上司から急に「このデータ相関分析しといて」と言われてエクセルを開いたものの何から手を付けていいか分からず固まってしまうことはありませんか。関数名も数式も英語だらけで難しそうに見える一方で「とりあえずCORREL関数を入れて数字が出たから終わり」となっているケースも実はとても多いです。
しかしエクセル相関分析は考え方と手順さえ押さえれば初心者でも確実に使いこなせる強力な武器になります。しかも売上データや顧客データアンケート結果人事データなど会社にすでにある情報だけでビジネスの打ち手が見えるようになるので投資ゼロですぐに始められます。
この記事では相関分析の基本からエクセルでの散布図の作成方法CORREL関数やデータ分析ツールの使い方そして九割の人が見落としがちな落とし穴まで一気に整理します。最後まで読み終わるころには「とりあえず数字を出す人」から「結果を説明し意思決定に使える人」に変わっているはずです。
Excelの相関分析で何がわかるのか
Excelのイメージ
まずはそもそも相関分析とは何を調べる手法なのかをイメージでつかみましょう。
相関分析とは二つの変数がどの程度一緒に動いているかを数値とグラフで確かめる方法です。例えば広告費が増えた月ほど売上も増えているなら正の相関平均気温が高い日ほど鍋の売上が落ちているなら負の相関というように二つの数字の動き方の関係を見ます。
ここで重要なのが因果関係との違いです。相関は一緒に動いているという事実を示すだけでどちらが原因でどちらが結果かまでは教えてくれません。広告費と売上が一緒に増えているからといって広告が売上の唯一の原因とは限らず季節要因や競合状況など第三の要因が影響しているかもしれません。
もう一つよくセットで出てくるのが回帰分析です。回帰分析は「広告費を十万円増やすと売上はいくら増えそうか」といったように原因とみなした変数から結果を予測するための手法で数式の形はおおよそ売上イコール係数掛ける広告費プラス定数となります。相関分析はこの一歩手前の段階で「そもそも強い関係がありそうかどうか」を確かめるためのチェックのような位置づけです。
実務では例えば次のような場面でエクセル相関分析が活躍します。
広告費と売上の関係から費用対効果をざっくり見極めたいとき顧客満足度アンケート項目同士の関係を調べて重要度の高い改善ポイントを絞り込みたいとき従業員の残業時間と離職率パフォーマンス評価との関係を知りたいとき金融商品の価格や指標同士のつながりを把握してリスクをコントロールしたいときなどです。
エクセル相関分析の全体像と考え方
相関分析というとすぐに関数やグラフの操作に意識が向きがちですが最初に押さえておきたいのは分析の流れです。闇雲にエクセルを操作するとそれらしい数字とグラフは出るものの意味のある結論にたどり着けません。
おすすめの流れは次のようなイメージです。
まず最初に「何と何の関係を知りたいのか」を一文で言えるレベルまで明確にします。例えば「新規顧客数と売上の関係を知りたい」「店舗の来店者数と客単価の関係を知りたい」など目的をはっきりさせます。
次にエクセルの一行を一つの観測単位に揃えてデータを整理します。店舗別月別顧客別など単位が混ざると相関係数が意味のない数字になりやすいので注意が必要です。
そのうえで散布図でざっくり確認し相関係数で定量的に評価し結果を言葉で解釈するという三段構えで進めます。この順番を守ることで外れ値や明らかなデータミスに気付きやすくなり数字の読み誤りも減らせます。
エクセル散布図で相関を直感的につかむ手順
ここからは具体的なエクセル操作に入ります。まずは数値をグラフにして見た目で関係をつかめる散布図を作成します。
散布図の作成手順は次の通りです。
- 相関を見たい二つの変数をエクセルで縦に並べて入力します。
- 見出しを含めた二列全体をドラッグして選択します。
- 挿入タブからグラフグループ散布図と書かれたアイコンを選び散布図をクリックします。
- 生成されたグラフをクリックし必要に応じてタイトルや軸ラベルを編集します。
この散布図で右肩上がりに点が並んでいれば正の相関右肩下がりなら負の相関点がバラバラなら相関なしという大まかな判断ができます。また一つだけ極端に離れた点があればそれが外れ値である可能性が高いため入力ミスや特殊事情がないかを必ず確認しましょう。
散布図の段階で違和感を覚えたらすぐにデータに戻って確認し原因が分からない外れ値は別途メモを残したうえで分析から除外するかどうかを検討します。医療データなど外れ値自体に意味があるケースもあるため機械的に削除しないことも大切です。
