エクセルの折れ線グラフに設定できる6種類の「近似曲線のオプション」解説
山崎講師エクセルの折れ線グラフに設定できる「近似曲線のオプション」には6種類があります。それぞれの近似曲線は、データの傾向を予測するための異なる数学的なモデルを基にしています。これらをうまく使うと、データのパターンをよりよく理解し、将来の値を予測するのに役立ちます。ここでは、各オプションの違いについて解説します。
1. 線形近似（Linear）
線形近似は、データが一直線に増減する場合に使用します。これは最も基本的な近似曲線で、データセット全体に対して1本の直線を引きます。この直線は、データポイントに最も近い位置を通るように計算されます。
- 特徴：一定の増減率（傾き）が見られる場合に有効です。例えば、1年間の毎月の売上が一定の割合で増加している場合などに適しています。
- 例：売上が毎月10%ずつ増えていくようなデータ。
メリット：
- シンプルでわかりやすい。
- データがほぼ直線的に変化する場合には高精度。
デメリット：
- 複雑なデータには適さず、非直線的なパターンを見逃す可能性があります。
2. 対数近似（Logarithmic）
対数近似は、初期段階で急激に変化し、その後は徐々に変化が緩やかになるデータに適しています。例えば、人口が急増した後に成長が安定する場合などです。
- 特徴：対数関数を使用した近似曲線です。データが急激に変化した後、変化が鈍化するようなケースに合います。
- 例：ウェブサイトの新規訪問者数が急激に増え、その後安定していく場合。
メリット：
- 初期の急な変化とその後の安定した動きがある場合に有効。
デメリット：
- データがマイナス値やゼロを含む場合には使用できません。
3. 多項式近似（Polynomial）
多項式近似は、データが波のように上下に変動する場合に使用されます。このオプションは、近似の「次数」を指定することで、データにフィットする複雑さを調整できます。例えば、「二次近似」や「三次近似」などがあります。
- 特徴：データの変動に合わせて複数の曲線を描けるため、より複雑な動きに対応できます。
- 例：株価の変動や季節ごとの売上の変化。
メリット：
- 複雑なデータセットに対して、柔軟にフィットさせられる。
デメリット：
- 過剰にフィットしすぎて、予測精度が低下する可能性がある。
4. 指数近似（Exponential）
指数近似は、データが最初はゆっくりと、しかし次第に急速に増加する場合に使用します。この曲線は、データの変化率が徐々に加速していくときに適しています。
- 特徴：データが時間とともに指数的に増加するようなケースに適します。
- 例：ウイルスの感染拡大数や利子がつく預金の増加。
メリット：
- データが指数関数的な増加を示す場合に正確に予測できる。
デメリット：
- データがゼロまたは負の値になると正確に機能しません。
5. 移動平均近似（Moving Average）
移動平均近似は、データの短期的な変動を平滑化するために使用されます。一定のデータ範囲ごとの平均値を取り、その平均値で新しいデータポイントをプロットします。
- 特徴：データの短期的なノイズを取り除いて、長期的な傾向を明らかにします。
- 例：株式市場の短期的な変動を平均化して、長期の傾向を分析する場合。
メリット：
- ノイズが多いデータに対して有効で、全体的な傾向を見やすくする。
デメリット：
- データの全体的なパターンを把握するには有効ですが、急な変化やトレンドの変化を見逃す可能性があります。
6. 累乗近似（Power）
累乗近似は、データが一定の割合で増加する場合に使用します。これは、データが変化する割合が増加する傾向があるときに適したモデルです。
- 特徴：累乗関数を使ってデータの変化を表します。特に、時間とともに成長が加速する場合に適しています。
- 例：物体の落下速度や、特定の種類の成長過程（例えば、細胞分裂の速度）など。
メリット：
- データが累乗的な増加を示す場合に精度が高い。
デメリット：
- データにマイナス値やゼロが含まれている場合には適さない。
近似曲線を選ぶためのヒント
どの近似曲線が適しているかは、データの性質によります。例えば、売上が徐々に増加する場合は「線形近似」が良いかもしれませんが、急激な増加が見られる場合は「指数近似」や「累乗近似」が有効です。データが波のように変動しているなら「多項式近似」が適しているでしょう。
また、どの近似曲線が最適かを確認するためには、実際にグラフを作成し、目視で確認するのも重要です。Excelでは、近似曲線の式やR²値（決定係数）も表示でき、これにより曲線のフィット感を数値的に評価できます。R²値が1に近いほど、データに適していると言えます。
今後の学習の指針
各近似曲線の特徴を理解したら、実際にデータに適用してみると良いでしょう。また、Excelで生成される近似曲線の数式を確認し、それがどのように計算されているかも把握することで、さらに理解が深まります。次のステップとして、データ分析の他のツールや技術（例えば回帰分析など）を学ぶこともおすすめです。
投稿者プロフィール
- 代表取締役
-
セイ・コンサルティング・グループ株式会社代表取締役。
岐阜県出身。
2000年創業、2004年会社設立。
IT企業向け人材育成研修歴業界歴20年以上。
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