TRIMMEAN関数なら、上下の極端な値を自動で除外した平均を一発で計算できます。割合を指定するだけで、データ全体のうち何%を切り落とすかを自由に調整できる便利な関数です。

この記事では、TRIMMEAN関数の基本構文から実務での活用例、AVERAGEやMEDIANとの使い分け、よくあるエラーの対処法までを徹底解説します。記事の後半にはFAQも用意したので、つまずきやすいポイントもまとめてチェックできますよ。

スプレッドシートのTRIMMEAN関数とは？外れ値を除いた平均を求める関数

TRIMMEAN関数（読み方: トリムミーン関数）は、データの上端と下端を切り落とした平均値（トリム平均）を返す統計関数です。「TRIMMEAN」は英語の「Trimmed Mean（トリムされた平均）」が由来になっています。

たとえば10個のデータに対して割合を0.2と指定したとしましょう。すると上位1個・下位1個を除いた残り8個のデータで平均を計算します。外れ値が結果に与える影響を、自動的に抑え込んでくれるイメージです。

TRIMMEAN関数にできることをまとめると、次のとおりです。

• 外れ値を含むデータから、信頼性の高い平均値を自動で計算できる
• 切り落とす割合を自分で調整できるので、データの特性に合わせた分析ができる
• AVERAGE関数では極端な値に引っ張られる場面でも、実態に近い平均値を得られる
• アンケート集計、テストスコア、売上単価、レビュー評価など、実務で幅広く活用できる
• ExcelのTRIMMEAN関数と互換性があり、CSV経由でファイルをやり取りしても結果が変わらない

オリンピックの採点競技で「最高点と最低点を除いた平均点」を採用するのを見たことがある方も多いと思います。あれもトリム平均の発想と同じです。極端な評価1つで全体が大きくブレることを防ぐ、定番の集計手法といえます。

NOTE

TRIMMEAN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のTRIMMEAN関数とも完全に互換性があるので、同じ数式をそのままコピーして使えますよ。

TRIMMEAN関数の書き方（構文と引数）

基本構文

=TRIMMEAN(データ, 割合)

引数の説明

割合の指定がポイントです。0.2にするとデータ全体の20%を切り落とします。上位10%と下位10%をそれぞれ除外する仕組みになっています。

切り落とすデータの個数は「データ数 × 割合」で求めます。結果が奇数になった場合は、最も近い偶数に切り捨てるルールです。上下で同じ個数ずつ除外するために、必ず偶数個になるよう調整されます。

具体的な例で見てみましょう。

• データ数10、割合0.2 → 10 × 0.2 = 2 → 上下1個ずつ除外（残り8個で平均）
• データ数20、割合0.1 → 20 × 0.1 = 2 → 上下1個ずつ除外（残り18個で平均）
• データ数15、割合0.2 → 15 × 0.2 = 3 → 切り捨てて2 → 上下1個ずつ除外（残り13個で平均）
• データ数50、割合0.1 → 50 × 0.1 = 5 → 切り捨てて4 → 上下2個ずつ除外（残り46個で平均）

「割合を指定したのに、思ったほど除外されないな」と感じたときは、この偶数切り捨てルールが理由です。

WARNING

割合に0を指定するとAVERAGE関数と同じ結果になります。1以上を指定すると #NUM! エラーになるので、必ず0以上1未満の範囲で指定してください。

基本的な使い方

実際にTRIMMEAN関数を使ってみましょう。

10人の社員のテストスコアが記録されたデータがあるとします。

社員Eの15点と社員Iの98点が極端な値になっています。まずはAVERAGE関数で普通の平均を確認してみましょう。

=AVERAGE(B2:B11)

結果は 69.5 です。社員Eの15点に大きく引っ張られて、多くの社員の実力より低い数値が出ています。

次にTRIMMEAN関数で上下20%を除外してみましょう。

=TRIMMEAN(B2:B11, 0.2)

結果は 72.67 です。上位1個（98点）と下位1個（15点）を除いた8個の平均になっています。こちらのほうが、大多数の社員のスコアをよく反映していますよね。

実態に近い平均値を出すだけで、データの見え方が変わります。会議で資料を共有するときも、TRIMMEAN関数のほうが説得力ある数字を提示できます。

TIP

割合をどのくらいにすればいいか迷ったら、0.1〜0.2（10%〜20%） を目安にしてみてください。アンケート調査や統計分析では、この範囲が標準的な値としてよく使われます。

割合の目安はどのくらい？データの特性別ガイド

TRIMMEAN関数で一番悩むのが、割合の指定です。状況別の目安をまとめておきます。

迷ったら、まずは0.1〜0.2の範囲で試してみるのがおすすめです。割合を変えながら結果がどう変わるかを観察すると、データの特性が見えてきます。

ちなみに割合に0.5を指定するとデータの半分（上下25%ずつ）が除外されます。残ったデータの平均は、ほぼ中央値に近い値です。そういう意味では、TRIMMEAN関数はAVERAGEとMEDIANのあいだを連続的につなぐ関数とも言えます。

データ件数が少ないときの注意点

割合を決めるとき、データ件数も同時に確認しておきましょう。データが10件未満だと、TRIMMEANで除外される個数が0個になるケースが出てきます。たとえばデータ5件で割合0.2を指定すると、5 × 0.2 = 1 → 偶数に切り捨てて0個。つまり、AVERAGE関数とまったく同じ結果になります。

少ないデータで外れ値を除外したい場合は、件数を増やすか、MEDIAN関数を併用するほうが効果的です。逆にデータが100件以上ある大規模データでは、割合0.05でも十分機能します。

業界標準の目安

アカデミックな研究や統計レポートでは、割合0.1〜0.2が標準的に使われます。論文の手法欄に「20% trimmed mean」のような記載が登場するのは、TRIMMEANで割合0.2を指定したのと同じ意味です。

