2026年3月12日
グラフの種類と使い分け一覧！作成時の5つのポイントとは
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データや数値をわかりやすく伝える手段として、グラフを活用する場面は多くあります。とはいえ、棒グラフ・円グラフ・折れ線グラフ・帯グラフなど、さまざまな種類があるため、「どのグラフを選べばよいのかわからない…」と迷うことも多いのではないでしょうか。
グラフは、情報を直感的に伝えられる便利なツールですが、内容や目的に合わないものを選んでしまうと、かえって見づらくなったり、伝えたいポイントがぼやけてしまったりすることもあります。
そこで今回は、Excelで作成できる代表的なグラフの種類とそれぞれの特徴、さらに目的に応じた使い分けのポイントについてご紹介します。
▼グラフ以外にも、数値や情報を視覚的に表現する方法があります。詳しくは以下の記事もあわせて参考にしてみてください。
代表的なグラフの種類
棒グラフ
棒グラフは、棒の長さによってデータの大小を視覚的に比較できるグラフです。同じ指標で複数のデータを並べて比較する際に適しており、数値の差が一目で把握しやすいのが特長です。
棒グラフには、縦型（縦棒グラフ）と横型（横棒グラフ）の2種類があります。比較する項目名が長い場合は、横型を使うことでラベルが読みやすくなり、全体の見やすさが向上します。
円グラフ
円グラフは、全体を100%としたときに、各項目がどの程度の割合を占めているかを示すグラフです。「はい／いいえ」「男性／女性」「パン派／ごはん派／麺派」など、項目数が少ないデータの構成比を表す場合に向いています。
一方で、項目数が多くなるとグラフが複雑になり、かえって割合が把握しづらくなることがあります。その場合は「積み上げ棒グラフ」を活用したり、割合の小さい項目を「その他」としてまとめなどの工夫をするとよいでしょう。
また、中央部分が空いたドーナツ型の円グラフ（ドーナツグラフ）も、見た目のバリエーションとしてよく使われています。
折れ線グラフ
折れ線グラフは、時間の経過にともなうデータの変化を表現する際に適したグラフです。線の傾きによって増減の度合いがわかるため、変化の流れを直感的に理解できます。
横軸には「年」「月」などの時間軸を設定することが多く、月ごとの気温の推移や年間売上の変化など、時系列に沿ったデータを可視化する際に役立ちます。
帯グラフ
帯グラフは、割合や内訳の変化を表すのに適したグラフです。
Excelでは「積み上げ棒グラフ」や「100%積み上げ棒グラフ」という名称で用意されており、これらも帯グラフの一種にあたります。「積み上げ棒グラフ」は合計値と内訳の両方を示し、「100%積み上げ棒グラフ」は全体を100%とした場合の各項目の割合を表します。縦型・横型の形式があり、用途に応じて使い分けることができます。
割合や内訳を示すという点では円グラフと似ていますが、複数データの内訳を比較したり、割合の変化を見せたりする場合は、帯グラフのほうが適していることもあります。
ヒストグラム
ヒストグラムは、データの分布やばらつきを示すために用いられるグラフで、棒グラフの一種です。横軸に階級（点数や年齢などの区分）、縦軸にその階級に含まれるデータ数を配置し、どの範囲にデータが集中しているかを表します。
統計データの可視化に適しており、試験の点数分布や偏差値、年齢別の人数分布などを示す際によく用いられます。
箱ひげ図
箱ひげ図は、ヒストグラムと同様にデータの分布やばらつきを視覚的に示すグラフです。箱と、その上下に伸びる「ひげ」によってデータの広がりを表現します。
データを四等分し、「最小値～第1四分位数」「第1四分位数～中央値」「中央値～第3四分位数」「第3四分位数～最大値」を示すため、ヒストグラムよりも最小値や中央値などを把握しやすいのが特長です。また、複数のデータの分布を比較する際にも適しています。
レーダーチャート
レーダーチャートは、一つの対象を複数の項目で評価し、そのバランスや特徴を示す際に用いられるグラフです。商品の特性比較や食品の栄養バランス、個人成績の評価など、複数の観点から対象を分析する場合に適しています。
複数のデータを重ねることで、異なる対象の特徴やバランスを比較することも可能です。
散布図
散布図は、二つのデータの関係性（相関関係）を可視化するためのグラフです。例えば、縦軸に体重、横軸に身長を設定すると、身長が高いほど体重も増える傾向にあるかどうかを、点の分布から読み取ることができます。
相関関係がない場合は点がばらばらに分布しますが、正の相関（右肩上がり）や負の相関（右肩下がり）がある場合は、点が一定の傾向を持つ線状に配置されます。
バブルチャート
