はじめに：「どっちの会社が本当に安定しているの？」

「A社のほうが売上規模は大きいけれど、B社のほうがブレが少ない気がする」

売上や来客数、アクセス数など、ビジネスの数字を比べるとき、こんな会話がよく出てきます。前回までの第1回・第2回では、

・四分位数・四分位範囲（IQR）で、データの散らばり具合を見る
・分散と標準偏差で、「平均からのズレの平均」を数値化する

というところまで進みました。

しかし、ここで1つ問題が出てきます。

「平均の大きさが違う2つのデータを、どうやって公平に比べるか？」

たとえば、売上規模がまったく違う2社を比べるとき、標準偏差の絶対値だけでは「どちらが安定しているのか」を判断しづらいことがあります。

そこで登場するのが今回の主役、変動係数（CV：Coefficient of Variation）です。

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1. 変動係数とは？標準偏差 ÷ 平均で「ブレの割合」を見る

変動係数（CV）は、次の式で定義されます。

変動係数（CV） ＝ 標準偏差 ÷ 平均

イメージとしては、

「平均に対して、どれくらいブレているか」の割合

を表す指標です。単位はなく、よく「〇〇％」というパーセント表示で使われます。

・CVが小さい → 平均に対してブレが小さい（安定している）
・CVが大きい → 平均に対してブレが大きい（不安定）

標準偏差は「絶対的なブレの大きさ」でしたが、変動係数はそれを平均で割ることで、

「相対的なブレの大きさ」＝ 安定性スコア

に変換している、と考えるとイメージしやすくなります。

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2. なぜ変動係数が必要なのか？平均や標準偏差だけでは比べにくいケース

まずは、変動係数が必要になる典型的な場面を見てみましょう。

会社	平均売上（万円）	標準偏差（万円）
A社	1000	100
B社	300	70

この数字だけを見ると、

・A社の標準偏差：100万円
・B社の標準偏差：70万円

なので、

「絶対額で見るとA社のほうがブレている」

ように見えます。

しかし、平均の大きさまで考えるとどうでしょうか？

・A社は平均1,000万円の売上がある中での100万円のブレ
・B社は平均300万円の売上で70万円もブレている

「どちらが“相対的に”安定しているのか？」という問いには、標準偏差だけでは答えにくくなります。

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3. A社とB社を変動係数で比べてみる

ここで、先ほどのA社・B社に変動係数を適用してみましょう。

A社
・平均売上：1,000万円
・標準偏差：100万円
・変動係数：CV = 100 ÷ 1,000 = 0.10（10％）

B社
・平均売上：300万円
・標準偏差：70万円
・変動係数：CV = 70 ÷ 300 ≒ 0.23（23％）

こうして見ると、

A社：売上のブレは平均の10％程度
B社：売上のブレは平均の23％程度

という読み方ができます。

つまり、

B社のほうが、相対的に見るとブレが大きく、不安定である

と判断できるわけです。

会社	平均売上（万円）	標準偏差（万円）	変動係数（CV）	変動係数（％）
A社	1000	100	0.10	10
B社	300	70	0.23	23

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4. 変動係数は「単位が違う」「平均が違う」データを比べるときに便利

変動係数の強みは、

単位や平均の大きさが違うデータ同士のブレを公平に比べられること

です。

単位が違うケースの例

・店舗A：1日あたり売上（円）
・店舗B：1日あたり来客数（人）

この2つは単位が違うので、標準偏差の絶対値を直接比べても意味がありません。しかし、

・店舗Aの「売上のCV」
・店舗Bの「来客数のCV」

という形にすれば、どちらが「その平均値に対してブレているか」を同じ“割合”として比べることができます。

平均が大きく違うケースの例

・店舗A：平均売上 200万円、標準偏差 30万円
・店舗B：平均売上 80万円、標準偏差 20万円

標準偏差だけ見ると、店舗Aのほうがブレが大きく見えますが、

・店舗A：CV = 30 ÷ 200 = 0.15（15％）
・店舗B：CV = 20 ÷ 80 = 0.25（25％）

となり、「平均に対するブレ」の割合で見ると、店舗Bのほうが不安定だとわかります。

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5. 実務での使いどころ①：売上の安定性比較

まず、もっとも素直な使い方は、売上の安定性を比べる場面です。

・2社の売上を比べたい
・3つの店舗の売上の安定性を比べたい
・月別・四半期別の売上推移を「安定している期」と「不安定な期」に分けたい

といったときに、

「平均売上」「標準偏差」「変動係数」をセットで見る

ことで、次のような判断がしやすくなります。

・売上規模は小さいが、安定している店舗（CVが小さい）
・売上規模は大きいが、波が荒い店舗（CVが大きい）

店舗	平均売上（万円）	標準偏差（万円）	変動係数（CV）	変動係数（％）
店舗A	200	30	0.15	15
店舗B	120	40	0.33	33
店舗C	180	20	0.11	11

