グラフの種類

「グラフ」とは、簡単に言えば「情報を視覚的に表したもの」のことです。さまざまなデータの大きさや比率などについて、見た目ですぐに把握できることから、ビジネスシーンでも資料や提案書の作成においてよく活用されます。
しかし、一口に「グラフ」と言っても種類は数多く、それぞれ特性が異なることから、どうやって使い分ければよいか悩むという人も多いでしょう。

本記事では、グラフの各種類の名称とその特徴について詳しく解説していきますので、仕事でグラフを使う際の参考にしてみてください。

絵グラフ

最初に紹介するグラフの種類は、「絵グラフ」です。こちらは、各項目に関連するイラストなどを使ってグラフ化する手法で、利用者に何が表されたグラフかをわかりやすく示せるという利点があります。

例えば、資料で世界の主な自動車メーカーの生産台数を表したい場合、台数をクルマの絵に置き換えて並べることで、視覚的に把握しやすくなります。この場合、クルマをそのまま台数分並べるのは不可能ですので、一台が100万台などとすると、すっきりと表せます。また、絵の面積によって数量を表す場合もあります。

棒グラフ

続いて紹介するのは、「棒グラフ」です。こちらは、縦軸または横軸にデータ量を取り、個々の項目の数量を、それぞれの棒の長さによって表すグラフになります。値の高低が、棒の長さによってすぐに判別できる点が特徴で、データの大小を比較するのに役立ちます。

例えば、たらこの地域別の消費量を、総務省の統計に基づいて棒グラフで表すとしましょう。縦軸に金額を取り、横軸に各都市を並べて消費量を棒の長さで比べると、「辛子明太子」で有名な福岡市や北九州市の消費量がとびぬけていることが、一目瞭然で分かるという具合です。

折れ線グラフ

続いてのグラフの種類は、「折れ線グラフ」です。提案書や資料ではよく登場するタイプで、主として時系列などの連続的変化を捉える際に用いられます。

縦軸にデータ量を、横軸に年月などの時間を取り、それぞれのデータを折れ線で結んで作られます。折れ線の向きや傾きにより、データの増減や変化の大きさなどを読み取ることができます。

注意点としては、複数のデータを同じグラフに重ねる場合が多いことから、区別するための工夫が必要になる点が挙げられます。一般的には、色分けをしたり、実線と破線を使い分けるなどの方法が使われます。

円グラフ

4番目に挙げる種類は、こちらも資料などでは見かける機会が多い、「円グラフ」です。文字通り円の形状をしたグラフで、全体を100%とし、その中に占める各項目の構成比を、扇型によって表します。扇型の面積によって構成比の大小が表されるようになっており、やはり視覚的に項目ごとの比較がしやすいのが特徴です。

このグラフを使う場合は、データの大きい順に、時計回りに針の12時方向から並べていくのが通常となっています。ただし、「その他」の項目に関しては、いくら比率が大きくても一番最後に回すのが一般的です。

帯グラフ

続いて紹介するグラフは、「帯グラフ」です。円グラフと同様、各項目の構成比を表す際に使われますが、こちらの場合は全体が帯の形状をしている点が特徴となっています。やはり全体が100%であり、各項目の構成比は、帯を分かつ長方形の面積によって表されます。

帯は一本だけでなく、いくつかを並べて置くことも多く、この場合は項目の構成比の時間的変化を示すことができます。この際は、各項目の変化がわかりやすいように、項目の並びを一定にしておくことが基本となっています。

ヒストグラム

グラフの種類、次に紹介するのは、「ヒストグラム」と呼ばれるものです。こちらは、量的データの分布状況を見るのに使われます。まずデータをいくつかの階級に分け、度数分布表を作った後にグラフ化します。横軸にはデータの階級が、縦軸には、人数や個数などその階級に含まれるデータの数が取られます。

ヒストグラムは見た目が棒グラフに似ていますが、面積で度数を表す点が異なります。ですので、階級の幅に違いがある場合は、高さの表示に気を付けることが必要になります。

箱ひげ図

続いてのグラフは、「箱ひげ図」です。四角い箱の上下にひげのような線が伸びている形状から、この名が付いています。ヒストグラム同様データのバラつき具合を可視化する機能がありますが、こちらは複数のデータのバラつきを比較できるという特徴があります。

