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

こんなふうに、過去のデータから将来の値を予測したいときってありますよね。グラフを見て「なんとなく上がりそう」ではなく、具体的な数値で示せると説得力が段違いです。

そんなときに使えるのがFORECAST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、SLOPE・INTERCEPTとの関係、TREND関数との違いまで解説します。

FORECAST関数とは？線形予測で将来の値を求める関数

FORECAST関数（読み方: フォーキャスト関数）は、既存のデータから線形回帰で予測値を返す統計関数です。最小二乗法という手法で回帰直線を求めます。「FORECAST」は英語の「forecast（予測・予報）」が由来です。

線形回帰とは、散布図に描かれた点の並びに最もフィットする直線を引く手法のことです。FORECAST関数はこの直線上の値を返すので、「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」が得られます。

たとえば、6か月分の広告費（x）と売上（y）のデータがあるとします。FORECAST関数に「広告費40万円」を指定すると、その直線に基づいた売上予測が一発で出ます。

FORECAST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、指定したxに対するyの予測値を求める
• SLOPE関数とINTERCEPT関数の計算を内部で自動的に行う
• 売上予測・需要予測・人員計画など、数値の将来推定に活用できる
• CORREL関数と組み合わせて予測の信頼性を確認できる

NOTE

FORECAST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。Excel 2016以降では後継の「FORECAST.LINEAR」も用意されていますが、結果は同じです。

FORECAST関数の書き方（構文と引数）

基本構文

=FORECAST(x, データ_y, データ_x)

カッコの中に、予測したいxの値と、既存の2つのデータ範囲を指定します。

引数の説明

引数は3つです。最初にxの値を指定し、そのあとにyとxのデータ範囲を並べます。SLOPE関数やINTERCEPT関数と同じく、yが先、xが後です。

WARNING

データ_yとデータ_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 #N/A エラーになります。

TIP

範囲内の文字列・TRUE/FALSE・空白セルは自動的に無視されます。ただし、数値としての「0」は計算の対象になります。

FORECAST関数の基本的な使い方

実際にFORECAST関数を使ってみましょう。

あるお店で6か月分の「広告費（万円）」と「売上（万円）」を記録したとします。

広告費40万円のときの売上を予測する

=FORECAST(40, C2:C7, B2:B7)

結果は約 512 になります。これは「広告費を40万円に増やすと、売上は約512万円になる」という予測です。

予測値の読み取り方

FORECAST関数の結果は、データの傾向をそのまま延長した推定値です。読み取るときのポイントをまとめます。

TIP

「データの範囲を大きく超えたxの値」を指定するときは注意が必要です。たとえば広告費100万円の予測は、実際のデータ（10〜35万円）から遠いため精度が保証されません。

FORECAST関数の実践的な使い方・応用例

来月の売上を予測する

月番号をxとして使えば、時系列の予測ができます。

7か月目の売上を予測するには、次のように書きます。

=FORECAST(7, B2:B7, A2:A7)

結果は約 463.7 です。「7か月目の売上は約464万円になる見込み」と報告できますね。

複数月を一括で予測する

8か月目、9か月目もまとめて予測したい場合は、D列にxの値を入れてFORECAST関数をコピーするだけです。

D2: =FORECAST(7, B2:B7, A2:A7)  → 約 463.7
D3: =FORECAST(8, B2:B7, A2:A7)  → 約 487.4
D4: =FORECAST(9, B2:B7, A2:A7)  → 約 511.1

CORREL関数で予測の信頼性を確認する

FORECAST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関数の出番です。先に相関の強さを確認しておきましょう。

=CORREL(B2:B7, A2:A7)

相関係数が0.7以上なら、FORECAST関数の予測を信頼して活用できます。0.3程度の場合は「参考値」にとどめておくのが安全です。

FORECAST関数とSLOPE・INTERCEPTの関係

FORECAST関数は、内部でSLOPE関数とINTERCEPT関数の計算をしています。数式で書くと次のとおりです。

FORECAST(x, データ_y, データ_x) = SLOPE(データ_y, データ_x) × x + INTERCEPT(データ_y, データ_x)

つまり回帰式 y = ax + b の計算を、FORECAST関数が一括で行ってくれるわけです。傾き（a）と切片（b）を個別に求める手間が省けます。

実際に検算してみましょう。先ほどの広告費・売上データで確認します。

=SLOPE(C2:C7, B2:B7)       → 約 12.1（傾き）
=INTERCEPT(C2:C7, B2:B7)   → 約 28.3（切片）

回帰式は y = 12.1 x x + 28.3 です。x=40を代入すると、12.1 x 40 + 28.3 = 約512。FORECAST(40, C2:C7, B2:B7) の結果と一致しますね。