業務でレポートを作る場合、ステークホルダーに「なぜこの割合にしたのか」を説明できるように、割合は社内ルールとして固定しておくと運用がラクになります。

実践的な使い方・応用例

顧客アンケートの満足度スコアを集計する

顧客満足度アンケートで、1〜10の評価スコアを集めたとします。いたずら回答のような極端な評価を除外して、信頼性の高い平均を出してみましょう。

A列にアンケートの回答番号、B列にスコアが50件入っているとします。

=TRIMMEAN(B2:B51, 0.1)

割合を0.1にすると、50件のうち上下あわせて4件（上位2件・下位2件）を除外します。外れ値の影響を抑えた、実態に近い満足度スコアが得られます。

レポート資料で「単純平均と外れ値除外後の平均を併記する」スタイルにすると、データの偏り方を説明しやすくなります。

AVERAGEとTRIMMEANを並べて比較する

外れ値の影響がどのくらいあるかを確認したいときは、AVERAGEとTRIMMEANを並べて表示すると便利です。

=AVERAGE(B2:B51)

=TRIMMEAN(B2:B51, 0.2)

2つの結果を比較して差が大きいなら、外れ値の影響がある証拠です。逆に差が小さければ、外れ値はほとんどないとわかります。

この「2つの平均を比べる」テクニックは、データの偏り具合を素早くチェックするのに役立ちます。データ分析の最初のステップとして、ぜひ取り入れてみてください。

売上データで異常値を除外した平均単価を求める

月別の売上単価データから、セール月やキャンペーン月の異常値を除外して「通常月の平均単価」を把握したいケースです。

3月のセール（800円）と7月の高額キャンペーン（8,500円）が外れ値です。12月のセール（6,800円）も少し気になりますね。

=TRIMMEAN(B2:B13, 0.2)

12 × 0.2 = 2.4 → 切り捨てて2 → 上下1個ずつ除外なので、上位1個（8,500円）と下位1個（800円）を除外した平均が出ます。結果は約 3,475円 です。

AVERAGE関数だと約 3,738円 です。キャンペーン月の8,500円に引き上げられています。通常月の実態を把握するなら、TRIMMEANが適していますね。

配送時間データから安定した平均到着時間を割り出す

物流や宅配の現場で「平均到着時間」を把握したいときも、TRIMMEAN関数が活躍します。事故渋滞や悪天候など、特殊な日のデータが混ざると単純平均では実態とかけ離れた数値になりがちです。

=TRIMMEAN(C2:C31, 0.1)

過去30日分の到着時間データに対して10%を除外すれば、上下3個（実際には偶数切り捨てで上下1個ずつ）を除いた値で平均が出ます。日常の運用想定を立てるとき、標準的な所要時間として参考にしやすい数字になります。

ARRAYFORMULAと組み合わせて複数列をまとめて集計する

商品ごとや支店ごとなど、複数列のTRIMMEAN値を一気に求めたいときは、ARRAYFORMULAと組み合わせるのではなく、行・列ごとにTRIMMEANを並べる方が分かりやすいです。

=TRIMMEAN(B2:B31, 0.1)

=TRIMMEAN(C2:C31, 0.1)

=TRIMMEAN(D2:D31, 0.1)

列ごとに数式を入れておけば、月次・週次でデータを差し替えるだけで集計レポートが自動更新されます。Googleスプレッドシートの名前付き範囲を使うと、範囲の管理がさらにラクになります。

IFやFILTERと組み合わせて条件付きトリム平均を出す

「特定の条件を満たすデータだけでトリム平均を計算したい」場面では、FILTER関数と組み合わせるのが便利です。

たとえばC列に部署名、D列にスコアが入っているデータから、「営業部だけのトリム平均」を出すには次のように書きます。

=TRIMMEAN(FILTER(D2:D101, C2:C101="営業部"), 0.2)

FILTER関数で営業部の行だけを抽出してから、その結果に対してTRIMMEAN関数を適用します。条件付き平均というとAVERAGEIF関数が定番ですが、外れ値を除外したい場合はこの「FILTER + TRIMMEAN」のパターンを覚えておきましょう。

複数条件を組み合わせたいときは、FILTERの第2引数を * で連結します。

=TRIMMEAN(FILTER(D2:D101, (C2:C101="営業部") * (E2:E101>=2025)), 0.1)

これで「営業部かつ2025年以降のスコア」だけのトリム平均が取れます。

ピボットテーブルの代替として使う

ピボットテーブルでは標準で「平均」しか選べず、トリム平均は集計関数として選択できません。データ分析の現場で「ピボットでトリム平均が欲しい」となったら、QUERY関数とTRIMMEANを組み合わせた集計表を別シートに作るのが定石です。

=ARRAYFORMULA(
  IFERROR(
    TRIMMEAN(IF(C2:C1001=部署名, D2:D1001), 0.1),
    ""
  )
)

部署別、商品カテゴリ別、月別など、ピボットの代わりにマトリクス形式の集計表を作るときに役立ちます。

よくあるエラーと対処法

TRIMMEAN関数で遭遇しやすいエラーをまとめます。

特に多いのが #NUM! エラーです。割合に1を指定すると「データを100%切り落とす」意味になります。計算できる値がなくなるためエラーになるのです。

もう1つ注意したいのが、テキストが混ざるケースです。空白セルは無視されますが、テキストがあると #VALUE! エラーになります。数値だけのセル範囲を指定してください。文字列の混在がやむを得ない場合は、フィルター済みの列を参照するか、IFERRORで囲んでおくと安心です。

エラーが表示されると困る場合は、IFERROR関数で囲んでおきましょう。

=IFERROR(TRIMMEAN(B2:B11, 0.2), "データを確認してください")

