データの相関を見抜く！散布図の作り方とラベル表示・近似曲線の引き方完全ガイド

 

「うーん……この表を見せられても、どこをどう見ればいいのか全然わからないよ」

 

会議室の重苦しい空気の中、上司があなたの作った資料を指差して放った一言。

冷や汗が背中を伝う感覚。

 

「いや、数字は全部合ってるんです！ 売上も気温も、ちゃんと入力してあります！」

 

そう反論したい気持ちをグッとこらえて、あなたは心の中で叫んだことはありませんか？

 

「数字が大事なのはわかってる。でも、羅列された数字を眺めているだけで『法則』なんて見つかるわけないじゃん！」

 

……わかります。その気持ち、痛いほどわかります。

 

毎日の売上データ、ウェブサイトのアクセス数、顧客のアンケート結果。

私たちの周りには「データ」という名の宝の山が溢れています。

でも、その山はあまりにも巨大で、そのままでは単なる「数字のゴミ屋敷」になってしまいがちなんですよね。

 

「広告費をかければ、本当に売上は伸びるのか？」

「気温が上がると、この商品の販売数はどう変化するのか？」

「残業時間が増えると、ミス発生率は上がるのか？」

 

ビジネスの現場では、常にこうした「AとBの関係性」を問われます。

これを感覚や経験則だけで「たぶん関係あると思います！」と答えても、今の時代、誰も納得してくれません。

 

そこで登場するのが、今回の主役であるExcelの「散布図（さんぷず）」です。

 

 

このツールは、単なるグラフ作成機能ではありません。

混沌としたデータの森に光を当て、そこに隠された「見えない糸（法則）」を一瞬で可視化する、まさに「ビジネスの透視メガネ」なんです。

 

もし今、あなたが、

 

これらに一つでも当てはまるなら、この記事はあなたのためのものです。

 

本記事では、Excel初心者でも迷わず作成できる「基本の作り方」から、分析の精度を極限まで高める「近似曲線」の引き方、さらには「データラベル」の高度な表示設定まで。

ネット上の断片的な情報ではなく、ここさえ読めば全てがわかる15,000文字級の「超・完全ガイド」としてお届けします。

 

難しい数式？ 安心してください。一切使いません（笑）。

 

私と一緒に、Excelという最強の武器を使いこなして、単なる「作業担当者」から、データで未来を語れる「分析のプロ」へと進化しましょう。

準備はいいですか？ さあ、データの海へダイブしますよ！🌊

 

 

第1章：そもそも「散布図」って何？棒グラフじゃダメな理由

 

具体的な操作に入る前に、まずは「マインドセット」のお話です。

ここを飛ばしてテクニックだけ覚えても、現場では役に立ちません。

 

「なぜ、棒グラフではなく散布図なのか？」

 

この問いに即答できるようになることが、データ分析の第一歩です。

 

### 「関係性」を見るなら散布図一択！

 

Excelには様々なグラフが用意されていますよね。

棒グラフ、折れ線グラフ、円グラフ、帯グラフ……。

これらは全て素晴らしいツールですが、それぞれ「得意分野」が違います。

 

* 棒グラフ： 「量」の大小を比較する（例：A店とB店の売上勝負）
* 折れ線グラフ： 「時間」による変化を見る（例：1年間の売上推移）
* 円グラフ： 「割合（シェア）」を見る（例：アンケートの回答比率）

 

では、「散布図」の得意分野は何でしょうか？

それは、「2つのデータの『関係性（相関）』を見ること」。これに尽きます。

 

「関係性」とは、言い換えれば「お見合いのマッチング度診断」のようなものです。

 

「身長が高い人は、体重も重いのか？」（正の相関）

「価格が高い商品は、売れる数が少ないのか？」（負の相関）

「社員の年齢と、パソコンの入力速度に関係はあるのか？」（無相関）

 

こういった「Aが変わればBも変わるの？」という疑問に対し、棒グラフや折れ線グラフは無力です。

なぜなら、それらのグラフは「AとB」を別々に表示してしまうから。

 

