「過去のデータから来年の売上を予測したい」──
そんなときに役立つのが FORECAST関数 です。
統計的な知識がなくても、ExcelのFORECAST関数なら、単回帰分析 をもとに次の年の売上や需要を手軽に計算することができます。
この記事では、FORECAST関数を使った単回帰分析の方法をわかりやすく解説します。
FORECAST関数とは？
FORECAST関数 は、既知のデータの関係をもとに、
新しいX値（時期など）に対応するY値（売上など）を予測する関数です。
データに基づいた 「単回帰分析」 を行い、傾向から数値を計算します。
書式
=FORECAST(x, 既知のy, 既知のx)
各引数の説明
- x：予測したいXの値。将来の年や月など、予測したい対象を指定します。
- 既知のy：既知のY値（目的変数）。売上など、すでにわかっているデータを指定します。
- 既知のx：既知のX値（説明変数）。年や月など、Yに対応するデータを指定します。
FORECAST関数の使い方
例：アイスクリームの売上データから2026年の売上を予測する
ここでは、年次データと売上データを使って、2026年の売上予想をFORECAST関数によって求めてみましょう。
セルF3に次の式を入力します。
=FORECAST(E3,C3:C12,B3:B12)
この式では、年次データと売上データをもとに、直線的な傾向（1年ごとの伸び） を求め、
その傾向を使って2026年の売上を予測します。
計算の結果、予測売上は約251万円 となります。
過去10年間の売上の伸びをもとにすると、2026年は前年より約10万円増えると見込まれます。
活用例
- 売上予測：過去数年分の実績から来年の売上を予測
- アクセス解析：サイトPVの推移から次月のアクセス数を予測
- 在庫計画：販売データをもとに次期の発注数を予測
- 需要予測：季節ごとの販売傾向を分析して先取り準備
注意点
- 直線的（線形）なデータに向いている
増減が大きいデータや季節性のあるデータでは誤差が出やすくなります。 - 欠損値や異常値に注意
売上データに極端な値があると、予測値がずれることがあります。 - FORECAST.LINEAR関数でも同じ結果
Excelの新バージョンではFORECAST.LINEARが推奨されています。
関連関数
| 関数名 | 内容 |
|---|---|
| TREND関数 | データの傾向をもとに複数の予測値をまとめて求める |
| FORECAST.LINEAR関数 | FORECAST関数の改良版（同じ使い方） |
| LINEST関数 | 回帰分析の係数（傾き・切片）を取得できる |
| GROWTH関数 | 指数的な増加を予測する（非線形モデル） |
まとめ
FORECAST関数は、過去の傾向から将来の数値を予測できる関数です。
今回の例のように、売上の推移や成長率を把握したいときに非常に便利です。
直線的な増加傾向があるデータであれば、来年・来月・次の四半期などの数値を簡単に見積もることができます。