使い分けの目安

「予測値だけサッと出したい」ならFORECAST関数がおすすめです。「傾きの数値を報告に使いたい」ならSLOPE関数を個別に使ってください。

TREND関数との違い・使い分け

FORECAST関数と似た関数にTREND関数があります。どちらも線形回帰で予測値を求めますが、使いどころが異なります。

FORECASTが向いているケース

• 「広告費40万円のときの売上は？」のように、特定の1つのxに対する予測値がほしい
• セルに1つの数式を入れて結果を得たい

TRENDが向いているケース

• 「7月〜12月の売上予測を一括で出したい」のように、複数のxに対する予測が必要
• グラフ用のデータとして予測値の列を作りたい

TIP

迷ったらFORECAST関数から試してみてください。1つの値を予測するだけならFORECASTのほうがシンプルです。複数の予測が必要になったらTREND関数に切り替えるという流れがスムーズですよ。

よくあるエラーと対処法

#N/Aエラー

FORECAST関数で最もよく見るエラーです。

たとえば =FORECAST(40, C2:C7, B2:B10) 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。

#DIV/0!エラー

以下の原因が考えられます。

データ_xがすべて同じ値だと、回帰直線を引くための分母が0になります。データ入力のミスがないか確認してください。

#VALUE!エラー

最初の引数xに文字列を入れてしまうケースです。予測したいxの値が数値であることを確認してください。

TIP

エラーが表示されると困る場合は、IFERROR関数で囲むとスマートです。=IFERROR(FORECAST(40, C2:C7, B2:B7), "データ不足") のように書けます。

まとめ

FORECAST関数は、既存のデータから線形回帰で予測値を返す関数です。

この記事のポイント

• 構文は =FORECAST(x, データ_y, データ_x) で、予測したいxの値を最初に指定する
• 内部で SLOPE x x + INTERCEPT の計算を自動的に行っている
• 予測値だけほしいならFORECAST、傾き・切片も把握したいならSLOPE+INTERCEPT
• TREND関数は複数のxを一括予測できる上位互換
• 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

FORECAST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。

• 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

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

この記事では、TREND関数の基本から重回帰分析まで解説します。実務で使える手順をまとめました。

TREND関数とは？線形回帰で予測値を返す関数

TREND関数は、過去のデータをもとに将来の値を予測する関数です。内部的には「最小二乗法」という統計手法を使います。最小二乗法とは、データの傾向を最もよく表す直線を求める計算方法のことです。

たとえば過去12か月の売上データがあるとします。TREND関数はそのデータから傾向線（トレンドライン）を引きます。その直線を延長することで、13か月目以降の売上を予測できます。

TREND関数の読み方

読み方は「トレンド」です。英語の “trend”（傾向・推移）が語源です。

TREND関数でできること

TREND関数でできることは、大きく3つあります。

• 過去の時系列データから将来の値を予測する
• 複数の要因（広告費・気温など）から売上を予測する（重回帰）
• 複数の予測値を配列でまとめて返す

1つの要因だけでなく、複数の要因を組み合わせた予測ができる点がTREND関数の強みです。

TREND関数の構文と引数

基本構文は次のとおりです。対応バージョンはExcel 2016以降（Microsoft 365対応）です。

=TREND(既知のy, [既知のx], [新しいx], [定数])

[] 内の引数は省略できます。必須の引数は「既知のy」だけです。

各引数の役割を表にまとめます。

第1引数：既知のy

「既知のy」には、すでにわかっている実績データを指定します。たとえば、過去6か月の売上金額が入ったセル範囲です。

第2引数：既知のx

「既知のx」には、実績に対応する説明変数を指定します。月番号や年度など、yの値に対応する数値です。省略すると {1,2,3,…} が自動で割り当てられます。

第3引数：新しいx

「新しいx」には、予測を出したい地点の値を指定します。たとえば7か月目〜9か月目の売上を知りたい場合です。{7,8,9} に相当するセルを指定します。

第4引数：定数

通常はTRUE（既定値）のままで問題ありません。FALSEにすると、回帰直線が原点を通るように計算されます。特殊なケースを除き、変更する必要はありません。

TREND関数の基本の使い方｜月別売上から来期を予測する

ここでは、6か月分の売上データから7〜9か月目の売上を予測する手順を紹介します。

サンプルデータと完成イメージ

次のようなデータを用意してください。

• A列（月番号）：1〜6
• B列（売上）：150, 180, 210, 195, 240, 260
• A9:A11に予測したい月番号：7, 8, 9

B9:B11に予測結果を出力します。

TREND関数の入力手順

Excel 2021 / Microsoft 365の場合、先頭セルに数式を入力するだけで結果がスピル（自動展開）します。

B9セルに次の数式を入力してください。

=TREND(B2:B7, A2:A7, A9:A11)

