パレート図を作成する

14 分で読めます — by Stephen Bench-Capon
パレート図(80/20図)は、カテゴリごとに降順に並べた縦棒と、累計を示す折れ線を組み合わせた複合グラフの一種です。
この記事はシリーズものの最初の記事で、プレゼンテーションで使える、特殊で非常に有用な種類のグラフを紹介します。
各記事では、データの構造と基本チャートの作成方法から、フォーマットを微調整し、プロフェッショナルなデータの視覚化に適した注釈を追加するまで、プロセス全体を段階的に説明します。
コンテンツ
- はじめに
- ステップ1:データを準備する
- ステップ2:データからグラフを作成する
- ステップ3:グラフをパレート図に変換する
- ステップ4:列間のギャップをなくす
- ステップ5:データラベルを書式を設定する
- ステップ6:グラフを見やすく整理する
- ステップ7:80/20の情報を強調する
- ステップ8:注釈を使って独自の洞察を追加する
はじめに
この記事では、欧州連合加盟国全体のGDPの分布を示すパレート図を作成します。データは世界銀行のデータベースから取得され、2024年のものです。
パレート図は、パレートの原則を示すようにデザインされています。これは、総量の80%がカテゴリの20%から発生することを示唆しているため、80/20原則とも呼ばれ、次のような分布を示すために使用できます。
- 売上データ
- オンライントラフィックデータ
- 在庫データ
これらはいくつかの典型的なケースですが、パレート図は他の多くの分野でも使用され、データセットがパレート原理の80/20分布に正確に適合するための厳密な要件はありません。
この記事では、パレート原理の起源に敬意を表して、GDPを例に取り上げました。パレート原理は、社会における富の分配を説明するために初めて適用されました。
この記事で使用されているデータセット、および最終的なグラフを含むPowerPointスライドはダウンロードすることができます(こちらのzipファイル)。
パレート図を作成すると、次のようになります。