エラー時に空欄にしたい場合は、第2引数を "" にしておくとレポートの見た目が崩れません。

結果が予想と違うときのチェックリスト

TRIMMEAN関数の結果に違和感を感じたら、次の項目を確認してください。

• データ範囲に文字列や日付が混じっていないか
• 割合の指定が小数で正しい範囲（0以上1未満）か
• データ数 × 割合の結果が偶数に切り捨てられているか
• 範囲指定でヘッダー行を含めてしまっていないか
• 空白セルは無視されるが、ゼロ（0）は1件としてカウントされる点に注意

実際の現場で多いのは「ヘッダー行を含めて範囲指定してしまった」「合計行まで含めてしまった」というケースです。範囲指定するときは、データ本体だけを選ぶように気をつけましょう。

AVERAGEやMEDIANとの違い・使い分け

TRIMMEAN関数と関連する関数の違いを整理しておきましょう。

使い分けの判断基準はシンプルです。

• 外れ値がない → AVERAGE関数
• 外れ値があり、除外割合を自分で決めたい → TRIMMEAN関数
• 分布が大きく偏っている → MEDIAN関数
• 成長率や倍率のデータ → GEOMEAN関数
• 速度や1単位あたりの値 → HARMEAN関数

TRIMMEANは「AVERAGEとMEDIANの中間」に位置する関数です。AVERAGEほど外れ値に影響されず、かといってMEDIANほど絞り込みすぎない。ちょうどいいバランスで平均値を出してくれるのが魅力です。

TIP

外れ値があるかどうかの判断には、STDEV関数が使えます。標準偏差が大きいデータは外れ値が含まれている可能性が高いので、TRIMMEAN関数の使用を検討してみてください。

よくある質問（FAQ）

Q1. TRIMMEAN関数で割合に0.5を指定すると何が起きますか？

割合に0.5を指定すると、データ全体の50%（上下25%ずつ）を除外した平均が計算されます。残るのは中央付近の50%のデータです。ほぼ中央値に近い結果が得られますが、データ数が少ないとほとんどのデータが除外されてしまうので注意してください。割合は0以上1未満の範囲で指定する必要があります。

Q2. TRIMMEANとAVERAGEはどちらを使えばいいですか？

データに外れ値が含まれている可能性があるならTRIMMEAN、外れ値がないと確信できるならAVERAGEがおすすめです。判断に迷うときは、両方の関数で平均を出して結果を比較してみましょう。差が小さければ外れ値の影響は軽微なのでAVERAGEで十分です。差が大きい場合はTRIMMEANのほうが実態に近い数値といえます。

Q3. TRIMMEAN関数とMEDIAN関数の違いは何ですか？

TRIMMEAN関数は「指定した割合のデータを切り落として平均を計算」しますが、MEDIAN関数は「データを並べたときの中央値を返す」関数です。TRIMMEANは除外割合を自分で調整できるので、より柔軟な分析ができます。一方MEDIANは1つの代表値として瞬時に取れる強さがあります。データ分布の偏りが極端に大きいときはMEDIAN、中程度の外れ値を除外したいときはTRIMMEANが向いています。

Q4. 空白セルや文字列が混ざっているデータでも使えますか？

空白セルは自動的に無視されるので、データ範囲に空セルが混ざっていても問題なく計算できます。ただし文字列（テキスト）が含まれると #VALUE! エラーになるので、数値だけのセル範囲を指定してください。テキストが混ざる可能性がある場合は、IFERROR関数で囲むか、QUERY関数で数値のみを抽出してからTRIMMEAN関数を適用するのがおすすめです。

Q5. ExcelのTRIMMEAN関数と結果は同じになりますか？

はい、完全に同じ結果になります。GoogleスプレッドシートのTRIMMEAN関数はExcelと互換性があるので、ExcelファイルをスプレッドシートにインポートしてもTRIMMEAN関数の数式と結果はそのまま維持されます。逆にスプレッドシートで作った数式をExcelに持っていっても問題なく動作します。

Q6. 切り落とすデータの個数が予想と違うのはなぜですか？

TRIMMEAN関数は「データ数 × 割合」を計算した後、最も近い偶数に切り捨てます。たとえばデータ数10・割合0.3だと「10 × 0.3 = 3」ですが、偶数に切り捨てて2個（上下1個ずつ）を除外します。上下で同じ個数ずつ除外するために必ず偶数個になる仕組みです。割合を指定したつもりより少なく除外されることがあるので、データ数と割合の組み合わせを確認しておきましょう。

まとめ

TRIMMEAN関数は、データの上端と下端を切り落として外れ値の影響を排除した平均を求める関数です。

この記事のポイント

• 構文は =TRIMMEAN(データ, 割合) で、割合は0以上1未満の小数
• 割合0.2なら上位10%と下位10%を除外して平均を計算する
• 切り落とす個数は「データ数 × 割合」を偶数に切り捨てて算出する
• 割合の目安は 0.1〜0.2（10%〜20%） が一般的
• AVERAGEで外れ値に引っ張られる場面で、実態に近い平均を得られる
• AVERAGEとTRIMMEANを並べて比較すると、外れ値の影響度がわかる
• 文字列が混ざると #VALUE! エラーになるので数値だけの範囲を指定する
• ExcelのTRIMMEAN関数と完全に互換性がある

関連する関数

TRIMMEAN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。

• AVERAGE関数の使い方 — 算術平均を求める
• AVERAGEIF関数の使い方 — 条件付きの平均を求める
• MEDIAN関数の使い方 — 中央値を求める
• STDEV関数の使い方 — 標準偏差を求める
• PERCENTILE関数の使い方 — パーセンタイル値を求める
• GEOMEAN関数の使い方 — 幾何平均を求める
• HARMEAN関数の使い方 — 調和平均を求める

平均や中央値だけでは「全体のどのあたりか」がつかみにくいですよね。データの分布をもっと細かく把握したい場面は意外と多いものです。

そんなときに使うのがPERCENTILE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まで解説します。QUARTILE関数やMEDIAN関数との関係もあわせて整理しました。

