感度分析とは?ビジネスに役立つやり方とエクセルでの実践例をわかりやすく解説

2025年8月22日

意思決定をする場面では「もし売上が少し下がったら？」「コストが1割増えたら？」といったシナリオを考えることが大切です。そのとき役立つのが「感度分析」です。難しい専門用語のように見えますが、要は「条件を変えたら結果がどのくらい動くか」を調べる方法のこと。この記事では感度分析をわかりやすく紹介し、エクセルで実際に行う方法やビジネスでの応用事例までを丁寧に解説します。

感度分析をわかりやすく理解する方法

感度分析（Sensitivity Analysis）とは、数値モデルや計算において「ある条件を変えたら結果がどのくらい変わるのか」を調べる手法のことです。例えば、売上計画を立てるときに「販売価格が1割下がった場合の利益はどうなるのか？」を確認するのも感度分析の一種です。

この考え方は、ビジネスだけでなく医療・統計・金融など幅広い分野で利用されています。実際に、経営判断をする際に「どの要素が結果に大きな影響を与えるのか」を把握することは、リスク管理の第一歩になるからです。

感度分析が必要とされる背景

ビジネス環境は常に変化しており、確定した前提条件はほとんど存在しないため
利益計画や投資判断では、少しの変化で結果が大きく動くことがあるため
統計や医療研究でも、データの条件を変えたときの信頼性を確かめるため

私が実際に支援した企業でも、予算策定の場で「為替が1ドル＝140円から150円になったら利益はどうなるのか」を感度分析でシミュレーションしました。その結果、事前にコスト削減策を準備でき、大きな損失を防げたのです。

他業種・海外との比較

海外では「Sensitivity Analysis」は経営計画や投資シナリオの評価で標準的に使われています。特にアメリカ企業では投資案件の社内プレゼン時に、必ず「ベースケース」「楽観ケース」「悲観ケース」の3パターンを出すのが一般的です。これも感度分析の一例です。

日本企業ではまだ感度分析を「専門的すぎる」と敬遠するケースもありますが、実はExcelで簡単にできるので、もっと広がるべきでしょう。

感度分析のやり方を実際の手順で学ぶ

感度分析のやり方はシンプルです。まず基本の数式やモデルを作り、そこに変動させたい条件（販売価格、コスト、金利など）を入れ替え、結果の変化を見ていく流れです。

実践手順

モデルを作る
例えば「売上 = 単価 × 数量」「利益 = 売上 – 費用」といったシンプルな数式を作る。
変数を決める
「単価」や「数量」など、変動させてシナリオを見たい変数を選ぶ。
シナリオを設定する
価格を-10%、数量を+20%など、複数のパターンを作る。
結果を比較する
利益や売上の変化を表やグラフで確認し、どの要素が結果に強く影響するかを把握する。

注意点や失敗事例

感度分析の失敗でよくあるのは「変動させる条件を1つだけにしてしまう」ことです。現実のビジネスでは、価格が下がると同時に数量が増えることもあります。複数条件を組み合わせることで、より実際に近い分析ができますよ。

私が以前見たケースでは、製造業の企業が「材料費の高騰」にだけ注目して感度分析を行った結果、実際には「販売数量の減少」の影響が大きく、予測が外れたことがありました。これも単一条件に頼りすぎた典型例です。

感度分析をエクセルで行う具体的な方法

Excelは感度分析をするのに非常に便利なツールです。関数やデータツールを使えば、手計算では大変なシナリオ比較も数秒で行えます。

Excelで使える便利な機能

データテーブル機能
変数を1つまたは2つ変えて結果の変化を一括でシミュレーションできる。
シナリオマネージャー
「価格10%ダウン」「数量20%増加」など複数のシナリオを保存し、切り替えて比較できる。
Solver（ソルバー）アドイン
最適な組み合わせを自動的に探索する高度な感度分析も可能。

実際の事例

例えば営業部門で「来期の売上予測」をするときに、価格と数量を変化させて複数のシナリオを比較した事例があります。Excelのデータテーブルを使うことで、たった10分で「価格を5%下げると売上は10%伸びるが利益は減る」という結果をビジュアル化できました。これにより、経営会議で即座に意思決定できたのです。