ステップ1:データを準備する
系列を降順で並べ替えてデータを準備します。
始める前に、カテゴリ名の右側に空の列がない場合は、列を追加してください。そうすることで、後でグラフを作成しやすくなります。
Excelでパレート図データを準備するにはいくつかのオプションがありますが、この方法は更新が簡単で、複雑な数式を使用する必要がありません。
- データ範囲を選択し、数式バーの左側にある名前ボックスに「my_data」と入力して名前を割り当てます。
- 名前付き範囲がある場合は、単純な計算式である「=SORT(my_data, 3, -1)」を入力して、ソートされたデータを取得できます。3はExcelに並べ替える列を指示し、-1は並べ替え順序を降順に設定します。
- ここで、総ボリュームの累積パーセンテージを示すパレート線のデータを計算するとします。パレート行の値を取得するには、並べ替えたデータの右側に数式を入力します。最初の値がセルI3にある場合、計算式は「=SUM($I$3:I3)/SUM(my_data) 」になります。この数式を列全体にコピーします。
- 列の最終値が1に等しいことを確認して、累積パーセンテージを正しく計算されていることを確認します。
- パレート行列を含むソートされたデータを選択し、名前ボックスを使用して、「my_sorted_data」などの名前を割り当てます。
- 最後に、パレート図の正しい方向のデータを取得するには、スプレッドシートの適当な位置に、「=TRANSPOSE(my_sorted_data)」を入力します。
準備されたデータがどのように表示されるかを確認するには、サンプルデータを参照してください。
ステップ2:データからグラフを作成する
パレート図を作成するには、変換されたデータを強調表示し、PowerPointへのリンクメニューからスタックを選択します。
PowerPointが開き、マウスの左ボタンでクリックするだけでグラフを挿入できます。
最初は積み上げ縦棒グラフが表示されますが、心配はいりません。次のステップでパレート図に変換できます。
挿入すると、グラフはスタイルファイルから既定のカラーテーマを取り込みます。この例では、オールグレーのテーマです。
ステップ3:グラフをパレート図に変換する
パレート図では、パレート線系列が列ではなく線である複合グラフが必要です。
- パレート線系列ラベルを左クリックして、ミニツールバーからラインを選択し、この系列を1本の線に変換します。
- 新しい線系列を右クリックします。X軸に対してほぼフラットになり、コンテキストメニューから右軸に設定を選択します。
これで、列系列と線系列の複合グラフができましたが、パレート図を読み取り可能にするための作業はまだあります。
ステップ4:列間のギャップをなくす
パレート図は設計上、連続した1本の線を含むため、列も視覚的に連続して見えるようにすると、通常より見やすくなります。列間のギャップをなくすことで、この印象を作り出せます。
列幅を0%のギャップに設定するには、グラフ内の任意列を左クリックします。次に、列の中央に表示されるアンカーを隣接する列にドラッグします。これにより、列のギャップがなくなります。
ギャップがなければ、列を区別するのが難しくなります。列を左クリックし、CTRL+Aキーを押してすべてを選択し、ミニツールバーから1/4ポイントのアウトラインを選択して、細い境界線を設定します。同じツールバーからアウトラインの色を選択することもできます。
ステップ5:データラベルの書式設定をする
データラベルの書式を設定すると、グラフが見やすくなります。
1つのラベルを左クリックし、ミニツールバーから形式を選択して、列データラベルに適した形式を選択します。
この例では、数十億ドル単位の値があるので、x109を選択します。
ステップ6:グラフを見やすく整理する
グラフを見やすくするには、重要でない情報や重複した情報を省き、不要な要素を減らす工夫が必要です。
- 両方のY軸からのチェックラベルの削除:データラベルは、軸チェックラベルよりも見やすくなります。左のY軸をクリックして選択します。Shiftキーを押しながら右のY軸を左クリックして、こちらも選択します。次に右クリックして、コンテキストメニューからチェックラベルの削除を選択します。
- 両方のY軸からのチェックマークの削除:チェックラベルがなければ、チェックマークも不要です。両方のY軸をまだ選択したまま、右マウスボタンでコンテキストメニューを開き、チェックマークの削除を選択します。
- Y軸の非表示:Y軸は情報を提供していないため、マウスの左ボタンからアクセスできるミニツールバーから白に色を付けることで、グラフをきれいにできます。
- 凡例の削除:凡例内の情報は、タイトルとサブタイトルに含めることができます。凡例を右クリックし、Xを選択して凡例を削除します。
- パレート線マーカーの削除:パレート線上のマーカーは、特定のデータポイントに注意を向ける場合を除き、不要です。線を左クリックし、ミニツールバーで円をマーカーなしに変更します。
ステップ7:80/20の情報を強調する
パレート図は通常、最大カテゴリの貢献を強調するために使用されます。
これは通常、80/20の原則と呼ばれますが、上位20%のカテゴリの正確な寄与は正確に80%ではないかもしれません。
データの80/20の側面を強調する一般的な方法は2通りあります。
- 80%のマークに水平の値線を追加する。
- 値線を追加するには、グラフ領域の右半分の適当な位置を右クリックし、コンテキストメニューから値線の追加を選択します。
- 既定では、値線には必要な数値形式が常にあるとは限りません。値線ラベルの形式は、データラベルの場合と同様に、左クリックしてミニツールバーを使用してパーセントとして読み取るように変更できます。
- また、値線は80%ではありません。値線を正しく配置するには、ドラッグするか上下矢印キーを使用して、値線が必要な位置に配置します。
- 最も貢献の大きい最大の列に、目立つ塗りつぶし色を指定します。
- Shiftキーを押しながら左クリックして、目的の列を複数選択します。
- ミニツールバーから、ブランドパレットから適切なアクセントカラーを選択します。
シンプルなハイライトは、聴衆に伝えたいメッセージを伝え、パレート図の効果を最大化する強力な方法です。
ステップ8:注釈を使って独自の洞察を追加する
パレート図の作成を終えたら、注釈を追加してデータの視覚化をよりインパクトのあるものにすることができます。
追加するインサイトは、分析、そして聴衆に伝えたい内容によって異なりますが、パレート図を強化するには次の方法が考えられます。
- タイトルの追加:メッセージを伝え、聴衆に伝えるには、表現力のあるアクションタイトルと説明的な字幕を使用します。
- 出典情報の追加:データの出典を示すフッターを指定すると、信頼性が高まります。
- グループカテゴリ:単純な図形とコネクタは、カテゴリのグループに分かりやすい名前を付けるのに役立ちます。
- 隠されたストーリーの表示:個々の列を色付けしたり、特定の列の合計を強調したりすると、関心のあるポイントに聴衆の注意を惹きつけることができます。
- 使用可能なスペースの利用:パレート図の右側にある大きな空白の領域を使用して、データやインサイト、あるいはグラフを追加できます。
パレート図は、貢献の分布を伝えるのに適しており、データをより深く語るための強力な基盤となります。

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