関数でエクセル相関係数を正しく求める
散布図でざっくり関係がありそうだと分かったら次は数字で強さを確認します。エクセルではCORREL関数やPEARSON関数を使うことで二つの変数の相関係数を一瞬で計算できます。
相関係数はマイナス一からプラス一の範囲で表され絶対値が一に近いほど強い相関があると解釈します。例えば零点八を超えると強い相関零点五前後なら中程度零点三未満なら弱い相関というような目安で使われることが多いです。ただしこれは厳密なルールではなくデータの分野や目的によって解釈は変わる点も覚えておきましょう。
CORREL関数の使い方はとてもシンプルです。
- 相関係数を表示したいセルを選びます。
- =CORRELと入力し丸括弧の中に一つ目の変数のデータ範囲二つ目の変数のデータ範囲の順で指定します。
- エンターキーを押すと相関係数が表示されます。
- 必要に応じて表示形式を小数点以下三桁程度に整えます。
PEARSON関数は内部的には同じピアソンの積率相関係数を返す関数で結果はCORREL関数と基本的に同じです。現在はより簡潔なCORREL関数が推奨される傾向にあるため迷ったらCORRELを使えば十分です。
ここでよくあるミスが二つあります。一つ目はデータの個数が揃っていない状態で範囲指定してしまうこと二つ目はテキストや空白セルが紛れ込んでいることです。範囲に文字列が含まれていると一部が無視され相関係数が意図せず変わることがあります。可能であれば数値のみのクリーンな列を別途作成してから関数を適用するようにしましょう。
データ分析ツールで複数項目を一気に相関分析
分析したい項目が三つ以上ある場合一組ずつCORREL関数を入力するのは手間が掛かります。このようなときに便利なのがエクセルのデータ分析ツールに含まれている相関機能です。
データ分析ツールの相関は指定した範囲内の全ての数値項目について相関係数の一覧表をまとめて出力してくれる機能です。例えば商品Aから商品Eまでの売上データと気温データをまとめて指定すればどの商品同士が一緒に売れやすいかどの商品が気温の影響を強く受けるかが一目で分かる相関行列が得られます。
データ分析ツールを使う前にはアドインの有効化が必要ですが一度設定してしまえば以降はデータタブからいつでも呼び出せるようになります。分析のたびに関数を入力する必要がなくなり集計ミスも減るため頻繁に相関分析を行う人ほど早めに慣れておきたい機能です。
エクセル相関分析のよくある落とし穴と対策
ここまでの手順を踏めば相関係数を出すこと自体は難しくありません。しかし実務で本当に怖いのは数字の解釈を誤ることです。最後にエクセル相関分析で特に注意したい落とし穴とその対策を整理します。
- 一つ目は相関を因果だと思い込んでしまうことです。相関係数が高いからといって広告費を増やせば必ず売上が増えるとは限らず第三の要因が両方に影響しているだけかもしれません。このような疑似相関を疑い必ずビジネスのストーリーで妥当性を検証する視点を持つことが重要です。
- 二つ目は外れ値の影響を軽視することです。ほんの一つ二つの極端なデータがあるだけで相関係数は大きく変わります。散布図で外れ値を見つけたら入力ミスや異常値の可能性を確認し必要であれば外れ値ありパターンとなしパターンの二通りで相関係数を出して結果の違いを把握しておきましょう。
- 三つ目は非線形な関係を見落としてしまうことです。山なりの関係や一定の範囲だけ強い関係がある場合など単純な直線では表せないパターンでは相関係数がほぼ零になることがあります。散布図で何らかの法則性が見えるのに相関係数だけを見ると「関係なし」と判断してしまうのは典型的な落とし穴です。
加えてデータ数が極端に少ないと偶然高い相関係数が出てしまうこともあります。十行程度のデータで相関係数零点九といった結果が出た場合は数字をうのみにせず追加データの収集や別期間での再検証を検討しましょう。
分析精度を一段引き上げる準備と設計
Excelのイメージ
前半で基本的な相関分析の流れは押さえましたが実務で一歩先に進むには分析に入る前の準備と設計がかなり重要になります。ここを雑に済ませると相関係数は出ているのに意思決定には使えないという残念な結果になりがちです。
まず意識したいのが変数のスケールと意味づけをそろえることです。例えば売上は円単位広告費は千円単位客数は人単位というようにバラバラだと数字の直感が狂いやすくなります。最低限「これは一単位増えると現場ではどんな変化なのか」を自分の言葉で説明できる粒度にそろえておくと結果の解釈が一気に楽になります。