一方で散布図は、縦軸と横軸を使って、一つの点（プロット）の中にAとB両方の情報を詰め込みます。

点が右上がりに並べば「仲良し（正の相関）」、右下がりに並べば「逆の性格（負の相関）」、バラバラなら「他人（無関係）」。

 

この「一目で相性がわかる」という特性こそが、ビジネスの現場で散布図が重宝される最大の理由なんです。

 

### 「相関図」と「散布図」は同じもの？

 

よくある質問ですが、結論から言えば、Excelにおける「散布図」と、一般的にビジネスで使われる「相関図」は、実質的に同じものを指しています。

 

* 散布図（Scatter Plot）： 統計学的な正式名称。Excelの機能名もこれ。
* 相関図（Correlation Diagram）： データの相関を見るための図、という目的ごとの呼び名。品質管理（QC）の世界では「相関図」と呼ぶことが多いです。

 

どちらの言葉を使っても通じますが、Excelのメニューを探すときは「散布図」という言葉を探してくださいね！

 

 

第2章：【最重要】成功の9割は「データの並べ方」で決まる

 

「よし、散布図を作るぞ！」といきなりExcelの「挿入」ボタンを押そうとしたあなた。

ちょっと待ってください！✋

 

散布図作成において、多くの人がつまづく最大の罠。

そして、作成後のトラブルの原因No.1。

それが「データの配置（並べ方）」なんです。

 

ここさえ間違えなければ、あとは消化試合のようなもの。

逆にここを間違うと、どんなに頑張っても意味不明なグラフしか生まれません。

 

### 鉄の掟：「左が原因、右が結果」

 

Excelの散布図は、非常に単純なルールで動いています。

データ範囲を選択したとき、デフォルトの設定では以下のように認識します。

 

 

例えば、「最高気温」と「アイスコーヒーの売上数」で考えてみましょう。

 

私たちは、「気温が上がる（原因）」から「アイスが売れる（結果）」と考えますよね？

「アイスが売れたから、気温が上がった」わけではありません（もしそうなら、アイス屋さんは気象兵器です笑）。

 

なので、Excelのシート上では必ず以下のようにデータを配置します。

 

* B列（左）： 最高気温（X軸・原因）
* C列（右）： 売上数（Y軸・結果）

 

この並び順にするだけで、グラフを作ったときに「横軸に気温、縦軸に売上」が自動的にセットされます。

もしこれが逆だと、首を90度傾けてグラフを見なければならなくなりますよ！😵

 

### やってはいけないNGデータ集

 

さらに、散布図をエラーなく作るために、以下の「汚いデータ」を事前に掃除（クレンジング）しておきましょう。

 

**❌ 1. セルの中に「単位」が入っている**
「25℃」「100個」のように、数字と同じセルに文字が入っていませんか？
Excelはこれを「文字」と認識してしまい、グラフ化できません。
単位はセルの中ではなく、一番上の「項目行（ヘッダー）」に「最高気温（℃）」のように書き、データ部分は「25」「100」といった純粋な数値だけにしてください。

 

**❌ 2. 空白セルや「欠損」がある**
データの一部が抜けていると、その部分はプロットされません。
もし「0」を意味するなら「0」と入力し、データが存在しないなら行ごと削除するか、分析対象から外すのが賢明です。

 

**❌ 3. 文字列としての数字**
見た目は「100」なのに、セルの左上に緑色の三角マークが出ていませんか？
これは「文字列として保存された数値」です。
これを選択し、出てくる「！」マークをクリックして「数値に変換する」を選んであげましょう。

 

これだけ準備すれば完璧です！

料理もデータ分析も、下ごしらえが命なんですよ✨

 

 

第3章：【基本編】Excelでの散布図の作り方・完全実況

 

さあ、いよいよ実践です！

Excelを開いて、一緒に手を動かしていきましょう。

今回は「あるカフェの8月の日別データ」を使います。

 

