導入：予測業務を属人化させないために
日々の業務において、「来月の売上目標」や「必要な仕入れ数」を勘や経験だけで決めていませんか？データに基づいた予測は、在庫管理の最適化や売上の最大化に不可欠です。Excelの統計関数を使えば、過去の傾向から客観的な予測値を算出できます。今回は、実務で頻出する「FORECAST関数」と「TREND関数」の基本と、それをVBAで自動化する手法を解説します。
基礎知識：線形回帰による予測の仕組み
これら2つの関数は、「線形回帰（最小二乗法）」という統計手法を用いています。簡単に言えば、過去のデータ（気温と売上など）をグラフ上にプロットし、それらの中央を通る直線を引くことで、未知の数値に対する予測値を算出する仕組みです。
・FORECAST関数：単一の予測値を求める際に使用します。
・TREND関数：複数の予測値を一度に算出する際に適しています。
実装：VBAで予測計算を自動化する
手動で関数を入力するのも良いですが、毎月決まったフォーマットのデータを処理する場合、VBAで一気に計算させるのが効率的です。以下のコードは、指定した範囲のデータから予測値を算出する例です。
サンプルプログラム
以下のマクロは、指定した範囲の気温データ（既知のx）と売上データ（既知のy）を元に、セルに予測式を入力するものです。
Sub CalculateForecast()
‘ 予測したい気温（例：25度）
Dim targetX As Double
targetX = 25
‘ データの範囲設定
‘ A列に気温、B列に売上データがある想定
Dim knownY As Range, knownX As Range
Set knownY = Range(“B2:B10”)
Set knownX = Range(“A2:A10”)
‘ FORECAST関数を使用して予測値をセルに出力
‘ WorksheetFunctionオブジェクトを通じて利用可能
Dim result As Double
result = Application.WorksheetFunction.Forecast_Linear(targetX, knownY, knownX)
‘ 結果をセルに表示
Range(“D2”).Value = “気温 ” & targetX & ” 度の場合の予測売上:”
Range(“E2”).Value = result
MsgBox “予測計算が完了しました。予測値は ” & Format(result, “#,
0″) & ” です。”, vbInformation
End Sub
応用・注意点：現場で陥りやすい罠
1. データの質が予測精度を左右する：極端に外れた値（異常値）が含まれていると、予測線が大きく歪みます。計算前にデータのクリーニングを行いましょう。
2. 線形回帰の限界：この手法は「右肩上がり」や「右肩下がり」の直線的な傾向には強いですが、季節性のある複雑な波形（周期変動）の予測には向きません。その場合は、より高度な時系列分析が必要になります。
3. 関数名の変更：Excel 2016以降では、従来の「FORECAST」に加え、より精度の高い「FORECAST.LINEAR」が推奨されています。VBAで記述する際も、可能な限り新しい関数名を使用することをお勧めします。
これらの関数を活用し、勘に頼らない「数字に基づいたビジネス判断」を明日からの業務に取り入れてみてください。