次に効いてくるのが期間の切り方です。月次集計にした方が良いのか週次なのか日次まで落とした方が良いのかによって見える世界が完全に変わります。シーズン性が強い商材では一年分を丸ごと分析するのか繁忙期と閑散期を分けて見るのかでも解像度が変わります。相関係数を計算する前に「どの時間軸で意思決定したいのか」をイメージして集計単位を決めておくと無駄なやり直しが減ります。
さらに余裕があればカテゴリ別のサブセット分析も用意しておきましょう。全体では相関が薄くても地域別年代別顧客区分別に分けると急に関係が強くなることがよくあります。特にマーケティング領域では「全体平均の相関よりもどのセグメントで効きやすいか」を押さえる方が打ち手の精度が上がります。
こうした準備を丁寧に行うほど相関係数は単なる数字ではなく現場の行動に直結したヒントに変わっていきます。
VBAで相関分析を半自動化する実践コード集
毎月似たような相関分析を繰り返す場合エクセル標準機能だけに頼っているとどうしても手作業が多くなりミスや属人化の原因になります。ここでは現場でそのまま使える相関分析向けVBAマクロをいくつか紹介します。コードは一度登録してしまえばボタン一発で実行できるので残業削減にもつながります。
選択範囲から相関行列を自動作成するマクロ
最初のコードは選択した表範囲から相関係数の一覧表を別シートに生成するマクロです。列同士の組み合わせを手でCORREL関数入力する手間を丸ごと置き換えられます。
Sub 相関行列生成()
Dim rng As Range
Dim i As Long, j As Long
Dim wsOut As Worksheet
If TypeName(Selection) <> "Range" Then
MsgBox "まず相関を取りたいデータ範囲を選択してください。"
Exit Sub
End If
Set rng = Selection
Set wsOut = Worksheets.Add
wsOut.Name = "相関行列_" & Format(Now, "yyyymmdd_hhmmss")
'見出し行と見出し列
For i = 1 To rng.Columns.Count
wsOut.Cells(1, i + 1).Value = rng.Cells(1, i).Value
wsOut.Cells(i + 1, 1).Value = rng.Cells(1, i).Value
Next i
'相関係数計算
For i = 1 To rng.Columns.Count
For j = 1 To rng.Columns.Count
wsOut.Cells(i + 1, j + 1).Value = _
WorksheetFunction.Correl( _
rng.Columns(i).Offset(1, 0), _
rng.Columns(j).Offset(1, 0))
Next j
Next i
End Sub
このマクロを使う時は一行目に項目名二行目以降に数値データが並ぶ形にしてから範囲選択して実行します。分析用の相関行列シートが毎回新しく作られるので元データを壊す心配もありません。
売上と候補指標の相関トップ三件を一覧にするマクロ
次は「売上と関係が強い順に並べたい」というニーズに応えるコードです。売上列とそれ以外の候補列の相関係数をまとめて計算し上位三つだけを抽出します。
Sub 売上相関トップ抽出()
Dim ws As Worksheet
Dim 売上列 As Range
Dim i As Long, lastCol As Long
Dim 結果() As Double
Dim 項目名() As String
Dim tmpVal As Double
Dim tmpName As String
Dim 出力 As Worksheet
Set ws = ActiveSheet
Set 売上列 = Application.InputBox( _
Prompt:="売上データの列を選択してください。", _
Type:=8)
lastCol = ws.Cells(1, Columns.Count).End(xlToLeft).Column
ReDim 結果(1 To lastCol)
ReDim 項目名(1 To lastCol)
For i = 1 To lastCol