PERCENTILE関数とは？パーセンタイル値を求める関数

PERCENTILE関数（読み方: パーセンタイル関数）は、データの中から指定したパーセンタイル（百分位数）に相当する値を返す関数です。

パーセンタイルとは、データを小さい順に並べたとき「下から何%の位置にあたる値か」を表す指標です。たとえば90パーセンタイルなら「下から90%の位置の値」、つまり上位10%のラインを意味します。

身近な例でいえば、健康診断の結果に書かれている「身長は90パーセンタイル」は「100人中90番目（上位10%）の位置」ということです。

PERCENTILE関数にできることをまとめると、次のとおりです。

• 指定したパーセンタイル位置の値を求める
• 上位○%のラインを数値で把握する
• データの分布（ばらつき）を細かく分析する
• QUARTILE関数やMEDIAN関数と同じ計算を柔軟に行う

NOTE

PERCENTILE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との互換性も問題ありません。

PERCENTILE関数の書き方（構文と引数）

基本構文

=PERCENTILE(データ, パーセンタイル)

引数の説明

第2引数は「0〜1」の範囲で指定します。0.25なら25パーセンタイル、0.5なら50パーセンタイル（中央値）です。

TIP

「上位10%のラインを知りたい」なら、パーセンタイルには 0.9（= 下から90%）を指定します。「上位○%」と「下から○%」が逆になる点に注意してください。

PERCENTILE関数の基本的な使い方

以下の売上データでPERCENTILE関数を使ってみましょう。

B2からB11に10人分の売上データが入っているとします。

90パーセンタイルを求める

上位10%のラインを知りたいときは、第2引数に0.9を指定します。

=PERCENTILE(B2:B11, 0.9)

結果は 186 です。このデータでは「売上186以上なら上位10%に入る」ということがわかります。

いろいろなパーセンタイルを求める

第2引数を変えるだけで、さまざまな位置の値を取得できます。

50パーセンタイルの「135」は、MEDIAN関数で求めた中央値と一致します。

計算のしくみ（線形補間）

PERCENTILE関数は、データが指定したパーセンタイルの位置にぴったり収まらないとき、前後の値から線形補間で計算します。

たとえばデータが10個で90パーセンタイルを求める場合、「10個 x 0.9 = 9番目」の位置を計算します。小さい順で9番目（180）と10番目（200）の間を補間して、186という値が求まります。

ちょっとむずかしく見えますが、PERCENTILE関数が自動でやってくれるので、計算方法を覚える必要はありません。

PERCENTILE関数の実践的な使い方・応用例

成績のランク分けに使う

PERCENTILE関数で各ランクのボーダーラインを求め、IFS関数と組み合わせてA〜Dランクに振り分けます。

まずボーダーラインを求めます。

=PERCENTILE(B2:B11, 0.75)   → 上位25%ライン（Aランク基準）
=PERCENTILE(B2:B11, 0.5)    → 上位50%ライン（Bランク基準）
=PERCENTILE(B2:B11, 0.25)   → 上位75%ライン（Cランク基準）

次に、IFS関数で各担当者をランク分けします。

=IFS(B2>=PERCENTILE($B$2:$B$11,0.75), "A",
     B2>=PERCENTILE($B$2:$B$11,0.5), "B",
     B2>=PERCENTILE($B$2:$B$11,0.25), "C",
     TRUE, "D")

結果は以下のようになります。

範囲を絶対参照（$B$2:$B$11）にするのを忘れずに。数式を下にコピーしても範囲がずれません。

外れ値の検出に使う

極端に大きい値や小さい値（外れ値）を見つけるには、IQR（四分位範囲）を使う方法が一般的です。

=PERCENTILE(B2:B11, 0.75) - PERCENTILE(B2:B11, 0.25)

この計算でIQR（第3四分位数 – 第1四分位数）が求まります。IQRの1.5倍を超える値を外れ値として検出できます。

=IF(OR(B2 > PERCENTILE($B$2:$B$11,0.75) + 1.5*(PERCENTILE($B$2:$B$11,0.75)-PERCENTILE($B$2:$B$11,0.25)),
       B2 < PERCENTILE($B$2:$B$11,0.25) - 1.5*(PERCENTILE($B$2:$B$11,0.75)-PERCENTILE($B$2:$B$11,0.25))),
   "外れ値", "")

数式が長くなりますが、やっていることはシンプルです。75パーセンタイルと25パーセンタイルの差（IQR）を求め、その1.5倍を超えたデータに「外れ値」と表示しています。

条件付き書式で上位10%をハイライトする

「上位10%のセルだけ色を付けたい」ときは、条件付き書式にPERCENTILE関数を使います。

1. B2:B11を選択する
2. 「表示形式」→「条件付き書式」を開く
3. 「カスタム数式」を選び、以下の数式を入力する

=B2>=PERCENTILE($B$2:$B$11, 0.9)

これで売上が90パーセンタイル以上のセルが自動的にハイライトされます。

よくあるエラーと対処法

#NUM!エラー

PERCENTILE関数で最もよく見るエラーです。以下の原因が考えられます。

第2引数に「90」のように0〜1の範囲外の値を入れてしまうケースが多いです。90パーセンタイルなら「0.9」と指定してください。

#VALUE!エラー

第2引数に文字列（例: “0.9”）を指定すると発生します。数値を直接入力するか、数値が入ったセルを参照してください。

TIP

第2引数のセルが空欄になっている場合も#VALUE!エラーの原因になります。セル参照を使う場合は、値が入っているか確認しましょう。

文字列・論理値の扱い

PERCENTILE関数は、データ範囲に含まれる文字列やTRUE/FALSEを自動的に無視します。エラーにはなりませんが、データ件数が想定より少なくなることがあります。

