単位も桁数も違う数字を並べても、そのままでは比較できませんよね。そこで使うのが STANDARDIZE関数 です。データを「標準化」して同じ物差しに揃えてくれます。

この記事では、STANDARDIZE関数の基本構文から実務でよく使う活用パターン、エラー対処、よくある質問まで一気通貫で解説します。読み終わるころには、自社の評価データや営業数値を一つの基準で並べられるようになります。

STANDARDIZE関数とは？データを標準化して比較可能にする関数

STANDARDIZE関数（読み方: スタンダダイズ関数）は、データを 標準化 する関数です。「STANDARDIZE」は英語で「標準化する」という意味で、Googleスプレッドシートに最初から組み込まれている統計関数の一つです。

標準化とは、平均を0・標準偏差を1に変換する処理のことです。変換後の値は zスコア（標準得点） と呼ばれます。ちょっとむずかしく聞こえますが、考え方はシンプルです。

• zスコアが 0 → 平均とぴったり同じ
• zスコアが 正の値 → 平均より上（プラス1なら標準偏差1個分上）
• zスコアが 負の値 → 平均より下（マイナス1なら標準偏差1個分下）

たとえば、ある社員のzスコアが1.5なら「平均より標準偏差1.5個分だけ上にいる」という意味です。単位が「個数」でも「金額」でもzスコアに変換すれば同じ基準で比較できるのが最大のメリットです。

STANDARDIZE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zスコア（標準化された値）を求める
• 単位の異なるデータを同じ基準に揃えて比較する
• 偏差値を計算するための中間ステップとして使う
• 営業評価・人事評価・テスト結果の総合スコアを作成する
• AVERAGE関数やSTDEV関数と組み合わせて統計分析を行う

NOTE

STANDARDIZE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、動作はまったく同じです。Excelのファイルをスプレッドシートに読み込んでもそのまま動きます。

STANDARDIZE関数の書き方（構文と引数）

基本構文

=STANDARDIZE(値, 平均, 標準偏差)

カッコの中に、標準化したい値・分布の平均・分布の標準偏差を順番に指定します。引数の順番を間違えると意味のない数値が返ってくるので注意しましょう。

引数の説明

3つの引数はすべて必須です。平均と標準偏差は手入力もできますが、AVERAGE関数とSTDEV関数で自動計算するのがおすすめです。データが更新されても、平均と標準偏差が自動で再計算されるので、再入力の手間がかかりません。

TIP

計算式は (値 − 平均) ÷ 標準偏差 です。手計算と同じ結果になりますが、関数を使えば入力ミスを防げます。とくに桁数が多いデータでは関数化が必須です。

内部の計算ロジックを理解しておく

たとえば値が80、平均が76、標準偏差が9.62なら、(80 − 76) ÷ 9.62 ≒ 0.42 となります。「平均から見て自分はどれくらい離れているか」を、標準偏差を物差しにして測る関数だとイメージしてください。

STANDARDIZE関数の基本的な使い方

以下のテストデータでSTANDARDIZE関数を使ってみましょう。B2からB6に5人の成績データが入っているとします。

ステップ1: 平均と標準偏差を確認する

まず、別のセルに平均と標準偏差を出しておくと、後の作業がぐっと楽になります。

=AVERAGE(B2:B6)
=STDEV(B2:B6)

平均は76、標準偏差は約9.62です。データ全体の中心と、ばらつきの大きさが把握できました。

ステップ2: zスコアを求める

C2セルに次の数式を入力します。$ で範囲を絶対参照にしておくのがポイントです。

=STANDARDIZE(B2, AVERAGE($B$2:$B$6), STDEV($B$2:$B$6))

田中さん（80点）のzスコアは約 0.42 です。平均より少し上にいることがわかります。

C2をC6までドラッグまたはダブルクリックでコピーすると、全員分のzスコアが一覧できます。

zスコアが正なら平均以上、負なら平均以下と一目でわかりますね。点数だけ見ると85点と90点の差は5点ですが、zスコアで見ると「集団のなかでどれくらい突出しているか」がはっきり伝わります。