If ws.Cells(1, i).Address <> 売上列.Cells(1, 1).Address Then
結果(i) = WorksheetFunction.Correl( _
売上列.Offset(1, 0), _
ws.Range(ws.Cells(2, i), ws.Cells(売上列.Rows.Count, i)))
項目名(i) = ws.Cells(1, i).Value
Else
結果(i) = -2 '売上列自身は除外用に異常値
項目名(i) = ""
End If
Next i
'単純なバブルソートで降順に並べ替え
For i = 1 To lastCol - 1
Dim j As Long
For j = i + 1 To lastCol
If 結果(j) > 結果(i) Then
tmpVal = 結果(i)
結果(i) = 結果(j)
結果(j) = tmpVal
tmpName = 項目名(i)
項目名(i) = 項目名(j)
項目名(j) = tmpName
End If
Next j
Next i
Set 出力 = Worksheets.Add
出力.Name = "売上相関トップ"
出力.Range("A1").Value = "順位"
出力.Range("B1").Value = "項目"
出力.Range("C1").Value = "相関係数"
For i = 1 To 3
出力.Cells(i + 1, 1).Value = i
出力.Cells(i + 1, 2).Value = 項目名(i)
出力.Cells(i + 1, 3).Value = 結果(i)
Next i
End Sub
定例会議の資料作成前にこのマクロを走らせておくと「今月売上と一緒に動いている指標トップ三つ」が数秒で分かり議論の出発点づくりに役立ちます。
相関付き散布図をまとめて生成するマクロ
最後は散布図と相関係数を組み合わせて自動作成するマクロです。売上と複数の指標の関係を一気に可視化したい時に便利です。
Sub 散布図一括作成()
Dim ws As Worksheet
Dim 売上列 As Range
Dim i As Long, lastCol As Long
Dim ch As ChartObject
Dim 相関 As Double
Set ws = ActiveSheet
Set 売上列 = Application.InputBox( _
Prompt:="縦軸にしたい列を選択してください。", _
Type:=8)
lastCol = ws.Cells(1, Columns.Count).End(xlToLeft).Column
For i = 1 To lastCol
If ws.Cells(1, i).Address <> 売上列.Cells(1, 1).Address Then
相関 = WorksheetFunction.Correl( _
売上列.Offset(1, 0), _
ws.Range(ws.Cells(2, i), ws.Cells(売上列.Rows.Count, i)))
Set ch = ws.ChartObjects.Add( _
Left:=10, _
Top:=10 + (i - 1) * 220, _
Width:=320, _
Height:=200)
ch.Chart.ChartType = xlXYScatter
ch.Chart.SetSourceData _
Source:=Union(売上列, ws.Columns(i))
ch.Chart.HasTitle = True
ch.Chart.ChartTitle.Text = _
ws.Cells(1, i).Value & "との散布図(相関=" & _
Format(相関, "0.00") & ")"
End If
Next i
End Sub
グラフタイトルに相関係数が自動で表示されるためパッと見で強い関係の組み合わせだけをピックアップでき会議中の説明もスムーズになります。
実務でよくある相関分析のモヤモヤ事例と解決ストーリー
ここからは現場で実際によくある「どう読めば良いのか分からない」パターンを三つ取り上げ体験ベースで整理してみます。
事例一相関は高いのに現場の肌感と噛み合わない
ある小売チェーンで広告費と売上の相関を見たところ相関係数零点八を超える強い値が出ました。ところが店舗マネジャー達に見せると「いやそんなに広告効いている感じはしない」「天気に左右されている方が大きい」という反応でした。