QUARTILE関数・MEDIAN関数との関係

PERCENTILE関数は、QUARTILE関数やMEDIAN関数と密接な関係があります。使い分けを整理しましょう。

PERCENTILE関数とQUARTILE関数の関係

QUARTILE関数は、PERCENTILE関数の特殊なケースです。QUARTILE関数で求められる値は、すべてPERCENTILE関数でも求められます。

QUARTILE関数は25%刻み（0/25/50/75/100）の5つしか指定できません。PERCENTILE関数なら0.1刻みでも0.01刻みでも自由に指定できます。

つまり、PERCENTILE関数はQUARTILE関数の「上位互換」です。

PERCENTILE関数とMEDIAN関数の違い

=PERCENTILE(データ, 0.5) と =MEDIAN(データ) は同じ結果を返します。どちらもデータの中央値です。

中央値だけが必要ならMEDIAN関数がシンプルです。複数のパーセンタイルを求めるならPERCENTILE関数が便利です。

PERCENTILE.INC / PERCENTILE.EXCとの関係

スプレッドシートには、PERCENTILE関数の派生版が2つあります。

通常の業務ではPERCENTILE関数（= PERCENTILE.INC）で問題ありません。

まとめ

PERCENTILE関数は、データの中から指定したパーセンタイル位置の値を返す関数です。

この記事のポイント

• 構文は =PERCENTILE(データ, パーセンタイル) の2引数
• 第2引数は0〜1の範囲で指定する（0.9 = 90パーセンタイル）
• 「上位○%のライン」を求めるのに最適
• QUARTILE関数の上位互換。25%刻みに限らず自由な位置を指定できる
• 50パーセンタイル = 中央値 = MEDIAN関数と同じ結果
• ランク分けや外れ値検出の応用に使える

次のステップ：関連する統計関数

PERCENTILE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。

• スプレッドシートのQUARTILE関数の使い方
• スプレッドシートのMEDIAN関数の使い方
• スプレッドシートのAVERAGE関数の使い方
• スプレッドシートのMAX関数の使い方
• スプレッドシートのMIN関数の使い方
• スプレッドシートのRANK関数の使い方
• スプレッドシートのLARGE関数の使い方

平均値だけでは、上位・下位の散らばりが見えません。データを4グループに分けて分布を把握できたら便利ですよね。

そんなときに使うのがスプレッドシートのQUARTILE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まで解説します。箱ひげ図の作り方や、PERCENTILE関数・MEDIAN関数との関係もあわせて整理しました。

QUARTILE関数とは？四分位数を求める関数

QUARTILE関数（読み方: クォータイル）は、データを4等分したときの区切りの値（四分位数）を返す関数です。「Quartile」は英語で「四分位」という意味があります。

四分位数とは、データを小さい順に並べたときの区切りです。下から25%の位置を「第1四分位数（Q1）」と呼びます。同様に50%がQ2、75%がQ3です。

身近な例でいえば、次のようなイメージです。テストの成績で「上位25%のラインは何点？」を求めるのがQUARTILE関数です。

QUARTILE関数にできることをまとめると、次のとおりです。

• データの四分位数（Q1・Q2・Q3）を求める
• 最小値（Q0）と最大値（Q4）も取得できる
• データの分布（ばらつき）を4分割で把握する
• 外れ値の検出に使うIQR（四分位範囲）を計算する
• 箱ひげ図の元データを作成する

NOTE

QUARTILE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との互換性も問題ありません。

QUARTILE関数の書き方（構文と引数）

基本構文

=QUARTILE(データ, 四分位値)

引数の説明

第2引数には0から4の整数を指定します。小数は使えません。

TIP

第2引数は「0〜4の整数」だけです。5段階しかないので覚えやすいですよね。もっと細かく分布を見たい場合は、PERCENTILE関数を使ってください。

スプレッドシートのQUARTILE関数の使い方（基本）

以下の売上データでQUARTILE関数を使ってみましょう。

B2からB11に10人分の売上データが入っているとします。

第1四分位数（Q1）を求める

下位25%のラインを知りたいときは、第2引数に1を指定します。

=QUARTILE(B2:B11, 1)

結果は 112.5 です。売上が112.5以下なら下位25%に入ります。

すべての四分位数を求める

第2引数を0〜4に変えて、分布を一覧にしてみましょう。

第2四分位数の「135」はMEDIAN関数の結果と一致します。最小値と最大値はMIN関数・MAX関数と同じです。

TIP

5つの値（最小値・Q1・Q2・Q3・最大値）をまとめて五数要約と呼びます。データの分布をざっくり把握するのに便利なセットです。

計算のしくみ（線形補間）

QUARTILE関数は、四分位の位置にぴったり収まらないとき線形補間（前後の値を比率で按分する計算）で値を求めます。

たとえばデータが10個でQ1を求める場合を見てみましょう。小さい順で3.25番目の位置を計算します。3番目（110）と4番目（120）の間を補間して、112.5が求まります。

ちょっとむずかしく見えますが、QUARTILE関数が自動でやってくれます。計算方法は気にしなくて大丈夫ですよ。

QUARTILE関数の実践的な使い方・応用例

成績・売上のランク分けに使う

QUARTILE関数で四分位のボーダーラインを求めましょう。IFS関数と組み合わせてA〜Dランクに振り分けます。

まずボーダーラインを確認します。

=QUARTILE(B2:B11, 3)   → 157.5（Aランク基準）
=QUARTILE(B2:B11, 2)   → 135（Bランク基準）
=QUARTILE(B2:B11, 1)   → 112.5（Cランク基準）

次に、IFS関数で各担当者をランク分けします。

=IFS(B2>=QUARTILE($B$2:$B$11,3), "A",
     B2>=QUARTILE($B$2:$B$11,2), "B",
     B2>=QUARTILE($B$2:$B$11,1), "C",
     TRUE, "D")

結果は以下のとおりです。

範囲を絶対参照（$B$2:$B$11）にするのを忘れずに。これで数式を下にコピーしても範囲がずれませんよ。

外れ値の検出に使う（IQR法）

極端に大きい値や小さい値（外れ値）を見つけるにはIQR法が一般的です。

IQRとは、Q3からQ1を引いた値のことです。データの中央50%が収まる範囲を表します。

=QUARTILE(B2:B11, 3) - QUARTILE(B2:B11, 1)