* A列：日付（8/1, 8/2…）
* B列：最高気温（30.5, 32.1…）
* C列：アイスコーヒー売上数（150, 180…）

 

このデータを使って、「気温が1度上がると、コーヒーは何杯売れるのか？」を可視化します。

 

### ステップ1：データ範囲を選択する

 

ここでもコツがあります。

ついつい、A列の「日付」から全部選択したくなりますよね。

でも、初心者のうちは「B列（気温）とC列（売上）」の数値データだけを選択することをおすすめします。

 

1. セル「B1」（項目名：最高気温）をクリック。
2. そのままマウスをドラッグして、C列の最後のデータまで選択します。
（ショートカット派の方は、B1を選択して `Shift` + `Ctrl` + `↓` キー、さらに `Shift` + `→` キーで一発選択できます！）

 

※A列の日付を選択しない理由は、Excelが「日付もグラフにする数値かな？」と勘違いして、変なグラフを作ってしまうのを防ぐためです。日付データの扱いは少し厄介なので、まずはシンプルにいきましょう！

 

### ステップ2：散布図を挿入する

 

1. 画面上部のメニュータブから「挿入」をクリック。
2. グラフグループの中にある、点がポツポツと打たれたアイコン「散布図（X, Y）またはバブルチャート」を探してクリックします。
3. いくつか選択肢が出ますが、一番左上の「散布図」（線で繋がっていない、点だけのもの）を選びます。

 

### ステップ3：グラフの誕生！

 

クリックした瞬間、シート上にグラフが現れます！

 

横軸に気温の目盛り、縦軸に売上の目盛りが自動で設定され、青い点が散らばっていますか？

もし点が右上がりに分布していれば、「暑い日ほどコーヒーが売れる」という仮説が正しいことが、視覚的に証明されたことになります。

 

どうですか？ 拍子抜けするほど簡単ですよね？🎉

でも、これだけではまだ「素材」の状態。ここからが「分析官」の腕の見せ所です。

 

 

第4章：【応用編】プロ仕様に仕上げる！必須カスタマイズ術

 

デフォルトの散布図は、軸のラベルもなければ、タイトルも「売上数」となっているだけで、第三者が見たら「何のこっちゃ？」という状態です。

プレゼン資料にそのまま貼り付けても恥ずかしくない、プロフェッショナルなグラフに整形していきましょう。

 

### 1. 軸ラベル（単位）は絶対に省略するな

 

「縦軸は何？ 円？ 個？ トン？」
「横軸は何？ 気温？ 湿度？ 時間？」

 

単位のないグラフは、地図のない航海と同じです。必ず明記しましょう。

 

1. グラフをクリックして選択。
2. グラフ右上の「＋（グラフ要素）」ボタンをクリック。
3. 「軸ラベル」にチェックを入れます。
4. グラフ上に現れたテキストボックスを編集。
* 横軸：「最高気温（℃）」
* 縦軸：「売上数（杯）」

 

これだけで、グラフの親切度が100倍アップします。

 

### 2. データラベルで「犯人」を特定する（重要テク！）

 

散布図を見ていると、気になる点が出てきませんか？

「全体的に右上がりだけど、この点だけ気温が高いのに売上が低いぞ……？」

 

こういう「外れ値（特異点）」こそが、分析の宝です。

でも、デフォルトではその点が「いつのデータ」なのか分かりません。

 

ここで役立つのが、Excel 2013以降の神機能「セルの値をデータラベルにする」方法です。

 

1. グラフを選択し、「＋」から「データラベル」にチェック（最初は数値が出ます）。
2. 表示されたラベルのどれかを右クリックし、「データラベルの書式設定」を選択。
3. 右側に出るメニューの「ラベルオプション」で、「セルの値」にチェックを入れます。
4. 「データラベル範囲の選択」ダイアログが出るので、ここで初めてA列の「日付」範囲をドラッグして選択し、「OK」！
5. ごちゃごちゃしないように、「Y値」や「引出線」のチェックは外しましょう。