このギャップを埋めるためにまず広告費と天気のデータを並べてみると雨の日は広告出稿を控え晴れの日にまとめて投下する運用になっていることが分かりました。つまり広告費と売上の相関には天候という第三の要因が混ざっていたわけです。
そこで晴れの日だけ雨の日だけと条件を分けて相関を取り直したところ晴天時は広告と売上の相関が高く悪天候時はほぼ相関なしという結果になりました。この結果を踏まえ「晴天予測の日に広告を集中させよう」という運用ルールに変えたところ現場の肌感とも矛盾せず数値的にも納得感のある議論に変わりました。
事例二相関が弱いので諦めていた指標が実は有望だった
BtoBサービスの営業チームで商談数と受注数の相関を見たところ相関係数零点三台と中途半端な数字が出て担当マネジャーは「やっぱり量より質だな」と結論づけていました。ただ担当者の一人が「月によってばらつきが大きすぎて数字がぶれているだけでは」と違和感を覚えました。
そこで月別ではなく担当者別で平均商談数と受注率をプロットし直してみると意外にも「月あたり商談十件前後までは商談が増えるほど受注率も上がる」「十件を超えると受注率が頭打ちになる」というきれいなカーブが見えてきました。全期間をまとめた相関係数だけ見ていた時には埋もれていたパターンです。
この気付きからチームとして「まずは全員が月十件の商談ラインに乗ることを最優先にする」という戦略に切り替えた結果受注数が安定して伸び始めました。「全体の相関が低いので役に立たない」と決めつけず切り口を変えて見ることで使える示唆にたどり着けた例と言えます。
事例三外れ値一つで会議の空気が変わる
ある部署では残業時間とパフォーマンス評価の関係を調べたところ相関係数がほぼゼロという結果になり「残業しても成果は上がらない」という結論になりかけていました。しかし散布図を眺めていた若手が一つだけ極端に残業が多く評価も高い点に気付きました。
詳しく聞いてみるとその社員は新規プロジェクトの立ち上げ担当で他のメンバーと仕事の内容が全く違うことが分かりました。その点を一旦除いて相関を取り直すと弱いながらもマイナス方向の関係が見え「通常業務の範囲では残業が多いほど評価はむしろ下がる傾向がある」と整理できました。
このケースでは外れ値の存在そのものがプロジェクトの特殊性を示しており同じプロジェクトのメンバーだけを切り出して別途分析するきっかけにもなりました。一見邪魔に見える点が実は現場ストーリーの手がかりになることもあります。
相関結果を上司やクライアントに伝える説明テンプレ
どれだけ丁寧に相関分析しても説明の仕方を間違えると「難しいからよく分からない」「結局何をすれば良いのか」と言われてしまいます。そこで役立つのが三段階の説明テンプレです。
最初の一段目は結論としてのメッセージです。「今のデータを見る限り広告費が売上に与えている影響は限定的なのでターゲットの見直しを優先した方が良さそうです」のようにまず一文で方向性を示します。
次の二段目で数字とグラフの根拠を示します。「売上と広告費の相関係数は零点二台と低めで散布図でも右肩上がりの傾向は弱めに見えます。一方新規会員登録数との相関は零点七近くあり広告が新規会員には効いているように見えます」といった具合です。
最後の三段目で今後試したい打ち手と検証方法をセットで提案します。「次の一か月は広告予算の三割を新規会員向けキャンペーンに寄せつつ既存会員向けはメール施策に切り替え相関の変化を追いましょう」のように行動レベルまで落として話すと相関分析が単なる分析報告で終わらずプロジェクトの推進力になります。
説明の場面では相関係数の細かい数値よりも方向性と相対比較を重視した方が伝わりやすくなります。例えば「この指標は他の指標の二倍近く強い関係がありそうです」といった言い回しを使うと専門用語に慣れていない人にもイメージが伝わりやすくなります。
ぶっちゃけこうした方がいい！
ここまで相関分析の深堀りやVBA自動化実務事例を見てきましたが正直なところ全部を完璧にやろうとするとしんどいです。なので個人的なおすすめとしては三つだけ習慣化して残りは都度調べるスタイルが一番現実的だと思っています。
一つ目はとにかく散布図を見る癖をつけることです。相関係数より先にグラフを眺めるという順番さえ守れば外れ値や変なパターンにすぐ気付けますし異常な結果に振り回されるリスクがかなり減ります。正直ここをサボらないだけでも分析の質は一段上がります。