この例ではIQR = 157.5 – 112.5 = 45 です。IQRの1.5倍を超える値を外れ値として検出できます。

具体的な判定基準は次のとおりです。

• 下限: Q1 – 1.5 × IQR = 112.5 – 67.5 = 45
• 上限: Q3 + 1.5 × IQR = 157.5 + 67.5 = 225

数式にすると次のようになります。

=IF(OR(B2 > QUARTILE($B$2:$B$11,3) + 1.5*(QUARTILE($B$2:$B$11,3)-QUARTILE($B$2:$B$11,1)),
       B2 < QUARTILE($B$2:$B$11,1) - 1.5*(QUARTILE($B$2:$B$11,3)-QUARTILE($B$2:$B$11,1))),
   "外れ値", "")

数式は長いですが、やっていることはシンプルです。Q3とQ1の差（IQR）の1.5倍を超えたデータに「外れ値」と表示しています。

TIP

IQR法はテューキー（Tukey）が提唱した外れ値検出の基本手法です。「Q1 – 1.5 × IQR」より小さい値と「Q3 + 1.5 × IQR」より大きい値を外れ値とみなします。

条件付き書式で四分位ごとに色分けする

データの分布を視覚的に把握したいときは条件付き書式が便利です。セルを四分位ごとに色分けしてみましょう。

1. B2:B11を選択する
2. 「表示形式」→「条件付き書式」を開く
3. 「カスタム数式」を選び、以下の数式を入力する

上位25%（Aランク）を緑にする場合:

=B2>=QUARTILE($B$2:$B$11, 3)

下位25%（Dランク）を赤にする場合:

=B2<=QUARTILE($B$2:$B$11, 1)

4つの色分けルールを設定すれば、分布がひと目でわかります。

箱ひげ図の元データを作る

箱ひげ図は五数要約を視覚化したグラフです。QUARTILE関数で元データを作れます。

まず五数要約を計算しましょう。

Googleスプレッドシートには箱ひげ図の専用チャートがありません。ただし、ローソク足チャートで代替できます。

ローソク足チャートで箱ひげ図を再現する手順は次のとおりです。

1. 元データを「最小値・Q1・Q3・最大値」の順に1行に並べる
2. データを選択して「挿入」→「グラフ」を開く
3. グラフの種類で「ローソク足チャート」を選ぶ

ローソク足の「始値＝Q1」「終値＝Q3」「安値＝最小値」「高値＝最大値」に対応させます。中央値のラインは表示できませんが、箱の形でデータの散らばりを把握できます。

TIP

中央値を表示したい場合は、折れ線グラフを重ねる方法もあります。設定が複雑になるので、まずはローソク足チャートで試してみてください。

よくあるエラーと対処法

#NUM!エラー

QUARTILE関数で最もよく見るエラーです。

第2引数に「5」以上を入れてしまうケースが多いです。QUARTILE関数は0〜4の5段階しか指定できません。

#VALUE!エラー

第2引数に文字列（例: “1”）を指定すると発生します。数値を直接入力するか、数値セルを参照してください。

TIP

第2引数に小数（例: 1.5）を指定すると切り捨てられます。エラーにはなりませんが、意図しない結果になるので注意してください。

文字列・論理値の扱い

QUARTILE関数は、範囲内の文字列やTRUE/FALSEを自動的に無視します。エラーにはなりませんが、データ件数が想定より少なくなることがあるので、確認してみてください。

QUARTILE関数と関連関数の使い分け

PERCENTILE関数との関係

QUARTILE関数で求められる値は、すべてPERCENTILE関数でも求められます。

PERCENTILE関数は0〜1の範囲で自由な位置を指定できます。QUARTILE関数は25%刻みの5段階に限定されます。

つまりPERCENTILE関数はQUARTILE関数の「上位互換」です。ただし四分位数だけが必要なら、QUARTILE関数のほうが引数がシンプルでわかりやすいですよ。

MIN・MEDIAN・MAXとの対応

QUARTILE関数の一部は、専用の関数と同じ結果を返します。

最小値だけならMIN関数、中央値だけならMEDIAN関数、最大値だけならMAX関数がシンプルです。五数要約をまとめて求めたいときにQUARTILE関数が活躍しますよ。

QUARTILE.INC / QUARTILE.EXCとの違い

スプレッドシートにはQUARTILE関数の派生版が2つあります。

QUARTILEとQUARTILE.INCは完全に同じ結果を返します。QUARTILE.INCは新しい正式名称です。

QUARTILE.EXCは境界値を除外して計算するため、結果が少し異なります。また第2引数に0と4を指定すると#NUM!エラーになります。最小値・最大値は返せません。

通常の業務ではQUARTILE関数（= QUARTILE.INC）で問題ありません。QUARTILE.EXCは統計的にはより厳密ですが、使い勝手が限られます。詳しい違いは各関数の記事で確認してみてください。

PERCENTRANK・RANK.EQとの使い分け

「データの位置を知りたい」という目的は同じでも、視点が異なります。

たとえば売上130の位置づけを知りたい場合を比べましょう。

=QUARTILE(B2:B11, 2)      → 135（Q2の境界値）
=PERCENTRANK(B2:B11, 130)  → 0.389（全体の約39%の位置）
=RANK.EQ(130, B2:B11)      → 6（上から6番目）

使い分けのポイントは次のとおりです。

• グループ分けしたい → QUARTILE関数
• 個々のデータの相対位置を知りたい → PERCENTRANK関数
• 順位を付けたい → RANK.EQ関数

QUARTILE関数は「全体を4グループに分ける」のが得意です。個別データの位置づけが知りたいときは、PERCENTRANK関数やRANK.EQ関数を使いましょう。

