資料作成が苦手な人でも安心!伝わるグラフ作りの基本を徹底解説 ─ 伝わるカタチのつくりかた(その1)

2018年06月26日

資料作成が苦手な人でも安心!伝わるグラフ作りの基本を徹底解説 ─ 伝わるカタチのつくりかた(その1)

社会人になると仕事に必要な資料を作成することがあると思います。
そして、資料と一言でいっても、企画書、提案書、プレゼン資料、会社案内、カタログなど、用途によって様々な資料が存在します。
このような資料の中で、現状把握、サービスや商品などの利点の根拠を示す数値情報をわかりやすく伝えるために使われるのが「グラフ」です。

「グラフ」には、棒グラフや円グラフなどいくつかの種類が存在します。そして、伝えたい目的とグラフには相性の良し悪しがあります。その点を理解していない人が作るグラフはひと目では伝わらないため、結果的に伝わらない資料を作ることになってしまいます。
そんなグラフを使用した資料作成が苦手な方に向けて本記事では、伝わるグラフ作りの基本を解説していきます。

グラフの利点とは

突然ですが下の表を見てください。

日本の総人口
年(12月)総人口(総数)【人】
※データは「総務省統計局」の統計ダッシュボード(https://dashboard.e-stat.go.jp/)のデータを使用しました。
2000年127,027,000
2001年127,397,000
2002年127,564,000
2003年127,750,000
2004年127,838,000
2005年127,795,000
2006年127,935,000
2007年128,050,000
2008年128,099,000
2009年128,059,000
2010年128,058,000
2011年127,831,000
2012年127,575,000
2013年127,399,000
2014年127,225,000
2015年127,088,000
2016年126,918,000
2017年126,695,000

この表は日本の総人口を示した表ですが、単に数字を羅列している状態なのでパッと見ただけでは、数値がどのような傾向を示しているかを読み取ることが難しいといえます。
では、この表を下のようなグラフにするとどうでしょうか?

グラフ「日本の総人口」
グラフ「日本の総人口」。2008年が人口数のピーク。2011年から人口の減少幅が大きくなっている。

グラフで見ると「2008年をピークに人口が年々減少している」ことや「2011年から人口の減少幅が大きくなっている」ことが簡単に読み取れるはずです。
このようにグラフは、データを視覚的に表すことでデータが示す様々な情報を簡単に読み取れるようにしてくれるという利点があります。
グラフを賢く使うことで受け手に情報をわかりやすく的確に伝えることができるのです。

伝わるグラフ作りの基本は目的と選択

伝わるグラフ作りの基本は、伝えたい(自分または相手に知ってもらいたい)目的を決め、その目的に合ったグラフを選ぶことです。
上記でも示した通り、データはそのままではただの数値情報であり、目的がなければ役に立ちません。しかし、「人口の推移を知りたい」といった目的を決めることで、初めてデータが役に立ちます。
そして、その目的に合ったグラフを選ぶことで「人口が年々減っている」という情報を視覚的に得ることができ、他者にもわかりやすく伝えることができるのです。

グラフの種類

目的に合ったグラフを選ぶためには、グラフの種類と特徴を知ることが必要です。
ここでは、一般的なExcelソフトで作成できる主なグラフを紹介します。

グラフ名形状特徴
縦棒グラフ縦棒グラフ棒の高さでデータの大小を表すことができる
横棒グラフ横棒グラフ棒の長さでデータの大小を表すことができる
円グラフ円グラフ円を全体として各要素の割合を表すことができる
折れ線グラフ折れ線グラフ線をつなぐことでデータの増減の推移や変化の動きを表すことができる
面グラフ面グラフ面でデータの増減の推移や変化の動きを表すことができる
散布図散布図点の分布から2種類のデータの関連性を探ることができる
レーダーチャートレーダーチャート複数の項目の数値をまとめて表示することができる

