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Google Sheetsでトレンドを見抜く！ビジネスに役立つ時系列分析の基本

Tags: データ分析, Google Sheets, 時系列分析, トレンド分析, 無料ツール

はじめに

ビジネス活動では、売上データ、Webサイトへのアクセス数、広告費用、顧客からの問い合わせ件数など、時間経過とともに収集される様々なデータを扱います。これらのデータは「時系列データ」と呼ばれ、単なる時点ごとの数値の羅列ではなく、そこに含まれる「トレンド」（長期的な傾向）や「季節性」（周期的な変動）を読み解くことで、現在の状況を正確に把握し、将来の予測や意思決定に役立てることができます。

しかし、時系列データ分析と聞くと、専門的な統計知識や高価な分析ツールが必要だと考え、なかなか取り組みにくいと感じる方もいるかもしれません。この記事では、普段から表計算ソフトを使っている方であればすぐに始められる、Google Sheetsを使った基本的な時系列分析の手法をご紹介します。特別なツールは不要で、日常業務で得られるデータを活用し、ビジネスのトレンドを捉える第一歩を踏み出すことを目指します。

時系列データ分析とは

時系列データ分析とは、時間順に並んだデータが示すパターンや傾向を明らかにする分析手法です。時系列データには、主に以下の要素が含まれていると考えられています。

これらの要素のうち、特にビジネスで重要となるのが「トレンド」と「季節性」です。これらの要素を理解することで、「売上は長期的に伸びているか、鈍化しているか」「特定の月に売上が落ち込む傾向があるか」といった洞察が得られ、適切な対策や計画立案につながります。

Google Sheetsでできる時系列分析の概要

Google Sheetsは、専門的な時系列分析ツールに比べて高度な統計モデルを実装することはできませんが、時系列データの基本的な特徴を捉えるための強力な機能を持っています。

Google Sheetsでできること:

メリット:

デメリット:

ここでは、まずGoogle Sheetsを使ってデータの推移をグラフで確認し、トレンド線と移動平均線を追加して傾向を読み解く基本的な手順に焦点を当てて解説します。

具体的な使い方：売上データ分析の例

架空の月次売上データを例に、Google Sheetsでの時系列分析の基本手順を見ていきましょう。

データの準備

分析を行うためには、データが以下の形式で整理されている必要があります。

  1. 日付/時間を示す列: 日付、月、年、タイムスタンプなど、時間の経過を示すデータが入っています。
  2. 分析対象となる数値データ列: 売上、アクセス数、費用など、分析したい数値データが入っています。

例として、以下の様なシートを準備します（A列が日付、B列が売上）。

| A列 | B列 | | :------ | :---- | | 2023/1 | 120 | | 2023/2 | 115 | | 2023/3 | 130 | | 2023/4 | 125 | | 2023/5 | 140 | | 2023/6 | 135 | | ... | ... | | 2024/12 | 250 |

1. 折れ線グラフによる可視化

時系列データの分析の第一歩は、その推移をグラフで「見える化」することです。時系列データには折れ線グラフが適しています。

  1. 分析したいデータ範囲を選択します（例: A1:B25）。
  2. メニューから「挿入」>「グラフ」を選択します。
  3. デフォルトで折れ線グラフが表示されることが多いですが、異なる場合は「グラフの種類」で「折れ線グラフ」を選択します。
  4. グラフエディタが表示されるので、必要に応じてタイトルや軸ラベルを設定します。

これで、時間の経過に伴う売上データの増減を視覚的に把握できるようになります。グラフの全体的な形状から、右肩上がりか、横ばいか、右肩下がりかといった大まかなトレンドや、特定の時期に数値が増減する傾向があるかなどを観察します。