海外企業との比較

海外のビジネススクールではExcelを使った感度分析は基礎スキルとして教えられています。日本でも経営企画やマーケティング職で求められる場面が増えているため、今後は必須スキルになるかもしれません。

注意点

Excelの感度分析で注意すべきは「参照セルを間違えない」ことです。特に複雑なモデルでは、1つセルを誤参照するだけで結果が大きく狂います。必ず最終結果を「常識的にありえるか」で確認しましょう。

（続きでは「感度分析の具体例を使って理解を深める」「感度分析を統計や医療の現場で使う方法」「感度分析をRで実践する方法」「感度分析の英語表現を理解して海外ビジネスに活かす」「業務効率を高める応用事例」「トラブルを防ぐためのポイント」「まとめ」を展開し、最後まで書き切ります）

感度分析の具体例を使って理解を深める

感度分析は「実際にどんな数値の変化を確認できるのか」が分かると一気に理解が進みます。ここでは具体例をいくつか紹介します。

事例1：商品の値下げが利益に与える影響

ある小売店が単価2,000円、販売数量500個の商品を販売しているとします。利益率は30％。ここで「価格を10％下げた場合の利益はどうなるか」を感度分析で調べると、売上は増えても利益が減る可能性が見えてきます。実際の計算結果を経営陣に示すことで「値下げのリスク」を事前に議論できました。

事例2：人件費の増加が収益に与える影響

サービス業では人件費が大きな割合を占めます。給与を5％引き上げた場合に、利益率がどの程度圧迫されるかを感度分析で確認すると「売上をどれくらい伸ばさなければならないか」が一目で分かります。

事例3：マーケティング施策の投資効果

広告費を月100万円から120万円に増額したとき、顧客獲得数がどれくらい増えれば黒字になるのかを試算するのも感度分析の一つです。

これらの例から分かるように、感度分析は「経営の勘」を数値で裏付ける武器になるのです。

感度分析を統計や医療の現場で使う方法

感度分析はビジネスだけでなく、統計や医療研究の現場でもよく使われます。

医療での感度分析

医療分野では「治療法の有効性を条件ごとに検証する」場面で感度分析が活躍します。例えば、新薬の臨床試験で「年齢別」「既往症の有無別」に結果を分けて分析することで、薬の効果がどの条件に影響を受けやすいかが見えてきます。

統計での感度分析

統計分野では「データの仮定条件を変えた場合に結論がどの程度変わるか」を確認するために使います。例えば回帰分析で一部の変数を除外した場合、結論が大きく変わってしまうなら、そのモデルは信頼性が低いと判断できます。

これらは一見専門的に見えますが、本質は「条件を少し動かしたら結果がどのくらい動くか」を確認すること。ビジネスの世界と同じ発想で活用できるのです。

感度分析をRで実践する方法

エクセルだけでなく、統計解析ソフト「R」でも感度分析を行うことができます。Rは無料で使えるオープンソースのツールで、複雑な数値シミュレーションや大規模データの感度分析に強みがあります。

Rでの基本的なやり方

分析したいモデル（回帰分析やロジスティック回帰など）を構築する
特定の変数を少しずつ動かして結果の変化をシミュレーションする
結果をグラフ化して、どの変数が結果に強く影響しているかを視覚的に確認する

Rを使うメリット

複雑な数式や複数条件の組み合わせも自動で計算できる
グラフや可視化が柔軟で、プレゼン資料にもそのまま使える
医療や統計研究で国際的に標準ツールとして使われている

一方で「プログラミングに慣れていない人にはハードルが高い」というデメリットもあります。そのため、ビジネス現場ではまずExcelで実践し、必要に応じてRに移行するのが現実的なステップです。

感度分析の英語表現を理解して海外ビジネスに活かす

感度分析は英語で「Sensitivity Analysis」といいます。海外のビジネスパートナーとの会議で「We have conducted a sensitivity analysis on this investment plan.」と伝えれば「条件を動かしてリスクを検討した」という意味が通じます。

海外ビジネスの現場では感度分析は「リスクをどう把握しているか」を示す信頼材料になります。特に投資家との交渉では「感度分析を行っていない事業計画は不十分」と見なされることも多いため、日本企業も積極的に取り入れる必要があるでしょう。