また、グラフによっては「積み上げ」や「ドーナツ」といった異なる形式が存在します。

目的に合ったグラフを選ぶためには、各グラフの特徴との相性が鍵です。
目的に対して選ぶグラフを間違えてしまうと伝わらないグラフになってしまうため、グラフの正しい選び方を学ぶ必要があります。それでは、次章より各グラフと相性の良い目的について解説していきます。

データの大小を時系列で比較することに適した縦棒グラフ

縦棒グラフは、棒の高さでデータの大小を表すことができます。縦軸と横軸のデータからグラフが成り立ちます。 縦軸は主に数量や金額などの量を表すデータをとり、横軸は年や月といった時間的な変化の値をとります。
縦棒グラフは、横軸の左から右への流れから時間的な変化をイメージしやすいため、時系列でのデータの大小を比較することに適しています。

月ごとの売上額の大小を表した縦棒グラフの例
月ごとの売上額の大小を表した縦棒グラフの例

縦棒グラフ作成のポイント

縦棒グラフ作成のポイントは、横軸の並び順をわかりやすくすることです。
人は横並びの情報を見るとき左から右へと視線が流れるため、時系列の並び順は、左から右に向かって時が進むように配列しましょう。
また、縦棒グラフの横軸の項目名が長すぎると見にくくなってしまうため、できる限りシンプルな項目名にしましょう。

左から右の流れで時系列を記載する
年や月などの時系列項目は、左から右の流れで記載する
項目名はシンプルにする
項目名はできる限りシンプルな表記にする

積み上げ縦棒グラフ

積み上げ縦棒グラフは、1本の縦棒に複数の要素のデータを積み上げて表示する形式の縦棒グラフです。
1本の棒の中を各要素ごとの色に分けて見せることで、合計と要素の構成量を視覚的に確認することができます。また、月ごとの新規増加量などの累計を見せることにも適しています。
ただし、構成比を把握することには適していません。

積み上げ縦棒グラフの例:二人以上世帯の穀類支出金額(2017年)
積み上げ縦棒グラフの例:二人以上世帯の穀類支出金額(2017年)
データソース:総務省統計局、家計調査
積み上げ縦棒グラフの例:SNSのフォロワー数の推移
積み上げ縦棒グラフの例:SNSのフォロワー数と新規フォロワー増加数の推移

集合縦棒グラフ

集合縦棒グラフは、複数の要素のデータを複数の縦棒のグループで表示する形式の縦棒グラフです。
各要素ごとに縦棒が独立しているため、各要素のデータの大小をひと目で把握することができます。
ただし、データの合計を把握することにはあまり適していません。

集合縦棒グラフの例:二人以上世帯の水道光熱費(年度比)
集合縦棒グラフの例:二人以上世帯の水道光熱費(年度比)
データソース:総務省統計局、家計調査

100%積み上げ縦棒グラフ

100%積み上げ縦棒グラフは、複数の要素を積み上げた1本の縦棒を同じ長さで表示する形式の縦棒グラフです。
縦棒は全て同じ長さなので、その長さを100%として積み上げた各要素の構成比をひと目で把握することができます。
ただし、各要素のデータ量を把握することには適していません。

100%積み上げ縦棒グラフの例:二人以上世帯の水道光熱費の割合(2017年)
100%積み上げ縦棒グラフの例:二人以上世帯の水道光熱費の割合(2017年)
データソース:総務省統計局、家計調査

長い項目名でも見やすく表示できる横棒グラフ

横棒グラフは、棒の長さでデータの大小を表すことができます。縦棒グラフと同じく縦軸と横軸のデータからグラフが成り立ちます。
縦軸は主に項目名を記載し、横軸は主に数量や金額などの量を表すデータをとります。
横棒グラフは、横書き表記との相性が良く、長い名称の項目も見やすく表示できるため、項目ごとのデータ量の大小を比較することに適しています。