TIP

C2セルの数式をC6までコピーするとき、$B$2:$B$6 のように 平均と標準偏差の範囲を絶対参照 にしてください。相対参照のままだと、コピー先で参照範囲がずれて誤った値になります。

STANDARDIZE関数の実務活用パターン

ここからは、実際の仕事の現場で出てくるシーンを想定して、STANDARDIZE関数の使い方を見ていきましょう。

パターン1: 異なる単位のデータを公平に比較する

営業チームの評価で「売上金額」と「訪問件数」を総合的に比較したい場面を考えてみましょう。売上は数百万円単位、訪問件数は数十件単位なので、そのまま足しても意味がありません。

それぞれのzスコアを計算します。D2セル（売上のzスコア）に次の数式を入力します。

=STANDARDIZE(B2, AVERAGE($B$2:$B$5), STDEV($B$2:$B$5))

E2セル（訪問件数のzスコア）にも同様に入力します。

=STANDARDIZE(C2, AVERAGE($C$2:$C$5), STDEV($C$2:$C$5))

F2セルでzスコアの平均を求めれば、総合評価ができます。

=AVERAGE(D2, E2)

これで、売上が高くても訪問が少ない人、訪問は多いけど売上が控えめな人を 公平に評価 できます。指標ごとに重みを変えたい場合は、=D20.7 + E20.3 のように重み付き平均にすればOKです。

パターン2: 偏差値を計算する

テスト結果や営業成績の偏差値を出したい場面もありますよね。偏差値はzスコアを元に計算できます。

=STANDARDIZE(B2, AVERAGE($B$2:$B$6), STDEV($B$2:$B$6)) * 10 + 50

偏差値の計算式は 「zスコア × 10 + 50」 です。STANDARDIZE関数の結果に10を掛けて50を足すだけで、見慣れた偏差値の形になります。

• 偏差値50 → ちょうど平均（zスコア0）
• 偏差値60 → 上位約16%（zスコア+1）
• 偏差値70 → 上位約2.3%（zスコア+2）
• 偏差値40 → 下位約16%（zスコア−1）

社内研修テストの評価や、営業ランキングを「業界の偏差値」風に表現したいときに重宝します。

パターン3: 異常値（外れ値）の検出

zスコアの絶対値が2以上のデータは、統計的には「平均から大きく外れた値」と判断されます。これを利用すれば、データの中の異常値を自動でフラグ付けできます。

=IF(ABS(STANDARDIZE(B2, AVERAGE($B$2:$B$100), STDEV($B$2:$B$100))) >= 2, "要確認", "")

製造ラインの検査データ、アンケート結果の入力ミス、Webアクセスログの不審な数値などに使えます。>= 3 にすれば「ほぼ確実に異常」と判定できる厳しめの基準になります。

パターン4: 複数指標を統合した総合ランキング

社員の評価で「売上」「新規顧客数」「顧客満足度スコア」など複数の指標を一つにまとめたい、というケースもよくあります。

各指標をSTANDARDIZE関数でzスコアに変換し、合計または平均を取れば一つのスコアにまとまります。

=AVERAGE(
  STANDARDIZE(B2, AVERAGE($B$2:$B$20), STDEV($B$2:$B$20)),
  STANDARDIZE(C2, AVERAGE($C$2:$C$20), STDEV($C$2:$C$20)),
  STANDARDIZE(D2, AVERAGE($D$2:$D$20), STDEV($D$2:$D$20))
)

そのままだと小数点の数値ですが、* 10 + 50 を付ければ偏差値スタイルの「総合スコア」になります。社内の評価制度がある会社では、月次レポートにそのまま組み込めるはずです。

TIP

部署ごとに比較したい場合は、AVERAGE・STDEVの範囲を部署別に分けると、部署内ランキングが作れます。

よくあるエラーと対処法

STANDARDIZE関数を使っていてつまずきやすいエラーと、その解決方法をまとめました。

WARNING

全員が同じ点数だと標準偏差が0になり、#NUM!エラーが発生します。「ばらつきのないデータは標準化できない」と覚えておくとよいでしょう。仕様上の挙動なので、エラーが出たらまずデータのばらつきを疑ってください。

