【2025年最新】回帰分析とは？感覚ではなくデータで動くための必須スキル！

広告費を増やせば売上も上がる気がする。
SNSを頑張っているけれど、本当に効果があるのかわからない。

こうしたモヤモヤを感じたことはありませんか？

今のマーケティングや経営の現場では、「なんとなく良さそう」な感覚ではなく、データに基づいた判断が求められています。そんなときに役立つのが、回帰分析です。

回帰分析とは

回帰分析とは、ある結果（目的変数）に対して、どの要因（説明変数）がどのくらい影響しているかを明らかにする分析方法です。

たとえば、以下のような例があります。

・広告費を1万円増やすと売上が3万円増える傾向がある。
・気温が1度上がるとアイスの売上が500個増える。

このように、どの要因がどれくらい成果に影響しているのかを数値で可視化できるのが回帰分析のポイントです。
感覚ではなく数字で動きたい人にとって、非常に有効な分析手法です。

回帰分析で使われる基本用語

目的変数

分析の中心になる、予測したい結果のことです。

・売上高
・来店者数
・顧客が商品を購入するかどうか　など

説明変数

目的変数に影響を与えると考えられる要因のことです。

・広告費
・商品の価格
・天気や気温
・SNSの投稿数やキャンペーンの有無　など

回帰分析の主な種類とその使い分け

単回帰分析

ひとつの説明変数から、ひとつの目的変数を予測します。
例：広告費だけを使って売上を予測する。

重回帰分析

複数の説明変数を同時に使って、目的変数にどのような影響があるかを分析します。
例：広告費・気温・価格を使って売上を予測する。

ロジスティック回帰分析

目的変数が「はい／いいえ」「買う／買わない」といった2択のときに使います。
例：SNS広告を見た人が商品を購入するかどうかを予測する。

回帰分析を使うことで得られるメリット

直感ではなく、データに基づいて意思決定ができる。

これまでのマーケティングや経営判断では、「たぶんこの施策が効いているはず」「なんとなく効果がある気がする」といった、感覚的な判断に頼る場面が少なくありませんでした。
しかし、回帰分析を使えば、どの要因がどれだけ成果に影響しているのかを数値で可視化できます。

たとえば、広告費と売上の関係を分析し、「広告費を1万円追加すると、売上が平均3万円増える」と明確にわかれば、社内での意思決定のスピードと説得力が大きく変わります。
上司や関係部署に対しても、勘や気合いではなく、根拠のある提案や報告が可能になります。

売上や顧客行動の未来を予測できる。

回帰分析は、過去のデータをもとに将来の変化を予測することができます。
たとえば、「気温が25度を超えると、冷たいドリンクの売上が急増する」といった傾向がつかめれば、暑くなる時期を見越して在庫やプロモーションの準備ができるようになります。

また、売上予測にも活用でき、「来月の売上は約2000万円になる見込み」といったシミュレーションが可能です。
これは予算管理や発注計画、シフト調整などの業務にもつながり、経営の精度を大きく高める効果があります。

改善すべき施策が数値で明確になる。

「何がうまくいっていて、何が思ったより効果がないのか」
この問いに答えるのが回帰分析の強みです。

たとえば、複数の施策を同時に展開している中で、「実はSNSの投稿数より、メルマガ開封率の方が売上に強く影響していた」というように、表面だけでは見えない“本当に効いている施策”が浮き彫りになります。

これにより、限られた時間や予算の中でも、本当に効果のあるところに集中投資できるようになります。

限られた予算の中で、費用対効果の高い施策が選べる。

多くの企業やチームが抱える課題は、「予算や人員が限られている中で、どう成果を最大化するか」ということです。
回帰分析は、各施策がどれだけ成果に貢献しているかを比較できるため、費用対効果（ROI）の高い施策を特定するのに非常に役立ちます。

たとえば、「月に10万円かけていたSNS広告よりも、5万円のメルマガ施策の方が売上への貢献度が高い」とわかれば、より少ないコストで高い成果を出す選択ができます。
その結果、経営資源の最適配分が実現でき、より効率的な事業運営が可能になります。