データの散らばり具合を示すのには、「四分位数」が用いられます。これはデータを小さい順に並べて四等分した区切りの値で、第一～第三四分位まであり、それぞれが箱の上・中・下の線にあたります。一方上下のひげの先端は、それぞれ最大値と最小値を表します。

散布図

資料や提案書に使えるグラフ、続いての種類は、「散布図」です。こちらは、2つの項目の相関を示すのによく使われます。縦横の軸に、それぞれ別の量を取り、データが当てはまる部分に点を打って作成されます。点の散らばり具合によって、2つの項目の相関関係が分かるという仕組みです。

例えば、縦軸にある製造業における1日の製品生産量を、横軸に従業員の作業時間を取って散布図を作ります。これにより、作業時間と生産量との間の相関関係の有無や、どういった関係かということを点の散布状況によって測れるという具合です。

バブルチャート

こちらも複数のデータの相関を調べるためのグラフですが、散布図との違いは、3つのデータを1つのグラフで表せる点にあります。散布図を構成するデータにもう1つの量的データを加えて作られ、3つ目のデータは円の大きさによって表されます。それが泡のように見えることから、「バブルチャート」の名が付いています。

例えば、世界各国の平均余命・出生率・人口について、それぞれを縦軸、横軸、円の大きさに取ってグラフ化した場合、ある地域における出生率と平均余命の特性や、他の地域との人口の差などが明確に捉えられるといった具合です。

レーダーチャート

続いての種類は、「レーダーチャート」です。別名を「蜘蛛の巣グラフ」とも言います。こちらも資料などではおなじみのグラフですが、一般的に、5種類以上のデータから特性を抽出する際に用いられます。グラフ全体は正多角形の形状で、各項目の軸は、グラフの中心から放射状に配置されます。

例えばある製品の満足度について、「使いやすさ」「頑丈さ」「デザイン」「値段」「入手しやすさ」などの項目に分け、それぞれの軸上で数値として表し、全体的なバランスを測るといった具合です。

面グラフ

「面グラフ」は、折れ線グラフに基づいて定量データを示したグラフです。軸と折れ線、または折れ線同士で挟まれた領域が、色や柄で強調される点が特徴となっています。横軸に時系列を、縦軸に数値あるいはパーセントを取り、主として全体的な属性ごとの比率や、総量を表す際に用いられます。

ただ、数値の比較に関しては折れ線グラフで、総量を比較する場合は「積み上げ棒グラフ」で表せるため、一般的にはそれほど使われる機会は多くありません。

時系列ヒートマップ

続いて紹介するグラフの種類は、やはりそれほど見かける機会の多くない、「時系列ヒートマップ」です。こちらは数値の大きさに応じた色の強弱を付け、それを時間ごとに並べることにより、経年による変化を示すためのグラフになります。

例えば、ある地域の気温について、縦軸に年代を、横軸に日月を取り、気温の数値に応じて色の強弱を付けて表すといった具合です。この場合、年代ごとの気温の変化を、色の濃淡の状況で感覚的に捉えることができます。

等高線グラフ

続いてのグラフは、「等高線グラフ」です。こちらも聞きなれない種類ですが、Excelで利用可能なグラフの1つです。大量のデータの分析に際して、分布の状況を視覚化する目的で使われ、3Dだと地形のような立体的な凹凸で表されます。

ワークシートの列、あるいは行に配列されたデータをプロットして作られ、地形図の場合と同様に、値が同一範囲にある領域ごとに色やパターンを使い分けて示されます。2組のデータ間において、最適な組み合わせを探すのに適したグラフとなっています。

複合グラフ

提案書や資料で使われるグラフの種類、最後に挙げるのは、「複合グラフ」です。こちらは文字通り、異なる種類のグラフを1つに組み合わせて作られたものを言います。量と比率のように単位が異なるデータや、比較と推移のように意味合いが異なる情報を、同時に表せる点が特徴となっています。

具体的には、ある都市の月ごとの降水量と平均気温を、それぞれ棒グラフと折れ線グラフで同一図に示すといった具合です。これにより、気温と降水量の関係についての手がかりを探すことができます。