よくある質問（QUARTILE関数）

Q1. データ件数が少ない（5件程度）でも正しく使えますか？

使えますが、結果の解釈に注意が必要です。データが少ないと四分位数の意味が薄れます。たとえばデータが4件の場合、各四分位に1件しか入らないため、グループとしての意味が弱くなります。

実務では最低でも10〜20件以上のデータで使うことをおすすめします。5件以下では中央値や最大・最小値で代用するほうが実態を反映しやすいですよ。

Q2. データに重複する値があると結果が変わりますか？

重複があっても計算自体はできます。ただし、Q1・Q2・Q3が同じ値になるケースがあります。

たとえば10件中8件が同じ値だと、Q1・Q2・Q3がすべてその値になります。こうなると四分位数でデータを分けることに意味がなくなります。

重複が多いデータでは、QUARTILE関数だけでなくCOUNTIF関数で値の出現回数を確認し、分布の特徴を把握してから使うのがおすすめです。

Q3. Q3〜最大値の範囲（上位25%）に入るデータだけを抽出するには？

FILTER関数とQUARTILE関数を組み合わせると、上位25%のデータだけを抽出できます。

=FILTER(A2:B11, B2:B11 >= QUARTILE(B2:B11, 3))

B列がQ3以上のデータを一覧で取り出せます。上位パフォーマーの分析や、高額商品の抽出などに使えますよ。

下位25%を抽出したい場合は、比較演算子を <= に変えてQ1を指定するだけです。

=FILTER(A2:B11, B2:B11 <= QUARTILE(B2:B11, 1))

まとめ

QUARTILE関数は、データを4等分したときの区切りの値（四分位数）を返す関数です。

この記事のポイント

• 構文は =QUARTILE(データ, 四分位値) の2引数
• 第2引数は0〜4の整数（0=最小値、1=Q1、2=中央値、3=Q3、4=最大値）
• データの分布をざっくり4グループに分けて把握できる
• IQR法（Q3 - Q1 の1.5倍）で外れ値の検出にも使える
• 五数要約を使えば箱ひげ図の元データも作れる
• QUARTILE = QUARTILE.INCで同じ結果を返す

次のステップ：関連する統計関数

QUARTILE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。

• スプレッドシートのPERCENTILE関数の使い方
• スプレッドシートのMEDIAN関数の使い方
• スプレッドシートのAVERAGE関数の使い方
• スプレッドシートのPERCENTRANK関数の使い方
• スプレッドシートのRANK.EQ関数の使い方
• スプレッドシートのMODE.SNGL関数の使い方
• スプレッドシートのMAX関数の使い方
• スプレッドシートのMIN関数の使い方
• スプレッドシートのLARGE関数の使い方

たとえば5人の月収の平均が47万円。でも実際に見ると、ほとんどの人は30万円前後で、1人だけ120万円の高額所得者がいる。平均値が実態とかけ離れてしまうのは、外れ値に引っ張られるからです。

こんなときに頼れるのが MEDIAN関数 です。この記事では、ExcelのMEDIAN関数の使い方を基本から解説します。平均値との違いや、条件付き中央値、フィルター後の中央値まで、実務で役立つテクニックをまるごと紹介しますよ。

MEDIAN関数とは？

MEDIAN関数（読み方: メジアン）は、数値の中央値を返す関数です。英語の「Median（中央値）」がそのまま関数名になっています。

中央値とは、データを小さい順に並べたときにちょうど真ん中にくる値のこと。AVERAGE関数の平均値とは計算方法がまったく異なります。

中央値の最大の特長は 外れ値の影響をほとんど受けない ことです。給与データや不動産価格など、一部に極端な値が含まれるデータでは、平均値より実態に近い「代表値」を出せます。

すべてのExcelバージョンとMicrosoft 365に対応しています。

MEDIAN関数の書き方（構文と引数）

基本構文

=MEDIAN(数値1, [数値2], ...)

カッコの中に中央値を求めたい数値やセル範囲を指定します。引数はカンマ区切りで最大255個まで追加できます。

引数の説明

引数にはセル範囲（例: B2:B6）を指定するのが一般的です。テキスト・論理値（TRUE/FALSE）・空白セルは自動的に無視され、数値だけが計算対象になります。

ただしエラー値が1つでも含まれるとエラーを返すので注意してください。エラーの対処法はこの記事の後半で解説します。

MEDIAN関数の基本的な使い方

ここからは実際の数式を見ていきましょう。サンプルデータとして、5人の月収（万円）がB2:B6に入っているとします。

昇順に並べると 25, 28, 30, 32, 120 です。この順番を頭に入れておくと結果を確認しやすくなりますよ。

データが奇数個の場合

=MEDIAN(B2:B6)

結果は 30 です。データが5個（奇数）なので、ちょうど真ん中の3番目の値がそのまま返ります。

小さい順に並べて確認してみましょう。

25, 28, 30, 32, 120

3番目の30が中央値です。120という外れ値があっても、結果は引っ張られていません。ここがMEDIAN関数の強みですね。

データが偶数個の場合

Eさん（120万）を除いた4人分のデータで試してみます。

=MEDIAN(B2:B5)

結果は 29 です。データが4個（偶数）の場合、真ん中の2つの値の平均が返ります。

25, 28, 30, 32

中央の2つは28と30。(28+30)÷2 = 29 が中央値になるわけです。

複数の離れた範囲を指定する

1月と3月のデータだけで中央値を出したい、という場面もありますよね。離れた範囲はカンマで区切って指定できます。

=MEDIAN(B2:B6, D2:D6)

この式はB2:B6とD2:D6のすべての数値をまとめて中央値を計算します。間の列は無視されるので、必要なデータだけを選べます。

個別のセルを混ぜることもできます。

=MEDIAN(B2:B6, D3, F5)