横棒グラフの例:世界の人口数TOP10(2016年)
横棒グラフの例:世界の人口数TOP10(2016年)
データソース:総務省統計局、統計ダッシュボード

横棒グラフ作成のポイント

横棒グラフ作成のポイントは、縦軸の並び順を工夫してデータを見やすくすることです。
人は縦並びの情報を見るとき上から下へと視線が流れるため、項目は意味のある並び順にしましょう。
具体的には以下のような工夫が考えられます。

  • データ量の多い順または少ない順に並べる(データ量の多さを強調したい場合は多い順、少なさを強調したい場合は少ない順に)
  • 五十音順に並べる(項目が多い場合は有効である)
  • 国内地域のデータ(都道府県別など)であれば、北から順に並べる(または地域コード順など)
  • アンケートなどの回答の集計の場合は、アンケートと同じ質問項目順に並べる
  • 年代別であれば、低年代順または高年代順に並べる

積み上げ横棒グラフ

積み上げ横棒グラフは、1本の横棒に複数の要素のデータを積み上げて表示する形式の横棒グラフです。
積み上げ縦棒グラフの横棒版なので大まかな特長は一緒ですが、項目ごとのデータを表すことを得意とするため、例えば月の売上を営業所や社員ごとに示し、さらに商品の構成量も示すなどといった使い方ができます。

積み上げ横棒グラフの例:営業所別売上額
積み上げ横棒グラフの例:営業所別売上額

集合横棒グラフ

集合横棒グラフは、複数の要素のデータを複数の横棒のグループで表示する形式の横棒グラフです。
集合縦棒グラフの横棒版なので大まかな特長は一緒です。
項目ごとに横棒が独立してグループ化されているため、大項目と小項目を並列してデータを表示するなど工夫することが可能です。

集合横棒グラフの例:商品別売上額
集合横棒グラフの例:商品別売上額
項目を並列表記した集合横棒グラフの例:商品別売上額
項目を並列表記した集合横棒グラフの例:商品別売上額

100%積み上げ横棒グラフ

100%積み上げ横棒グラフは、複数の要素を積み上げた1本の横棒を同じ長さで表示する形式の横棒グラフで、「帯グラフ」とも言います。
100%積み上げ縦棒グラフの横棒版なので大まかな特長は一緒です。
横書き表記のため、各要素の構成比の値を表記しやすいといえます。

100%積み上げ横棒グラフの例:地域別就業者数の年代割合(2010年)
100%積み上げ横棒グラフの例:地域別就業者数の年代割合(2010年)
データソース:総務省統計局、統計ダッシュボード

1つのテーマの割合を比較することに適した円グラフ

円グラフは、円を全体(100%)としてその中を占める各要素の割合を表すことができます。1つのテーマの割合を比較することに適したグラフといえます。ただし、時系列のデータの割合を比較する場合に円グラフを使うと複数の円グラフが必要になるため、あまりおすすめできません。時系列での比較は縦棒グラフなどの適したものを使いましょう。
円グラフの円は、基本的に正円(真円)を使います。正円はその形を全体として捉えやすい形状なので、正円=100%と視覚的に認識しやすいといえます。各要素の割合は、円の中心と外形を2本の線で結んだ扇型の面積で表します。

円グラフの例:二人以上世帯の食料品支出額割合(2017年)
円グラフの例:二人以上世帯の食料品支出額割合(2017年)
データソース:総務省統計局、家計調査

円グラフ作成のポイント

  • 合計が100%にならないデータは円グラフを使用しない(複数回答可能なものは100%にならないので注意)
  • 時計の針をイメージして、12時を始点とする
  • データ量の大きい順が基本
  • アンケートの質問と回答の場合は、データ量の大きい順ではなく質問順で作成する
  • 少なすぎる要素が多いと見にくくなるので「その他」としてひとつにまとめ、最後に入れる
  • 各要素の値を表示するときは、引き出し線を使って見やすくする
アンケートの回答を示した円グラフの例
アンケートの回答を示した円グラフの例