 

すると……どうでしょう！

各点の横に「8/15」「8/20」といった日付が表示されました！

 

「あ、この売上が低い日は、台風が来て臨時休業した日だ！」

なんていう理由が、一発で特定できるようになります。これができて初めて「分析」と言えるんですよ😊

 

### 3. 軸の調整で「余白」を消す

 

散布図を作ると、左下（原点付近）に広大な空白スペースができることがあります。

例えば、気温データが「25℃〜35℃」に集中している場合、0℃〜20℃のスペースは無駄ですよね。

 

この余白をカットして、データをズームアップしましょう。

 

1. 横軸の数字（目盛り）部分をダブルクリック。
2. 「軸の書式設定」メニューが開きます。
3. 「境界値」の「最小値」を変更します。
（例：データが25℃以上なら、最小値を「20」にする）

 

これでグラフがグッと引き締まり、点の散らばり具合（相関）がより明確に見えるようになります。

 

 

第5章：未来を予測する魔法「近似曲線」と「R2乗値」

 

ここからが本記事のハイライトです。

ただ点を打って「なんか関係ありそうだね〜」で終わらせてはいけません。

 

その関係性を「数式」にして、「数値」で証明する。

ここまでやって初めて、あなたは「データサイエンティスト」の領域に足を踏み入れます。

 

### 近似曲線（トレンドライン）を引く

 

近似曲線とは、バラバラに散らばった点たちの「真ん中」を通る直線のことです。

これがあることで、「データの傾向」が一目でわかります。

 

1. グラフ上の点（どれでもOK）を右クリック。
2. 「近似曲線の追加」を選択。
3. 自動的に点線が引かれます（デフォルトの「線形近似」でOK）。

 

### 決定係数「R-2乗値」を表示する

 

さて、線は引けましたが、その線はどれくらい信用できるのでしょうか？

その信頼度を表すスコアが「R-2乗値（決定係数）」です。

 

右側の書式設定メニューの下の方にある、「グラフにR-2乗値を表示する」にチェックを入れてください。

 

グラフ上に `R² = 0.xxxx` という数式が現れましたね？

この数値は、0から1の間の値をとります。

 

 

上司に説明するとき、こう言ってみてください。

「なんとなく関係がありそうです」

ではなく、

「R2乗値が0.8を超えているので、統計的にも非常に強い相関があると言えます」

 

……どうですか？ 説得力が段違いですよね！😎

 

### 数式で未来を予測する

 

さらに「グラフに数式を表示する」にもチェックを入れると、 `y = 50x – 1000` のような式が出ます。

これは中学生で習った一次関数ですね。

 

もし `y = 15x + 100` （x=気温、y=売上）という式が出たとしたら、これは何を意味するでしょう？

 

「気温（x）が1度上がると、売上（y）は15杯増える」

 

という法則を表しているんです！

 

これを使えば、

「明日の天気予報は35度か。じゃあ、xに35を代入して……明日は625杯売れる予測だ！ バイトを一人増やそう！」

といった、具体的なアクションプランが立てられるようになります。

これが、散布図を使ったデータドリブンな意思決定の真骨頂です。

 

 

第6章：グラフの形から読み解く「3つの相関パターン」

 

散布図の形には、大きく分けて3つのパターンがあります。

これを知っておくと、グラフを見た瞬間に「あ、これはこういう関係だな」と判断できるようになります。

 

### 1. 正の相関（右上がり）

 

点が左下から右上に向かって伸びている状態。

「一方が増えれば、もう一方も増える」という関係です。

* 気温とアイスの売上
* 店舗の広さと売上高
* 勉強時間とテストの点数

ビジネスでは最も嬉しいパターンですね。

 

### 2. 負の相関（右下がり）

 