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6. 実務での使いどころ②：店舗ごとの来客数の安定性

売上以外にも、来客数の分析にも変動係数は相性が良い指標です。

・店舗ごとの1日あたり来客数
・平日と休日で平均が違う場合の比較
・立地や業態の違う複数店舗の来客の安定性比較

たとえば、

・店舗A：平均来客数 200人／日、標準偏差 30人
・店舗B：平均来客数 120人／日、標準偏差 40人

だと、

・店舗A：CV = 30 ÷ 200 = 0.15（15％）
・店舗B：CV = 40 ÷ 120 ≒ 0.33（33％）

となり、「店舗Bは、日によって来客数のブレがかなり大きい」と判断できます。

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7. 実務での使いどころ③：投資商品のリスク比較

変動係数は、金融・投資の世界でも、リスクの大きさを比べる指標としてよく登場します。

・投資信託A：平均リターンが高く、標準偏差も大きい
・投資信託B：平均リターンはそこそこだが、標準偏差は小さい

このとき、

「1単位あたりのリターンを得るのに、どれくらいのブレ（リスク）を受け入れているか？」

を比べるために、変動係数を使うことがあります。

ビジネスの意思決定でも、

・高い成長を狙うがブレも大きい戦略
・成長スピードは控えめだが安定している戦略

のように、「リターンと安定性のバランス」を評価する場面で、CVという考え方は応用できます。

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8. 変動係数を使うときの注意点

変動係数はとても便利な指標ですが、使うときにはいくつか注意も必要です。

1）平均がほぼ0に近いときは、CVが極端な値になる

平均値がすごく小さいと、

CV ＝ 標準偏差 ÷ 平均

の分母が小さくなるため、CVが異常に大きくなってしまうことがあります。そのようなケースでは、CVだけで判断するのは危険です。

2）分布の形までは教えてくれない

CVは「ブレの割合」の1つの指標にすぎません。

・左右どちらにブレているのか
・外れ値が多いのか
・特定の期間だけ極端に荒れているのか

といった情報までは教えてくれません。ですので、

グラフ（折れ線・箱ひげ図など）や、平均・標準偏差とセットで使う

ことが大切です。

3）同じ種類のデータ同士で比較する

CVは、単位が違うデータ同士も比べられるのが強みですが、解釈するときは、

・目的が近い指標同士（売上どうし、来客数どうしなど）
・期間や条件が似ているデータ同士

で比べたほうが、現場での腹落ち感は高くなります。

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9. まとめ：変動係数を「安定性スコア」として使いこなす

今回は、変動係数（CV）を使って、売上や来客数などの“安定性”を比べる方法を整理しました。

ポイントのおさらい

・変動係数（CV）＝ 標準偏差 ÷ 平均
・「平均に対して、どれくらいブレているか」の割合を表す
・標準偏差だけでは比べにくい「平均が違う」データを、公平に比較できる
・A社とB社の例では、CVが10％と23％になり、B社のほうが相対的にブレが大きいとわかる
・売上、来客数、投資商品のリスクなど、「安定性」を評価したい場面で役立つ
・ただし、平均が極端に小さい場合や、分布の形を無視した使い方には注意が必要

変動係数は、ビジネスの現場で使いやすい、いわば

「安定性スコア」

のような指標です。平均・標準偏差とセットで確認するクセをつけるだけで、レポートの読み解きや意思決定の精度が一段上がります。

次のステップとしては、

・実際に自社や自部署の売上・来客数データにCVを計算してみる
・「平均が大きいけれど不安定な領域」「規模は小さいが安定している領域」を洗い出す

といった使い方を試してみると、変動係数が「使える指標」として定着していくはずです。