分割円グラフ

分割円グラフは、ある要素の割合を円から分割して表示する形式の円グラフで、円から分割された要素を強調することができます。その分、円形状を崩すことになるため、単純に割合を比較することには適していません。

分割円グラフの例:二人以上世帯の水道光熱費の割合(2017年)
分割円グラフの例:二人以上世帯の水道光熱費の割合(2017年)
データソース:総務省統計局、家計調査

ドーナツ円グラフ

ドーナツ円グラフは、ドーナツのように中心に穴が開いている円グラフです。
中心のスペースにデータの合計値やテーマを入れることである程度スッキリまとめることができます。ただし、中心がないことで角度や面積がわかりにくくなるため、データの値を表示しないと割合の比較は難しいといえます。

ドーナツ円グラフの例:売上額商品別割合
ドーナツ円グラフの例:売上額商品別割合

二重ドーナツ円グラフ

その名の通り、二重のドーナツ円グラフで構成された円グラフです。
外側のドーナツ円グラフでテーマの全体の割合を示し、内側のドーナツ円グラフでさらに詳細な内訳を示すことができます。ただし、構造が複雑になるため、あまり多くのデータを載せると見にくくなってしまいます。

二重ドーナツ円グラフの例:国内・海外売上額割合
二重ドーナツ円グラフの例:国内・海外売上額割合

データの増減の推移や変化の動きを表すことに適した折れ線グラフ

折れ線グラフは、線をつなぐことでデータの増減の推移や変化の動きを表すことができます。折れ線グラフも時系列でデータを比較することに適しています。
折れ線グラフは一定期間の傾向値を読み取りやすいといえます。例えば、線が右肩上がりであればデータが上昇傾向であり、右肩下がりであれば下降傾向であり、水平であれば安定していることがわかります。
線(または線と点)で表す折れ線グラフはスッキリしているため、棒グラフよりも長期間のデータを扱いやすいといえます。ただし、各値を比較することにはあまり適していません。

折れ線グラフの例:国内総生産の推移
折れ線グラフの例:国内総生産の推移
データソース:総務省統計局、統計ダッシュボード

折れ線グラフ作成のポイント

  • 値の位置を表す点を打ち、線をつなげると見やすい
  • データ数が多い場合(1つのグラフに何本も折れ線がある場合)は、区別のために点の形状を変えたり、線の表現を変えたりと工夫する
データ数が多い折れ線グラフの例:関東各県の交通事故発生件数の推移
データ数が多い折れ線グラフの例:関東各県の交通事故発生件数の推移
データソース:総務省統計局、統計ダッシュボード

2つ以上のデータを時系列で比較することに適した面グラフ

面グラフは、データを面で表したグラフです。一般的にグラフ内で2つ以上のデータを時系列で比較する時に使用します。
データの値を表す部分が折れ線グラフのようになるため、データの推移や傾向を読み取ることができ、面の量でデータ量を把握することができます。

面グラフの例:Webサイトのユーザー数の推移
面グラフの例:Webサイトのユーザー数の推移

面グラフ作成のポイント

標準の面グラフは、面同士が重なるので全面にある面の色を透過させましょう(積み上げ形式の場合は不透明でも問題ない)。

積み上げ面グラフ

積み上げ面グラフは、複数の要素の面を積み上げて表示する形式の面グラフです。積み上げ面グラフでは、合計値とその推移、要素の構成量とその推移を把握することができます。

積み上げ面グラフの例:二人以上世帯の穀類支出金額(2017年)
積み上げ面グラフの例:二人以上世帯の穀類支出金額(2017年)
データソース:総務省統計局、家計調査

100%積み上げ面グラフ

100%積み上げ面グラフは、一定の面積の中に複数の要素の面を積み上げて表示する形式の面グラフです。100%積み上げ面グラフでは、要素の割合とその推移を把握することができます。

100%積み上げ面グラフの例:二人以上世帯の水道光熱費の割合(2017年)
100%積み上げ面グラフの例:二人以上世帯の水道光熱費の割合(2017年)
データソース:総務省統計局、家計調査