よく見る失敗例

• 範囲指定を絶対参照にしていない: コピー時に範囲がずれて、行ごとに違う平均・標準偏差で計算されてしまう
• STDEV関数とSTDEVP関数を混同: 標本ならSTDEV、母集団全体ならSTDEVPを使う（後述）
• 空白セルが範囲に含まれる: 空白は無視されるが、AVERAGE・STDEVの結果が意図と違う場合は範囲を確認

似た関数との違い・使い分け

STANDARDIZE関数と関連する統計関数を整理します。組み合わせて使うことで、もっと深い分析ができます。

STANDARDIZEは「相対的な位置」を、PERCENTILEは「特定の位置の実際の値」を返します。RANKは単純な順位、NORMSDISTはzスコアの確率変換と、それぞれ役割が違います。目的に応じて使い分けてください。

TIP

「STDEVとSTDEVPどっちを使えばいい？」と迷ったら、STDEV（標本標準偏差）を選んでおけば実務上はほぼ問題ありません。一部のサンプルから全体を推定するのが一般的だからです。

STANDARDIZE関数に関するよくある質問（FAQ）

Q1: STANDARDIZE関数とNORMSDIST関数の違いは何ですか？

STANDARDIZE関数は 値をzスコアに変換 する関数で、NORMSDIST関数は zスコアを累積確率（上位何%か）に変換 する関数です。

たとえばzスコア1.5の人が「上位何%か」を知りたい場合は、=1 - NORMSDIST(1.5) で約6.7%と計算できます。STANDARDIZE → NORMSDIST と組み合わせることで、「平均より上か下か」だけでなく「全体の中で具体的に何%の位置にいるか」まで把握できます。

Q2: マイナスのzスコアが出るのはなぜ？

zスコアは「平均からの距離を標準偏差で割った値」なので、平均より小さい値はマイナスになります。これは仕様であり、計算ミスではありません。

zスコア −0.5 なら「平均より標準偏差0.5個分だけ下にいる」という意味です。プラスもマイナスも、絶対値の大きさが「平均からどれだけ離れているか」を表します。

Q3: 標準偏差は STDEV と STDEVP のどちらを使えばいい？

データが 「全体の一部（サンプル）」 なら STDEV関数（標本標準偏差）、データが 「全部そろっている（母集団全体）」 なら STDEVP関数（母集団標準偏差）を使います。

実務では「集めたデータからもっと広い母集団を推定する」ケースが多いため、STDEVのほうが使う頻度が高いです。社内全員の評価データのようにデータが完全に揃っている場合はSTDEVPでもOKです。

Q4: 偏差値を出したいときの数式は？

=STANDARDIZE(値, 平均, 標準偏差) * 10 + 50 です。zスコアを10倍して50を足すだけで偏差値になります。

たとえばB2の点数の偏差値を出すなら、

=STANDARDIZE(B2, AVERAGE($B$2:$B$30), STDEV($B$2:$B$30)) * 10 + 50

偏差値50が平均、60以上で上位約16%、70以上で上位約2.3%です。

Q5: zスコアが大きすぎる/小さすぎるデータはどう扱えばいい？

zスコアの絶対値が 2以上は要注意、3以上はかなり珍しい値 とされています。実務的には次の方針で対応します。

• 入力ミスの可能性 → 元データを確認して修正
• 一部の特殊な大口顧客や高成績者など実在する値 → そのまま採用するか、メモを残す
• 異常データを除外して再計算したい → IF関数で除外条件を作って再度集計

=IF(ABS(C2) > 3, "外れ値", C2) のようにフラグを立てる運用がおすすめです。

まとめ

STANDARDIZE関数のポイントを振り返りましょう。

• STANDARDIZE関数はデータを標準化してzスコアを返す: 構文は =STANDARDIZE(値, 平均, 標準偏差) で、引数は3つとも必須
• zスコアの読み方: 0なら平均と同じ、正なら平均以上、負なら平均以下。絶対値が2以上は外れ値の可能性
• 実務での主な使い道: 異なる単位データの比較、偏差値計算、外れ値検出、複数指標の総合スコア化
• AVERAGE関数・STDEV関数とセットで使う: 平均と標準偏差を関数で自動計算するとデータ更新にも強い
• エラー対処: #NUM! は標準偏差が0、#VALUE! は数値以外、#N/A は引数不足が原因

