エクセルで来客数を予測する方法（回帰分析で需要予測）

エクセルで来客数予測はできる？仕組みを解説

エクセルを使えば、来客数予測や来店予測を行うことができます。
特に「回帰分析」を使うことで、来客数の予測に使える計算式を作成できます。

例えば以下のようなことが分かります。
・休日は来客数がどれくらい増えるのか
・雨の日はどれくらい来客数が減るのか
・過去のデータから将来の客数を予測する
飲食店やスーパーなどの客数予測（需要予測）は、エクセルだけでも十分に対応可能です。

来客数予測をエクセルで行うメリット
・無料で始められる
・データがあればすぐ分析可能
・計算式として使える
👉 小規模ビジネスには特に有効です。

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エクセルの分析ツールを有効にする方法

エクセルで回帰分析を行うには「分析ツール」を有効にする必要があります。
分析ツールをすでに使える場合はエクセルで来客数を予測する手順（回帰分析）に進んでください。

1. メニューの左上の「ファイル」（ ① ）を選択します。


2.「オプション」（ ② ）を選択します。


3.「アドイン」（ ③ ）を選択します。
4. アドインのメニューが右側に表示されたら、下の方にある「設定」ボタン（ ④ ）を押します。


5. 有効なアドインとして表示された項目の中から「分析ツール」（ ⑤ ）を選択し、右の「OK」ボタンを押します。


6. 最初の画面に戻って「データ」のタブ（ ⑥ ）を選択すると「データ分析」（ ⑦ ）が表示されるようになります。

エクセルで来客数を予測する手順（回帰分析）

ここから実際に来客数予測を行います。

データの準備
今回は以下のデータを使用します。
・来場者数（目的変数）
・過去7日間の平均来場者数（説明変数1）
・休日（1=休日、0=平日）（説明変数2）
・降水量（説明変数3）
👉 来客数を予測したい値を「目的変数」
👉 予測に使う要因を「説明変数」と呼びます
👉 「説明変数」が1つなら単回帰分析、2つ以上で重回帰分析と呼びます

回帰分析の実行手順
1. メニューから「データ」タブ（ ⑥ ）を選択し、「データ分析」（ ⑦ ）をクリックします。


2. 下図のような表示が出ますので、「回帰分析」（ ⑧ ）を選択して「OK」を押します。


 すると下のような「回帰分析」のメニューボックスが開きます。

3.「入力Y範囲(Y)」（ ⑨ ）には、目的変数として”入場者数”とその下のデータ（ ⑨' ）を選択します。
 今回は全てのデータを選択しました。
4.「入力X範囲(X)」（ ⑩ ）には、説明変数として”過去7日間の平均入場者数”と”休日”と”1日の降水量”とその下の全てのデータ（ ⑩' ）を選択します。
5.「ラベル」を選択してチェックを付けます（11）。
6.右側の「OK」を押すと下のような結果が出力されます。
（見やすくなるように表示する桁を変更しています。実際にはもっとたくさんの桁数の数字が表示されます）

来客数予測の計算式の作り方（具体例）

回帰分析を行うと、来客数を予測する計算式が作成されます。
基本形は以下です。
来客数 ＝ 切片 +（説明変数 × 係数）

今回の結果から得られた予測式は以下の通りです。
来場者数 = 0.989 × 過去7日平均 + 23562（休日）- 720 × 降水量

この計算式で分かること
・翌日の入場者数は過去7日間の平均に近い値になる
・休日は約2.4万人増える
・雨が1mm増えるごとに約700人減る

このように、来店予測の計算式をエクセルで作ることができます

回帰分析の結果の見方（R2・t値・P値）

重決定係数（R2）
 予測の精度を表す指標
  → 1に近いほど精度が高い
 今回の0.788はまずまずの結果です。

補正R2
 無駄な説明変数を考慮した指標
  → モデルの評価はこちらが重要
 今回の0.784はまずまずの結果です（改善の余地はありそうです）。

標準誤差
 予測のズレの大きさ
  → 小さいほど良い

t値
 変数が意味を持つかの指標
  → |t値| > 2 が目安（±どちらでも数字が大きければ意味がある）
 今回「切片」はt値が-0.15ですので、切片（-766）には意味がないかもしれません。

P値
 その変数が偶然でない確率
  → 0.05以下なら有効
 今回「切片」のP値は0.88でした。切片の値は本当は0かもしれませんので、計算式から省略します。

下限95%と上限95%
 95%の確率で係数がこの範囲内に収まると分析されています。
 （2種類ありますが、通常は1つ目だけ見れば十分です）

来客数の予測方法（エクセル関数でも可能）

回帰分析以外にも、エクセル関数で来客数予測ができます。

FORECAST関数：将来の値を予測する関数
TREND関数：回帰直線を使った予測

手軽に予測したい場合はこちらもおすすめです。

来店予測の精度を上げる方法

精度を上げるには以下が重要です。

① 説明変数を見直す
・降水量の説明変数を変更する
 （50ミリと55ミリの差より、0ミリと5ミリの差の方が影響が大きいはずです）
・データの形を変える
 例：7日間の平均入場者数 → 過去1週間の平日の入場者数

② 新しい要因を追加
・夏休み
・連休
・イベント

③ 他の予測手法を使う
・SARIMAモデル
 （季節変化を予測に組み込む）
・ニューラルネットワーク
 （人工知能にも使われる予測モデル）
用途に応じた使い分けが重要です。

統計用語も参考にしてください。