点の分布から2種類のデータの関連性を探ることができる散布図

散布図は、点の分布から2種類のデータの関連性を探ることができるグラフです。
縦軸と横軸それぞれに異なるデータをとり、それぞれのデータの値の位置に点を打つことで点の分布を表すグラフができます。
散布図には以下のような3つのパターンが存在します。

パターン点の分布特徴
正の相関正の相関一方の値が大きくなると、他方の値も大きくなる
負の相関負の相関一方の値が大きくなると、他方の値が小さくなる
無相関無相関2種類のデータに関係性が見られない
散布図(正の相関)の例:都道府県の住宅数と総人口
散布図(正の相関)の例:都道府県の住宅数と総人口
データソース:総務省統計局、統計ダッシュボード
散布図(無相関)の例:Webサイトのページビュー数と平均ページ滞在時間
散布図(無相関)の例:Webサイトのページビュー数と平均ページ滞在時間

散布図の注意点

散布図はあくまで関係性(相関関係)を示すものであり、因果関係(原因と結果)を示すものではありません。

散布図作成のポイント

  • 相関関係がある場合に、近似曲線を引くことで全体の傾向だけでなく傾向より高い・低いといった詳細を把握することができる
  • 無相関の場合に、各軸にデータの平均線を引くことで、4つの属性に分類できる
近似曲線を引いた散布図(正の相関)の例:都道府県の住宅数と総人口
近似曲線を引いた散布図(正の相関)の例:都道府県の住宅数と総人口
データソース:総務省統計局、統計ダッシュボード

下の散布図は無相関の散布図に2本の平均線を引くことで4属性に分類した例です。

  • 左上:ページビュー数(以降「PV数」と表記)は多いが、平均ページ滞在時間は短い属性
  • 右上:PV数が多く、平均ページ滞在時間も長い属性
  • 左下:PV数が少なく、平均ページ滞在時間も短い属性
  • 右下:PV数は少ないが、平均ページ滞在時間が長い属性
2本の平均線を引くことで4属性に分類した散布図(無相関)の例:Webサイトのページビュー数と平均ページ滞在時間
2本の平均線を引くことで4属性に分類した散布図(無相関)の例:Webサイトのページビュー数と平均ページ滞在時間

複数の項目の値をひと目で把握できるレーダーチャート

レーダーチャートは、複数の項目の値を正多角形状で表すグラフです。正多角形状は項目数で決まります。
各項目の値はグラフの中心から頂点を繋いだ軸上に点で示し、隣接する項目の点と線で繋ぐことでデータを表す多角形が現れます。
レーダーチャートは、複数の項目を1つのグラフ上で比較することができ、データを示す多角形から傾向をつかむことができます。また、異なる2つ以上のデータを重ねて比較することもできます。

レーダーチャートの例:サッカーチームのチームスタッツ
レーダーチャートの例:サッカーチームのチームスタッツ
2つのデータを比較したレーダーチャートの例:サッカーチームSとチームGのチームスタッツ
2つのデータを比較したレーダーチャートの例:サッカーチームSとチームGのチームスタッツ

レーダーチャート作成のポイント

レーダーチャートの項目の値は、外側に行くほど「良い数値」となるようにします。
例えば、テストの得点のように数値が高い方が良い場合は、高い数値ほど外側に点を打つことになります。一方、タイムを競う項目であればタイムが短いほうが良い数値となるので注意しましょう。

まとめ

本記事では、様々なグラフを例に、グラフ作りの基本を解説しました。
伝わるグラフ作りの基本は伝えたい目的を決め、その目的に合ったグラフを選ぶことです。その点をきちんと理解すれば伝わるグラフを作ることができます。
始めはどのグラフを選べばよいか悩むかもしれませんが、記事を参考にしながら作り続けることができれば伝わるグラフが作れるようになり、苦手な資料作成を克服する一歩になるはずです。