単位の違うデータの比較に困ったり、社内の評価制度をもっと公平にしたくなったら、STANDARDIZE関数で標準化してみてください。手元のスプレッドシートが「ただの数字の表」から「比較できる分析シート」に変わります。

そんなときに便利なのが、ExcelのSTANDARDIZE関数です。この関数を使えば、データを「Zスコア（標準化変量）」に変換して、異なる尺度のデータを同じ基準で比較できるようになります。

この記事では、STANDARDIZE関数の基本的な使い方から、実務で役立つ活用例まで詳しく解説していきます。

STANDARDIZE関数とは？

読み方と語源

STANDARDIZE関数の読み方は「スタンダダイズ関数」です。英語の「standardize」は「標準化する」という意味で、データを標準的な尺度に変換することを表しています。

STANDARDIZE関数でできること

STANDARDIZE関数は、指定したデータのZスコア（標準化変量）を求める関数です。

Zスコアとは、あるデータが平均からどれだけ離れているかを標準偏差の単位で表した数値のことです。計算式で書くと次のようになります。

Zスコア = (データ値 – 平均) / 標準偏差

たとえば、Zスコアが「1.5」なら「平均より標準偏差1.5個分だけ上にある」という意味になります。Zスコアが「-0.8」なら「平均より標準偏差0.8個分だけ下にある」ことを表します。

この変換によって、単位や尺度が異なるデータ同士を同じ基準で比較できるようになるのがポイントです。

対応バージョン

STANDARDIZE関数は以下の環境で使用できます。

• Excel 2007以降のすべてのバージョン
• Microsoft 365
• Googleスプレッドシート

STANDARDIZE関数の書き方（構文と引数）

基本構文

=STANDARDIZE(x, 平均, 標準偏差)

引数の説明

STANDARDIZE関数の引数は3つで、すべて必須です。

引数はすべて数値で指定する必要があります。数値以外を指定すると #VALUE! エラーが返されます。

基本的な使い方

まずはシンプルな例でSTANDARDIZE関数の動きを確認してみましょう。

あるクラスのテスト結果を標準化する例です。平均点が65点、標準偏差が12だったとします。

=STANDARDIZE(80, 65, 12)

この数式の結果は「1.25」になります。つまり、80点のデータは平均より標準偏差1.25個分だけ高い位置にある、ということがわかります。

セル参照を使う場合は、次のように記述します。B2にデータ値、B3に平均、B4に標準偏差が入っているとします。

=STANDARDIZE(B2, B3, B4)

セル参照を使えば、データが変わっても自動で再計算されるので便利です。

実践的な使い方・応用例

応用例1: AVERAGE関数・STDEV関数と組み合わせて使う

実務では、平均や標準偏差を手入力するのではなく、AVERAGE関数とSTDEV関数で自動計算するのが一般的です。

たとえば、A2:A20にテストの点数が入っている場合、B2セルに次の数式を入力します。

=STANDARDIZE(A2, AVERAGE($A$2:$A$20), STDEV($A$2:$A$20))

AVERAGE関数とSTDEV関数の範囲を絶対参照（$付き）にしておくと、数式を下方向にコピーしても参照がずれません。これで全員分のZスコアを一括で求められます。

応用例2: 異なる科目のテスト成績を公平に比較する

国語と数学のテストで、配点も平均点もまったく違うケースを考えてみましょう。

このままでは「Aさんは数学120点で国語78点だから数学の方が得意」とは言い切れませんよね。満点も平均点も違うからです。

そこでSTANDARDIZE関数を使ってZスコアに変換すると、同じ基準で比較できるようになります。国語の平均が75、標準偏差が10、数学の平均が120、標準偏差が15だとすると、次の数式でAさんの各科目のZスコアが求められます。

=STANDARDIZE(78, 75, 10)   → 結果: 0.30（国語）
=STANDARDIZE(120, 120, 15) → 結果: 0.00（数学）