回帰分析の進め方

手順1：目的変数と説明変数を決める

たとえば売上を予測したい場合は、売上高が目的変数となります。
それに影響を与えそうな広告費、価格、来店者数などを説明変数として選びます。

手順2：データを集める

選んだ変数について、過去の実績データを集めます。
欠損や極端な値がないかを事前に確認します。

手順3：回帰分析を実行する

ExcelやGoogleスプレッドシートを使って分析を始めることができます。
慣れてきたら、PythonやRといったツールを使うのもおすすめです。

手順4：結果を読み解く

回帰係数や決定係数を見ながら、どの要因が目的変数にどの程度影響しているのかを把握します。
その結果をもとに、施策の見直しや新たな戦略を検討します。

実際の使用例

単回帰分析（広告費 → 売上）

データ例：

月	広告費（万円）	売上（万円）
1月	50	200
2月	60	220
3月	70	250
4月	80	270
5月	90	300

Excelでの手順：

1. 「データ」タブ → 「データ分析」→「回帰」を選択
2. Y入力範囲：売上（万円）
3. X入力範囲：広告費（万円）
4. 「ラベル」にチェック（ヘッダーがある場合）
5. 出力先を選択して「OK」

読み方：

• 広告費の係数が 2.5 → 広告費が1万円増えると、売上は2.5万円増加
• 切片が 75 → 広告費ゼロのときの予測売上は75万円
• 決定係数 R² = 0.99 → モデルの説明力は非常に高い

重回帰分析（広告費・キャンペーン回数 → 売上）

データ例：

月	広告費（万円）	キャンペーン回数	売上（万円）
1月	50	1	200
2月	60	2	230
3月	70	1	240
4月	80	3	280
5月	90	2	290

Excelでの手順：

1. 「データ」タブ → 「データ分析」→「回帰」を選択
2. Y入力範囲：売上（万円）
3. X入力範囲：広告費（万円）とキャンペーン回数
4. 「ラベル」にチェック
5. 出力先を指定して「OK」

読み方：

• 広告費の係数が 2.0 → 広告費が1万円増えると売上が2万円増加
• キャンペーン回数の係数が 10 → 1回増えると売上が10万円増加
• 決定係数 R² = 0.98 → 売上の98%を2つの変数で説明できている

回帰分析の具体的な活用例

アパレルECサイトの売上分析

背景
アパレルブランドが月ごとの売上に影響する要因を特定したいと考えた。

目的変数
月間売上高

説明変数
・広告費
・平均商品単価
・インスタ投稿数
・メルマガ開封率

分析結果
・広告費と平均単価が売上に強く影響していた。
・インスタ投稿数の影響はほとんどなかった。
・メルマガ開封率は中程度の影響があった。

対策
広告と商品の設計に予算を集中した結果、翌月の売上が20パーセント増加した。

飲食チェーンの新メニュー効果分析

背景
飲食チェーンが新メニュー導入の効果を検証したいと考えた。

目的変数
日別売上高

説明変数
・新メニュー導入の有無
・気温
・来店客数
・SNSキャンペーンの有無

分析結果
・新メニュー導入日は売上が15パーセント増加した。
・気温が高い日は冷たいメニューの売上が伸びる傾向があった。
・SNSキャンペーン単体では効果が薄かったが、来店数と組み合わせると効果が出た。

対策
暑い日に新メニューとSNS施策を同時に実施する戦略へと変更した。

回帰分析を行う際の注意点

・外れ値や欠損データの確認を忘れない。
　極端なデータがあると、分析結果がゆがむ可能性があります。

・説明変数は慎重に選ぶ。
　関係のない変数を入れると、ノイズが増え、分析の精度が落ちます。

・多重共線性に注意する。
　説明変数同士が強く関係していると、正確な分析が難しくなります。

まとめ

回帰分析は、感覚や勘に頼らずに、データに基づいた判断を行うための有効な手段です。
施策の効果を見極めたいとき、次の一手を考えるとき、数字で確かな根拠を持ちたいときに活躍します。

・この施策は本当に効果があるのか。
・予算をどこに振り分けるべきか。
・次に改善すべきポイントはどこか。

こうした問いに対して、回帰分析は明確な答えをくれます。
まずは手元にあるExcelのデータでも構いません。小さな一歩から始めてみましょう！

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プロフィール

天野遼

先進理工学部電気・情報生命工学科 なぜ「あの商品」が売れるのかを解明するためのデータ分析の知識を執筆