Enterキーを押すと、B9:B11に予測値が一括で表示されます。

配列数式の注意点

Excel 2019以前のバージョンでは、スピル機能がありません。配列数式として入力する必要があります。手順は次のとおりです。

1. 出力先のセル範囲（B9:B11）をあらかじめ選択する
2. 数式バーにTREND関数を入力する
3. Ctrl + Shift + Enter で確定する

数式バーに {=TREND(...)} と中カッコが表示されれば成功です。この中カッコは手入力しないでください。Excelが自動で付与します。

TREND関数を実務で使う｜広告費と気温から売上を予測する（重回帰）

TREND関数は、複数の説明変数を使った重回帰分析にも対応しています。重回帰分析とは、要因を2つ以上考慮する分析手法です。

複数の説明変数を指定する方法

たとえば「広告費」と「平均気温」の2つから売上を予測するケースを考えます。データの配置は次のとおりです。

• A列：広告費（万円）
• B列：平均気温（℃）
• C列：売上（万円）

このとき、既知のxには複数列をまとめて指定します。

=TREND(C2:C13, A2:B13, A14:B16)

ポイントは、既知のxに A2:B13 のように2列を指定することです。これだけで重回帰分析が実行されます。

重回帰の入力手順と結果の読み方

1. 予測先のセル（C14など）を選択する
2. 上記の数式を入力する
3. Enterキーで確定する（Excel 2021以降）

結果は「広告費と気温の両方を考慮した予測売上」です。単一の要因だけを見るより精度が上がることが多いです。ただし、説明変数を増やしすぎると過学習のリスクがあります。実務では2〜3個の変数にとどめるのがおすすめです。

予測の精度を確認する｜RSQ関数でR²をチェック

TREND関数で予測値を出したら、その予測がどれくらい信頼できるかを確認しましょう。RSQ関数を使うと、決定係数（R²）を求められます。

=RSQ(C2:C13, A2:A13)

R²は0〜1の値を取ります。1に近いほど予測精度が高いことを示します。

R²（決定係数）の目安

R²が低いときの対処法

R²が低い場合は、次の3つを試してみてください。

• 説明変数を追加する: 売上に影響する別の要因（季節・曜日など）を加える
• 外れ値を確認する: 異常値がデータに含まれていないかチェックする
• 非線形の可能性を検討する: データが直線的でない場合はGROWTH関数（指数回帰）を試す

TREND関数・FORECAST.LINEAR関数・予測シートの違い

Excelには予測のための手段が複数あります。それぞれの特徴を比較表にまとめます。

どれを使うべきか？場面別の選び方

• 複数月の売上をまとめて予測したい → TREND関数
• 特定の1点だけ予測したい → FORECAST.LINEAR関数
• 季節変動のあるデータを予測したい → FORECAST.ETS関数（予測シート）
• 複数の要因から予測したい → TREND関数（重回帰）

迷ったらTREND関数を選べば、たいていの場面に対応できます。

TREND関数でエラーが出るときの対処法

TREND関数で発生しやすいエラーと対処法を紹介します。

#VALUE! エラー

原因: 既知のyや既知のxに文字列や空白セルが含まれている。

対処法: データ範囲に数値以外のセルが混じっていないか確認してください。空白セルがある場合は、0を入力するか範囲から除外します。

#REF! エラー

原因: 既知のyと既知のxの行数（データ数）が一致していない。

対処法: yとxのセル範囲の行数を揃えてください。たとえば、yが12行ならxも12行にします。

#N/A・#SPILL! エラー

#N/A エラーの原因: CSE（Ctrl+Shift+Enter）入力時に、選択した出力範囲と新しいxの個数が一致していない。出力範囲の選択をやり直してください。

#SPILL! エラーの原因: スピル先のセルにデータや数式が入っている。スピル先のセルを空にすれば解消します。Excel 2021以降で発生するエラーです。

まとめ

この記事では、TREND関数の基本から重回帰分析、予測精度の確認方法までを解説しました。

• TREND関数は線形回帰で将来の値を予測する関数
• 複数の予測値を配列で一括出力できる
• 複数の要因を考慮した重回帰分析にも対応
• RSQ関数でR²を確認し、予測の信頼度をチェックする
• 1点だけの予測ならFORECAST.LINEAR、季節性があるなら予測シートを使う

売上予測や需要予測の場面で、ぜひ活用してみてください。

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