Aさんの場合、国語のZスコア(0.30)の方が数学(0.00)より高いので、実は相対的に見ると国語の方が成績が良いことがわかります。

応用例3: 売上データの標準化で支店間比較

店舗や支店ごとに商圏規模が異なる場合、売上金額をそのまま比較するのは不公平です。STANDARDIZE関数で各支店の売上をZスコアに変換すれば、「その支店が全体の中でどの位置にいるか」を客観的に評価できます。

Zスコアが高いほど相対的に好成績、低いほど要改善という判断に使えるため、人事評価や目標設定にも応用できます。

よくあるエラーと対処法

STANDARDIZE関数を使う際に発生しやすいエラーをまとめました。

特に多いのが #NUM! エラーです。標準偏差が0ということは、すべてのデータが同じ値であることを意味します。その場合は標準化自体が不要なので、データを見直してみてください。

Excelのエラーについて詳しく知りたい方は「セルに表示されるエラーの種類と原因、対処方法を解説」を参考にしてください。

似た関数との違い・使い分け

STANDARDIZE関数と関連する統計関数を整理しておきましょう。

STDEV関数（STDEV.S）は標本データの標準偏差、STDEV.P関数は母集団の標準偏差を求めます。手元のデータが全体の一部（サンプル）であればSTDEV.Sを、全体のデータであればSTDEV.Pを使い分けてください。

STANDARDIZE関数とNORM.S.DIST関数の組み合わせ｜Zスコアから確率を求める

STANDARDIZE関数で求めたZスコアは、それ単体でも「平均からどれくらい離れているか」を示してくれます。ただ実務では、もう一歩踏み込んで「上位何パーセントに入るのか」を知りたい場面が多いですよね。

そこで活躍するのが、NORM.S.DIST関数です。この関数はZスコアを渡すと、標準正規分布における累積確率（そのZスコア以下になる割合）を返してくれます。

NORM.S.DIST関数の基本

NORM.S.DIST関数の構文は次のとおりです。

=NORM.S.DIST(Z, 関数形式)

第2引数の「関数形式」には、累積分布を求めたいときは TRUE を指定します。たとえばZスコア1.96を渡すと、結果は約0.975（97.5%）になります。

=NORM.S.DIST(1.96, TRUE)   → 結果: 約0.975

これは「Zスコア1.96以下のデータが全体の約97.5%を占める」という意味です。逆に言えば、上位2.5%のラインがZスコア1.96ということになります。

STANDARDIZEと組み合わせて上位何%かを求める

STANDARDIZE関数とNORM.S.DIST関数を組み合わせると、生のデータから一発で「上位何パーセントか」を計算できます。

A2:A20にテストの点数が入っているとき、B2セルに次の数式を入力します。

=1 - NORM.S.DIST(STANDARDIZE(A2, AVERAGE($A$2:$A$20), STDEV($A$2:$A$20)), TRUE)

1 - 累積確率 とすることで、「そのデータより上位の割合」が求められます。

たとえば平均65点・標準偏差12のテストで80点を取った場合、Zスコアは1.25です。これをNORM.S.DISTに渡すと累積確率は約0.894となり、上位の割合は約10.6%とわかります。つまり「80点はおよそ上位10.6%の成績」と言い換えられるわけです。

この考え方は、売上データにもそのまま使えます。「この支店の売上は全支店の上位何パーセントか」を客観的な数値で示せるので、業績評価のレポートにそのまま盛り込めます。

Zスコアと割合の対応をざっくり押さえる

正規分布では、Zスコアと範囲内に入る割合の関係がおおよそ決まっています。暗算の目安として覚えておくと便利です。

たとえばZスコアが2を超えるデータは、全体の上位2.5%程度しかない「かなり珍しい値」だと判断できます。この感覚があると、Zスコアを見ただけでデータの希少性がイメージしやすくなります。

標準偏差はSTDEV.SとSTDEV.Pのどちらを使う？

STANDARDIZE関数の第3引数には標準偏差を指定しますが、Excelには標準偏差を求める関数が2種類あります。「STDEV.S」と「STDEV.P」です。どちらを選ぶかで結果がわずかに変わるため、使い分けの基準を押さえておきましょう。

