第4回：回帰分析を使って広告費用毎の来客数を予測するExcelで作る“簡易予測モデル”で広告投資の効果を数値化しよう！
readbelladminみなさんは「広告にいくら使えば、どれくらいお客様が来るのか？」を感覚で判断していませんか？
Excelの回帰分析を使えば、この「広告費と来客数の関係」を数値で“見える化”し、次の投資判断に活かせるようになります。
今回は、実際の店舗データを例にしながら、Excelだけで作れる“来客数予測モデル”の作り方をご紹介します。
📊 回帰分析とは？
回帰分析とは、ある変数（広告費）が他の変数（来客数）にどのように影響しているかを分析する方法です。
Excelでは「分析ツール（回帰分析）」を使って、広告費と来客数の関係を回帰直線という形で数式化できます。
たとえば次のような式になります：
来客数 ＝ a × 広告費 ＋ b
この式がわかれば、広告費を変えたときの来客数を“予測”できるようになります。
💡 例題：広告費と来客数のデータを分析してみよう
ある飲食店の1か月ごとのデータを例にします。
| 月 | 広告費（円） | 来客数（人） |
|---|---|---|
| 1月 | 30,000 | 220 |
| 2月 | 50,000 | 280 |
| 3月 | 70,000 | 340 |
| 4月 | 40,000 | 250 |
| 5月 | 60,000 | 310 |
このデータを使って、広告費がどれくらい来客数に影響しているかを調べます。
🧭 手順：Excelで回帰直線を作成する
- 広告費（X軸）と来客数（Y軸）のデータを選択します。
- 「挿入」→「散布図」を選択してグラフを作成します。
- グラフ上でデータ系列を右クリックし、「近似曲線の追加」をクリック。
- 「線形近似」を選択し、「グラフに数式を表示」「グラフにR²値を表示」にチェックを入れます。
これでグラフ上に回帰直線と数式が表示されます。たとえば次のような結果になるかもしれません：
来客数 ＝ 0.003 × 広告費（千円単位） ＋ 130
来客数220人 ＝ 0.003 × 広告費30,000円 ＋ 130
つまり、広告費を1,000円増やすごとに約7.3人の来客増が見込めるということです。
📈 広告費の“最適値”を考える
ここで重要なのが「どの程度の広告投資が最も効率的なのか」という視点です。
来客数が増えても、広告費が増えすぎて利益が減るようでは意味がありません。
たとえば平均客単価が2,000円の場合、来客数の増加分×2,000円が広告効果です。
それが広告費を上回っていれば“投資効果あり”と判断できます。
このようにExcelの回帰式を使えば、費用対効果を数値で検証でき、「どこまで広告費をかけるべきか」を明確にできます。
🔍 分析結果の読み取り方
グラフのR²値（決定係数）も確認しましょう。
これは「データの一致度」を示す値で、1に近いほど関係が強いことを意味します。
- R²＝0.8以上：広告費が来客数に強く影響している
- R²＝0.5前後：他の要因（天気・曜日など）も関係している
- R²＝0.2以下：広告費との関係は弱い
このように、数値で「効果があった・なかった」を見極めることができれば、次の一手をより精密に打てるようになります。
💬 まとめ：Excelで“感覚経営”から“数値経営”へ
今回紹介した回帰分析を使えば、「広告費をいくら使えば、来客数はどれくらい増えるのか」をデータで予測できます。
Excelだけでここまでできるのは驚きではないでしょうか？
次回は、さらに複数の要因（気温・曜日・天気など）を組み合わせて予測する「重回帰分析」をご紹介します。
より実践的な“現場で使える分析”にステップアップしていきましょう！
🧩 ReadBellでは、Excelを活用した経営分析ツール開発を承っています
「広告費・売上・来客数を自動で分析してグラフ化したい」
「週次レポートを自動生成するマクロを作りたい」
そんなお悩みは、ReadBellにご相談ください。
Excelマクロやデータ可視化ツールの開発を通して、貴社の“数字で考える経営”をサポートいたします。