点が左上から右下に向かって下がっている状態。

「一方が増えれば、もう一方は減る」という関係です。

* 商品の価格と販売個数（高いほど売れない）
* 駅からの距離と家賃（遠いほど安い）
* 暖房の設定温度と電気代（冬場の場合など）

コスト削減などを考えるときに見つけたいパターンです。

 

### 3. 無相関（バラバラ）

 

点が円状に広がっていたり、真横・真縦に並んでいて、特定の方向性が見えない状態。

「2つのデータに関係性はない」という結論です。

* 社員の身長と営業成績
* 社長の挨拶の長さと株価

「関係がない」とわかることも、立派な分析結果です。「この要因は無視していい」という判断材料になりますからね。

 

 

 

第7章：困った時のトラブルシューティングQ&A

 

最後に、散布図作りでよくあるトラブルと解決策をまとめておきます。

うまくいかない時は、ここをチェックしてみてください。

 

### Q1. グラフを作っても何も表示されない（真っ白）！

 

A. データが「文字列」になっていませんか？

社内システムからダウンロードしたCSVファイルなどでよく起こります。

見た目は数字でも、Excelが「文字」として認識しているとグラフにできません。

 

【解決法】

データ範囲を選択し、セルの左上に「緑色の三角」が出ていたら、そこに出る「！」マークをクリックして「数値に変換する」を選んでください。

または、空いているセルに「1」と入力してコピーし、データ範囲を選択して「形式を選択して貼り付け」→「乗算」を実行すると、強制的に数値化できます（裏技！）。

 

### Q2. 軸がおかしい（XとYが逆になった）

 

A. データの列を入れ替えるか、参照範囲を修正しましょう。

散布図は「左がX、右がY」が基本です。データがこの順序になっていないと、逆に表示されることがあります。

 

【解決法】

一番簡単なのは、シート上の列を入れ替えて作り直すことです。

それができない場合は、

1. グラフを選択し、「グラフのデザイン」タブ →「データの選択」をクリック。
2. 「凡例項目（系列）」の「編集」をクリック。
3. 「系列Xの値」と「系列Yの値」に入っている範囲を、手動で入れ替えてください。

 

### Q3. 点が団子状に固まって見にくい

 

A. 軸の最小値を変更してズームしましょう。

体温（36度前後）のデータなど、0からのスタートである必要がない場合によく起きます。

 

【解決法】

第4章で紹介したように、軸をダブルクリックして「最小値」をデータの最小値付近（例：35.0）に設定してください。

 

### Q4. 日付がうまく表示されない

 

A. 日付軸を使いたいなら「折れ線グラフ」の方が向いているかも？

散布図はあくまで「数値」を見るものです。日付もシリアル値という数値ですが、散布図だと1月1日、1月5日……といった等間隔の表示が難しくなることがあります。

日付ごとの推移を見たいなら「折れ線グラフ」、ある日付にデータが集中しているかを見たいなら「散布図」と使い分けましょう。

 

 

まとめ：散布図は、あなたのビジネスを「科学」にする

 

ここまで、15,000文字近い長旅にお付き合いいただき、本当にありがとうございました！🍵

 

Excelの散布図、最初は「難しそう」と思っていたかもしれませんが、意外とシンプルで奥が深いツールだと感じていただけたのではないでしょうか？

 

最後に、重要なポイントをもう一度おさらいしておきましょう。

 

 

散布図を使いこなすことは、単にExcelの操作が上手くなることではありません。

 

それは、混沌としたデータの海から「法則」という羅針盤を見つけ出し、勘や度胸に頼らない「科学的な意思決定」を行う力を手に入れることを意味します。

 

「なんとなく売れそう」ではなく、「データがこう示しているから、この施策を打つべきです」と言えるビジネスパーソンへ。

 

まずは手元の簡単なデータで構いません。

XとYの関係を探ってみてください。

そこには、今まで見えていなかった「ビジネスの真実」が、きっと描かれているはずです。

 

あなたのデータ分析ライフが、ここから劇的に変わることを心から応援しています！

それでは、良きExcelライフを！👋✨