中央値と平均値の違い｜どちらを使うか判断フロー

MEDIAN関数とAVERAGE関数、どちらを使うべきか迷う場面は多いですよね。ここでは、同じデータで両者を比較しながら違いを確認していきましょう。

計算方法の違いを具体例で確認

先ほどの5人の月収データで比較します。

平均値は47万円ですが、実際に47万円以上もらっている人はEさん（120万円）だけ。残り4人は全員47万円を下回っています。

一方、中央値の30万円は5人のちょうど真ん中。大多数の実感に近い値が出ていますよね。

このズレが起きるのは、AVERAGE関数がすべての値を合計して割るため、120万円という外れ値に大きく引っ張られるからです。MEDIAN関数は並び順の真ん中を取るだけなので、外れ値の影響をほとんど受けません。

「平均か中央値か」判断フロー

どちらを使うか迷ったら、次の3ステップで判断できます。

ステップ1: 外れ値はあるか？
データの中に極端に大きい（または小さい）値がないか確認します。MAX関数とMIN関数で最大値・最小値を見るだけでも判断できます。

ステップ2: 外れ値がなければ → AVERAGE関数
データがおおむね均等に分布しているなら、平均値のほうが情報量が多く適しています。テストの平均点や日別アクセス数の集計などが典型例です。

ステップ3: 外れ値があれば → MEDIAN関数
給与・年収、不動産価格、顧客単価など、一部に極端な値が含まれやすいデータでは中央値が向いています。「典型的な値」を知りたい場面ではMEDIAN関数を選びましょう。

両方出しておくのがベスト

実務ではAVERAGEとMEDIANの両方を併記するのがおすすめです。2つの差が大きいほどデータの偏りが大きいと判断でき、分析の精度が上がります。

MEDIAN関数の実務活用パターン

基本の使い方がわかったところで、一歩進んだテクニックを見ていきましょう。

条件付き中央値（IF＋配列数式）

「部署ごとの中央値を出したい」など、条件を付けて中央値を計算する場面があります。MEDIAN関数にはAVERAGEIF関数のような条件付き版がありません。代わりにIF関数を組み合わせた配列数式を使います。

A列に部署名、B列に月収が入っている場合の例です。

=MEDIAN(IF(A2:A100="営業部", B2:B100))

この数式は、A列が「営業部」の行だけを抽出して中央値を計算します。

Excel 2019以前をお使いの方は、Enterではなく Ctrl+Shift+Enter で確定してください。数式バーに {=MEDIAN(IF(...))} と波カッコが付けばOKです。Microsoft 365やExcel 2021以降なら、通常のEnterで動作します。

0を除く中央値の注意点

アンケートの未回答を0で入力している場合など、0を除いて中央値を出したい場面があります。MEDIAN関数はゼロ値を計算に含めるため、そのまま使うと結果がズレてしまいます。

0を除くには、先ほどと同じIF関数との組み合わせが使えます。

=MEDIAN(IF(B2:B100>0, B2:B100))

条件を B2:B100>0 にすることで、0より大きい値だけが対象になります。こちらもExcel 2019以前ではCtrl+Shift+Enterが必要です。

0を除くべきかは慎重に判断

0が「未回答」や「欠損」を意味するなら除外が正解です。しかし0が実際の計測値（例: 売上0円の日）であれば、除外すると分析が偏ります。データの意味を確認してから判断しましょう。

フィルター後の中央値はAGGREGATE関数で

オートフィルターで絞り込んだ後に中央値を出したい場面もよくあります。しかし、MEDIAN関数はフィルターで非表示にした行も含めて計算してしまいます。

SUBTOTAL関数で解決したくなりますが、残念ながらSUBTOTALにはMEDIANの機能番号がありません。ここで使うのがAGGREGATE関数です。

=AGGREGATE(12, 5, B2:B100)

第2引数のオプションを変えると、動作を細かく制御できます。

フィルター後の中央値ならオプション 5 がおすすめです。エラー値も混在している場合は 7 を使ってください。

ROUND関数で小数点を丸める

MEDIAN関数の結果に小数点が出ることがあります。偶数個のデータで中央2値の平均を計算するときです。

小数点以下を丸めたい場合はROUND関数で囲みましょう。

=ROUND(MEDIAN(B2:B100), 0)

第2引数の 0 は小数点以下を四捨五入する指定です。小数第1位まで残したい場合は 1 に変えてください。

よくあるエラーと対処法

MEDIAN関数を使っていて遭遇しやすいエラーをまとめました。

エラー値が混在する場合は、IFERROR関数で個別にケアするか、先述のAGGREGATE関数（オプション6）で丸ごと無視するのが実用的です。

=AGGREGATE(12, 6, B2:B100)

テキストが数値に見えるのに計算されない場合は、文字列として保存されている可能性があります。VALUE関数で数値に変換すると解決できます。

似た関数との違い・使い分け

MEDIAN関数と混同しやすい関数を整理しておきましょう。

ちなみに、QUARTILE関数の第2引数に2を指定すると中央値が返ります。=QUARTILE(B2:B6, 2) と =MEDIAN(B2:B6) は同じ結果です。ただし可読性ではMEDIAN関数を使うほうが意図が伝わりやすいでしょう。

条件付きの平均を出したい場合はAVERAGEIF関数、最大値・最小値の条件付き集計ならMAXIFS関数やMINIFS関数が用意されています。

まとめ

ExcelのMEDIAN関数は、データの中央値を求める関数です。外れ値に強く、「典型的な値」を知りたいときに役立ちます。

この記事のポイントをおさらいしましょう。

• MEDIAN関数はデータを並べて真ん中の値を返す
• 偶数個のデータでは中央2値の平均になる
• 外れ値があるデータでは平均値より実態に近い結果を出せる
• 条件付き中央値はIF関数との配列数式で対応
• フィルター後の中央値はAGGREGATE関数（12, 5）を使う

日常の集計でAVERAGE関数だけに頼っていた方は、ぜひMEDIAN関数も併用してみてください。2つの差を見るだけで、データの偏りが一目で分かるようになりますよ。

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