標本と母集団の違い

2つの関数の違いは、データを「全体（母集団）」とみなすか「一部（標本）」とみなすかにあります。

• STDEV.S（標本標準偏差）: 手元のデータが全体の一部（サンプル）のときに使う
• STDEV.P（母集団標準偏差）: 手元のデータが調べたい対象すべてをカバーしているときに使う

具体例で考えてみましょう。社員50名全員の残業時間を分析するなら、それが全データなのでSTDEV.Pを使います。一方、アンケートに回答した30名のデータから全社員の傾向を推測したい場合は、一部のサンプルなのでSTDEV.Sを使います。

迷ったらSTDEV.Sでよい理由

実務では「手元のデータは何らかの一部にすぎない」というケースが大半です。そのため、迷ったらSTDEV.S（旧名のSTDEV関数と同じ）を選んでおけば問題ありません。

なお、STDEV.SとSTDEV.Pの結果は、データ数が多いほど差が小さくなります。データ数が数十件以上あれば、どちらを使ってもZスコアの値はほぼ変わりません。逆にデータ数が極端に少ないと差が目立つので、その場合は標本か母集団かを意識して選びましょう。

=STANDARDIZE(A2, AVERAGE($A$2:$A$20), STDEV.S($A$2:$A$20))   ← サンプルのとき
=STANDARDIZE(A2, AVERAGE($A$2:$A$20), STDEV.P($A$2:$A$20))   ← 全データのとき

Googleスプレッドシートでの使い方

STANDARDIZE関数は、GoogleスプレッドシートでもExcelとまったく同じ構文で使えます。関数名・引数の順番・動作はすべて共通なので、Excelで覚えた使い方をそのまま流用できます。

=STANDARDIZE(B2, AVERAGE(B2:B20), STDEV(B2:B20))

ARRAYFORMULAで一括計算する

スプレッドシートならではの便利な使い方が、ARRAYFORMULA関数との組み合わせです。1つの数式で範囲全体のZスコアをまとめて計算できます。

=ARRAYFORMULA(STANDARDIZE(B2:B20, AVERAGE(B2:B20), STDEV(B2:B20)))

この数式を1か所に入力するだけで、B2からB20までの全データのZスコアが一気に並びます。数式を1つずつ下にコピーする手間が省けるので、データ件数が多いときに効率的です。

なお、スプレッドシートのSTDEV関数もExcelと同様に標本標準偏差を返します。母集団標準偏差を使いたい場合はSTDEVP関数に置き換えてください。基本的な使い方はExcelと変わらないと考えて問題ありません。

STANDARDIZE関数のよくある質問（FAQ）

最後に、STANDARDIZE関数やZスコアについてよく寄せられる質問をまとめました。

Q1. STANDARDIZE関数と標準偏差（STANDARD DEVIATION）は何が違う？

標準偏差は「データ全体のばらつきの大きさ」を表す1つの数値です。一方STANDARDIZE関数は、その標準偏差を使って、個々のデータ値を「平均からどれだけ離れているか（Zスコア）」に変換する関数です。

つまり標準偏差はデータ全体を測る物差しであり、STANDARDIZE関数はその物差しを使って1つひとつのデータの位置を測る、という役割の違いがあります。

Q2. Zスコアが「2.5」だと何を意味する？

Zスコアが2.5なら、そのデータは「平均より標準偏差2.5個分だけ上にある」ことを意味します。正規分布であれば、これは上位約0.6%に相当するかなり珍しい値です。

逆にZスコアが負の値、たとえば「-1.0」なら、平均より標準偏差1個分だけ下にあることを示します。STANDARDIZE関数は平均より低いデータに対しては負の値を返すので、マイナスが出ても異常ではありません。

Q3. 標準化したデータの平均は必ず0になる？

はい。あるデータ群を全件STANDARDIZE関数で標準化し、そのZスコアをAVERAGE関数で平均すると、必ず0（または計算誤差で限りなく0に近い値）になります。

これは標準化という処理の性質によるもので、Zスコアの平均は0、標準偏差は1になるよう変換されているためです。検算したいときの目安として覚えておくと便利です。

ZスコアでExcelの外れ値（異常値）を自動検出する方法

データの中に「ぽつんと飛び抜けた値」が混ざっていると、平均やグラフが歪んでしまいますよね。そんな外れ値（異常値）を、感覚ではなく数値で自動判定できるのがZスコアの強みです。