2. トレンド線の追加

グラフの見た目だけでなく、長期的な傾向をより定量的に把握するためにトレンド線を追加します。

  1. 作成したグラフを選択します。
  2. 画面右側に表示される「グラフエディタ」を開きます（表示されていない場合は、グラフをクリックして右上に出る3つの点アイコンをクリックし「グラフを編集」を選択）。
  3. 「カスタマイズ」タブを選択します。
  4. 「系列」の項目を開き、分析対象の系列（例: 売上）を選択します。
  5. 下の方にある「トレンドライン」にチェックを入れます。
  6. 「種類」でトレンドラインの種類を選択します。初心者の方はまず「線形」を試してみてください。これはデータに最もフィットする直線を引くものです。「指数」や「対数」などは、データが直線的ではない伸び方・減り方をしている場合に有効です。
  7. 必要に応じて、線の色や太さ、不透明度を調整します。
  8. 「ラベル」を「なし」以外（例:「線形」や「数式」）に設定すると、トレンドラインが何を示すものかが分かります。特に「数式」を選択すると、y = mx + c のような回帰式が表示され、傾き(m)から増減の度合いを数値的に把握できます。

トレンド線は、データの短期的なブレに惑わされずに、長期的な方向性を見るのに役立ちます。売上データであれば、トレンド線が右肩上がりであれば長期的に売上が増加傾向にある、といった判断ができます。

3. 移動平均の計算と表示

データには短期的な変動（ノイズ）が含まれていることがよくあります。移動平均は、ある期間のデータの平均値を計算し、その期間をずらしながら続けていくことで、この短期的な変動をならし、データのより滑らかな推移や、隠れた周期性を浮かび上がらせる手法です。

例として、「3期間移動平均」を計算してみましょう。これは、その時点を含む直近3期間の平均値です。

  1. データシートに新しい列を追加します（例: C列に「3期間移動平均」というヘッダーを追加）。
  2. 最初の移動平均値は、最初の期間から数えて指定した期間数（この場合は3）目から計算できます。C3セルに以下の数式を入力します。 excel =AVERAGE(B1:B3) これは、B1、B2、B3セルの平均を計算します。
  3. C3セルを選択し、セルの右下隅のフィルハンドル（小さな四角）を下方向にドラッグして、データの最後まで数式をコピーします。Google Sheetsが自動的に数式を調整し、各行でその行を含む直近3期間の平均を計算してくれます（例: C4セルには =AVERAGE(B2:B4) が入ります）。

次に、計算した移動平均をグラフに追加します。

  1. 作成済みのグラフを選択します。
  2. 「グラフエディタ」の「設定」タブを開きます。
  3. 「系列」の右側にある「系列を追加」をクリックし、計算した移動平均の列（例: C列）を選択します。
  4. これで、元の売上データに加えて移動平均線がグラフに追加されます。

元の折れ線グラフと比較すると、移動平均線はより滑らかになっているはずです。これにより、個々のデータのブレに影響されにくい、基調となるトレンドや、数ヶ月単位の周期的な変動が見えやすくなります。例えば、移動平均線が上昇に転じたら、短期的な落ち込みがあっても基調としては回復傾向にある、といった解釈ができます。

移動平均の期間（例: 3期間、5期間、12期間など）は、分析したい変動の周期やデータの性質によって調整します。期間を短くすると元のデータの変動をより多く反映し、長くするとより滑らかになります。月次データであれば、年間トレンドを見るために12期間移動平均を使うことがよくあります。

分析結果の解釈と業務への活用例

Google Sheetsで作成したグラフとトレンド線、移動平均線から得られる洞察を、実際の業務にどのように活かせるかを考えてみましょう。

これらの基本的な分析でも、勘や経験だけでなく、データに基づいた客観的な判断ができるようになります。

よくある疑問や注意点

結論

Google Sheetsは、高価なツールや専門知識がなくても、時系列データの基本的な分析と可視化を始めるための強力なツールです。折れ線グラフ、トレンド線、移動平均といった機能を活用することで、売上やアクセス数などのデータからビジネスの長期的な傾向や周期性を読み解き、データに基づいた意思決定の質を高めることができます。

この記事でご紹介した手法は、時系列データ分析のほんの入り口に過ぎません。しかし、まずは手元にあるデータをGoogle Sheetsでグラフ化し、トレンドや移動平均を見てみることから、データ活用の第一歩を踏み出すことができます。

より詳細な分析や将来予測が必要になった場合は、他の無料ツール（例: Google ColaboratoryとPythonライブラリ）や専門ツールへとステップアップしていくことを検討できます。まずは身近なGoogle Sheetsでデータの動きを観察する習慣をつけ、データ分析の面白さとビジネスへの貢献を実感してください。