二つ目はよく使う相関行列生成マクロだけはチームの標準ツールにしてしまうことです。コードそのものはそんなに長くありませんが毎回手入力していた関数作業が丸ごと不要になり誰がやっても同じ形のアウトプットが出てきます。属人化もしにくくなり引き継ぎも楽になります。
三つ目は数字を見たあとの一言サマリを自分の言葉で書いてから会議に持っていくことです。「この指標とあの指標は思ったより一緒に動いている」「ここは相関が弱いので他の要因を疑った方が良い」といった短いメモで構いません。このひと手間があるだけで相関分析が単なるレポートではなく意思決定の材料として機能し始めます。
ぶっちゃけ相関分析は高度な統計理論を全部理解していなくても構いません。それよりもシンプルな手順をミスなく回せることグラフを素直な目で眺められることそして結果を自分の言葉で説明できることの方が実務では圧倒的に価値があります。難しい数式の完全理解は後回しにしてまずは散布図相関行列簡単なVBAの三点セットを自分の得意技にしてしまう方が効率が良く最終的なアウトプットの質も高くなります。
相関分析を完璧にやろうとして手が止まるくらいなら七割の理解でもどんどん回していきその都度分からないところだけを調べて補強していく方が現場では圧倒的に役に立ちます。肩の力を抜いてまずは手元のエクセルファイルから一つ散布図を作ってみるところから始めてみてください。それを繰り返すうちに相関という言葉がただの専門用語ではなく自分の思考の一部になっていきます。
excel相関分析に関する疑問解決
相関係数はいくつ以上なら強いと考えればよいのか
相関係数の強さには絶対的な基準はありませんが実務ではおおまかに零点七以上なら強い零点五前後なら中程度零点三未満なら弱いという目安で使われることが多いです。ただし医療分野のようにノイズが大きいデータでは零点三でも意味があることがありますし品質管理のように誤差を極力避けたい分野では零点九以上で初めて強いとみなすこともあります。大切なのは単に数字の大きさだけでなくビジネスの目的と組み合わせて解釈することです。
相関係数が高いのに現場感覚と合わないときはどうすればよいのか
このような場合は次の三点を疑うと役に立ちます。まずデータの単位や期間が適切かを確認します月次で見るべきところを日次で見ていたり特定の繁忙期だけを切り出していたりすると実態と違う結果が出やすくなります。次に外れ値や入力ミスが紛れていないかを散布図と元データでチェックします。最後に第三の要因による疑似相関の可能性を検討します例えば人口が増えた結果として売上も広告費も一緒に増えているだけといったケースです。
欠損値やゼロが多い場合でもexcel相関分析をしてよいのか
欠損値が多い場合は単純に行を削除していくとデータ数が大きく減り相関係数が不安定になります。分析の目的に応じて過去の値で補完する平均値で埋める一定の条件で絞り込むなどの前処理を検討しましょう。ゼロが多い場合はゼロが本当に値なのかそれとも欠測コードなのかを必ず確認します。ゼロを欠損として扱うべき場面でそのまま相関係数を計算すると結果が大きく歪むことがあります。
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エクセル相関分析を明日から使う
ここまでエクセル相関分析の基本概念から散布図の作り方CORREL関数やデータ分析ツールの操作方法さらに実務で陥りがちな勘違いまで一気に整理してきました。相関分析の本質は二つの変数がどれくらい一緒に動いているかをグラフと数値で確認することそしてその結果をビジネスの文脈で解釈することにあります。
明日からできる第一歩としてまずは身近なデータで試してみてください。例えば自社サイトの訪問数と問い合わせ件数店舗の来店者数と売上従業員の残業時間とパフォーマンス評価などすでに手元にあるエクセルファイルを開き散布図を作り相関係数を計算してみましょう。
最初は数字の意味に戸惑うかもしれませんが数本のグラフと数個の相関係数を見比べていくうちに「この二つはかなり一緒に動いている」「こちらは思ったほど関係がなさそうだ」といった感覚が育っていきます。その感覚こそがデータを武器にする第一歩です。
相関分析はそれだけで完璧な答えをくれる魔法の道具ではありませんがうまく使えば次の分析や施策検討へとつながる強力なコンパスになります。エクセル相関分析を味方につけてデータに基づいた説得力のある提案や報告ができる自分をぜひ手に入れてください。
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