判定に使うのが「3シグマ法」という考え方です。Zスコアは「平均から標準偏差いくつ分離れているか」を表す指標なので、Zスコアの絶対値が3を超えた値を外れ値とみなします。数式にするとこうなります。

=ABS(STANDARDIZE(B2,AVERAGE($B$2:$B$20),STDEV.S($B$2:$B$20)))>3

ABSで絶対値にしているのは、プラス側もマイナス側も両方の外れ値を拾うためです。この式はTRUE（外れ値）かFALSE（正常）を返すので、そのまま外れ値フラグとして使えます。平均と標準偏差の範囲は絶対参照（$付き）にして、下方向へコピーしてもズレないようにしておきましょう。

なぜ「±3」なのかというと、正規分布の「99.7%ルール」が根拠です。正規分布に従うデータは、平均±3標準偏差の範囲内に全体の約99.7%が収まります。つまりこの範囲から外れる値は、起こる確率が0.3%未満のかなり珍しいデータ。だから外れ値とみなしてよいわけです。

実務では、製品の寸法や重量が規格から外れていないかを見る品質管理や、売上データに入力ミスの桁間違いが紛れていないかのチェックに重宝します。標準偏差の計算に使う関数の詳しい使い方は、STDEV.S関数の解説もあわせてご覧ください。

条件付き書式×STANDARDIZE関数：Zスコアで異常値を自動ハイライト

フラグ列を作るのもよいですが、「外れ値のセルそのものに色がつく」と一目で異常が分かって便利です。これは条件付き書式とSTANDARDIZE関数を組み合わせれば実現できます。

設定手順はシンプルです。色をつけたいデータ範囲（例: B2:B20）を選択したら、「ホーム」タブ→「条件付き書式」→「新しいルール」→「数式を使用して、書式設定するセルを決定」を選びます。そこに次の数式を入力し、「書式」ボタンから塗りつぶしの色を指定するだけです。

=ABS(STANDARDIZE(B2,AVERAGE($B$2:$B$20),STDEV.S($B$2:$B$20)))>=2

ここでのポイントは参照方法です。判定対象のB2は相対参照（$なし）、平均と標準偏差の範囲は絶対参照（$付き）にします。こうすることで、選択範囲の各セルに対して同じ基準で判定が走ります。

さらに「黄色＝注意」「赤色＝危険」の2段階ハイライトにすると、異常の度合いまで分かって実用的です。先にゆるい基準のルールを作り、次に厳しい基準のルールを上に重ねます。

注意（黄）: =ABS(STANDARDIZE(B2,AVERAGE($B$2:$B$20),STDEV.S($B$2:$B$20)))>=2
危険（赤）: =ABS(STANDARDIZE(B2,AVERAGE($B$2:$B$20),STDEV.S($B$2:$B$20)))>=3

赤のルールを上位に置けば、±3を超えたセルは赤、±2〜3のセルは黄色で表示されます。売上・在庫・品質管理データの外れを自動でチェックでき、毎回フィルタや並べ替えをする手間がなくなります。条件付き書式の細かい設定は、条件付き書式の完全ガイドで詳しく解説しています。

まとめ

この記事では、ExcelのSTANDARDIZE関数について解説しました。ポイントを振り返りましょう。

• STANDARDIZE関数は、データのZスコア（標準化変量）を求める関数
• 構文は =STANDARDIZE(x, 平均, 標準偏差) で、引数は3つすべて必須
• AVERAGE関数・STDEV関数と組み合わせると、平均と標準偏差を自動計算できる
• 異なる尺度のデータ（テスト成績、売上など）を公平に比較したいときに活用する
• 標準偏差に0以下を指定すると #NUM! エラーになるので注意

STANDARDIZE関数を使いこなせば、「ただの数値の比較」から「統計的に意味のある比較」にレベルアップできます。テスト成績の分析や支店ごとの業績評価など、さまざまな場面で活用してみてください。

Excel関数の基本をもう一度確認したい方は、Excel関数一覧もあわせてご覧ください。