バブルチャートは、散布図にもう一つの要素を加え、三つのデータを同時に表現できるグラフです。縦軸と横軸で二つのデータを示し、点（バブル）の大きさによって三つ目のデータを表します。
マーケティング分野ではPPM分析などで活用されることが多く、例えば、縦軸に市場成長率、横軸に市場シェア、バブルの大きさで売上規模を表すといった使い方が一般的です。
ただし、バブルの数が多すぎると重なりが生じて見づらくなるため、表示するデータの数や見せ方には配慮が必要です。
各グラフの特徴・使い分け・活用例の一覧
ここまで、さまざまなグラフの種類とその特徴をご紹介しました。グラフにはそれぞれ、表現するのに適したデータの種類や目的があります。ここでは、それぞれのグラフの特徴と活用例を、一覧表にまとめてご紹介します。
| グラフの種類 | 特徴・適しているデータ | 活用例 |
| 棒グラフ | データの大小を比較 | 売上比較、アンケート結果の比較 |
| 円グラフ | データの割合・内訳・構成比 | 売上の内訳、アンケート回答の内訳、予算構成比 |
| 折れ線グラフ | データの推移 | 売上推移、人口の変化、顧客数の増減 |
| 帯グラフ | 割合・内訳・構成比の変化 | 売上構成の変化、市場シェアの推移 |
| ヒストグラム | データの分布やばらつき | 顧客の年齢層、売上額の分布 |
| 箱ひげ図 | 分布や比較、 最大値・最小値・中央値 | 製品別売上分布の比較、欠陥品の異常検知 |
| レーダーチャート | 複数観点からのデータ評価 | 製品評価、社員評価、他社サービス比較 |
| 散布図 | 二つのデータの相関関係 | 顧客満足度とリピート率の相関、目標と実績の相関 |
| バブルチャート | 三つのデータの相関関係 | 市場成長率・シェア・売上の相関 |
グラフ作成時の5つのポイント
1．目的に合ったグラフを選ぶ
データの特徴に合わないグラフを使ってしまうと、伝えたい内容がかえってわかりにくくなることがあります。
グラフを作成する際は「何を伝えたいのか」「どの数値を強調したいのか」といった目的をまず明確にし。それに応じてグラフの種類を選ぶことが大切です。例えば、「データは1種類か複数か」「時間の推移を見せたいのか」「割合を示したいのか」といった観点から考えると、適したグラフを選びやすくなります。
2．データに合わせて目盛りの間隔を調整する
Excelなどでグラフを作成すると、目盛りや軸の最大値・最小値が自動的に設定されます。しかし、その設定のままではデータの特徴が十分に伝わらなかったり、グラフが見づらくなったりすることもあります。
目盛りの間隔が広すぎたり狭すぎたりすると、数値の違いが把握しづらくなるため、データの規模や見せ方に応じて調整することが重要です。Excelでは「軸の書式設定」から、最大値・最小値や目盛りの間隔を簡単に変更できます。
3．データの並び順を工夫する
グラフの見やすさを高めるためには、データの並び順も重要なポイントです。並び順を工夫することで、データの傾向や意味がより明確になり、読み手にとって理解しやすいグラフになります。
例えば、時系列データは時間の流れに沿って並べる、商品別データはカテゴリ別や五十音順に整理するなど、強調したいポイントに合わせて順序を整えると、比較や分析がしやすくなります。
4．3Dグラフはなるべく避ける
Excelではグラフを立体的に表現した3Dグラフを作成することもできますが、基本的には使用を控えるのがおすすめです。
3Dグラフは見た目にインパクトがありますが、立体表現によって数値の大小が正確に伝わりにくくなることがあります。場合によっては、実際よりも数値が大きく見えたり小さく見えたりする可能性もあるため、基本的にはシンプルな2Dグラフを使用するほうが望ましいでしょう。
5．不要な要素はできるだけ省く
グラフには、縦軸・横軸のほかにも目盛り、補助線、数値ラベルなど多くの要素を表示することができます。しかし、情報を詰め込みすぎると、どこに注目すればよいのかがわかりにくくなり、肝心のデータが目立たなくなることがあります。
そのため、本当に必要な情報だけを残し、不要な要素はできるだけ削除することが大切です。また、色を多用しすぎると視覚的に散漫な印象になるため、配色はできるだけシンプルにまとめ、見やすさを意識しましょう。
▼配色のコツについては、以下の記事で詳しく解説しています。
まとめ
今回は、グラフの種類や特徴、そして作成時のポイントについてご紹介しました。
どのようなデータを扱う場合でも、大切なのは「目的に合ったグラフを選び、シンプルでわかりやすく表現すること」です。
ぜひこの記事を参考に、見やすく効果的なグラフ作成に役立ててみてください。
